Codeby

☎️ Хакеры обманом заставляют загружать вредоносную версию Microsoft Team 👩‍💻 Атакующие пользуются доверием пользователей к популярному программному обеспечению, обманным путем заставляя их загружать модифицированную версию Microsoft Team для получения удаленного доступа. 🔍 Злоумышленники используются поисковой оптимизации (SEO) и вредоносную рекламу, чтобы заманить ничего не подозревающих жертв на мошеннические страницы загрузки. 🎩 Компания Blackpoint выявила новую волну атак, при которой пользователи, ищущие «скачать Microsoft Teams», видят вредоносную рекламу, перенаправляющую их на поддельные веб-сайты. Пользователи переходили на "teams-install[.]top", в котором располагался вредоносный файл "MSTeamsSetup.exe" ✍️ Чтобы выглядеть как настоящие, эти поддельные установщики часто подписываются ненадёжными цифровыми сертификатами от таких эмитентов, как «4th State Oy» и «NRM NETWORK RISK MANAGEMENT INC.». Этот приём помогает обойти базовые проверки безопасности, которые выявляют неподписанное ПО. 📌 ВПО помещала в папку %APPDATA%\\Roaming зараженный DDL с именем CaptureService.dll и тем самым обеспечивала закрепление в инфраструктуре жертвы. 🔐 Данный комплекс вредоносной активности назвали бэкдор Oyster, который обеспечивал удаленный доступ и взаимодействие с C2-сервером. В ходе анализа были выявлены такие индикаторы компрометации, как nickbush24[.]com и techwisenetwork[.]com. ⚠️ Будьте внимательны и проверяйте, какие ресурсы посещаете.

🟧Сдвиг безопасности влево (Shift Security Left) Практика предполагает интеграцию инструментов безопасности на начальных этапах разработки. Статический анализ безопасности приложений (SAST) выявляет уязвимости (например, SQL-инъекции) непосредственно в исходном коде, а анализ компонентов ПО (SCA) проверяет сторонние библиотеки на известные уязвимости до сборки артефакта.

Это позволяет устранять дефекты при их возникновении, снижая стоимость исправления по сравнению с обнаружением уязвимостей в готовом продукте.

🟧Автоматизация процессов безопасности (Automate Security Processes) Для соответствия скорости CI/CD-пайплайнов необходима полная автоматизация проверок. Интеграция сканирования инфраструктуры как код (IaC) на этапе планирования развертывания предотвращает создание небезопасно сконфигурированных ресурсов. Автоматическое обнаружение секретов в каждом коммите минимизирует риски утечки учетных данных.

Например, пайплайн может быть автоматически остановлен при обнаружении ключа доступа в коде, что исключает человеческий фактор и ускоряет обратную связь.

🟧Приоритизация на основе рисков (Risk-Based Prioritization) В условиях ограниченных ресурсов важно фокусироваться на наиболее значимых угрозах. Использование метрик EPSS позволяет оценить вероятность эксплуатации уязвимости, а анализ достижимости определяет возможность активации уязвимого кода в рабочей среде. Например, уязвимость в недоступном извне административном интерфейсе будет иметь более низкий приоритет по сравнению с уязвимостью на публичной странице аутентификации.

Это позволяет командам оптимально распределять усилия по устранению недостатков.

🟧Автоматическая защита секретов (Automated Secrets Management) Проактивное управление секретами включает сканирование репозиториев на наличие учетных данных и их автоматический отзыв.

Например, интеграция с системами типа

HashiCorp Vault

позволяет не только выявить случайно закоммиченный токен

API

, но и немедленно аннулировать его, сводя к минимуму окно возможной компрометации до развертывания кода в продуктивной среде.

🟧Контроль безопасности инфраструктуры как код (IaC Security) Безопасность инфраструктуры должна проверяться на стадии разработки конфигураций. Сканирование шаблонов Terraform или Kubernetes выявляет мисконфигурации, такие как: излишне разрешительные политики безопасности или нешифруемые хранилища данных.

Исправление ошибок на этапе кода предотвращает создание уязвимых сред и обеспечивает соответствие стандартам комплаенс.

