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 36 573 subscribers, ranking 3 756 in the Technologies & Applications category and 17 798 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 36 573 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 203 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 7.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.22% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 817 views. Within the first day, a publication typically gains 1 545 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 19.
- 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 09 June, 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.
В настоящее время TSK поддерживает несколько файловых систем, таких как NTFS, FAT, exFAT, HFS+, Ext3, Ext4, UFS и YAFFS2.💡Основные функции: 💫Анализ данных 💫Доступ к заблокированным файлам 💫Поддержка различных файловых систем 💫Интеграция с другими инструментами 📎Установка: Инструмент уже есть в Kali Linux, но вы можете скачать исходный код отсюда:
https://gitlab.com/kalilinux/packages/sleuthkit.git
cd sleuthkit
📌Использование:
Создание образа диска:
Для тестирования утилиты нам нужен собственно образ диска, его можно получить следующей командой:
dd if=/dev/sdX of=[PATH_TO_IMAGE].dd bs=4M
Где, /dev/sdX - путь к диску, of=[PATH_TO_IMAGE] - путь куда сохранить файл.
Теперь запустим анализ образа:
fls -r -m / [PATH_TO_IMAGE].dd
Узнаём структуру разделов в образе диска:
mmls /home/kali/Desktop/out.ddwget https://github.com/gophish/gophish/releases/download/v0.11.0/gophish-v0.11.0-linux-64bit.zip
unzip gophish-v0.11.0-linux-64bit.zip
cd gophish
./gophish
2. Настройка:
После запуска откройте веб-интерфейс Gophish по умолчанию (http://localhost:3333) и войдите с учётными данными, предоставленными в консоли.
3. Создание кампании:
• Загрузите список целевых пользователей.
• Настройте шаблон письма и целевую страницу.
• Запустите кампанию и отслеживайте результаты в реальном времени.OSINT-инструмент для поиска связанных учётных записей в социальных сетях и связанных с ними email на нескольких платформах с использованием одного имени пользователя.⏺️Ищет аккаунты в социальных сетях на нескольких платформах на основе заданного имени пользователя; ⏺️Дополнительно извлекает взаимосвязанные социальные аккаунты, имена пользователей, адреса электронной почты и многое другое; ⏺️Использует базу данных о киберпреступлениях HudsonRock для проверки, не подвергались ли связанные с пользователем электронные письма кибератакам или заражению программами-вымогателями; ⏺️Поддерживает экспорт результатов сканирования в удобный для Neo4j формат JSON, позволяя проводить визуальный анализ в Neo4j; ⏺️Рекурсивно ищетсвязанные аккаунты в каждой обнаруженной социальной сети, даже если используются разные имена пользователей. Установка через пакетный менеджер Python
pipx install linkook либо с помощью клонирования репозитория:
git clone https://github.com/JackJuly/linkook
cd linkook
Можно запускать напрямую:
python -m linkook {username}
Также можно сначала установить инструмент и запускать иначе:
python setup.py install
linkook {username}
🚩 Использование
--show-summary: указывает следует ли отображать сводку результатов сканирования;
--concise: указывает следует ли отображать выходные данные в сжатом формате;
--check-breach: использование базы данных HudsonRock. Если будет обнаружено нарушение безопасности данных, адрес электронной почты будет выделен красным;
--hibp: использование API Have I Been Pwned вместо базы данных HudsonRock для проверки информации о взломах. При первом использовании необходимо указать ключ API;
--neo4j: экспорт результатов запроса в файл JSON, совместимый с импортом базы данных Neo4j. В Neo4j используйте плагин APOC для импорта данных JSON. ;
--silent: подавляет все выходные данные и показывает только сводку;
--print-all: вывод сайтов, где имя пользователя не было найдено;
--browse: переход ко всем найденным профилям в браузере по умолчанию.Вы чистите куки, включаете VPN и используете приватный режим? Это бесполезно. Ваш браузер всё равно оставляет уникальный след — цифровой отпечаток, по которому вас можно опознать среди миллионов.Цифровой отпечаток (fingerprint) — это совокупность данных, которые ваш браузер автоматически передает сайтам: 🟠Версия ОС и браузера 🟠Размер экрана и его разрешение 🟠Установленные шрифты 🟠Включенные плагины и расширения 🟠Язык системы 🟠Графические параметры (рендеринг WebGL и Canvas) Эти детали могут казаться незначительными, но вместе они создают уникальный «портрет», по которому вас можно опознать среди миллионов пользователей. 🟧 Недавно журналисты CyberNews провели масштабное тестирование различных комбинаций браузеров, ОС и настроек приватности, включая: - Chrome, Firefox, Safari, Edge, Brave, Tor - Разные версии Windows, macOS, Linux - Настройки приватности (вкл. блокировщики трекеров)
Результат:
🟧
99.5% конфигураций оказались уникальными.
