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 36 574 subscribers, ranking 3 750 in the Technologies & Applications category and 17 801 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 36 574 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 199 over the last 30 days and by 2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.19% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 819 views. Within the first day, a publication typically gains 1 534 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 10 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 09:15 сотрудник получил письмо с темой «Договор о защите информационных систем №-4513 на подпись» от якобы доверенного контрагента. *️⃣В 09:20 он открыл вложение — файл contract_scanned.exe, маскирующийся под PDF. *️⃣В 09:22 на его ПК (Windows 10) запустился процесс msbuild.exe с необычными аргументами: /tmp:7a3f1 /payload:http://malware[.]xyz/get.dll *️⃣ В 09:25 этот процесс подключился к IP 91.234.18.77 (порт 8443) и начал массово копировать файлы из сетевой папки \\NAS\Information\.⬇️ Выбирайте ответ! 💬 Какие индикаторы компрометации (IOCs), помимо указанных в описании инцидента, можно выделить для дальнейшего поиска подобных атак в сети компании? Делитесь своими идеями!
unzip git-hound_linux_amd64.zip
Добавляем API-токен github в config.yml
В качестве альтернативы можно использовать переменные окружения, которые будут переопределять значения в config.yml:
GITHOUND_GITHUB_TOKEN: Устанавливает токен доступа к API GitHub.
GITHOUND_INSERT_KEY: Устанавливает ключ вставки GitHoundExplore для функции --dashboard.
GitHound использует базу данных регулярных выражений для ключей API, поддерживаемую авторами Gitleaks.
📖 Принцип работы и использование
GitHound находит ключи API с помощью комбинации точных регулярных выражений для распространённых сервисов, таких как Slack и AWS, и универсального регулярного выражения API с учётом контекста. Это позволяет находить длинные строки, похожие на ключи API, которые окружены ключевыми словами, такими как Authorization и «API-Token». GitHound предполагает, что это ложные срабатывания, а затем проверяет их легитимность с помощью энтропии Шеннона, проверки слов из словаря, расчёта уникальности и обнаружения кодировки.
Далее он выводит результаты с высокой степенью достоверности. Для файлов, в которых кодируются секреты, он декодирует строки в формате base64 и ищет в закодированных строках ключи API.
echo "\"uberinternal.com\"" | githound --dig-files --dig-commitst --threads 100
--dig-files - Просматривает файлы репозитория, чтобы найти больше секретов;
--dig-commits - Просматривает историю коммитов, чтобы найти больше секретов.Злоумышленник осуществляет инъекцию произвольного JavaScript-кода через уязвимое поле пользовательского ввода (комментарии). Вредоносный скрипт сохраняется на сервере и исполняется в контексте сессии аутентифицированных пользователей при отображении заражённой страницы. В результате: • Происходит несанкционированное выполнение операций от имени жертвы. • Возможна компрометация сессионных cookie (при отсутствии HttpOnly). • Реализуется цепочка атак для эскалации привилегий.🟧 Выбирайте ответ!
🟧 Бонусный вопрос: Какие два основных метода защиты наиболее эффективны против этой уязвимости?
git clone https://github.com/aircrack-ng/aircrack-ng.git
📌Использование:
1️⃣ Запуск утилиты
sudo airodump-ng [INTERFACE]
Утилита автоматически перевела мой сетевой адаптер в режим монитора.
Prowler — это open-source инструмент, предназначенный для автоматизированного аудита безопасности облачных сред (AWS, Azure и Google Cloud), и проверки соответствия облачных инфраструктур международным стандартам, включая CIS Benchmark, ISO 27001, GDPR, HIPAA и другие. С его помощью можно выявлять уязвимости, ошибки конфигурации и потенциальные векторы атак.🔤 Ключевые возможности: - Поддержка основных облачных провайдеров (AWS, Azure, GCP). - Проверка на соответствие стандартам безопасности (CIS, NIST, SOC 2, PCI DSS и др.) - Вывод результатов в CSV, JSON, HTML, интеграция с Slack, Security Hub, Jira. - Работает через Docker, CLI или напрямую из кода. 🔤 Начало работы 🔤 Создаем виртуальное окружение в директории с достаточным местом
python3 -m venv /tmp/prowler-venv --clear
source /tmp/prowler-venv/bin/activate
🔤 Устанавливаем Prowler
pip install prowler-cloud
🔤 Проверяем
prowler -v
🔤 Настройка доступа к облаку
Для AWS:
export AWS_ACCESS_KEY_ID="XXX"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="XXX"
export AWS_SESSION_TOKEN="XXX" # если используется временный токен
🔤 Запуск базовой проверки для AWS
Выборочные проверки
prowler -c check1,check2
Полный аудит по CIS Level 1
prowler -g cis_level1
🔤 Генерация отчета
JSON-отчет
prowler -M json -F report.json
HTML-отчет
prowler -M html -F report.html
🔤 Используйте для ежедневного мониторинга
prowler aws -b -q -M html > report-$(date +%F).html
🔤 Преимущества
- Автоматизированная проверка сотен контрольных точек безопасности.