🟧Формирование культуры безопасности (Cultivating a Security-First Culture) Успех DevSecOps зависит от вовлеченности всей команды. Регулярные тренировки по безопасному программированию, внедрение практик code review с фокусом на безопасность и предоставление разработчикам оперативной обратной связи через инструменты способствуют повышению коллективной ответственности.

Когда разработчик сразу видит результаты проверки

SAST

, это ускоряет внедрение лучших практик безопасности.

🟧Повышение видимости с помощью дашбордов и отчетности (Enhanced Visibility and Reporting) Централизованные дашборды обеспечивают единую точку мониторинга метрик безопасности для всех стейкхолдеров. Например, они могут отображать динамику обнаружения уязвимостей, их критичность и скорость устранения.

Интеграция с системами управления задачами (

Jira

) автоматизирует создание тикетов на исправление, обеспечивая прозрачность процесса управления рисками.

🟧Непрерывный мониторинг пайплайнов (Continuous Pipeline Monitoring) Практика направлена на обнаружение аномалий в процессах CI/CD. Мониторинг на основе поведенческого анализа выявляет подозрительную активность, например, запуск сборок из неавторизованных источников.

Отслеживание дрейфа конфигураций обеспечивает соответствие пайплайнов политикам безопасности на протяжении всего жизненного цикла.

🍺 Пиво в Японии - В С Ё! 🇯🇵 Хакеры остановили производство на крупнейшем пивоваренном заводе в Японии. 🏭 Крупнейший производитель пива в Японии Asahi Group заявил, что приостановил заказы и доставку продукции в стране после того, как кибератака привела к остановке его производственных операций. ❌ По данным информационного агентства, компания, выпускающая пиво Asahi Super Dry Beer и виски Nikka, а также ряд безалкогольных напитков, заявила, что не может предсказать, когда возобновится производство. ❗️ Об атаке впервые стало известно 29.09, когда компания Asahi опубликовала заявление, в котором говорилось, что операции по заказу и доставке в ее японских компаниях, а также услуги колл-центра были приостановлены «из-за сбоя системы» 😡 Группа не раскрыла возможную личность злоумышленника, но заявила, что кибератака не привела к утечке данных клиентов.

🎃Друзья, напоминаем, на каких курсах начинается обучение в октябре, выбирайте направление и присоединяйтесь!🟧 Старт 2 октября: 🟧 Курс «Тестирование Веб-приложений на проникновение (WAPT)» — отработаем полный цикл тестирования: от разведки до пост-эксплуатации. Старт 9 октября: 🟧 Курс «Основы программирования на Python» — овладеем самым попуярным ЯП за 2 месяца. Старт 13 октября: 🟧Курс «Цифровая криминалистика и реагирование на инциденты ОС Linux (DFIR)» — ищем и анализируем следы кибервзломов (анализ артефактов, работа с opensource инструментами). Старт 20 октября: 🟧 Курс «Специалист центра мониторинга инцидентов информационной безопасности (SOC)» — освоите полный цикл работы: от обнаружения киберугроз до расследования инцидентов. 🟧Курс «OSINT: технология боевой разведки» — освоим профессиональный поиск информации и анализ данные из открытых источников. 🟧 Курс «Анализ защищенности приложений Андроид» — изучим этапы создания мобильного приложения, приемы реверса и возможные уязвимости. 🟧Запишитесь у нашего менеджера @CodebyManagerBot Или узнайте подробности и программы курсов — на нашем 🟧сайт

Checkov: Статический анализатор безопасности IaC

Checkov — фреймворк с открытым исходным кодом от компании Bridgecrew, предназначенный для сканирования облачной инфраструктуры, описанной в виде кода, на предмет наличия ошибок конфигурации. Он анализирует ваши шаблоны Terraform, CloudFormation, Kubernetes манифесты, конфигурации Helm и другие файлы IaC, проверяя их на соответствие сотням предопределенных политик. Эти политики основаны на практиках от облачных провайдеров (AWS, Azure, GCP) и стандартов безопасности (CIS Benchmarks).

