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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Kali Linux
El canal Kali Linux (@linuxkalii) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 55 635 suscriptores, ocupando la posición 2 326 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 843 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 55 635 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 387, y en las últimas 24 horas de 23, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.26%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.25% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 7 375 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 478 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 49.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como linux, github, строка, ядро, grep.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“@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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 octubre, 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.
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