Codeby

Стеганография в изображениях Основные инструменты: 💻 zsteg - комбайн по работе с PNG и BMP

gem install zsteg
zsteg -a pic.png

💻 png-parser - анализ PNG изображений

pip install --user git+https://github.com/Hedroed/png-parser
png-parser pic.png

💻 steghide - извлекает данные из JPG

sudo apt install steghide
steghide extract -sf pic.jpg

💻 stegseek - самый быстрый брутер steghide файлов

sudo apt install ./stegseek_0.6-1.deb
stegseek pic.jpg rockyou.txt

💻 stegoveritas - очередной комбайн, разбирает по слоям, применяет кучу фильтров, результат сохраняет в отдельную директорию

pip3 install stegoveritas
stegoveritas pic.png

💻 stegsolve - Java приложение, работа со слоями, LSB, стереограмы

java -jar StegSolve.jar

🐥 exiftool - лучший инструмент по работе с метаданными

exiftool pic.png

🐥 exiftoolGUI - графический интерфейс для exiftool ( 📦 ) 🐥 tweakpng - редактор метаданных в PNG ( 📦 ) 🐥 pngcheck - анализатор PNG изображений

sudo apt install pngcheck
pngcheck -v pic.png

💻 stegpy - LSB

pip3 install stegpy
stegpy pic.png

🐥 OpenStego - очередная стегано утилита ( 📦 ) 🐥 Magic Eye Solver - решение стереограм 🐥 Aperi Solve - веб сервис все в одном 🐥 Piet IDE - веб сервис решение Piet #steganography #tools #soft 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🍯 ADTrapper — инструмент для обнаружения атак в Active Directory с помощью honeypot-аккаунтов

ADTrapper — open source-инструмент для обнаружения атак внутри инфраструктуры Microsoft Active Directory. Он создаёт honeypot-объекты и ловушки в AD, которые позволяют выявлять злоумышленников во время разведки, lateral movement и попыток повышения привилегий. Идея инструмента проста: создать в каталоге приманки, которые выглядят как реальные учётные записи или ресурсы. Любая попытка взаимодействия с такими объектами практически всегда означает подозрительную активность.

🪧 Основные возможности ADTrapper ▶️ Honeypot-учётные записи — создание ловушек в Active Directory для обнаружения злоумышленников. ▶️ Обнаружение reconnaissance-активности — выявляет попытки сканирования и enumeration AD. ▶️ Отслеживание lateral movement — реагирует на попытки использования trap-учёток. ▶️ Интеграция с логированием — события можно отправлять в SIEM или системы мониторинга. ▶️ Минимальное влияние на инфраструктуру — ловушки не мешают работе пользователей. 🕸 Как работает ADTrapper ADTrapper разворачивает специальные honeypot-объекты внутри Active Directory: ⏺️фальшивые сервисные аккаунты ⏺️приманки-администраторы ⏺️ложные ресурсы или группы Когда злоумышленник выполняет разведку например через: ⏺️BloodHound ⏺️LDAP enumeration ⏺️AD reconnaissance он может обнаружить эти объекты. Любое взаимодействие с ними генерирует событие безопасности, которое можно использовать для обнаружения атаки. 💻 Базовый сценарий использования Клонирование репозитория

git clone https://github.com/MHaggis/ADTrapper.git
cd ADTrapper
cp env.example .env

Запуск инструмента

./deploy.sh

docker-compose up -d
docker-compose exec -T database psql -U postgres < supabase/migrations/0001_simple_setup.sql

После запуска веб-сервис будет доступен по адресу http://localhost:3000 #activedirectory #blueteam #defense #honeypot #security #tool 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

😄😀😂🙂🙃 С вечера пятницы у нас наблюдаются технические проблемы с Telegram: часть входящих сообщений может не доходить до менеджеров или отображаться с задержкой. Мы переживаем, что могли пропустить ваши вопросы 🙏 Если вы писали нам в Telegram с пятницы вечера и не получили ответа — пожалуйста, продублируйте сообщение на почту: 📩 school@codeby.email Если вы уже общались с конкретным менеджером, можно написать напрямую ему на рабочую почту. Мы обязательно ответим как можно быстрее. Также на время решения проблемы рекомендуем использовать email для всех срочных вопросов. Спасибо за понимание 🚗

BruteForceAI - метод перебора с помощью нейросети🧠

BruteForceAI — это инструмент для тестирования на проникновение, который преобразует традиционные атаки методом перебора, интегрируя LLM для интеллектуального анализа форм. Инструмент автоматически идентифицирует селекторы форм входа в систему с помощью ИИ, а затем выполняет сложные многопоточные атаки с использованием моделей поведения, сходных с человеческими.

