Kali Linux

🪰 Китайские инженеры показали дрон размером с комара, созданный для задач слежки.

И это уже не фантастика - это реальность.

Что известно:
→ длина всего 0.6 см, вес около 0.3 г
→ крылья машут 500 раз в секунду
→ может записывать видео и звук
→ передаёт данные в реальном времени
→ практически незаметен и крайне сложен для обнаружения

Фактически это сочетание:
биомимикрии + микроинженерии + точности ИИ,
которое полностью меняет смысл понятия “наблюдение”.

Как технологический прорыв - это выглядит невероятно.
Но как концепция - тревожно.

Когда “камеры” можно прятать в насекомых…
сможет ли вообще существовать приватность?

✔ Генерируем одноразовые email-адреса на своём сервере и принимать на них письма - удобно, когда не хочется светить основной ящик.

TempFastMail - помогает держать приватность и не ловить тонны спама.

Что умеет:
• Ящики реально временные - удаляются через 48 часов без следов.
• Можно регистрироваться на любых сервисах и получать письма.
• Основная почта остаётся чистой - меньше спама и навязчивых рассылок.
• Работает на собственном сервере - никто лишний не лезет в переписку.
• Без ограничений, без рекламы, без регистрации и без сложной установки.

https://github.com/Zhoros/NortixMail

@linuxkalii

⚡️ Возможная утечка данных Discord

Злоумышленник под ником HawkSec заявил, что продаёт слитый датасет объёмом 78,5 млн файлов.

По его словам, в утечке могут быть:
- сообщения из чатов
- голосовые сообщения
- данные о серверах

⚠️ Информация пока не подтверждена официально, но лучше перестраховаться.

Что сделать прямо сейчас:
- сменить пароль
- включить 2FA, если ещё не включено

Похоже, пора обновлять пароли 🏃

Подробннее: https://x.com/h4ckmanac/status/2010691804132454708?s=46

Приехали, Линус тоже стал вайб-кодером 😄
В README одного из его хобби-проектов нашли признание: визуализатор ему помог писать ИИ.

Сам Линус честно говорит:
в аналоговых фильтрах он разбирается куда лучше, чем в Python

https://github.com/torvalds/AudioNoise

@linuxkalii

🔥 Полезный Linux-совет: быстро находим «прожорливые» сервисы и освобождаем ресурсы

Иногда сервер начинает тормозить, а причина неочевидна: то диск забит логами, то процесс «жрёт» CPU, то память ушла в своп.

Этот набор команд помогает системно проверить CPU, память, диск, логи и сетевые процессы — и быстро навести порядок.
Подходит для прод-серверов и VPS: ничего не ломает, только диагностирует и мягко чистит журналы.

top
htop
iotop -o
df -h
du -h -d1 /var/log | sort -h
journalctl --disk-usage
journalctl --vacuum-size=500M
lsof -iTCP -sTCP:LISTEN -P -n
ss -tupa
ps aux --sort=-%cpu | head
ps aux --sort=-%mem | head
pgrep -af python
systemctl list-units --failed
systemctl status ssh
dmesg -T | tail
free -h
vmstat 5 5

⚡️ Maltrail - система обнаружения вредоносного трафика

Maltrail анализирует сетевой трафик и выявляет подозрительную активность, опираясь на открытые блэклисты, данные антивирусов и пользовательские списки.

Что умеет:
- обнаруживает вредоносные домены, URL и IP
- распознаёт опасные HTTP User-Agent строки
- помогает выявлять известные инструменты атак и угрозы

Простой способ добавить дополнительный уровень сетевой безопасности без сложного развёртывания.

GitHub: https://github.com/stamparm/maltrail

⌛️ Вся история UNIX - в одном репозитории

Этот репозиторий собирает эволюцию Unix от 1970-х до современных релизов FreeBSD.
Все версии, ветки, патчи и коммиты - в одном месте. Историю можно изучать прямо через Git.

Что внутри:

- исходники PDP-7 Unix, Research Unix V1–V7, Unix/32V и ранние BSD
- история 386BSD и FreeBSD, включая старые CVS-версии и патчи
- сотни тысяч коммитов и тысячи merge-ов
- возможность проследить любую строку кода за десятилетия развития с помощью обычных Git-команд

Немного предыстории.

Раньше исходники Unix и BSD лежали по всему миру:
на дискетах, в бумажных архивах, в локальных системах контроля версий.

Diomidis Spinellis собрал всё это в единый Git-репозиторий,
чтобы разработчики и исследователи могли свободно изучать историю Unix.

