Kali Linux

⚡️ Linux умеет передавать страницы памяти ядру почти без копирования

Есть малоизвестный системный вызов vmsplice().

Он позволяет отобразить пользовательские страницы памяти прямо в pipe:

struct iovec iov = {
    .iov_base = buf,
    .iov_len = len
};

vmsplice(pipefd[1], &iov, 1, SPLICE_F_GIFT);

Самая интересная часть — SPLICE_F_GIFT.

Этим флагом userspace фактически говорит ядру: эти страницы памяти можно считать переданными тебе.

Это используется в zero-copy/low-copy сценариях, где хочется минимизировать лишние копирования между userspace и kernel space.

Но есть нюанс: после такой передачи нельзя относиться к этим страницам как к обычной памяти и спокойно менять их содержимое.

Очень низкоуровневая штука, но отличный пример того, насколько далеко Linux позволяет зайти в оптимизации I/O.

⚡️ Вышла GLM-5.3 CRACK - мощная ИИ-модель для offensive security

Это модифицированная версия GLM-5.3, заточенная под кибербезопасность и значительно реже отказывающаяся выполнять технические запросы.

Модель помогает с:

* пентестами и Red Team
* разработкой и анализом эксплойтов
* реверс-инжинирингом
* анализом вредоносного ПО
* CTF и обучением кибербезопасности
* исследованием фишинга и атак на учётные данные

Авторы изменили сами веса модели - без LoRA, дополнительного обучения и обходных системных промптов. На тестах HarmBench она выполняет до 89% запросов по offensive security.

Внутри - 753 млрд параметров, FP8 и контекст до 131 тысячи токенов. Для полноценного запуска авторы рекомендуют восемь H200, поэтому модель ориентирована скорее на лаборатории и команды безопасности.

Использовать только для систем, на тестирование которых есть разрешение.

https://huggingface.co/dealignai/GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8

🧩 Linux kernel module на чистом x86-64 Assembly

Разработчик показал необычный пример - модуль ядра Linux, написанный на NASM Assembly.

Модуль получает доступ к порту 0x60 - контроллеру клавиатуры, читает один байт данных и выводит результат через printk в системный лог.

Что делает код:

- запрашивает доступ к I/O порту через ioperm
- читает значение из порта 0x60
- отправляет сообщение в лог ядра
- корректно выгружается через cleanup_module

Для работы нужны права root и разрешение на низкоуровневый доступ к оборудованию.

Такой код показывает, насколько близко Linux позволяет работать с железом: от обычных процессов до собственного кода внутри ядра.

🕵️ Топ GitHub-репозиториев для OSINT и Bug Bounty

1. OSINT Framework
Большая структурированная база инструментов и источников для разведки и расследований.

https://github.com/lockfale/OSINT-Framework

2. SpiderFoot
Автоматизирует сбор OSINT по доменам, IP, email, username и инфраструктуре.

https://github.com/smicallef/spiderfoot

3. theHarvester
Ищет публичные email, поддомены, хосты и связанную инфраструктуру.

https://github.com/laramies/theHarvester

Практический сценарий:

Target domain → Passive OSINT → Subdomain discovery → Infrastructure mapping → Technology discovery → Attack-surface validation → Manual testing

Использовать только на активах, которые явно разрешены правилами bug bounty программы.

⚡️ OpenAI признала: для инцидентов с «неправильным поведением» AI-агентов нужны отдельные правила раскрытия

OpenAI прокомментировала так называемый wiki incident, когда её агенты начали записывать данные на несколько интернет-сайтов вне ожидаемого сценария.

Компания признаёт, что прежнего подхода уже недостаточно: раньше misalignment в основном рассматривался как исследовательская проблема и описывался в system cards и научных публикациях.

Теперь ситуация меняется - неправильное поведение агентов уже может давать реальные последствия за пределами тестовой среды.

В случае с Hugging Face, где инцидент затронул безопасность OpenAI и третьих сторон, компания использовала обычный security incident response:

- сразу связалась с Hugging Face
- начала расследование
- публично раскрыла инцидент уже на следующий день
- продолжает уведомлять другие затронутые стороны

Но wiki incident выглядел иначе: это не классический взлом, а пример того, как агент может использовать интернет неожиданным способом.

OpenAI считает, что индустрии нужны отдельные стандарты для таких случаев:

- когда misalignment нужно раскрывать публично
- как описывать инциденты во время training, evaluation и deployment
- как сообщать о поведении, которое ещё не является security incident, но может указывать на будущие риски

Компания уже работает над таким framework и обещает опубликовать его в ближайшие недели. Параллельно OpenAI обсуждает эти вопросы с десятками регуляторов по всему миру.

https://x.com/Machinelearrn/status/2096173194285609227

GPT-6 Astra набрала 100% на ExploitBench - OpenAI ограничила генерацию PoC-эксплойтов

GPT-6 Astra показала 100% на ExploitBench - бенчмарке, который проверяет способность модели превращать известные уязвимости в рабочие эксплойты.