🔜 Что умеет? - Находит уязвимости до того, как инфраструктура будет развернута, следуя принципу «Shift Left» в безопасности. - Поддерживает все основные облачные платформы. - Работает с Terraform, CloudFormation, Kubernetes, ARM Templates, Dockerfile и многими другими. - Позволяет создавать собственные пользовательские политики на простом языке Python. 🟣Установка Самый быстрый способ — использовать менеджер пакетов pipх.

pipx install checkov

🟣Проверка

checkov -h

🟣Базовое использование У вас есть директория с файлами Terraform (.tf). Просканируем ее:

checkov -d /path/to/your/terraform/code

Checkov рекурсивно просканирует все файлы в указанной директории, определит их тип и запустит соответствующие проверки. 🟣Сканирование конкретного файла Проверим конкретный файл, например, манифест Kubernetes:

checkov -f deployment.yaml

🟣Интеграция в CI/CD Сила Checkov раскрывается при его интеграции в конвейер непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Например, в GitHub Actions это можно сделать так:

name: "Security Scan"
on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  checkov:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Run Checkov
        uses: bridgecrewio/checkov-action@master
        with:
          directory: .
          framework: terraform  #можно указать конкретный фреймворк

Это гарантирует, что каждый

Pull Request

будет автоматически проверен на соответствие стандартам безопасности.

⚠️ Linux в опасности! 🐧 Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры США (CISA) 29.09.2025 добавило в свой каталог (KEV) критическую уязвимость в Unix-системах, влияющую на утилиту командной строки Sudo, сославшись на свидетельства её активной эксплуатации. ❗️ Уязвимость имеет идентификатор CVE-2025-32463 с оценкой CVSS: 9.3, которая затрагивает версии Sudo до 1.9.17p1. Обнаружил её исследователь из Stratascale в июле 2025 года. 💻 По заявлению CISA, уязвимость в sudo позволяет злоумышленнику, получивший локальный доступ, использовать опцию sudo -R (—chroot) для запуска произвольных команд от имени пользователя root, даже если они не указаны в файле sudoers. 🛡 На данный момент официального патча, закрывающий данную уязвимость, нет, поэтому рекомендуются принять соответствующие меры для защиты своих сетей. ❓ А как вы планируете защищаться в данном случае?

🎣 Фишинг и социальная инженерия: психология атак и методы защиты Почему даже лучший брандмауэр бессилен? Потому что самое слабое звено - человек. В новой статье мы подробно рассматриваем: 🔵психологические триггеры: срочность, авторитет, взаимность, социальное доказательство 🔵отличия масс-фишинга от претекстинга 🔵практические приёмы тренировки персонала и инструмент Swaks для учебных рассылок 📌 Читайте подробнее! #phishing #soceng #cybersecurity

DefectDojo — Платформа управления уязвимостями и DevSecOps

DefectDojo (django-DefectDojo) — это open-source решение для управления безопасностью приложений. Платформа объединяет сканеры, трекинг уязвимостей, автоматизацию, отчёты и аналитику на одной панели. Помогает командам DevSecOps, исследователям и инженерам безопасности управлять рисками, устранять дублирования и ускорять ответ на угрозы.

⚡️ Основные возможности DefectDojo ➡️ Импорт результатов от множества сканеров (SAST, DAST, SCA и др.). ➡️ Объединение и устранение дублирующихся уязвимостей (deduplication) и автоматическое подавление ложных срабатываний. ➡️ Модель «Продукт / Взаимодействие / Engagement» — позволяет отслеживать проект, период сканирования, сравнивать состояния, создавать отчёты по проектам и версиям. ➡️ Интеграции: с более чем 180 инструментами и платформами, включая Jira, репозитории кода, инструменты сканирования, LDAP, OAuth2/SAML и др. ➡️ Отчёты, метрики и визуализация — дашборды, метрики тенденций, отчёты для различных заинтересованных сторон. ⬇️ Установка и запуск Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/DefectDojo/django-DefectDojo.git
cd django-DefectDojo

Запуск через Docker Compose (предпочтительный вариант):

docker compose build
docker compose up -d

Администраторские учётные данные автоматически создаются через инициализатор. ⚙️ Преимущества DefectDojo ⏺️ Снижает ручную работу, помогая автоматизировать импорт, triage, отчёты. ⏺️ Централизует управление уязвимостями, предотвращает дубли и «шум» от одинаковых ошибок в разных сканах. ⏺️ Подходит как для малых команд, так и для крупных организаций, за счёт масштабируемости и множества интеграций. ⏺️ Прозрачность и видимость: дашборды, отчёты, метрики помогают донести состояние безопасности до руководства.

