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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Codeby
Канал Codeby (@codeby_sec) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 36 827 підписників, посідаючи 3 509 місце в категорії Технології та додатки та 17 225 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 36 827 підписників.
За останніми даними від 29 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 23, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.11% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 437 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 514 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як edr, api, вектор, mitre, att&ck.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Hawk-Eye — это мощный инструмент командной строки, созданный для защиты данных от утечек и киберугроз. Используя передовые технологии текстового анализа и оптического распознавания символов (OCR), Hawk-Eye сканирует различные источники данных, такие как хранилища, базы данных и облачные сервисы, для обнаружения персонально идентифицируемой информации (PII) и скрытых секретов.⚡️ Основные возможности Hawk-Eye Широкий охват данных: • Поддержка множества источников, включая: • Облачные хранилища: S3, Google Cloud Storage (GCS). • Базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, CouchDB, Redis, Firebase. • Файловые системы: локальные и сетевые диски. • Облачные сервисы: Google Drive, Slack. • Сканирование файлов и структур данных в реальном времени. Обнаружение PII и секретов: • Поиск конфиденциальной информации, такой как номера кредитных карт, пароли, ключи API, токены доступа и другая чувствительная информация. • Идентификация утечек персональных данных (например, имён, адресов, телефонных номеров). Анализ различных форматов: • Распознавание текста в документах (docx, xlsx, pptx, pdf). • Анализ изображений (jpg, png, gif) с помощью OCR. • Поддержка сжатых архивов (zip, tar, rar) и даже видеофайлов. Кроссплатформенность: • Работает на Linux, macOS и Windows. • Легкость интеграции с существующими процессами безопасности. Производительность и точность: • Быстрое сканирование больших объемов данных. • Точные результаты благодаря алгоритмам анализа текста и OCR. ⬇️ Установка и использование Для установки выполните следующие шаги: 1️⃣ Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/rohitcoder/hawk-eye.git
cd hawk-eye/hawk_scanner
2️⃣ Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
3️⃣ Запустите инструмент:
python3 main.py
⏺️ Анализ определённого ресурса, например, S3:
python3 main.py s3 --connection <s3_connection_details>
⏺️ Анализ файловой системы:
python main.py fs --connection /path/to/directory
Часто используемые флаги:
--connection: Определяет параметры подключения для источника данных.
--json: Выводит результаты в формате JSON.
--stdout: Выводит результаты прямо в терминал.
--debug: Включает режим отладки для более подробного вывода.
--quiet: Подавляет ненужные сообщения.Binwalk3 — это усовершенствованная версия популярного инструмента Binwalk, предназначенного для анализа, извлечения и исследования встроенных файловых систем, исполняемых файлов и прошивок.⤵️ Возможности Binwalk3 - Анализ файлов на наличие встроенных данных (образы файловых систем, сжатые данные, исполняемые файлы) - Извлечение файлов из прошивок и других бинарных данных - Сканирование сигнатур для обнаружения известных форматов (ZIP, SquashFS, ELF и др.) - Поддержка плагинов для автоматизации анализа ⭐️ Установка Binwalk3 уже включён в репозитории Kali:
sudo apt update && sudo apt install binwalk3
Проверка
binwalk -h
🟢Анализ прошивки роутера
Допустим, у нас есть файл прошивки firmware.bin, и мы хотим узнать, что внутри:
binwalk3 firmware.bin
Вывод может выглядеть так (в столбце DESCRIPTION):
uImage header, header size: 64 bytes, LZMA compressed data, Squashfs filesystemЭто означает, что в прошивке есть: - Заголовок uImage (часто встречается в устройствах на Linux) - Сжатые данные LZMA - Файловая система SquashFS (часто используется в роутерах) 🟢Извлечение файлов из прошивки Чтобы автоматически извлечь все обнаруженные файлы:
binwalk3 -e firmware.bin
Извлечённые файлы появятся в папке _firmware.bin.extracted/
🟢Анализ исполняемого файла
Если у вас есть бинарный файл и вы хотите проверить его на наличие встроенных данных:
binwalk3 /usr/bin/some_binary
📌 Продвинутые возможности
⁃ Binwalk3 поддерживает Python-плагины для автоматизации задач. Например, можно написать скрипт, который будет анализировать файлы особым образом
⁃ Binwalk3 можно использовать вместе с: Firmware Mod Kit (для модификации прошивок) и Ghidra/IDA (для реверс-инжиниринга извлечённых файлов)pipx install 'git+https://github.com/Mazars-Tech/AD_Miner.git'
1️⃣Чтобы запустить AD Miner, необходима база данных neo4j, содержащая объекты Active Directory. Для извлечения данных из домена можно использовать такие инструменты, как SharpHound, RustHound-CE или BloodHound.py, а также AzureHound для сред EntraID.
