Codeby
36.8K subscribers
2.44K photos
100 videos
12 files
8.2K links
Блог сообщества Кодебай

Чат: @codeby_one
Форум: codeby.net
Обучение: codeby.academy

CTF: hackerlab.pro

VK: vk.com/codeby
YT: clck.ru/XG99c

Сотрудничество: @KinWiz

Реклама: @Savchenkova_Valentina
Download Telegram
Скрытые мысли ИИ можно украсть через API — и провайдеры сами помогают

Когда reasoning-модель вроде o3 или Claude «думает» перед ответом, её внутренние рассуждения спрятаны от пользователя. OpenAI, Google, Anthropic вложили месяцы вычислений в эти reasoning-цепочки — стратегии декомпозиции, паттерны самопроверки, внутренние эвристики. Это и есть главная интеллектуальная собственность.

Но вот парадокс: сами API выдают достаточно метаданных, чтобы эти рассуждения реконструировать.

🔎Свежий препринт 2025 года описывает класс атак под названием EchoCoT — извлечение скрытого chain-of-thought из закрытых моделей. Не jailbreak, не обход safety-фильтров, а именно кража того, как модель рассуждает. И работает это пугающе просто.

Что отдаёт API при обычном запросе? Четыре side-channel сигнала:

⏺️Поле reasoning_tokens — точное число скрытых токенов рассуждений. Текста нет, но видно, сколько модель «думала»
⏺️TTFT (задержка до первого токена) — коррелирует с длиной скрытого CoT. Замеряешь через time.monotonic() в streaming-режиме — получаешь ещё один канал утечки
⏺️Streaming-паттерны — модель после длинного скрытого reasoning выдаёт ответ характерными «рывками», отличимыми от обычной генерации
⏺️Разница между total_tokens и суммой видимых токенов — косвенно показывает объём скрытого reasoning

Зачем это атакующему? Три вектора ущерба.

Первый — дистилляция. Восстановленные reasoning-траектории становятся готовыми обучающими данными. Берёшь дешёвую модель, скармливаешь ей чужие паттерны рассуждений — получаешь клон за копейки. По данным ещё одного препринта 2025 года, для экстракции проприетарного поведения агента хватает буквально нескольких API-взаимодействий.

Второй — усиление jailbreak'ов. Если ты знаешь, как модель рассуждает о safety (какие шаги проходит перед отказом, какие триггеры вызывают refusal), можно конструировать точечные обходы. В работе CoT Hijacking показано: средние слои трансформера кодируют силу safety-проверки, поздние — результат верификации. Зная структуру, атакующий целенаправленно «разбавляет» safety-сигнал.

Третий — утечка системной логики. OWASP уже классифицирует это как LLM07:2025. Скрытый CoT по сути — расширенный системный промпт: бизнес-логика обработки, правила отказа, стратегии решения.

🎇Интересная деталь — разные модели уязвимы по-разному. DeepSeek R1 вообще выкладывает CoT в открытом виде в тегах <think> — красть нечего, зато удобно как эталон для верификации атак на закрытые модели. OpenAI o-серия полностью скрывает текст, но отдаёт метаданные. Claude с extended thinking — посередине: суммаризация reasoning выдаёт стилистические маркеры для реконструкции.

Ни один крупный провайдер пока не отключает reasoning-метаданные — потому что клиентам они нужны для бюджетирования. Безопасность буквально проигрывает удобству.

Полный разбор таксономии атак, механики EchoCoT и практической методологии воспроизведения — в статье на форуме

https://codeby.net/threads/echocot-izvlecheniye-tsepochek-rassuzhdenii-llm-iz-black-box-reasoning-modelei-cherez-api.95271/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍4🔥4
Собственный драйвер Microsoft Defender может быть использован для удаления программного обеспечения безопасности при загрузке системы.

Драйвер BTR.sys (Boot Time Removal Tool) является обязательным компонентом Windows, что означает, что его нельзя добавить в список уязвимых драйверов Microsoft или заблокировать через Windows Defender Application Control (WDAC) без нарушения работы самого Defender.