Исследователи из SpecterOps продемонстрировали инструменты для извлечения памяти процесса LSASS через протокол WMI. В данной статье приведены отличные от Win32_Process классы, позволяющие достичь той же функциональности. 1️⃣MSFT_MTProcess (CreateProcess) Наиболее близкий к Win32_Process класс WMI. Win32_Process — это канонический пример горизонтального перемещения в WMI, и именно его в основном используют для этих целей. В MSFT_MTProcess есть метод CreateProcess, который принимает аргумент командной строки, как и Win32_Process. Однако у этого класса есть существенный недостаток: он существует только в Windows Server 2016 и более поздних версиях. Это означает, что он недоступен на рабочих станциях, но вызовет выполнение данного двоичного файла, такого как Win32_Process. 2️⃣MSFT_MTProcess (CreateDump) Вторым интересным методом для MSFT_MTProcess является CreateDump. Если необходимо удаленно/локально создать дамп процесса без добавления каких-либо новых инструментов, то можно использовать метод CreateDump. Этот класс использует ту же технику, что и дамп через диспетчер задач (нажатие на процесс правой кнопкой мыши и создание дампа). Это загружает dbghelpd.dll и вызывает MiniDumpWriteDump в экземпляре процесса, который ему предоставляют. Однако цепочка выполнения процесса немного отличается. Вместо того, чтобы диспетчер задач загружал библиотеку DLL, тут уже есть процесс WmiPrvSE, который завершает загрузку и выполняет вызов функции. ⛏Инструменты ⏺️WMI_Proc_Dump.py — инструмент, использующий класс MSFT_MTProcess для удалённого дампа процесса при работе с Windows Server 2016 или более поздней версией. Он вызывает MSFT_MTProcess для дампа процесса, который автоматически записывается в C:\Windows\Temp\<Process_Name>.dmp. Однако, если пользователь захочет переименовать это во что-то менее подозрительное, это можно сделать через CIM_DataFile.

python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -pid 580
python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -proc lsass.exe
python wmi-proc-dump.py user:pass@hostname -proc lsass.exe -rename chrome-debug.dmp

⏺️mtprocess.py - второй скрипт, реализующий метод CreateProcess класса MSFT_MTProcess. Кроме того, этот скрипт позволяет автоматически установить класс MSFT_MTProcess на рабочей станции.

python mtprocess.py -exec user:pass@hostname calc.exe
python mtprocess.py -exec -cimv2 user:pass@hostname calc.exe

🍁 Когда за окном холоднее, в Академии становится жарче — потому что осенью начинается новая волна курсов: от Пентеста и DevSecOps до Основ в ИБ и Цифровой Криминалистики. Что мы предлагаем: 🎃 WAPT — веб-пентест с практикой, где вы не просто читаете про XSS — вы его находите.

Теперь ещё больше практики: +6 новых видео, +16 лабораторных и +15 экзаменационных заданий. Добавлена виртуалка для Mac M-чипов и улучшена стабильность лаборатории.

🎃 DevSecOps — системная безопасность CI/CD, облаков и контейнеров.

Старт первого потока — 10 ноября 2025 со скидкой 10%: 125 990 ₽ 113 391 ₽

🎃 Основы ИБ — идеальный старт, если вы только заходите в профессию, и хотите избежать хаоса.

Курс даст фундамент, с которого начинают карьеру в ИБ. Linux, сети, атаки, защита — всё, без чего не попасть в профессию. А первый поток — уже со скидкой!

И многое другое! Все курсы включают: 🟧экспертную проверку заданий; 🟧доступ к виртуальным лабораториям; 🟧поддержку от преподавателей с опытом OSCP, CEH, CISSP; 🟧разборы атак и защитных мер, а на WAPT — живые вебинары с куратором! Смотрите карту курсов ЗДЕСЬ — и стройте свой путь: от основ до экспертизы.