📐Основные особенности 📉Многопоточное выполнение с синхронизированными задержками 📉Режимы атаки «Брутфорс» и «Распыление паролей» 📉Имитация человеческого чувства времени с учетом дрожания и случайности 📉User-Agent для лучшего обхода защиты 📉Комплексное ведение журналов с использованием базы данных SQLite. ⬇️Установка: 0️⃣Клонирование репозитория:

git clone https://github.com/MorDavid/BruteForceAI

cd BruteForceAI/

1️⃣Установка зависимостей:

pip install -r requirements.txt

2️⃣Установка LLM модели:

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

ollama pull llama3.2:3b

Это всё бесплатно, не требует регистрации или API ключей 3️⃣Создаём список urls адресов:

vim urls.txt

➡️https://authenticationtest.com/simpleFormAuth/ ⛓️‍💥Запуск: ➡️Анализ форм авторизации:

python BruteForceAI.py analyze --urls urls.txt --llm-provider ollama

➡️Исполнение атаки:

python BruteForceAI.py attack --urls urls.txt --username users.txt --passwords passwords.txt --threads 10

#pentest #bugbounty #bruteforce #AI 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🌐eaphammer — инструмент для проведения таргетированных атак типа Evil Twin на сети WPA2-Enterprise. Предназначен для использования в рамках полноценных аудитов беспроводной безопасности и Red Team-операций, поэтому основной акцент сделан на простом и удобном интерфейсе, который позволяет выполнять мощные атаки на беспроводные сети с минимальной ручной настройкой.

Атака Evil Twin заключается в том, что злоумышленник создает фальшивую точку доступа Wi-Fi, которая имеет такое же название (SSID), как и легитимная точка, но с лучшим уровнем сигнала. Пользователи, подключаясь к этой сети, не осознают, что подключаются не к защищенной сети, а к точке доступа злоумышленника. Это позволяет злоумышленникам перехватывать данные, передаваемые между устройством и точкой доступа, включая пароли, логины и другие конфиденциальные данные.

⬇️ Установка возможна как через пакетный менеджер sudo apt install eaphammer, так и из исходного кода:

git clone https://github.com/s0lst1c3/eaphammer.git
./kali-setup

Возможности ⏺️Перехват RADIUS-учётных данных из сетей WPA-EAP и WPA2-EAP; ⏺️Проведение атак с использованием captive portal; ⏺️Встроенная интеграция с Responder; ⏺️Для большинства атак не требуется ручная настройка; ⏺️Встроенный HTTP-сервер для атак типа Hostile Portal; ⏺️Быстрые и автоматизированные PMKID-атаки против PSK-сетей с использованием hcxtools; ⏺️Выполнение password spraying по множеству пользователей в рамках одного ESSID. Поддерживает следующие методы EAP: EAP-PEAP/MSCHAPv2, EAP-PEAP/GTC, EAP-PEAP/MD5, EAP-TTLS/PAP, EAP-TTLS/MSCHAP, EAP-TTLS/MSCHAPv2, EAP-TTLS/MSCHAPv2 (без EAP), EAP-TTLS/CHAP, EAP-TTLS/MD5, EAP-TTLS/GTC, EAP-MD5. ⛓️‍💥Использование

# Генерация сертификата
./eaphammer --cert-wizard

# Запуск атаки
./eaphammer -i wlan0 --channel 4 --auth wpa-eap --essid CorpWifi --creds

#tools #wifi #pentesting 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Titus — быстрый сканер секретов в коде и Git