- Соответствие регуляторным требованиям.
- Интеграция в CI/CD (может быть встроен в процессы DevOps для раннего обнаружения уязвимостей).git clone https://gitlab.com/kalilinux/packages/hash-identifier.git
📌Использование:
1️⃣ Запускаем командой
hash-identifier2️⃣ Вставляем Хеш
npm install -g stegcloak
Локальная установка для проекта:
npm install stegcloak
👩💻 Использование
Скрываем секретное сообщение secret в "text text":
stegcloak hide secret "text text"После ввода команды необходимо также ввести пароль. В результате в буфер обмена сохранится текст с секретным сообщением. Для раскрытия информации необходимо вставить текст с невидимыми Unicode-символами (в консоли будет отображаться так) и ввести пароль:
stegcloak reveal "text <2061><200d><2061><200c><2061><2062><200c><200d><200d><200d><200d><2061><2062><200c><200d><2061><200c><2064><200c><200d><2061><200d><2062><2061><2061><2063><200c><2061><200d><2061><200c><2062><200c><200d><2061><2061><200d><2061><2064><2061><200d><2064><2063><2061><2062><200d><2062><200c><2061><2064><2062><200d>text"Можно установить переменную окружения STEGCLOAK_PASSWORD, которая, если она задана, будет использоваться по умолчанию в качестве пароля. 📝 Дисклеймер StegCloak эффективен только тогда, когда у злоумышленников нет цели найти информацию, переданную с его помощью. Его можно безопасно использовать для водяных знаков на форумах, невидимых твитов, социальных сетей и т. д. Не рекомендуется использовать его, когда кто-то активно отслеживает ваши данные — просматривает Unicode-символы с помощью инструмента для анализа данных. В таком случае, даже если секретное сообщение не может быть расшифровано, посредник будет знать, что было какое-то секретное сообщение, потому что он заметит необычное количество специальных невидимых символов.
Ldeep — это инструмент, который автоматизирует сбор критически важной информации из LDAP, помогая находить уязвимости быстрее и точнее.🔤 Зачем использовать Ldeep 🔤 Автоматизация разведки в AD Вместо ручных LDAP-запросов или запуска BloodHound (который требует Neo4j и времени на анализ графа), Ldeep позволяет получать данные одной командой. 🔤 Поиск всех пользователей с непросроченными паролями, но без MFA:
ldeep ldap -s dc01.corp.local -d corp.local -u pentester -p 'Passw0rd!' search "(&(objectCategory=user)(!(userAccountControl:1.2.840.113556.1.4.803:=2)))"
🔤 Поиск векторов атаки, которые умеет находить Ldeep:
- Kerberoast-able аккаунты (сервисные учётки с SPN)
- AS-REP Roasting (учётки с отключённым Kerberos pre-authentication)
- Unconstrained Delegation (опасные настройки делегирования)
- Shadow Admins (пользователи с критическими правами вне групп Admins)
🔤 Поиск всех сервисных аккаунтов для Kerberoasting:
ldeep ldap -s dc01.corp.local -d corp.local -u auditor -p 'Secure123!' search "(&(objectCategory=user)(servicePrincipalName=*))"
🔤 Анализ ACL и опасных разрешений
Одна из самых частых проблем в AD — неправильно настроенные права доступа. Ldeep помогает быстро находить:
- Пользователей, которые могут изменять Group Policy
- Учётные записи с правами на сброс паролей
- Членство в привилегированных группах
🔤 Поиск пользователей, которые могут изменять GPO:
ldeep ldap -s dc01.corp.local -d corp.local -u hacker -p 'P@ssw0rd!' search "(objectClass=groupPolicyContainer)" | grep distinguishedName | head -1 | xargs -I{} ldeep ldap -s dc01.corp.local -d corp.local -u hacker -p 'P@ssw0rd!' sddl "{}"
Разбор команд:
-s dc01.corp.local - указание LDAP-сервера (обычно контроллера домена)
-d corp.local - доменное имя
-u pentester - имя пользователя
-p 'Passw0rd!' - пароль
search - действие (поиск)
Фильтр LDAP для поиска активных пользователей
❗️ Установка Ldeep
🔤 Клонирование репозитория
git clone https://github.com/franc-pentest/ldeep.git
cd ldeep
🔤 Установка зависимостей
pip3 install -r requirements.txt
🔤 Проверка работоспособности
ldeep -h
Используйте Ldeep в связке с BloodHound (для визуализации) и Impacket (для эксплуатации).
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