И помните: «Лучшее время начать было год назад. Второе лучшее — сейчас!»

Увидимся в лабораториях! 😎 🥇 @CodebyManagerBot

GOST — Простой туннель на Golang

GOST (GO Simple Tunnel) — это мощный инструмент-туннель и прокси, написанный на Go, который позволяет создавать цепочки прокси, выполнять переадресацию портов, устраивать обратные прокси и многое другое.

⚡️ Основные возможности GOST ⏺️ Поддержка множества протоколов: HTTP, HTTPS, HTTP2, SOCKS4(A), SOCKS5, Shadowsocks и др. ⏺️ Многопортовое слушание и прокси-цепочки (multi-level forward chaining) ⏺️ Переадресация TCP/UDP портов, обратный прокси, прозрачный прокси (transparent proxy) ⏺️ Поддержка туннелирования UDP поверх TCP, маршрутизация, контроль доступа, балансировка нагрузки ⏺️ Динамическая конфигурация, плагины, Web API, WebUI, GUI-клиенты ⬇️ Установка и запуск • Скачать бинарники или собрать из исходников:

git clone https://github.com/go-gost/gost.git  
cd gost/cmd/gost  
go build

🖥 Пример использования ➡️ Простой прокси

./gost -L http://:8080

Запускает HTTP-прокси на порту 8080. ➡️ Переадресация порта TCP

gost -L tcp://:2222/192.168.1.100:22

Локальный порт 2222 направляется на SSH-порт 22 удалённой машины. ➡️ Использование цепочки проксей (proxy chain)

gost -L=:8080 -F=quic://remote:9000 -F=socks5://another:1080

Трафик сначала идёт через QUIC, затем через SOCKS5 и далее к конечной точке. 🪛 Применение и кейсы использования ➡️ Обход ограничений сети, проксирование трафика через цепочки, туннелирование. ➡️ Обратный прокси / туннельная проксификация: открытие доступа к внутренним сервисам через NAT-файрволы. ➡️ Вредоносное применение: злоумышленники используют GOST для проксирования трафика к C2-серверам.

🟧 Боитесь автоматизации? Но настоящий риск — это остаться в стороне от парадигмы, которая переопределяет роль security-эксперта от «надзирателя» к «стратегу». Готовы развеять главные мифы и узнать, как использовать эту трансформацию для своего профессионального рывка?

🚩 Новые задания на платформе HackerLab! 🎢 Категория Разное — Ну кам-он! ⚙️ Категория Реверс-инжиниринг — Я работаю в криптовалюте Приятного хакинга!

Cisco предупреждает: уязвимость SNMP в IOS может привести к RCE или DoS (CVE-2025-20352)

Cisco выпустила предупреждение о серьёзной уязвимости в подсистеме SNMP для IOS и IOS XE, которая уже эксплуатируется в реальной среде и может позволить удалённому атакующему выполнить произвольный код с привилегиями root или вызвать отказ в обслуживании (DoS).