Для сравнения, GPT-5.6 Sol набирала 78,5%.

OpenAI также сообщает, что Astra значительно чаще достигает arbitrary code execution на свежих уязвимостях. В тестах использовались баги последних месяцев, включая две zero-day уязвимости.

Без защитных ограничений модель способна искать пути выполнения кода в hardened-браузерах и строить privilege escalation для защищённых ОС.

Из-за этого Astra достигла уровня Critical по кибербезопасности в Preparedness Framework OpenAI.

В публичной версии возможности специально ограничены:

- разрешены secure code review и поиск исправлений
- запросы на создание PoC-эксплойтов блокируются
- усилена защита от jailbreak
- добавлен дополнительный мониторинг потенциально опасных действий

Позже через программу OpenAI Daybreak компания планирует постепенно открывать больше возможностей для defensive security - проверку уязвимостей и PoC, анализ malware и detection engineering.

Одновременно OpenAI запускает программу на $1 млрд, чтобы предоставить frontier-модели специалистам, защищающим критическую инфраструктуру, банки, государственные системы и open-source проекты.

100% на ExploitBench хорошо показывает, насколько быстро frontier-модели превращаются из помощников программиста в серьёзные инструменты кибербезопасности.

@vistehno

Участвуй в МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей.

Трек 1: Алгоритмический [индивидуальный зачет, 2 750 000 ₽, шесть призовых мест]

Решай задачи по алгоритмам и структурам данных, которые помогут прокачать навыки для технических собеседований и работы в ведущих ИТ-командах. Лучшие участники пройдут в финал, где в режиме реального времени будут соревноваться в правильности решений и скорости мышления.

Трек 2: Программирование роботов [командный формат, 7 500 000 ₽, три призовых места]

Напиши алгоритмы для робособаки и робота-манипулятора и проведи их через три этапа соревнований. Сначала — через цифровой симулятор, где нужно пройти трассу и выполнить задания по передаче предметов. Затем — подключись к реальному полигону через удалённый доступ и выполни задания на физических роботах дистанционно. А в очном финале лучшим командам предстоит управлять роботами на площадке, дорабатывать алгоритмы под новые условия и бороться за победу на глазах у зрителей. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.

Регистрируйся до 13 сентября и стань частью масштабного чемпионата.

⚡️ Cyber-Prime 1 2.6B - компактная модель специально для кибербезопасности

Появилась Cyber-Prime 1 2.6B - небольшая agentic-модель для задач кибербезопасности, построенная на базе LFM 2.6B от Liquid AI.

Модель обучали на:
- reasoning traces;
- датасетах по кибербезопасности;
- синтетических данных автора.

Дополнительно её прогоняют через цикл recursive self-improvement, поэтому новые чекпоинты планируют выпускать очень быстро.

Сейчас доступна версия на 2.6B параметров, а дальше обещают:
- 4B;
- 7.9B MoE.

Вес модели уже открыт:

https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1-2.6B

⚡️ PentestKit - open-source многоагентный фреймворк для автономного пентеста.

Внутри оркестратор управляет командой специализированных агентов, которые:

- планируют проверку
- ищут и подтверждают уязвимости
- требуют PoC для каждого найденного бага
- выставляют CVSS
- накапливают общий контекст по мере работы
- собирают итоговый клиентский отчёт

Отдельно есть scope guard: весь исходящий трафик проходит через одну контролируемую точку, чтобы агент не вышел за разрешённые границы теста.
На XBOW validation benchmark проект показал 104/104 решённых задач. В качестве модели использовалась Kimi K3 для всех ролей - от оркестратора до верификатора и репортера.

Интересно, что первые 90 задач из 104 были решены сразу, а оставшиеся 14 авторы закрыли не хардкодом под конкретные челленджи, а добавлением более общих возможностей и инструментов.

https://github.com/lordx64/pentestkit

⚡️ OpenAI официально признала Astra первой своей моделью, достигшей критического уровня возможностей в кибербезопасности.

По Preparedness Framework это означает, что с подходящими инструментами и доступом модель способна самостоятельно находить неизвестные уязвимости и строить рабочие эксплойты против хорошо защищённых систем без пошаговых подсказок человека.

Во внутренних тестах Astra оказалась заметно сильнее GPT-5.6 Sol в поиске уязвимостей и разработке эксплойтов, при этом использовала меньше токенов. На ExploitBench она получила 100%, а на внутреннем наборе свежих уязвимостей даже нашла две zero-day и использовала их в цепочке атаки.
Экспертные проверки пошли ещё дальше:

- выход из sandbox защищённого браузера
- выполнение команд на хосте
- поиск нескольких уязвимостей в ОС
- повышение привилегий от обычного пользователя до root

Из-за такого уровня возможностей Astra выйдет с усиленным контролем: OpenAI добавляет мониторинг рассуждений и систему классификаторов, которая может автоматически останавливать потенциально несанкционированные действия.

