Kali Linux
@linux_kal наш чат По всем вопросам- @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥 главные ресурсы для хакера @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl -🐍 РКН: clck.ru/3Fmszy #VRHSZ
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Kali Linux
Channel Kali Linux (@linuxkalii) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 55 635 subscribers, ranking 2 326 in the Technologies & Applications category and 10 843 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 55 635 subscribers.
According to the latest data from 06 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 387 over the last 30 days and by 23 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 13.26%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.25% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 375 views. Within the first day, a publication typically gains 3 478 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 49.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as linux, github, строка, ядро, grep.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“@linux_kal наш чат
По всем вопросам- @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥 главные ресурсы для хакера
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl -🐍
РКН: clck.ru/3Fmszy
#VRHSZ”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 October, 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.
SIGKILL завершает любой процесс мгновенно. Его нельзя перехватить, заблокировать или проигнорировать.
Но у процесса с PID 1 особый статус. Ядро разрешает отправлять ему только те сигналы, для которых он сам установил обработчик. У SIGKILL обработчика быть не может, поэтому даже команда:
sudo kill -9 1
не завершит системный init.
Причина проста: если PID 1 случайно погибнет, работа пользовательского пространства фактически разрушится. Поэтому Linux защищает главный процесс даже от root.
https://man7.org/linux/man-pages/man2/kill.2.htmlZ.ai выпустила модель в августе, веса выложила через две недели.Двумя неделями ранее её проверял CAISI, центр стандартов и инноваций ИИ при американском институте NIST, и назвал сильной в киберзадачах среди открытых моделей на сегодня. По словам Anthropic, в ExploitBench GLM-5.3 довела до рабочего эксплойта известные уязвимости движка V8 в 50 попытках из 410, это 12%.
У Claude Mythos Preview результат 14%, у GLM-5.2 и Claude Opus 4.6 близок к нулю.В ручных сессиях с человеком модель находила ранее неизвестные уязвимости в браузере и драйверах, а встроенные ограничения, утверждает Anthropic, обходятся без особых усилий и в открытых весах их можно снять. 🟡CAISI более сдержан в описании результатов На четырёх кибербенчмарках GLM-5.3 заметно слабее американских передовых моделей, в SEC-Bench Pro она решает 40,4% задач против 90,2%. Совокупное отставание CAISI оценивает примерно в четыре месяца. Вывод обеих организаций совпадает в главном - возможности, которые год назад были только у закрытых лабораторий, теперь доступны любому, кто скачает веса. В ответ на это Anthropic предлагает шире открывать передовые модели для безопасников и проверять достаточно сильные модели до выпуска на уровне государств. Z.ai пока никак не отреагировала ни на оба исследования, ни на инициативу Anthropic. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
SKILL.md с методиками проверки веб-приложений, API, облаков, Kubernetes, Active Directory и другой инфраструктуры. Нужный навык подгружается по теме запроса, поэтому не приходится держать всю библиотеку в контексте.
Проект пригодится для разрешённых проверок безопасности, обучения и CTF. Это набор инструкций для ассистента, а не инструмент, который сам находит и подтверждает уязвимости.
GitHub - https://github.com/SnailSploit/Claude-Red