2️⃣Для настройки среды BloodHound (включая графический интерфейс и базу данных Neo4j) рекомендуется использовать BloodHound Automation, так как он устанавливает плагин Graph Data Science Neo4j, который значительно сокращает время вычислений и повышает общую производительность.
3️⃣По умолчанию BloodHound создаёт базу данных neo4j, доступную через порт 7687.
Использование
AD-miner [-h] [-b BOLT] [-u USERNAME] [-p PASSWORD] [-e EXTRACT_DATE] [-r RENEWAL_PASSWORD] [-a] [-c] [-l LEVEL] -cf CACHE_PREFIX [-ch NB_CHUNKS] [-co NB_CORES] [--rdp] [--evolution EVOLUTION] [--cluster CLUSTER]
AD-miner -cf My_Report -u neo4j -p mypassword
Если у вас есть несколько отчётов AD-Miner за определённый период, вы можете легко отслеживать изменения с помощью аргумента --evolution: каждый отчёт AD-Miner генерирует файл данных JSON вместе с файлом index.html . Вам нужно просто собрать эти разные файлы JSON в одну папку и указать путь к этой папке после аргумента --evolution. Затем на главной странице появляется вкладка "Evolution over time".Например, вместо вопроса о создании коктейля Молотова задаётся безобидный на первый взгляд запрос с ключевыми словами, который затем развивается в опасные инструкции.Эта атака особенно опасна из-за своей многоэтапности и способности обходить традиционные фильтры. Исследователи отмечают, что GPT-5, несмотря на улучшенные возможности рассуждения, остаётся уязвимым к подобным манипуляциям. Проблема усугубляется тем, что современные системы защиты плохо справляются с постепенным «отравлением» контекста, когда каждый отдельный запрос выглядит безвредным, но их последовательность приводит к опасному результату. Параллельно эксперты обнаружили новые угрозы, связанные с ИИ-агентами. ▪️Техника AgentFlayer позволяет через интеграции вроде ChatGPT-коннекторов для Google Drive похищать конфиденциальные данные. ▪️Атаки с нулевым кликом, использующие специально crafted-документы или письма, демонстрируют, как автономные ИИ-системы могут стать инструментами киберпреступников.
Например, вредоносный тикет в Jira способен заставить ИИ-редактор Cursor извлечь секреты из репозитория.Эти случаи подчёркивают фундаментальную проблему: по мере расширения возможностей ИИ и его интеграции с внешними системами растёт и потенциальная поверхность для атак.
Эксперты рекомендуют усиливать фильтрацию выводов, проводить регулярные тесты на уязвимости и ограничивать автономность ИИ-агентов
.Как отмечают аналитики, современные системы искусственного интеллекта требуют принципиально новых подходов к безопасности, поскольку традиционные методы защиты часто оказываются неэффективными против изощрённых атак нового поколения.
🤨
Как вы думаете, должны ли создатели ИИ нести ответственность за подобные уязвимости? Может ли вообще существовать полностью защищенный ИИ, или уязвимости неизбежны?