Titus — инструмент для поиска утёкших секретов: API-ключей, токенов, паролей и других учетных данных в исходном коде, файлах и Git-истории. Сканер использует 487 правил детекции и поддерживает проверку найденных ключей через API сервисов, чтобы определить активны ли они

Основные возможности 📉 Поиск секретов в коде, файлах и Git-истории 📉 Высокая скорость благодаря Hyperscan / Vectorscan 📉 487 правил для обнаружения ключей популярных сервисов 📉 Проверка валидности найденных секретов 📉 Извлечение секретов из бинарных файлов (PDF, Office, архивы) 📉 Сканирование GitHub и GitLab репозиториев 🖱 Интеграция с Burp Suite и Chrome ⬇️Установка

git clone https://github.com/praetorian-inc/titus
cd titus
make build

⛓️‍💥Примеры использования ▶️Сканирование файла:

titus scan file.txt

▶️Сканирование директории:

titus scan ./project

▶️Сканирование Git-репозитория:

titus scan --git path/to/repo

▶️Проверка найденных секретов:

titus scan ./code --validate

Titus — быстрый и удобный инструмент для поиска утёкших API-ключей и токенов, который хорошо подходит для pentest, bug bounty и DevSecOps-процессов. #pentest #bugbounty #devsecops #secretscanner 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🚩 Новые задания на платформе HackerLab! 🔎 Категория OSINT — Неизвестный автомобиль Приятного хакинга!

🔁 Пятничный опрос Сегодня проверим, насколько хорошо ты понимаешь Boolean-based Blind SQLi. ❓ Вопрос простой: что из предложенного — именно этот тип инъекции? Подсказка:

Boolean-based Blind SQLi — это тип SQL-инъекции, при котором атакующий определяет истинность условий (TRUE/FALSE) по косвенным признакам ответа приложения (например, изменению страницы), без явного вывода данных или ошибок.

🐰Новая лаборатория на HackerLab — Rabbit Hole Архитекторы RabbitHole уверены, что их инфраструктура недосягаема: минимум внешних сигналов, жёсткая сегментация и доверие к собственным компонентам. Rabbit Hole — инфраструктурная black-box лаборатория, где вам предстоит шаг за шагом собирать картину происходящего, искать слабые связи между компонентами и выстраивать цепочку компрометации. Что внутри: 🟢Web Perimeter, Microservices, Supply Chain, K8s Security 🟢многоступенчатый сценарий 🟢разведка, логика и chaining уязвимостей 🟢современная cloud-native инфраструктура Ваш доступ — минимален. Ваш заказчик — неизвестен. Сделайте всё, на что способны. ↗️https://hackerlab.pro Автор лабы: Black Rabbit, автор курса по Active Directory в Codeby

Почему 80% атак на компании остаются незамеченными в первые часы?

Потому что наличие средств защиты ≠ наличие специалистов, которые умеют видеть и интерпретировать происходящее в инфраструктуре.

Антивирусы, EDR, фаерволы — это инструменты. Но без SOC-аналитика они не обнаруживают атаки, а лишь фиксируют события. Именно поэтому сегодня рынок перегрет спросом на blue team специалистов. По данным рынка: ⏺️ SOC-аналитики уровня Junior зарабатывают от 80 000 – 120 000 ₽ ⏺️ Middle — 150 000 – 250 000 ₽ ⏺️ Senior — от 300 000 ₽ и выше И это одна из немногих ролей в ИБ, куда можно зайти без глубокой технической базы, если есть понимание процессов и практика работы с инцидентами. Мы запускаем новый курс: «Профессия SOC-аналитик» — погружение с нуля! ❗️ работа с логами и событиями ❗️ анализ и корреляция инцидентов ❗️ разбор атак и сценариев поведения злоумышленников ❗️ формирование мышления blue team Стартуем 6 апреля! 👉👉👉 Узнать подробнее

🧠 AttackGen — генератор сценариев атак на основе MITRE ATT&CK и LLM

AttackGen — open source-инструмент, который использует LLM-модели для генерации реалистичных сценариев кибератак на основе фреймворка MITRE и базы знаний MITRE ATT&CK. Инструмент предназначен для специалистов по безопасности, SOC-аналитиков и Red Team-команд, помогая быстро создавать реалистичные цепочки атак, которые можно использовать для обучения или тестирования защиты.