❓ Что произошло Исследователи и представитель Cisco обнаружили эксплуатацию уязвимости после того, как в одной из сетей были скомпрометированы локальные учётные записи администратора. Уязвимость связана с переполнением стека в обработке SNMP-запросов: специально сформированный пакет SNMP, отправленный по IPv4 или IPv6, может привести к DoS или к выполнению кода. Технические детали • Идентификатор уязвимости: CVE-2025-20352 (CVSS: 7.7). • Корень проблемы: стек-overflow в реализации SNMP (всех поддерживаемых версий SNMP). 🕷️ Условия успешной эксплуатации Для успешной эксплуатации необходимы конкретные привилегии/учётные данные: • Чтобы вызвать DoS, атакующему нужны учетные данные SNMPv2c (или ранее) — например, строка сообщества read-only — либо действительные учётные данные SNMPv3. • Чтобы выполнить произвольный код как root, атакующему требуется SNMPv1 или v2c read-only community и одновременно административные (privilege 15) или эквивалентные права на устройстве. Это означает, что неавторизованный внешний атакующий без учётных данных не сможет использовать уязвимость напрямую; однако компрометация локальных административных учётных записей существенно повышает риск. 📝 Какие устройства затронуты Cisco подчёркивает, что все устройства с включённым SNMP, у которых не исключён конкретный OID, считаются уязвимыми. Конкретно в уведомлении упомянуты также некоторые устройства Meraki (MS390) и Cisco Catalyst 9300, если они работают под Meraki CS 17 и ранее. Проблема исправлена в Cisco IOS XE Software Release 17.15.4a. (IOS XR и NX-OS не затронуты). ❗️ Рекомендации для администраторов 1. Проверьте, включён ли SNMP на ваших устройствах и кто имеет к нему доступ. 2. Ограничьте SNMP-доступ по IP-фильтрам и спискам управления доступом (ACL) — разрешайте только известным, доверенным хостам. 3. Поменяйте или отозвите старые SNMP community-строки и пересмотрите настройки SNMPv3 (используйте сильные учетные данные и шифрование). 4. Мониторьте логи и команду show snmp host для аномалий. 5. По возможности обновите уязвимые устройства до Cisco IOS XE 17.15.4a (или версии с исправлением) как можно скорее.

❓ Raven (Risk Analysis and Vulnerability Enumeration for CI/CD) - инструмент для обеспечения безопасности, предназначенный для массового сканирования рабочих процессов CI в GitHub Actions. Сохраняет обнаруженные данные в базе данных Neo4j. 🔺Здесь можно ознакомиться с популярными репозиториями, в которых были обнаружены уязвимости с помощью Raven. 😮Возможности Инструмент обладает тремя основными функциями: download, index и report. 1⃣Download - позволяет загрузить рабочие процессы и действия, необходимые для анализа. Рабочие процессы можно загрузить как для нескольких аккаунтов (пользователей/организаций) одновременно, так и для общедоступных репозиториев GitHub, отсортированных по количеству звёзд. Выполнение этого шага является обязательным условием для анализа рабочих процессов. 2⃣Index - преобразование загруженных данных в графовую базу данных Neo4j. Этот процесс включает в себя установление связей между рабочими процессами, действиями, заданиями, этапами и т. д. 3⃣Report - простой способ сообщать о подозрительных результатах. Например, данный процесс можно внедрить в процесс непрерывной интеграции для pull requests и запускать там. 🔺Установка Raven использует два основных Docker-контейнера: Redis и Neo4j. Команда make setup запустит docker compose.

pip3 install raven-cycode
#OR
git clone https://github.com/CycodeLabs/raven.git
cd raven
make setup

👨‍💻Использование Доступ ко всем рабочим процессам и действиям, связанным с учетной записью.

raven download account --token $GITHUB_TOKEN --account-name microsoft --account-name google --debug

Сканирование общедоступных репозиториев GitHub.

raven download crawl --token $GITHUB_TOKEN --min-stars 100 --max-stars 1000 --debug

После завершения процесса загрузки или в случае прерывания с помощью сочетания клавиш Ctrl+C необходимо приступать к индексированию всех рабочих процессов и действий в базе данных Neo4j.

raven index --debug

На данном этапе можно создать отчёт с помощью библиотеки запросов.

raven report --severity high --tag injection --tag unauthenticated

🤯PrivateGPT🔓 Готовый к использованию AI проект, предоставляющий частную, безопасную, настраиваемую и простую в использовании среду разработки GenAI. Использует большие языковые модели (LLMs), даже без подключения к Интернету. Обеспечивает 100% конфиденциальность, так как никакие данные не покидают среду выполнения. 🧩 Архитектура PrivateGPT — это API, которое оборачивает RAG-пайплайн и предоставляет доступ к его примитивам. 🔺API построено на FastAPI и следует схеме API OpenAI. 🔺В основе RAG-пайплайна лежит LlamaIndex. Архитектура PrivateGPT спроектирована так, чтобы легко расширять и адаптировать как само API, так и реализацию RAG. Основные принципы архитектуры: 🔺Гибкость: используется процесс внедрения зависимостей, что позволяет разделять компоненты и уровни. 🔺Модульность: применяются абстракции LlamaIndex (LLM, BaseEmbedding, VectorStore), поэтому можно быстро менять конкретные реализации. 🔺Простота: минимум дополнительных слоёв и абстракций. 🔺Готовность к работе: из коробки доступна полноценная реализация API и RAG-пайплайна. 💻 Установка Клонируйте репозиторий и перейдите в него:

git clone https://github.com/zylon-ai/private-gpt
cd private-gpt

Установите и настройте Python 3.11 с помощью pyenv:

pyenv install 3.11
pyenv local 3.11

Установите Poetry для управления зависимостями:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

PrivateGPT позволяет настраивать систему, от полностью локальной до облачной, выбирая используемые модули. Чтобы установить только необходимые зависимости можно использовать различные extras, которые можно комбинировать в процессе установки:

poetry install --extras "<extra1> <extra2>..."

Где <extra> может быть любым из следующих вариантов, описанных в документации. 👤 Использование профилей PrivateGPT настраивается с помощью профилей, которые определяются с помощью YAML-файлов и выбираются с помощью переменных среды. Полный список настраиваемых свойств можно найти в settings.yaml. Существующие профили можно использовать, установив для переменной среды PGPT_PROFILES определенное значение имени профиля:

export PGPT_PROFILES=my_profile_name_here

🐢CloudPEASS (Cloud Privilege Escalation Awesome Script Suite) - набор инструментов, использующий передовые методы для перечисления пользовательских разрешений (в зависимости от облака используются разные методы перечисления разрешений) и аналитические данные HackTricks Cloud, а также HackTricks AI для сопоставления конфиденциальных разрешений с потенциальными атаками. 💼AzurePEAS🖥 Предназначен для перечисления прав доступа в Azure и Entra ID средах, с особым вниманием к обнаружению путей повышения привилегий и выявлению потенциальных угроз безопасности. Запустить AzurePEAS можно, указав токены в командной строке или задав их в качестве переменных среды:

python3 AzurePEAS.py [--arm-token <AZURE_MANAGEMENT_TOKEN>] [--graph-token <AZURE_GRAPH_TOKEN>]

🌐GCPPEAS🔍 Предназначен для перечисления разрешений в Google Cloud Platform (GCP), выявления потенциальных путей повышения привилегий и других векторов атак без изменения каких-либо ресурсов. Проверки начинаются со сбора проектов, папок и организаций, которые может перечислить скомпрометированный субъект, а затем поиск расширяется для обнаружения виртуальных машин, функций, корзин хранилища и служебных учетных записей. Установка токена среды и запуск GCPPEAS с нужными параметрами:

export CLOUDSDK_AUTH_ACCES_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)

# Запуск GCPPEAS
python3 GCPPEAS.py [--token <TOKEN>] [--extra-token <EXTRA_TOKEN>] [--projects <PROJECT_ID1>,<PROJECT_ID2>] [--folders <FOLDER_ID1>,<FOLDER_ID2>] [--organizations <ORGANIZATION_ID>] [--service-accounts <SA_EMAIL1>,<SA_EMAIL2>] [--billing-project <BILLING_PROJECT_ID>]

🔒AWSPEAS⚡️ Предназначен для перечисления разрешений AWS и выявления потенциальных путей повышения привилегий, предоставляя подробную информацию о состоянии безопасности системы AWS.

# Обычное использование с указанием профиля и региона
python3 AWSPEAS.py --profile <AWS_PROFILE> --region <AWS_REGION>

# Добавление конкретных AWS сервисов
python3 AWSPEAS.py --profile <AWS_PROFILE> --region <AWS_REGION> --aws-services s3,ec2,lambda,rds,sns,sqs

BitlockMove - инструмент предназначенный для бокового перемещения с помощью Bitlocker. Создан на платформе .NET и может быть запущен из любой системы, способной загружать и выполнять сборки в памяти процесса. Принцип работы 1️⃣Для компонента удалённого перечисления сеансов инструмент использует недокументированные API Microsoft, которые являются частью библиотеки winsta.dll. DLL связана с двоичным файлом, который является частью экосистемы Windows под названием qwinsta и может отображать информацию о сеансах на удалённом рабочем столе. 🔺WinStationOpenServerW - открывает дескриптор для указанного сервера. 🔺WinStationCloseServer - закрывает доступ к серверу. 🔺WinStationEnumerateW - перечисляет все сеансы в системе. 🔺WinStationQueryInformationW - получает информации о сеансе. 2️⃣В режиме атаки BitLockMove устанавливает удалённое соединение с целевым хостом через инструменты управления Windows (WMI) и выполняет запрос. Таким образом, получаются данные о состоянии службы удалённого реестра, и запрос пытается включить службу. Путь к реестру создаётся для подготовки среды к перехвату COM. В частности, инструмент создаёт запись в реестре для ключа CLSID A7A63E5C-3877-4840-8727-C1EA9D7A4D50 и его подразделов. Этот ключ связан с BitLocker, поскольку процесс BaaUpdate.exe пытается загрузить этот отсутствующий ключ на устройствах Windows. Метод позволяет удаленно запустить процесс BitLocker. Это действие выполняется с помощью класса BDEUILauncher. Режимы работы инструмента 🔺Перечисление (узнать, какие пользователи активны на целевом узле): BitlockMove.exe mode=enum target=<targetHost>. 🔺Атака (чтобы выполнить код в удалённой системе, необходимо указать целевое имя пользователя, путь к DLL, а также команду для выполнения): BitlockMove.exe mode=attack target=<targetHost> dllpath=C:\windows\temp\pwned.dll targetuser=local\domadm command="cmd.exe /C calc.exe". 🔺Обнаружение Несмотря на то, что метод выполняется в контексте доверенного процесса BitLocker (BdeUISrv.exe), существует множество возможностей для его обнаружения на разных этапах. Используемые инструментом API связаны с двумя библиотеками DLL: winsta.dll и wtsapi32.dll. Легальные инструменты, такие как qwinsta.exe и tsadmin.msc, загружают эти библиотеки в рамках своей функциональности. При обнаружении следует обращать внимание на события для нестандартных процессов, которые пытаются загрузить эти библиотеки. 🔺Следует отметить, что злоумышленники всегда могут внедрить свой имплант в один из этих доверенных процессов Microsoft. Однако это действие создаст дополнительные возможности для обнаружения, связанные с методом внедрения в доверенный процесс.

Реклама: ООО "ЭЙЧ-ЭЛЬ-ЭЛЬ", ИНН 7704773923; Erid 2W5zFHdBSWU

🔺 Продолжаем отслеживать крупнейший L7 DDoS-ботнет: теперь 5,76 млн Напомним предысторию: 1️⃣ 26 марта мы нейтрализовали атаку на сегмент “Онлайн-букмекеры”, в которой были задействованы 1,33 млн IP-адресов, преимущественно из Бразилии, Аргентины, России, Ирака и Мексики. 2️⃣ 16 мая этот же ботнет атаковал сегмент "Государственные ресурсы" — к этому моменту в него входили уже 4,6 млн устройств, в основном из Бразилии, США, Вьетнама, Индии и Аргентины. 3️⃣ 1 сентября мы зафиксировали очередную атаку этого ботнета, направленную на сегмент "Государственные ресурсы". Ботнет снова ощутимо подрос — в рамках нейтрализации новой атаки мы заблокировали 5,76 млн IP-адресов. Атака проходила в два этапа: ⚡️ Сначала атакующие задействовали около 2,8 млн IP-адресов. ⚡️ Примерно через час добавили еще около 3 млн. География используемых ботнетом IP-адресов по сравнению с прошлым инцидентом: 🇧🇷 Бразилия: 1,37 → 1,41 млн. 🇻🇳 Вьетнам: 362 → 661 тыс. 🇺🇸 США: 555 → 647 тыс. 🇮🇳 Индия: 135 → 408 тыс. 🇦🇷 Аргентина: 127 → 162 тыс. Среди топ-5 стран источников вредоносного трафика основной прирост ботов пришелся на Вьетнам (+83%) и Индию (+202%).