BTR.sys внедряется в MpEngine.dll Defender в качестве ресурса BOOTTIMETOOL и развертывается, когда Defender должен завершить удаление вредоносного ПО после перезагрузки, удаляя файлы или записи реестра, которые были заблокированы во время работы Windows.

На демонстрации на Black Hat было показано, как BTR_CLI удаляет весь стек Defender с полностью обновленной машины Windows 11 25H2 с активной защитой от несанкционированного доступа.

Для эксплуатации требуется учетная запись администратора с привилегиями SeLoadDriverPrivilege, которые BTR_CLI автоматически включает для учетных записей, уже обладающих ими.

В отличие от атак, основанных на использовании уязвимых драйверов сторонних разработчиков, которые зависят от известных уязвимых подписанных драйверов, которые можно добавить в списки блокировки, метод BTR Reforged использует драйвер, встроенный в каждую установку Windows, начиная с Windows 7.

В репозитории Vinopal на GitHub для BTR_CLI добавлено, что "патч не планируется", - характеристика, которую Microsoft публично не подтвердила.

Источник: https://thehackernews.com/2026/08/microsoft-defenders-own-driver-can-be.html

#news #windows #microsoft

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8👍3🔥3
💻 Kubesec

Инструмент для статического анализа рисков безопасности Kubernetes-манифестов. Проверяет конфигурацию ресурсов на небезопасные настройки и выдаёт рекомендации по их исправлению.


⬇️Установка
Kubesec доступен в виде:
⏺️Образа контейнера Docker по адресу docker.io/kubesec/kubesec:v2;
⏺️Linux / macOS / Win binary (скачать последнюю версию);
⏺️Контроллер доступа Kubernetes;
⏺️Плагин Kubectl.
⏺️Также можно установить через Go go install github.com/controlplaneio/kubesec/v2@latest

Примеры использования
➡️Сканирование
#Сканировать определенный локальный файл YAML
kubesec scan ./deployment.yaml

#Сканировать из стандартного ввода JSON или YAML
cat file.json | kubesec scan -

#Сканировать Helm
helm template -f values.yaml ./chart | kubesec scan /dev/stdin


➡️Форматы вывода
#Вывод в виде массива JSON (поведение по умолчанию)
kubesec scan ./deployment.yaml --format json

#Вывод в виде удобочитаемой таблицы
kubesec scan ./deployment.yaml --format table

#Использование пользовательского шаблона для вывода
kubesec scan ./deployment.yaml --format template --template report-template.tmpl


➡️Сканирование определенных правил
#Одно правило
kubesec scan --rules CapSysAdmin kubesec-test.yaml

#Несколько правил
kubesec scan --rules RunAsNonRoot,SeccompAny,ApparmorAny kubesec-test.yaml


#tools #k8s #security

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍63🔥31
Запись на текущий поток «Профессия Реверс-инженер» открыта до 27 августа🚗

Обучение уже идет, но еще можно присоединиться к потоку и начать развиваться в одном из ключевых направлений информационной безопасности.

Реверс-инжиниринг помогает понять, как устроены программы изнутри: читать машинный код, исследовать архитектуру приложений, анализировать вредоносное ПО и разбирать механизмы защиты.

На курсе вы последовательно освоите:
⏺️ассемблер x86/x64 — от основ до уверенного чтения;
⏺️форматы PE, ELF и APK для Windows, Linux и Android;
⏺️статический и динамический анализ вредоносного ПО;
⏺️антиотладку, обфускацию и протекторы;
⏺️создание портфолио на GitHub и подготовку к техническим собеседованиям.

Формат обучения — онлайн, в комфортном темпе▶️10 месяцев ▶️450 часов

Возможна поэтапная оплата — от 8 150 ₽/мес.

Узнать программу и записаться

Бесплатная консультация @CodebyAcademyBot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍2🔥2
Codeby pinned a photo
Исследователи из Массачусетского университета на конференции USENIX Security продемонстрировали атаку Zombie Card. Атака позволяет расплачиваться банковской картой Visa Kernel 3 после окончания ее срока действия.

Как должна работать проверка срока карты
У бесконтактной EMV-карты есть несколько участников:
💳карта → 😀POS-терминал →🏦 банк/платёжная сеть → 💰банк-эмитент

Карта передаёт терминалу набор данных. В частности, в данных карты присутствует срок действия (Application Expiration Date, поле 5F24). Терминал использует его при принятии решения, можно ли продолжать транзакцию, а банк-эмитент получает информацию о сроке действия карты из другого поля с тегом 57 - Track 2 Equivalent Data.

В чём заключается атака Zombie Card

1️⃣Исследователи взяли просроченную карту. Однако сама карта при этом не перестаёт обладать криптографической способностью участвовать в EMV-транзакции. Истечение срока — это прежде всего политика обработки транзакции.

2️⃣Далее они поместили между картой и терминалом специальное NFC-оборудование, которое действует как man-in-the-middle (MitM). Оно перехватывает определённые данные, проходящие между картой и терминалом, и изменяет их на лету вследствие того, что они криптографически не связаны друг с другом.

❗️Следует отметить, что успех атаки зависит от политик конкретного банка, используемого платежного ядра и того, как банк проверяет транзакции. Так, например, аналогичная атака против Mastercard, American Express и Discover карт была неудачной.

Как защищаться
➡️Сделать дату окончания действия частью криптографически защищённых данных и обеспечить согласованность разных представлений даты.

➡️Эмитент должен самостоятельно проверять, что карта действительно находится в активном состоянии и не была заменена/истёк срок её действия, а не основываться на решении POS-терминала

Специалисты уведомили о проблеме специалистов Visa и затронутых банков еще в 2025 году. Однако по состоянию на текущее время ни в Visa, ни в банках не подтвердили устранение проблемы.

#news #research #security

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥54
🔎 SCCMHunter — инструмент для анализа и атак на SCCM в Active Directory
SCCMHunter — open-source post-exploitation инструмент для поиска, профилирования и исследования инфраструктуры SCCM (Microsoft Configuration Manager) в домене Active Directory. Он помогает определить, какие SCCM-компоненты присутствуют в окружении, найти Management Points, Site Servers и Distribution Points, а затем использовать собранную информацию для дальнейшего анализа безопасности SCCM-инфраструктуры.


С чего начинается работа
Первым этапом SCCMHunter может выполнить LDAP-разведку домена. Инструмент проверяет System Management container, опубликованные Management Points, PXE-enabled Distribution Points и ищет связанные с SCCM/MECM объекты в Active Directory.
Результаты сохраняются в локальную базу SQLite, после чего найденную инфраструктуру можно использовать для дальнейшего профилирования.

⛓️‍💥 Что происходит дальше
После обнаружения SCCM-окружения инструмент позволяет исследовать различные компоненты инфраструктуры через отдельные модули.
⏺️ SMB — профилирование найденных серверов и проверка SCCM-связанных компонентов.
⏺️ HTTP — взаимодействие с Management Points и анализ механизмов клиентской регистрации и политик.
⏺️ MSSQL — работа с SQL-компонентами SCCM.
⏺️ Admin — взаимодействие с SCCM AdminService и операции, доступные в рамках полученных привилегий.
⏺️ Relay — функции, связанные с исследованием сценариев relay в SCCM-инфраструктуре.
⏺️ Результаты можно экспортировать
SCCMHunter хранит собранные данные в SQLite и позволяет просматривать информацию о найденных объектах. В проекте также предусмотрен экспорт результатов в JSON и CSV, что удобно для дальнейшего анализа или передачи данных в другие инструменты.

⬇️ Установка
Авторы рекомендуют использовать отдельное Python-окружение:
git clone https://github.com/garrettfoster13/sccmhunter.git
cd sccmhunter

virtualenv --python=python3 .
source bin/activate

pip3 install -r requirements.txt
python3 sccmhunter.py -h

Также инструмент можно установить глобально через pipx:
pipx install git+https://github.com/garrettfoster13/sccmhunter/


↗️ Пример разведки
После получения авторизованного доступа к домену можно начать с поиска SCCM-инфраструктуры через LDAP:
python3 sccmhunter.py find -u user -p 'password' -d domain.local -dc-ip 10.10.10.10

Команда позволяет обнаружить связанные с SCCM объекты и получить представление о структуре окружения. Для find требуются действующие учетные данные Active Directory.

#sccmhunter #sccm #mecm #activedirectory #redteam #pentest #windows #cybersecurity #infosec #opensource

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍3🔥3
20 и 21 августа в Москве прошла седьмая международная конференция по практической кибербезопасности OFFZONE 2026. Мероприятие собрало более 3000 специалистов, а 130 экспертов представили 112 докладов о реальных кейсах, исследованиях и подходах, которые работают на практике.

📈Одно из ключевых событий — презентация исследования «Threat Zone 2026: обратная сторона». Специалисты BI.ZONE проанализировали более 35.000 объявлений злоумышленников на теневых форумах, маркетплейсах и в Telegram-каналах.
▶️средняя стоимость доступа к корпоративным сервисам и данным выросла на 15%
▶️рынок смещается от отдельных инструментов к комплексным продуктам
▶️ценные предложения уходят с крупных форумов в закрытые чаты, приватные каналы и личные сделки
Это означает, что мониторинг публичных площадок перестает быть достаточным для отслеживания актуальных угроз.


🎇На конференции анонсировали исследование BI.ZONE по наступательной кибербезопасности. Специалисты проанализировали результаты более сотни проектов по пентесту, AppSec и red teaming за год.
▶️более 90% компаний подвержены риску успешного проникновения в периметр
▶️чаще всего за анализом защищенности обращаются:
- IT-сектор — 36%
- Финансовая отрасль — 19%
- Сфера услуг — 13%
«Каждый год OFFZONE показывает, как быстро меняется кибербезопасность. То, что еще недавно только появлялось в практике специалистов, сегодня становится рабочим инструментом — это хорошо видно на примере искусственного интеллекта и автономных агентов», — отметил директор по стратегии BI.ZONE Евгений Волошин.


🤖 Отдельное внимание на конференции уделили тому, как большие языковые модели и автономные агенты меняют подходы к безопасности. Эту тему поднимали:
▶️в открывающем докладе Эльдара Заитова (руководитель команды безопасности инфраструктуры «Яндекса»)
▶️в тематической зоне AI.Zone
▶️в дискуссиях о том, как ИИ становится инструментом и для атакующих, и для защитников

🎯Конференция работала по нескольким трекам:
▶️Main track и Fast track (ключевые вопросы практической безопасности)
▶️AppSec.Zone (безопасность приложений)
▶️AI.Zone (искусственный интеллект в безопасности)
▶️Threat.Zone (киберугрозы)
▶️AntiFraud.Zone (противодействие мошенничеству)
▶️Community track (CTF, багбаунти, OSINT, Web3, аппаратная безопасность)
Гости также участвовали в OFFZONE-квесте, решали олимпиадные задачи и проверяли навыки в HACK in 15 min.


Источники:
1. https://www.interfax.ru/events/news/1110986
2. https://bi.zone/news/vyshlo-issledovanie-tenevykh-resursov-threat-zone-2026-obratnaya-storona/
3. https://offzone.moscow

#OFFZONE2026 #кибербезопасность #ИБ #угрозы #исследования #BIZONE #AI #пентест #redteam #теневойрынок

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍4🔥3
Три часа, ноль пакетов к цели — и вот уже API-ключ разработчика у вас в руках

Забытый staging-поддомен → коммит на GitHub с хардкоженным ключом AWS → корпоративный email в двух breach-базах с паролями. Вся цепочка — только открытые источники, без единого запроса к целевой сети. Это не теория — реальный кейс с проекта по оценке внешней атакующей поверхности.

Проблема в том, что большинство компаний никогда не прогоняли OSINT-разведку против самих себя. А атакующие — прогоняют. По данным Mandiant M-Trends 2025, в прошлом году отслеживались 4+ новых APT-группировок, и финансовый сектор стабильно в тройке самых атакуемых отраслей.