❓ Как работает AttackGen AttackGen принимает входные данные о целевой инфраструктуре (например, тип организации или используемые технологии) и на их основе генерирует цепочку действий злоумышленника, используя техники из MITRE ATT&CK. Типичный сценарий может включать этапы: 1️⃣ Initial Access — фишинг, эксплуатация уязвимости или компрометация учётных данных 2️⃣ Execution — запуск вредоносного кода 3️⃣ Persistence — закрепление в системе 4️⃣ Privilege Escalation — повышение привилегий 5️⃣ Lateral Movement — перемещение по сети 6️⃣ Data Exfiltration — кража данных Таким образом получается полная kill chain атаки, которую можно использовать для моделирования угроз. 🎯 Для чего используют AttackGen ➡️ Tabletop-упражнения — генерация сценариев для тренировки SOC и incident response команд. ➡️ Threat modeling — моделирование возможных атак на инфраструктуру. ➡️ Red Team подготовка — идеи для новых сценариев тестирования безопасности. ➡️ Обучение специалистов — наглядные примеры цепочек атак. ➡️ Purple Team упражнения — совместная работа Red и Blue команд. ⬇️ Установка и запуск Клонирование репозитория

git clone https://github.com/mrwadams/attackgen.git
cd attackgen

Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

Запуск инструмента

streamlit run 00_👋_Welcome.py

После запуска можно вводить параметры инфраструктуры и генерировать сценарии атак. ↗️ Пример генерации сценария После запуска AttackGen можно задать контекст организации:

Industry: Financial services
Infrastructure: Cloud + Active Directory
Security maturity: Medium

Инструмент может сгенерировать сценарий атаки, например:

Initial Access: Spear phishing campaign targeting employees
Execution: Malicious macro payload
Persistence: Scheduled task
Privilege Escalation: Token manipulation
Lateral Movement: SMB and remote service execution
Exfiltration: Data transfer over HTTPS

Такие сценарии можно использовать как основу для тренировок или моделирования угроз. #ai #threatmodeling #mitre #redteam #soc #tool 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎 DetectFlow — инструмент для автоматизации разработки detection-правил

DetectFlow — open source-инструмент от SOC Prime, предназначенный для автоматизации процессов Detection Engineering. Он помогает создавать, тестировать и поддерживать правила обнаружения угроз для SIEM, EDR и других систем мониторинга безопасности.

🕸 Основные возможности DetectFlow 📉 Автоматизация разработки detection-правил — упрощает создание и поддержку правил обнаружения. 📉 Поддержка Sigma — интеграция с популярным форматом правил Sigma. 📉 Workflow-подход — управление жизненным циклом detection-правил: разработка, тестирование, обновление. 📉 Интеграция с CI/CD — правила можно автоматически проверять и развёртывать. 🖱 Стандартизация Detection Engineering — помогает командам SOC структурировать процессы создания детектов. 💻Пример workflow разработки детекта DetectFlow помогает выстроить pipeline создания detection-правил. Типичный процесс может выглядеть так: 1️⃣ Анализ угрозы или техники из MITRE ATT&CK 2️⃣ Создание detection-правила (например, Sigma) 3️⃣ Тестирование на логах 4️⃣ Проверка корректности правила 5️⃣ Развёртывание в SIEM Такой workflow позволяет SOC-командам быстрее внедрять новые детекты и уменьшать количество ошибок. ⬇️ Базовый запуск Клонирование репозитория и запуск

git clone https://github.com/socprime/detectflow-one-click-local-deployment.git
cd detectflow-one-click-local-deployment
chmod +x deploy-detectflow-minikube.sh
./deploy-detectflow-minikube.sh

После запуска можно создавать и тестировать detection-правила в рамках workflow. #soc #detectionengineering #sigma #threathunting #security #tool 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

