🚩 Новые задания на платформе HackerLab!

👩‍💻  Категория Pentest Machines (Active Directory) — Первая работа

Приятного хакинга!

numasec

Numasec - это агент безопасности на базе ИИ, работающий прямо в вашем терминале.

Он использует инструменты, уже установленные на вашем компьютере, следует сценариям реагирования (runbooks), переключается между специализированными киберагентами, сохраняет контекст выполнения задач, отслеживает результаты, фиксирует доказательства и помогает преобразовывать проделанную работу в отчеты.

Этот инструмент создан для тех, чья деятельность проходит на стыке командной строки, браузера, HTTP-запросов, сканеров, бюллетеней безопасности, заметок и отчетов.

➡️Не чат-бот.
➡️Не просто "обертка" для сканера.
➡️Не замена Burp или Kali.

Агент безопасности, который органично вписывается в ваш привычный рабочий процесс.

Описание:
Вам приходится переключаться между командами терминала, браузером, HTTP-запросами, локальными инструментами, сканерами, бюллетенями безопасности, заметками, скриншотами, результатами проверок и отчетами.

ИИ может помочь, но только если он интегрирован непосредственно в этот рабочий процесс.

numasec предоставляет модели полноценное рабочее пространство для задач безопасности, а не просто окно чата.

Система объединяет в единую среду все ключевые элементы: цели, область тестирования, инструменты, сценарии действий (runbooks), выявленные уязвимости, доказательства, возможность воспроизведения атак и текущее состояние отчета.

🎇Цель проста:
сделать работу по обеспечению безопасности более быстрой, точной и структурированной.

Установка:
npm install -g numasec

Запуск:
numasec

#ai #tools #pentest

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎 В ходе проведения работ по тестированию на проникновение специалисты часто находят учетные данные, API-ключи, сессионные токены в открытом виде в исходном коде, в образах контейнеров, конфигурационных файлах и т.д. Утечка секретов является серьёзной находкой для злоумышленника. Она может привести к компрометации отдельного ресурса или всей системы.

❗️ В этой статьей разберемся где не стоит хранить секреты и какие инструменты использовать для безопасного хранения.

Надежные способы хранения секретов
1️⃣Чтобы убрать секреты из исходного кода, можно установить их значения в качестве переменных среды на сервере, который команда использует для разработки.

Переменная среды — это параметр, который хранит информацию о конфигурации и поведении операционной системы или приложения. Ее используют для настройки окружения и передачи информации между разными компонентами системы. Обычно в ней хранят пути к исполняемым файлам, локальные настройки, параметры приложений и др.

Данный метод позволяют программам получать нужную информацию извне. При этом не нужно менять исходный код или настройки конфигурационных файлов. Однако он не является полностью безопасным, так как в случае компрометации сервера злоумышленник может получить доступ к переменным окружения.

2️⃣Более безопасным хранилищем секретов являются специальные программы, в которых пароли хранятся в зашифрованном виде. Такой программой может быть HashiCorp Vault. В ней данные хранятся в виде пар «ключ=значение», а доступ к хранилищу можно получить только через API.

Установка
📐Для установки необходимо скачать последнюю версию с официального сайта.
📉 Затем распаковать архив и переместить исполняемый файл Vault в каталог, доступный в переменной окружения PATH.
📉Запустить Vault в режиме разработчика (Dev mode) командой vault server -dev (в режиме разработчика Vault автоматически инициализируется и разблокируется).
🖱В консоли будут показаны значения переменных среды VAULT_ADDR и VAULT_TOKEN, которые надо установить.

✏Использование
⏺️Создание/обновление секрета в Vault.

vault kv put <путь> <ключ=значение>

⏺️Чтение секрета.

vault kv get <путь> 

⏺️Для удаления используется команда delete, а для просмотра все секретов list.

#tools #pentest #credentials

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

NIST запретил менять пароли. ФСТЭК — обязал. Как жить в 2026?

Представьте ситуацию: на аттестации ГИС проверяющий открывает Active Directory, видит Maximum Password Age = 0 и за четыре минуты фиксирует несоответствие. Команда ИБ ссылается на NIST SP 800-63B Rev 4, где периодическая ротация паролей прямо запрещена. Аттестатор кивает сочувственно — и записывает замечание. Потому что на проверке работает ФСТЭК, и точка.

Это не гипотетика. Два крупнейших регулятора в области паролей пришли к диаметрально противоположным выводам.

📌NIST в Rev 4 использует формулировку SHALL NOT — «запрещено требовать от пользователей периодическую смену паролей». Не «рекомендуем не менять», а именно запрет. Ротация допускается только при подтверждённой компрометации. Логика простая: принудительная смена каждые 90 дней превращает пароли в Vesna2026! на стикере под монитором. Формально сложный, реально — в любом словаре на первой странице.

➡️ФСТЭК в методическом документе от апреля 2026 года (мера ИАФ.3) требует обратное:

• Смена паролей не реже чем раз в 90 дней для систем
• Для мобильных устройств — каждые 30 дней
• Минимум 12 символов, алфавит от 70 символов
• Блокировка после 5 неудачных попыток на 15 минут
• Запрет повторного использования предыдущих паролей

А теперь самое интересное — где подходы расходятся ещё сильнее.

NIST запрещает правила сложности («одна заглавная, одна цифра, один спецсимвол»), считая их театром безопасности. ФСТЭК — требует оба регистра, цифры и спецсимволы. NIST обязывает проверять каждый новый пароль по базам утечек (блоклист-скрининг). ФСТЭК об этом не упоминает вообще. NIST допускает до 100 неудачных попыток входа. ФСТЭК блокирует после пяти.

❓Что делать организациям, которые работают и с российскими, и с международными стандартами? Ответ неприятный, но честный: на территории РФ приоритет у ФСТЭК. Штрафы по новой редакции КоАП могут исчисляться миллионами рублей. Показатель Кзи считается раз в полгода, и если при пентесте первоначальный доступ получен через учётные данные — всей группе мер «Защита пользователей» присваивается ноль. Без второго шанса.

👌Практический компромисс существует: выставить Maximum Password Age = 90 в GPO, внедрить блоклист-скрининг через PAM-решения, поднять длину до 15 символов и закрыть всё phishing-resistant MFA. Так вы удовлетворите и ФСТЭК, и дух рекомендаций NIST.

В полной статье — матрица применимости по типам организаций, detection-чеклист для SIEM и готовые конфигурации GPO. Разбираем детально.

https://codeby.net/threads/parol-naya-politika-nist-i-fst-ek-sravneniye-2026.95699/

🔥 Ищем Go Backend Developer (Сети, DevOps, Security)

Мы — технологический стартап, делаем детекцию прокси и VPN по сетевым отпечаткам и DNS-скоринг для антифрода (Не РКН). Разработка своя, продукт продаётся, есть клиенты. Название и сайт покажем на первом созвоне — не хотим, чтобы конкуренты читали нашу вакансию раньше кандидатов.

Бэкенд на Go — микросервисы, аутентификация, API-ключи, сборщики данных — и исследования: почему резолвер ответил так, где протекает прокси, что видно по DNS-запросам. Про многое из этого в интернете не написано — придётся ставить стенд и смотреть. Хорошая вакансия для тех, кто пришёл в Golang из сетей или ИБ: профильное образование, первая работа на Go уже была — и хочется наконец применить сети всерьёз. Главное — чтобы горели глаза на безопасность, сети и исследования и хотелось в этом расти.

⚙️ Требования:

▪️Go: год коммерческой разработки (микросервисы с аутентификацией, парсинг данных, Docker/compose);
▪️Сети всерьёз: модель OSI, DNS, как работает резолвинг, TCP/UDP. Подтверждение — либо профильное образование очно (ИБ, телеком), либо опыт. (На созвоне попросим рассказать путь запроса по уровням OSI.)
▪️Linux на уровне администратора: сами поднимали серверы, настраивали сеть, DNS, HTTPS.
▪️Дотошность: докопаться и записать, что нашли. Понятная техдокументация.
▪️Аккуратность с ИИ: мы им пользуемся, но нужен человек, который проверяет за моделью и понимает каждую строку, которую коммитит.
Плюсом: понимание VPN/Proxy, базовая ИБ-грамотность.

❌ Не подойдёт: студентам очной формы; тем, кому нужен ментор и жёсткое ревью, чтобы расти; тем, кто отдаёт задачу агенту и присылает результат не читая.

💼 R&D и рост в перспективе: погружение в наши сервисы анализа сетевых протоколов, участие в исследованиях и разработке новых методов детекции в сфере anti-fraud.


🤝 Формат: удалёнка, фултайм, самозанятость, РФ или РБ

▪️Зарплата от 70-170 тыс. руб. на руки (возможны выплаты в USDT).
▪️Задачка на интерес: клиент резолвит имя через Cloudflare DNS, а ответ приходит с адреса Google. Если интересно, почему так, — вам к нам.
▪️Анкета: [Заполнить анкету]

#вакансия #Go #Golang #backend #remote #работа #job #vacancy #разработчик #fulltime #удаленка

🧠open-kritt

Платформа с открытым исходным кодом для проведения тестирований по безопасности и поиска уязвимостей, которая превращает целенаправленный ИИ-анализ в дедуплицированные ранжированные результаты с настраиваемой проверкой и обогащением.

Для чего нужен инструмент❓
Часто при поиске уязвимостей специалисты указывают модели на весь репозиторий и просят ее найти уязвимости, что является не самым эффективным подходом.

Open·kritt использует целенаправленный подход: разбивает исследование на небольшие четко сформулированные задачи, распределяет их между ИИ-агентами и объединяет результаты в выводы, которые можно проверить и расставить по приоритетности.

📐Функционал
📉Создание рабочих процессов (workflows) — позволяет объединять специализированные промпты в переиспользуемые сценарии для исследований в области безопасности.
📉Запуск сканирования — анализ удалённых или локальных репозиториев и их зависимостей с помощью Codex или Claude Code.
📉Проверка найденных проблем — использование пост-скриптов для валидации уязвимостей, создания proof-of-concept (PoC) и подготовки отчётов.
📉Экспорт результатов сканирования — упаковка канонических результатов, структурированных данных, результатов пост-обработки, отчётов и proof-of-concept в единый ZIP-архив с манифестом, безопасным для передачи третьим лицам. Завершённые сканирования экспортируются полностью; для остановленных или завершившихся с ошибкой сканирований, в которых были найдены проблемы, создаются явно помеченные частичные экспорты. Исходный код отчётов и PoC, содержащий данные, контролируемые атакующим, сохраняется в виде обычного текста.
🖱Расстановка приоритетов среди результатов — применение собственных ранжировщиков критичности, единообразной схемы описания найденных проблем и автоматической дедупликации.

⬇️Установка

git clone https://github.com/Kritt-ai/open-kritt
cd open-kritt
./kritt setup
./kritt start

После запуска необходимо открыть http://localhost:5173.

Агенты с поддержкой инструментов запускаются от имени пользователя root в одноразовых контейнерах для заданий с копиями репозитория, доступными для записи, и прямым доступом в интернет, что позволяет им устанавливать инструменты, компилировать цели, запускать тесты и создавать прототипы.

❗️Запускайте open·kritt на выделенном хосте Docker или виртуальной машине.

#tools #AI #research

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

💻 Turbo Intruder — быстрый генератор HTTP-запросов для Burp Suite

Turbo Intruder — расширение для Burp Suite от PortSwigger для отправки большого количества HTTP-запросов и анализа ответов. Он рассчитан на задачи, где стандартного Burp Intruder недостаточно по скорости или гибкости.

❓ Turbo Intruder vs Burp Intruder
Burp Intruder удобнее для стандартного fuzzing: выбрать позиции, загрузить payload'ы и сразу анализировать результаты.

Turbo Intruder больше подходит для сложных и масштабных задач. Python позволяет самостоятельно управлять генерацией запросов, их последовательностью и обработкой ответов.

Проще говоря: Intruder — для типового fuzzing, Turbo Intruder — для нестандартных и высоконагруженных HTTP-тестов.

🎇 Как работает
Turbo Intruder поддерживает несколько движков:

▶️Engine.THREADED — собственный быстрый HTTP/1.1-стек.
▶️Engine.BURP — использует HTTP-стек Burp Suite.
▶️Engine.BURP2 — работает с HTTP/2 и подходит для некоторых сценариев с race conditions.

🪧 Где полезен
Turbo Intruder особенно интересен для тестирования race conditions, rate limiting, авторизации, нестандартных HTTP-запросов и сложных последовательностей действий.

Также его удобно использовать для массового fuzzing, когда требуется отправить большое количество запросов и отфильтровать неинтересные ответы.

🔎 Пример

def queueRequests(target, wordlists):
engine = RequestEngine(
endpoint=target.endpoint,
concurrentConnections=5,
requestsPerConnection=100,
engine=Engine.THREADED
)

for word in open('/usr/share/dict/words'):
engine.queue(target.req, word.rstrip())


def handleResponse(req, interesting):
table.add(req)

Здесь Turbo Intruder перебирает значения из словаря и отправляет их в исходный запрос, а результаты передаются в таблицу для дальнейшего анализа.

⬇️ Установка
Turbo Intruder устанавливается как расширение для Burp Suite. Исходный код и документация доступны в официальном репозитории PortSwigger.

#BurpSuite #TurboIntruder #Pentest #WebSecurity #BugBounty #AppSec #Cybersecurity #InfoSec

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🧠Перед вами доска с уликами. Соберите портрет того, кто оставил эти следы!

Кто этот подозреваемый? Назовите его тип (одним словом или фразой).

⬇Пишите свои версии и рассуждения в комментариях!

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

9% компаний доверяют AI-сканерам безопасности. Остальные 91% знают что-то важное

Cobalt в 2025 году зафиксировал обвал: доля организаций, полагающихся исключительно на автоматическое AI-сканирование, рухнула на 20 процентных пунктов. Доверие схлопнулось до однозначных цифр. И это не луддизм — это рациональная реакция рынка на конкретные провалы.

🔎Вендоры обещали точность пентестера при скорости автоматического сканера. На практике всё упёрлось в старую проблему DAST/SAST: инструмент работает с паттернами и не понимает контекст — сетевую топологию, компенсирующие контроли, бизнес-логику. Красивая обёртка, внутри — тот же движок.

Цифры говорят сами за себя: уровень ложных срабатываний автоматических сканеров стабильно держится в диапазоне 30–60%. Каждый второй алерт — мусор. Откуда шум? Например, RHEL и Ubuntu LTS бэкпортируют фиксы без смены номера версии. Сканер видит OpenSSL 1.1.1k, флагует CVE, закрытые месяцы назад. Команда проверяет, подтверждает патч, закрывает тикет. Умножьте на десятки таких находок — и день улетает в никуда.

Или классика: сканер находит SQL injection в форме, но WAF с virtual patching блокирует инъекции. Уязвимость в коде формально есть, эксплуатируемость — ноль.

🎇Самое интересное — AI-агенты сами уязвимы. Исследователи из George Mason University показали фреймворк Mantis: защитник выставляет decoy-FTP с anonymous-входом и прячет в выводе сервера prompt injection через ANSI-escape-последовательности. Невидимые в терминале, но попадающие в контекстное окно агента. Результат? Reverse shell открывается на машине атакующего. Эффективность — свыше 95%. Живой пентестер обойдёт подозрительно открытый FTP из чистого скепсиса. Агент не различает данные и инструкции — это архитектурное свойство, а не баг.

Но списывать технологию рано. Vulnhuntr от Protect AI автономно нашёл подтверждённые уязвимости в крупных open-source проектах: stored XSS в ComfyUI, RCE в RagFlow. Стоимость — около $200 токенов Claude API. Правда, большинство находок оказалось невалидным, а два запуска на одном проекте давали разные результаты.

📌Вывод прост: AI в пентесте работает не как замена, а как ассистент. Вот где он реально экономит часы:

• Триаж и приоритизация — разгребать сотни алертов вручную бессмысленно
• Генерация гипотез — подсказать вектор, который пентестер проверит
• Рутинная разведка — сбор и структурирование данных перед ручной работой

По данным SANS, у организаций с высоким уровнем ложных срабатываний MTTR реальных уязвимостей на 40% дольше. Шум убивает не бюджет — он убивает внимание. Когда инженер трижды бросает задачу ради «критической» пустышки, он начинает игнорировать security-тикеты. И через эту рациональную реакцию ложные срабатывания создают реальные бреши.

Полный разбор с конкретными CVE, кейсами и рекомендациями по выстраиванию ML-пайплайна триажа — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/ai-v-penteste-pochemu-9-doveriya-eto-normal-no.95722/

Друзья, встречаем октябрь с новым расписанием курсов! 🍂

Напоминаем, на каких курсах начинается обучение в этом месяце. Выбирайте направление и присоединяйтесь к обучению ⬇

Старт 5 октября:
⏺️Курс «Python для Пентестера» — научимся писать софт на Python под собственные нужды и редактировать чужой код.
⏺️Курс «Профессия DevSecOps - инженер: безопасная разработка» — освоим DevSecOps-инженерию: от автоматизации безопасности до работы с Kubernetes и Terraform.

Старт 12 октября:
⏺️Курс «Основы информационной безопасности» — освоите ключевые навыки информационной безопасности: от основ Linux до проведения пентестов.

Старт 19 октября:
⏺️Курс «Профессия Аналитик SOC» — научитесь выявлять атаки и расследовать инциденты на реальных задачах, работать с SIEM и пройдёте полный трек от L1 до L2.

Старт 22 октября:
⏺️Курс «Тестирование Веб-приложений на проникновение (WAPT)» — отработаем полный цикл тестирования: от разведки до пост-эксплуатации.

Старт 26 октября:
⏺️Курс «Цифровая криминалистика и реагирование на инциденты ОС Linux (DFIR)» — ищем и анализируем следы кибервзломов (анализ артефактов, работа с opensource инструментами).
⏺️Курс «OSINT: технология боевой разведки» — освоим профессиональный поиск информации и анализ данных из открытых источников.

➡️Запишитесь у нашего менеджера @CodebyAcademyBot или узнайте подробности на сайте!