В мире веб-безопасности CRLF-инъекции (Carriage Return Line Feed) остаются одной из опасных, но часто упускаемых из виду уязвимостей. Они могут привести к межсайтовой подделке запросов (XSS), отравлению кеша и HTTP-спуфингу.❓Что такое CRLF-инъекция? CRLF-инъекция возникает, когда злоумышленник внедряет в HTTP-заголовки символы
\r\n (CRLF), что позволяет:
- Добавлять вредоносные заголовки (`X-Forwarded-Host`, Location и др.)
- Разделять ответ сервера и внедрять произвольный контент
- Проводить атаки, такие как: HTTP Response Splitting или Session Fixation
🔎 Пример уязвимого URL:
http://example.com/search?q=test%0d%0aSet-Cookie:malicious=payload
Если сервер некорректно обрабатывает ввод, в ответе может появиться заголовок:
HTTP/1.1 200 OK
Set-Cookie: malicious=payload
✅CRLFuzz — это инструмент на Go, который автоматически проверяет сайты на уязвимости CRLF. Преимущества:
⁃ Работает из командной строки
⁃ Проверяет множество URL за секунды
⁃ Поддерживает кастомные payloads и прокси
⁃ Можно интегрировать в CI/CD или скрипты
🔄 Установка
sudo apt install crlfuzz
Проверка
crlfuzz -h
🎥Базовый пример
crlfuzz -u "https://example.com/search?q=test"
Если уязвимость есть, CRLFuzz покажет успешную инъекцию
🎥Проверка списка URL
crlfuzz -l targets.txt -o vulnerable.txt
Где:
- targets.txt — файл с URL
- vulnerable.txt — файл с результатами
🎥Использование прокси (Burp, ZAP)
crlfuzz -u "https://example.com" -x http://127.0.0.1:8080
🔒Практический пример
Допустим, мы тестируем сайт https://vulnerable.site:
crlfuzz -u "https://vulnerable.site/search?query=fuzz"
Если сервер уязвим, вывод может быть таким:
[VULN] https://vulnerable.site/search?query=%0d%0aX-Injected:Header
📌 Защита от CRLF-инъекций
- Кодируйте пользовательский ввод перед вставкой в заголовки
- Используйте безопасные API (например, encodeURIComponent в JS)
- Валидируйте входные данные на наличие \r\n
- Проводите регулярные тесты с CRLFuzzFern Wifi Cracker — это утилита с открытым исходным кодом, разработанная для тестирования безопасности Wi-Fi сетей. Инструмент позволяет специалистам по информационной безопасности выявлять слабости в беспроводных сетях, включая взлом паролей и тестирование на наличие уязвимостей WEP, WPA и WPA2.⚡️ Основные возможности Fern Wifi Cracker Аудит беспроводных сетей: ⏺️ Обнаружение доступных Wi-Fi сетей. ⏺️ Проверка уровня безопасности сетей и используемых протоколов. Взлом паролей: ⏺️ Поддержка атак на WEP, WPA и WPA2 с использованием словарных атак. ⏺️ Возможность загрузки и использования пользовательских словарей. Интеграция с инструментами сторонних разработчиков: ⏺️ Использование дополнительных утилит, таких как Aircrack-ng, для повышения эффективности атак. Интерфейс в реальном времени: ⏺️ Визуализация процесса взлома и тестирования сети. ⏺️ Отображение результатов сканирования в удобном графическом интерфейсе. Расширенные функции: ⏺️ Проведение атак MITM (Man-in-the-Middle) на захваченные сети. ⏺️ Автоматическое сохранение найденных паролей в локальную базу данных. ⬇️ Установка и использование Для работы с инструментом требуется установленный Python и дополнительные библиотеки. Выполните следующие шаги для установки на Kali Linux или другом Linux-дистрибутиве. 1️⃣ Склонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/savio-code/fern-wifi-cracker.git
cd fern-wifi-cracker
2️⃣ Установите зависимости:
sudo apt-get install python3 python3-qt4 aircrack-ng
3️⃣ Запустите утилиту:
sudo python3 execute.py
4️⃣ Сканирование доступных сетей
После запуска инструмента выберите адаптер беспроводной сети и начните сканирование:
➡️ Выберите сеть для тестирования.