9 апреля 2026 года в Москве — Deckhouse Conf. Один день, два трека, стенды Deckhouse и партнёров, 1000 участников. В программе: кейсы внедрения Deckhouse в крупных инфраструктурах, технологии виртуализации и SDN в Kubernetes, практики разработки платформенных продуктов. Для DevOps-инженеров, SRE, платформенных разработчиков и архитекторов. Регистрация открыта

💻 Meg by tomnomnom — инструмент для массовых HTTP-запросов

meg — лёгкая CLI-утилита для массовой отправки HTTP-запросов к большому количеству целей. Инструмент разработан исследователем безопасности Tom Hudson (известным как tomnomnom) и широко используется в bug bounty, OSINT и web-разведке. Утилита позволяет быстро отправлять один и тот же HTTP-запрос на сотни или тысячи доменов, что особенно полезно при поиске уязвимостей, скрытых эндпоинтов и конфигурационных ошибок.

Основные возможности meg ▶️Массовые HTTP-запросы — отправка одного запроса сразу на большое количество хостов. ▶️ Работа с кастомными запросами — можно использовать подготовленный raw HTTP-запрос. ▶️Высокая скорость — оптимизирован для обработки больших списков целей. ▶️Разделение результатов — ответы сохраняются отдельно для каждой цели. ▶️Интеграция с другими инструментами — удобно комбинируется с инструментами из экосистемы tomnomnom. ⬇️ Установка meg написан на Go, поэтому установить его можно через go install.

go install github.com/tomnomnom/meg@latest

После установки бинарник появится в $GOPATH/bin. ❓ Базовый сценарий использования meg использует два основных входных файла: ⏺️список целей (targets) ⏺️HTTP-запрос (request) 👉 Пример списка целей

example.com
api.example.com
test.example.com

👉 Пример HTTP-запроса

GET /admin HTTP/1.1
Host: example.com
User-Agent: meg
Connection: close

👉 Запуск сканирования

meg request.txt targets.txt

Инструмент отправит указанный HTTP-запрос ко всем целям из списка. 👉 Пример с pipe meg часто используется в цепочках recon-инструментов:

cat domains.txt | meg request.txt

#bugbounty #recon #websecurity #pentest #tool 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎DevOps — одна из самых мифологизированных тем в IT. Для одних это Jenkins и Kubernetes, для других — должность человека, который «настроит сборку», но реальность проще! DevOps — про культуру и скорость обратной связи. Сегодня мы разберем кейс!

⏺️Вводная Команда из 10 разработчиков работает над микросервисным приложением. Релизный цикл — две недели. ⏺️Как работают сейчас - Разработчики пишут код в своих ветках, тестируют локально «на глаз» - Раз в две недели мержат всё в основную ветку - За день до релиза пытаются собрать общую сборку - Выясняется, что половина тестов падает, зависимости конфликтуют, окружения расходятся - Релиз сдвигается на неделю, команда в стрессе, бизнес недоволен Пригласили DevOps-инженера, который предложил внедрить современный пайплайн: CI/CD, контейнеризацию, автотесты. Руководитель выделил бюджет, но ресурсы ограничены. Нужно выбрать одно изменение, которое даст максимальный эффект.

👉Какой вариант стоит выбрать и почему?

🔎 gitGraber — инструмент для поиска утекших секретов в GitHub

gitGraber — open source-утилита для автоматического поиска утекших секретов в публичных GitHub-репозиториях. Инструмент анализирует коммиты, код и изменения в репозиториях и пытается обнаружить API-ключи, токены, пароли и другие чувствительные данные, случайно опубликованные разработчиками.

Такие утечки встречаются достаточно часто и могут привести к компрометации инфраструктуры, облачных сервисов и CI/CD-систем. 🌐 Основные возможности gitGraber ⏺️ Поиск секретов в GitHub — анализирует коммиты и код на наличие токенов, ключей и паролей. ⏺️ Поддержка множества сервисов — AWS, Google API, Slack, Stripe, Telegram, GitHub tokens и других. ⏺️ Фильтрация по ключевым словам — можно искать утечки, связанные с конкретной компанией или проектом. ⏺️ Автоматический мониторинг GitHub — инструмент способен отслеживать новые коммиты и изменения. ⏺️ Лёгкая интеграция — работает через GitHub API и может использоваться в OSINT-исследованиях. ⬇️ Установка

git clone https://github.com/hisxo/gitGraber.git
cd gitGraber
pip3 install -r requirements.txt

