🌐 Всем привет, с вами снова "SecureTechTalks"! Сегодня мы немного отойдем от темы кибербезопасности и расскажем вам об увлекательном процессе создания бота в Telegram. 🤖💬

🔥 Итак, давайте начнем!

1️⃣ Шаг 1: Создайте новый бот в Telegram, следуя инструкциям официальной документации Telegram. Получите уникальный токен для вашего бота. 🚀🔑

2️⃣ Шаг 2: Установите необходимые библиотеки Python, такие как python-telegram-bot, для работы с API Telegram. Убедитесь, что у вас установлен Python на вашем компьютере. 🐍💻

3️⃣ Шаг 3: Откройте любой текстовый редактор и создайте новый файл с расширением .py, например "bot.py". Вставьте следующий пример кода:

import telegram
from telegram.ext import Updater, CommandHandler

# Обработчик команды /start
def start(update, context):
    context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="Привет! Я бот SecureTechTalks. Чем я могу помочь?")

# Главная функция
def main():
    # Создание экземпляра Updater и указание токена вашего бота
    updater = Updater(token='YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN', use_context=True)

    # Получение диспетчера для регистрации обработчиков команд
    dispatcher = updater.dispatcher

    # Регистрация обработчика команды /start
    dispatcher.add_handler(CommandHandler('start', start))

    # Запуск бота
    updater.start_polling()

    # Остановка бота при нажатии Ctrl+C
    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

4️⃣ Шаг 4: Замените 'YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN' на уникальный токен вашего бота, полученный на первом шаге.

5️⃣ Шаг 5: Сохраните файл и запустите его в командной строке с помощью команды python bot.py. Ваш бот будет успешно запущен!

💻 Теперь у вас есть основа для создания собственного бота в Telegram! Вперед, экспериментируйте и добавляйте новые функции, которые помогут вам в области кибербезопасности. 💪🔒

⚠️ Не забудьте подписаться на наш канал, чтобы узнавать свежие новости и советы по кибербезопасности! Ваши данные - ваша ценность, давайте оберегать их вместе! Stay Secure and read SecureTechTalks👨‍💻🔐

#TelegramБот #Python

🔍 Новая киберугроза: вредоносный Python пакет с Golang-версией Sliver, спрятанный в PNG-изображении

👨‍🏫 Исследователи в области кибербезопасности выявили вредоносный пакет на языке Python, который выдает себя за отдельный модуль популярной библиотеки requests и скрывает внутри себя Golang-версию фреймворка управления командами Sliver в формате PNG-изображения логотипа проекта.

🛠 Пакет называется requests-darwin-lite и был скачан 417 раз до его удаления из реестра Python Package Index (PyPI). На первый взгляд, Requests-darwin-lite кажется форком популярного пакета requests, однако содержит вредоносный код.

⬇️ Изменения были внесены в файл setup.py, который был настроен на декодирование и выполнение команды, закодированной в Base64, для сбора уникального идентификатора устройства (UUID).

❓ Интересно, что дальнейшее заражение продолжается только в случае совпадения идентификатора с определенным значением UUID, что указывает на то, что авторы пакета пытаются взломать определенную машину, к которой они уже имеют доступ.

🧐 Возможны два варианта: либо это высокоточная атака, либо это некий вид тестирования перед более широкой кампанией.

🖼 Если UUID совпадает, то requests-darwin-lite переходит к чтению данных из зараженного файла PNG с названием "requests-sidebar-large.png". Принцип работы схож с легитимным пакетом requests, поскольку тот также содержит файл с названием "requests-sidebar.png".

😱 Учитывая, что огромное количество компаний используют Open Source ПО, данный кейс, наряду с  недавними событиями с XZ Utils, вызывает тревогу.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#Python #Golang #Sliver #ВредоносныйПакет

🔍 Vulnhuntr: Открытый анализатор кода для Python с поддержкой AI

🛠️ Команда Protect AI представила Vulnhuntr — open-source инструмент для статического анализа кода, ориентированный на поиск уязвимостей нулевого дня в Python-проектах с помощью ИИ-модели Claude от Anthropic. Анализатор предоставляет детальные отчёты о найденных уязвимостях, примеры эксплуатации (PoC), а также оценку надёжности для каждой выявленной проблемы.

📋 Как работает Vulnhuntr? Vulnhuntr разбивает код на небольшие блоки и использует специальные запросы для передачи подробной информации о каждом фрагменте кода. ИИ Claude запрашивает дополнительные фрагменты, пока не сформирует полное представление о потоке данных в приложении от ввода пользователя до сервера. Такой подход позволяет анализировать цепочки вызовов, включая связи между файлами, функциями и переменными, что снижает количество ложных срабатываний.

⚠️ На данный момент инструмент выявляет следующие уязвимости:
- Произвольное перезапись файлов (AFO)
- Локальное включение файлов (LFI)
- Подделка запросов на стороне сервера (SSRF)
- Межсайтовый скриптинг (XSS)
- Ненадежные прямые ссылки на объекты (IDOR)
- SQL-инъекции (SQLi)
- Удаленное выполнение кода (RCE)

🚀 Vulnhuntr уже нашел более десятка уязвимостей нулевого дня в популярных Python-проектах на GitHub, таких как gpt_academic, FastChat и Ragflow. В Ragflow была найдена уязвимость RCE, которая уже исправлена.

🔗 Продукт доступен на GitHub.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#кибербезопасность #SecureTechTalks #Python #Vulnhuntr #искусственныйинтеллект #защитаданных

🎯 libdebug создаем свой отладчик:

Когда стандартные инструменты не справляются — ты создаёшь свои. Именно так поступили исследователи из Politecnico di Milano, представив libdebug — мощную Python-библиотеку для программируемой отладки бинарников в userland-пространстве.

🧩 Что такое libdebug?

🔧 libdebug — open-source Python-библиотека, позволяющая создавать собственные отладчики. Вместо интерфейсов, ориентированных на человека, как в GDB, libdebug создан для автоматизации и гибкой интеграции. Она ориентирована не только на разработчиков, но и на специалистов по безопасности, реверс-инженеров и исследователей уязвимостей.

📦 GitHub: libdebug
📚 Документация: docs.libdebug.org

🚀 Что умеет libdebug?

🧠 Управление регистрами, памятью, syscalls и сигналами
🛠 Поддержка брейкпоинтов и watchpoint'ов
🧵 Поддержка многопоточности
🖥️ Работа с потоками ввода-вывода процесса
🔄 Не требует отладки с debug-символами — работает с «сырыми» бинарниками
🌍 Поддержка архитектур AMD64 и AArch64
А главное — всё это через чистый Python-интерфейс, без боли ptrace и низкоуровневых API.

🔬 Три крутых кейса использования

1️⃣ 🎛️ Отладка байт-кода
libdebug позволяет "влезть" в интерпретаторы вроде CPython и отслеживать/модифицировать опкоды прямо во время исполнения. Хочешь, чтобы + внезапно стал -? Без проблем.

2️⃣ 🧨 Автоматический поиск уязвимостей
Используя libdebug, можно ловить SIGSEGV, анализировать память и даже программно экспериментировать с эксплойтами. Это удобно при fuzzing-анализе или поиске точек входа для RCE.

3️⃣ 🧪 Юнит-тесты и покрытие
Инструмент может использоваться для динамического анализа покрытия кода, включая ветвления и редкие сбои (например, ошибка при malloc или чтении из файла). Всё это легко интегрируется в CI/CD.

💡 Исходники примеров: libdebug/examples

⚔️ Бенчмарки: GDB против libdebug

libdebug обрабатывает брейкпоинты и syscalls в 3–4 раза быстрее, чем GDB с Python-обвязкой
Скрипты для воспроизводимости: benchmark suite

⌛ Это огромный плюс для задач, где важна скорость реакции: от fuzzing до runtime-мониторинга.

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#SecureTechTalks #libdebug #ReverseEngineering #Python #Debugging #CyberSecurity #CTF #BugHunting #ExploitDev #SecurityResearch #DevSecOps #OpenSourceTools