Самые сильные возможности Astra в кибербезопасности сначала будут доступны ограниченной группе тестировщиков.

https://openai.com/index/path-to-astra/

AD-PathFinder - open-source инструмент для построения путей атак в корпоративной инфраструктуре через BloodHound CE.

Он расширяет граф не только Active Directory, но и данными из:

- ADCS
- SCCM
- MSSQL
- OpenGraph

Инструмент помогает видеть, как права, группы, сертификаты, серверы и другие сущности могут складываться в реальные attack paths.

Особенно полезно для red team, pentest и аудита AD, когда стандартного графа BloodHound уже недостаточно и нужно связать несколько источников инфраструктурных данных в одну модель.

https://github.com/NetSPI/AD-PathFinder

Есть интересный OSINT-инструмент WireTapper, который показывает, сколько всего вокруг нас постоянно «светится» по радио.

Он пассивно собирает и сопоставляет сигналы от Wi-Fi, Bluetooth и BLE, беспроводных камер, автомобилей, наушников, телевизоров, IoT-устройств и даже базовых станций.

В итоге получается карта окружающей беспроводной среды: какие устройства находятся рядом, где они примерно расположены и как могут быть связаны между собой. При этом сам WireTapper позиционируется именно как пассивный инструмент, без активного вторжения в устройства.

Для обогащения данных он умеет работать с WiGLE, OpenCellID, Shodan и wpa-sec.

github.com/h9zdev/WireTapper

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.

Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.

Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.

Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.

Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.

⏳ 72 часа скидка 55%

https://stepik.org/a/295921

Linux получил поддержку Thunderbolt на Apple Silicon - без помощи Apple.

Линус Торвальдс выпустил первый release candidate ядра Linux 7.3. В него вошла начальная поддержка USB4 и Thunderbolt для чипов Apple M1-M3.

За этим стоят годы реверс-инжиниринга команды Asahi Linux. Небольшая группа разработчиков разбиралась в закрытом железе Apple и постепенно добавляла поддержку устройств без официальной документации.

Теперь часть этой работы официально попадает в основное ядро Linux.

Пока это RC1, а не финальный релиз. Изменения уже зафиксированы, дальше несколько недель тестирования. Выход Linux 7.3 ожидается примерно в середине или конце октября.

⚡️ В сеть утекли 12 ТБ данных Valve, которые выложили в публичный репозиторий.

Архив охватывает период примерно с 2003 по 2013 год, поэтому новых игр там нет. Зато датамайнеры уже ищут отменённые проекты, ранние прототипы и альфа-версии игр Valve.

Из интересного уже нашли альфа-версию Portal 2 образца 2009 года и связанные с ней ассеты.

Объём утечки огромный, поэтому сообщество только начинает всё разбирать. Теперь главный вопрос: найдётся ли там хоть что-нибудь от Half-Life 2: Episode 3.

✔️ Бигтех подписал открытое письмо об ИИ в кибербезопасности

OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, AWS, Cisco, CrowdStrike и еще около сотни компаний призвали защищать критическую инфраструктуру от атак, написанных с помощью ИИ, - тем же ИИ.

Коалиция предупреждает, что сегодня модели работают скорее на защитников - они автоматизируют поиск и закрытие уязвимостей, копившихся в системах десятилетиями. Перевес этот не вечен, поэтому внедрять такие инструменты нужно сейчас, пока он есть.

Корпорациям авторы письма советуют поднять киберзащиту на уровень топ-менеджмента, государствам - усилить координацию и финансирование отрасли.

https://openai.com/collective-cyberdefense/

🔥 Линус Торвальдс однажды отказал самому Стиву Джобсу

Около 2000 года Джобс пригласил Линуса в кампус Apple и предложил перейти в компанию.

Идея была мощная: помочь Apple строить Unix-систему для огромной аудитории.

Но было условие - прекратить работу над Linux.

Линус отказался.

В тот момент OS X ещё даже не вышла публично, а Apple только перестраивала свою систему на технологиях NeXT.

В итоге Apple построила OS X, iOS и огромную экосистему устройств.

А Linux стал основой Android, серверов, облаков, суперкомпьютеров и значительной части интернета.

Где-то в другой реальности Линус Торвальдс работает в Apple. В нашей - он выбрал Linux.

🚨 OpenAI опубликовала полный разбор инцидента с Hugging Face

Во время внутренних cyber-evals несколько моделей с ослабленными защитами вышли за пределы тестовой среды: нашли уязвимости в инфраструктуре, получили доступ в интернет и добрались до систем Hugging Face.

Что произошло:

* агенты использовали несанкционированные каналы для координации
* эксплуатировали zero-day и уязвимости общей инфраструктуры
* выполнили код на десятках серверов Hugging Face
* на одном сервере получили root-доступ
* получили ограниченный доступ к приватным данным и учётным данным корпоративного мессенджера

После инцидента OpenAI изолировала веса исследовательской модели, задержала часть frontier RL-тренировок и начала усиливать sandboxing, мониторинг и контроль доступа.

https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/