После установки инструмент можно запускать напрямую через Python. ⛓️‍💥 Базовый сценарий использования Поиск утекших ключей по ключевому слову:

python3 gitGraber.py -k companyname

Инструмент будет искать коммиты и репозитории, где встречается указанное ключевое слово. #osint #github #security #bugbounty #tool 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🪧 Специалистам по тестированию на проникновение, изучив интересную технику или новый для себя инструмент, всегда требуется закрепить пройденный материал и отработать его на практике. Однако не всегда понятно где можно найти готовые решения для создания собственной лаборатории с инфраструктурой на основе Active Directory. ❗️В этой статье узнаем какие архитектуры лабораторных стендов необходимы для практических работ и с помощью какого инструмента можно развернуть лабораторию прямо на своем компьютере всего за несколько команд! ☁️Возможная архитектура лабораторного стенда 1️⃣Минимальная конфигурация ▶️Контроллер домена: Используйте Windows Server 2019/2022 с установленными ролями Active Directory Domain Services (AD DS) и DNS; ▶️Рабочие станции: 1-2 виртуальные машины под управлением Windows 10/11. Эти машины будут присоединены к вашему домену и будут имитировать компьютеры рядовых сотрудников; ▶️Атакующая машина: машина, с которой будут выполнять все дальнейшие действия по пентесту. Рекомендуется использовать дистрибутивы такие как Kali Linux. 2️⃣Расширенная конфигурация ▶️Несколько доменов в одном лесу: конфигурация с родительским и дочерним доменами подходит для изучения атак, связанных с доверительными отношениями внутри одного леса; ▶️Отдельный лес: создание второго, независимого леса и настройка между ними доверительных отношений открывает возможности для практики трастовых атак; ▶️Дополнительные серверные роли: для максимального реализма можно добавить серверы с типичными корпоративными службами (AD CS, файловый сервер, SQL Server); ▶️Разнообразие рабочих станций: увеличьте количество клиентских машин до 3-5 и создайте различные группы пользователей с разными уровнями доступа. ⛓️‍💥 GOAD — инструмент, предоставляющий специалистам уязвимую среду Active Directory, готовую к использованию для отработки стандартных методов атак. Идея этого проекта — создать среду, в которой вы сможете оттачивать свои навыки пентеста, не тратя время на самостоятельную разработку. 👉 GOAD использует Vagrant/Terraform и Ansible для автоматического развертывания целой инфраструктуры с предустановленными уязвимостями. 📐Доступные конфигурации GOAD 📉GOAD: 5 виртуальных машин, 2 леса, 3 домена (полная лаборатория Goad); 📉GOAD-Light: 3 виртуальные машины, 1 лес, 2 домена (более компактная версия для тех, у кого слабый компьютер); 📉MINILAB: 2 виртуальные машины, 1 лес, 1 домен (базовая лаборатория с одним контроллером домена (Windows Server 2019) и одной рабочей станцией (Windows 10)); 📉SCCM: 4 виртуальные машины, 1 лес, 1 домен, с установленным Microsoft Configuration Manager; 📉NHA: 5 виртуальных машин и 2 домена; 🖱DRACARYS: 3 виртуальных машины и 1 домен. Само развертывание лаборатории после установки зависимостей производится в одну команду.

./goad.sh -t install -p vmware -l <lab> -ip <ip_range_to_use>

#tools #GOAD #AD #infrastructure 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Интернет помнит всё После удаления страницы кажется, что всё исчезло — но на деле информация просто перестаёт быть на виду. В новой статье разобрали: ⏺️Куда на самом деле пропадают удалённые новости и страницы ⏺️Как работает Web Archive и как «отматывать время» сайтов ⏺️Какие следы остаются в копиях и индексах ⏺️Как нейросети могут «вспоминать» удалённый контент и где они ошибаются ➡️Показали на примерах, где искать такие данные и почему интернет действительно ничего не забывает — читайте в новой статье 🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером