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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Kali Linux
Канал Kali Linux (@linuxkalii) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 55 615 подписчиков, занимая 2 324 место в категории Технологии и приложения и 10 849 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 55 615 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 360, а за последние 24 часа — 70, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.24% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 7 462 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 472 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 49.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как linux, github, строка, ядро, grep.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“@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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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