🔎Как выглядит разведка на практике? Четыре фазы:

Фаза 1 — footprinting инфраструктуры. Каждый TLS-сертификат, выданный публичным CA, попадает в Certificate Transparency логи. Значит, ваши staging.company.ru, dev-api.company.ru и jira.internal.company.ru видны всем. Даже если DNS-запись ведёт на внутренний IP. Инструменты вроде subfinder агрегируют CT-логи, поисковые движки и пассивные DNS-базы за один прогон. А Google-дорки типа site:company.ru -www покажут проиндексированные поддомены, о которых IT-отдел мог забыть.

Отдельная боль — dangling CNAME. Если поддомен указывает на деаллоцированный ресурс в облаке (скажем, удалённое Heroku-приложение), атакующий может занять это имя и подставить свой контент под вашим доменом. Это уже не разведка, а subdomain takeover.

Фаза 2 — пассивный анализ через Shodan и Censys. Эти сервисы непрерывно сканируют весь IPv4 и индексируют баннеры. Ваш запрос к ним — чтение уже собранных данных, ни один пакет не уходит к цели. Запрос ssl.cert.subject.cn:"company.ru" регулярно выдаёт хосты, о которых команда не знает: старые балансировщики, тестовые API-гейтвеи, shadow IT. MySQL на порту 3306 или RDP на 3389 на публичном IP — критические находки для немедленного закрытия.

Фаза 3 — email harvesting. Зная формат корпоративной почты (first.last@, flast@, first_last@), можно сгенерировать адрес любого сотрудника, чьё имя есть в LinkedIn. А дальше — проверка этих адресов по breach-базам. Один и тот же пароль в корпоративном и личном аккаунте — до сих пор самый частый подарок атакующему.

Фаза 4 — всё сводится воедино: утёкший секрет, уязвимый сервис на забытом хосте, убедительный вектор социальной инженерии. Чаще — комбинация всех трёх.

👌Если вы в blue team — пройдите эти фазы против собственного домена. В полной статье — конкретные команды, инструменты и разбор каждой фазы с примерами.

https://codeby.net/threads/osint-razvedka-infrastruktury-kompanii-ot-sabdomena-do-sotrudnika-za-4-fazy.95296/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🔥4👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁144🔥3👍1
Forwarded from Hacker Lab
❗️Финальное задание сезона на платформе HackerLab!

👩‍💻  Категория Pentest Machines (Active Directory)Эстафета

Приятного хакинга!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🔥7👍3🤯1🎉1
💻 Katana — быстрый краулер для разведки веб-приложений
Katana — open-source web crawler от ProjectDiscovery, предназначенный для быстрого сбора URL и endpoint'ов. Инструмент поддерживает обычный и headless-режимы, умеет анализировать JavaScript и хорошо подходит для автоматизации recon-процессов и поиска точек входа в веб-приложениях.


🔎 Что находит Katana
Во время обхода Katana собирает ссылки и URL из страниц, JavaScript и других доступных ресурсов. При включении соответствующих опций она также может искать endpoint'ы в JavaScript-файлах, обращаться к известным файлам вроде robots.txt и sitemap.xml и извлекать дополнительные сетевые запросы.
Это позволяет получить список потенциально интересных точек приложения, который затем можно передать в другие инструменты для дальнейшего тестирования.

⛓️‍💥 Примеры использования
➡️ Простой обход сайта:
katana -u https://example.com

➡️ Увеличим глубину обхода:
katana -u https://example.com -d 5

➡️ Анализ JavaScript для поиска endpoint'ов:
katana -u https://example.com -jc

➡️ Обход известных файлов:
katana -u https://example.com -kf all

➡️ Headless-режим:
katana -u https://example.com -headless

Параметры -d, -jc, -kf и -headless позволяют управлять глубиной обхода, анализом JavaScript, известными файлами и использованием браузерного движка соответственно.

🔁 Работа со списками
Katana можно использовать не только с одним URL. Инструмент принимает список целей через файл или стандартный ввод, поэтому его удобно подключать к recon-пайплайнам.
katana -list urls.txt -o results.txt

А результаты другого инструмента можно передать напрямую:
cat domains.txt | httpx | katana

Результаты также можно сохранять в JSONL, что удобно для дальнейшей автоматической обработки.

#katana #projectdiscovery #pentest #bugbounty #recon #websecurity #cybersecurity #infosec #opensource

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍64🔥3🤔3