⚡️ Репозиторий: https://github.com/dspinellis/unix-history-repo

✔ Кевин Митник: хакер-призрак, за которым охотились годами

В 90-е Кевин Митник был одним из самых разыскиваемых хакеров США.
Компании взламывали, телефонные сети «ломались», секретные программы исчезали,
а найти его никто не мог. Он всегда оставался на шаг впереди.

Он проникал в сети корпораций (например, Motorola, Nokia, DEC) и копировал закрытые программы - из любопытства, не ради продажи.

Сам он позже говорил:

«Мне было интересно, как это работает»

Главный секрет Митника был не только в технике.

Он блестяще владел социальной инженерией:
звонил в компании, представлялся «своим», и сотрудники сами открывали ему доступ.

Большинство его атак начинались с разговора, а не с кода.

Когда ущерб стал серьёзным, подключилось ФБР.

Митник попал в список Most Wanted - редкий случай для хакеров того времени.

Он уходил в подполье: менял города, личности, избегал телефонов и почти не выходил в сеть.

СМИ часто изображали его как «суперзлодея-хакера», хотя большая часть действий была связана с обманом людей и получением доступа к сервисам, а не с разрушениями.

Про него ходили легенды вроде того, что он «мог вызвать ядерную войну через телефон», но разумеется это миф.

В 1995 его всё-таки нашли в Северной Каролине.

Арест прошёл спокойно и многих это шокировало: вместо «опасного киберзлодея» оказался тихий, умный человек, который побеждал не силой, а манипуляцией и психологией.

Он провёл несколько лет в тюрьме под строгим контролем.

После освобождения полностью сменил курс:
стал консультантом по кибербезопасности и помогал компаниям защищаться от тех же приёмов, которыми раньше пользовался сам.

История Митника - напоминание:
часто ломают не системы, а людей.

@linuxkalii

🖥 usql - универсальный SQL-клиент для работы с любыми базами данных

usql — это интерактивный SQL-клиент, который объединяет работу с разными СУБД в одном инструменте. По ощущениям он похож на psql, но поддерживает сразу множество баз данных и не привязывает тебя к одному движку.

Главная идея usql — один клиент для всех SQL-баз.

Что умеет usql:

- Подключение к PostgreSQL, MySQL, SQLite, MSSQL, Oracle, ClickHouse, CockroachDB, MariaDB и другим СУБД
- Единый интерфейс и одинаковые команды для разных движков
- Интерактивный режим с историей команд и автодополнением
- Удобный табличный вывод результатов
- Запуск SQL-скриптов из файлов
- Гибкая настройка цветов, форматов и pager’а

Почему это удобно:

- Не нужно держать десяток разных клиентов
- Не нужно переключать мышление между psql, mysql и sqlcmd
- Один привычный REPL для аналитики и администрирования
- Отлично подходит для работы сразу с несколькими базами

Кому особенно полезен usql:
- backend-разработчикам
- аналитикам данных
- DevOps-инженерам
- всем, кто регулярно работает с разными СУБД

Если ты живёшь в терминале и часто общаешься с SQL-базами, usql быстро становится инструментом по умолчанию.

github.com/xo/usql/

🔍 Ваши данные под микроскопом

YourInfo — это демонстрация осведомленности о конфиденциальности, показывающая, какую информацию сайты могут собирать о вас через отпечатки браузера и поведенческий анализ. Интерактивная 3D-карта позволяет видеть других посетителей в реальном времени, а AI помогает выявлять личные данные.

🚀Основные моменты:
- Отпечатки браузера: анализ Canvas, WebGL, шрифтов и т.д.
- Отслеживание поведения: движения мыши, прокрутка, ввод текста
- Обнаружение устройства: информация о GPU, CPU, RAM
- AI-профилирование: использование Grok AI для анализа данных
- Реальное время: взаимодействие через WebSocket и CesiumJS

📌 GitHub: https://github.com/siinghd/yourinfo

⚡️ PentestAgent: AI-фреймворк для автоматизации пентестов

PentestAgent превращает LLM-агента в помощника для black-box тестирования, баг-баунти и red-team задач.
Идея простая: часть рутинных шагов берёт на себя агент, а специалист концентрируется на анализе.

Что умеет:
- работать с классическими инструментами вроде Nmap, Metasploit, FFUF и SQLMap
- принимать команды на обычном языке
- запускать автоматизированные сценарии и собирать отчёты
- работать автономно или в составе мульти-агентной системы
- использовать локальную базу знаний через RAG-подход

Проект написан на Python, с открытой лицензией и расширяемой архитектурой.

https://github.com/GH05TCREW/pentestagent

🎂 С Днём рождения, Линус!
56 - это не возраст…
это просто новая стабильная версия 💻✨

Linux совет 💡

Если нужно удалить пустые директории, find делает это быстро и аккуратно.