🟧
Даже Tor Browser, который активно борется с fingerprinting, можно идентифицировать с точностью до 50% при определенных настройках.
🟧
Изменение одного параметра (например, масштаба страницы) часто делает отпечаток еще более уникальным.🟧Как сайты используют fingerprinting? - Таргетированная реклама (даже если вы очищаете cookies, рекламные сети могут продолжать отслеживать вас) - Бан по отпечатку (некоторые сервисы блокируют пользователей, меняющих IP через VPN, но оставляющих тот же fingerprint( - Мониторинг активности (например, для выявления мошенничества или ботов) 🟧Мифы о защите 🟧«Tor меня спасает» — в режиме по умолчанию Tor идентифицируем на 50% 🟧«Я меняю настройки» — редкие параметры (нестандартный размер окна, отключённые шрифты) делают вас ещё более заметным 🟧«У меня блокировщик трекеров» — Fingerprinting работает без cookies. uBlock и AdBlock бессильны против Canvas-анализа 🟧 Что делать? - Используйте браузеры с защитой от отпечатков (Brave/Tor в режиме «наивысшей безопасности») - Не устанавливайте редкие расширения (они делают ваш профиль более заметным) - Пользуйтесь стандартными настройками (например, нестандартный размер окна только увеличивают уникальность)
Полностью избежать fingerprinting сложно, но можно снизить риски
Deepce (Docker Enumeration, Escalation, Privilege Container Escapes) — это мощный инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для анализа безопасности Docker-контейнеров. Разработанный для обнаружения уязвимостей, ошибок конфигурации и потенциальных путей для побега из контейнеров.🔥 Основные возможности Deepce 1️⃣ Анализ конфигурации контейнеров: • Проверка Docker Daemon на неправильно настроенные параметры. • Обнаружение чувствительных данных, таких как переменные окружения, которые могут содержать секреты. 2️⃣ Поиск путей эскалации привилегий: • Выявление SUID-файлов, предоставляющих доступ к хосту. • Анализ монтирования файловых систем на предмет уязвимостей. 3️⃣ Сканирование побегов из контейнеров: • Проверка возможности доступа к хостовой файловой системе. • Обнаружение процессов, которые могут быть использованы для побега из контейнера. 4️⃣ Интуитивный интерфейс: • Удобное использование через командную строку. • Подробные отчёты с цветовым кодированием для выделения критических проблем. ⬇️ Установка и использование 1️⃣ Установка Deepce: Склонируйте репозиторий с GitHub:
git clone https://github.com/stealthcopter/deepce.git
cd deepce
2️⃣ Запуск сканирования:
Для базового анализа текущего контейнера:
./deepce.sh
Чтобы проверить другой контейнер, укажите его ID:
./deepce.sh -c <container_id>
3️⃣ Проверка всей системы:
Для анализа всех запущенных контейнеров:
./deepce.sh -a
🛠 Рекомендации по безопасности Docker
1️⃣ Обновление Docker:
Регулярно обновляйте Docker до последней версии для исправления известных уязвимостей.
2️⃣ Минимизация привилегий:
Настраивайте контейнеры с минимально необходимыми правами и ограничивайте доступ к хостовой системе.
3️⃣ Мониторинг:
Используйте инструменты вроде Deepce для регулярного анализа конфигурации и выявления потенциальных проблем.git clone https://github.com/Viralmaniar/I-See-You.git
cd I-See-You
Выдаём право на запуск:
chmod +x ISeeYou.sh
📌Использование:
⏺️Запускаем его обычной командой:
sudo ./ISeeYou.sh
⏺️Далее утилита попросит от нас ссылку сгенерированную от Serveo, но впринципе работает и от clo и ngrok.
Получаем точное местоположение жертвы!
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