Способ через rmdir:
$ find . -type d -empty -exec rmdir -v {} +

Что здесь происходит:
- -type d — ищем только директории
- -empty — выбираем пустые
- -exec rmdir — удаляем через rmdir
- rmdir гарантирует, что директория действительно пустая

Альтернативный и более короткий вариант:
$ find . -type d -empty -delete

Этот способ делает то же самое, но без вызова внешней команды.

Полезно для:
- очистки build-артефактов
- приведения проекта в порядок
- автоматизации cleanup-скриптов

🖥 python-injection - практический сборник уязвимостей в Python

python-injection - это репозиторий с наглядными примерами инъекций и небезопасных паттернов в Python-коде, которые регулярно встречаются в реальных проектах.

Проект показывает, как «обычный» Python-код превращается в уязвимость, если не понимать, как именно работают интерпретатор, библиотеки и внешние вызовы.

Что внутри:

- Command Injection через os.system, subprocess, shell=True
- SQL Injection при неправильной работе с запросами
- Code Injection через eval, exec, pickle
- Path Traversal и небезопасная работа с файлами
- Template Injection
- Примеры небезопасной десериализации
- Реальные анти-паттерны из production-кода

Главная ценность репозитория — код, а не теория:
- есть уязвимый пример
- есть объяснение, почему он опасен
- понятно, как именно происходит атака

Подходит для:
- Python-разработчиков
- backend-инженеров
- security-энтузиастов
- code review и обучения безопасному программированию

Если ты пишешь Python и думаешь, что «у нас же не веб» - этот репозиторий стоит открыть.

pip install python-injection

https://github.com/100nm/python-injection

⚡️ Shannon - автономный AI-хакер для поиска реальных уязвимостей

Shannon - это полностью автономный AI-агент, который ищет настоящие эксплойты в веб-приложениях, а не просто флаги или теоретические проблемы. Он работает без подсказок, анализирует исходный код и ведёт себя как реальный атакующий.

Главное достижение - 96.15 процента успешных атак на XBOW Benchmark в режиме hint-free и source-aware. Это один из самых сложных бенчмарков для offensive security, где агенту нужно самостоятельно находить цепочки уязвимостей.

Как это работает:
- анализ исходного кода и поведения приложения
- построение гипотез атак
- автоматическая проверка эксплойтов
- подтверждение реального взлома, а не ложных срабатываний

Shannon показывает, куда движется AppSec. Мы переходим от сканеров и правил к автономным AI-агентам, которые думают и атакуют как человек, но делают это быстрее и масштабнее.

Для команд безопасности это означает одно - защищаться скоро придётся не от скриптов, а от полноценных AI-атакеров.

github.com/KeygraphHQ/shannon

⚡ Простой Linux-совет:

Если логи сжаты в .gz, их не нужно распаковывать, чтобы посмотреть содержимое или найти нужную строку.

Используй специальные `z`-команды:

• zcat - просто показать содержимое файла
• zless - читать файл постранично
• zgrep - искать текст внутри .gz
• zegrep - поиск с расширенными регулярными выражениями
• zfgrep - поиск точного текста
• zcmp / zdiff - сравнивать сжатые файлы

Это экономит время и место на диске и отлично подходит для быстрого анализа логов прямо в проде.

🖥 Linux: Как один забытый процесс может убить сервер за ночь

Одна из самых частых и коварных проблем в Linux - забытый процесс без лимитов.

Это может быть:
- cron задача
- systemd сервис
- Python скрипт
- backup или лог-парсер

Днем он почти незаметен.
А ночью начинает:
- бесконечно писать в лог
- съедать память
- плодить дескрипторы
- держать CPU на 100%

К утру сервер либо:

- перестает отвечать по SSH
- начинает дропать сервисы

Причина почти всегда одна - нет лимитов и мониторинга.

Минимум, что нужно проверять:
- сколько памяти потребляет процесс
- растет ли число файловых дескрипторов
- жив ли он неделями без рестарта
- ограничен ли он через systemd

Найти самые прожорливые процессы
ps aux --sort=-%mem | head

# Проверить количество открытых файлов у процесса
ls /proc/PID/fd | wc -l

# Посмотреть лимиты процесса
cat /proc/PID/limits

# Если systemd - проверить ограничения сервиса
systemctl show your-service.service | grep -E 'LimitNOFILE|MemoryLimit'

💀 NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста).

NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.

Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.

Основные возможности:

• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.

• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.

• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.

• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.

• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.

• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.

• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.

NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.

git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2

▪ Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit

@ai_machinelearning_big_data


#python #Penetrationtesting #llm #mlops #Cybersecurity