➡️ Укажите тип атаки (WEP/WPA/WPA2).
5️⃣ Проведение атак
➡️ Для WEP-сетей:
Fern Wifi Cracker автоматизирует процесс взлома, используя пакеты, перехваченные с помощью Aircrack-ng.
➡️ Для WPA/WPA2-сетей:
Выполните словарную атаку, загрузив файл словаря.sudo apt update
sudo apt install ivre
Для базы данных необходимо использовать MongoDB с минимальной версией 3.6.
В качестве веб-сервера, можно использовать интегрированный сервер IVRE, подходящий для тестирования или небольших установок с помощью команды ivre httpd.
Далее можно задать значения конфигурации в файлах ivre.conf в следующих каталогах: /etc/, /etc/ivre, /usr/local/etc, /usr/local/etc/ivre.
После правильной настройки IVRE необходимо инициализировать его базы данных. Для этого модули ivre ipinfo, ivre scancli, ivre view, ivre flowcli и ivre runscansagentdb необходимо запустить с флагом --init.
Чтобы получить файлы с данными об IP-адресах и проанализировать их (это необходимо, если вы хотите просканировать или вывести список всех IP-адресов из страны или AS), нужно выполнить команду: sudo ivre ipdata --download. Рекомендуется выполнять эту команду регулярно.
⭐️ Пример использования
Проверка 1000 (маршрутизируемых) IP-адресов с помощью одного процесса nmap.
sudo ivre runscans --routable --limit 1000
После выполнения команды необходимо импортировать результаты и создать представление.
ivre scan2db -c ROUTABLE,ROUTABLE-CAMPAIGN-001 -s MySource -r \
> scans/ROUTABLE/up
ivre db2view nmap
Аргумент -c добавляет категории к результатам сканирования. Категории — это произвольные названия, используемые для фильтрации результатов, -s добавляет имя для источника сканирования.
Более подробно с функционалом описанного выше инструмента можно ознакомиться в документации.go install github.com/TheManticoreProject/Delegations@latest
Использование
Первый позиционный аргумент программы — это режим:
⏺️add — добавление объекту делегирования;
⏺️audit — проверка существующих делегирований;
⏺️clear — возврат прав после команды add;
⏺️find — поиск возможных видов делегирования в домене;
⏺️monitor — отслеживание изменений в режиме реального времени;
⏺️remove — удаление видов делегирования.
Далее для режимов add, remove и find вторым позиционным аргументом является тип делегирования: constrained, unconstrained, rbcd.
Для режима audit все типы делегирования проверяются сразу, дополнительные позиционные аргументы не требуются, только параметры:
Delegations audit --domain <string> --username <string> [--password <string>] [--hashes <string>] [--debug] --dc-ip <string> [--ldap-port <tcp port>] [--use-ldaps] [--use-kerberos]Добавляем к объекту ограниченное делегирование на узел PC02.MANTICORE.local.
./Delegations add constrained --distinguished-name "CN=PC01,CN=Computers,DC=MANTICORE,DC=local" --dc-ip "192.168.56.101" -d "MANTICORE.local" -u "Administrator" -p 'Admin123!' --allowed-to-delegate-to "HOST/PC02.MANTICORE.local"
Кроме того, после добавления делегирования можно вернуть в исходное состояние с помощью режима clear.
./Delegations clear constrained --distinguished-name "CN=PC01,CN=Computers,DC=MANTICORE,DC=local" --dc-ip "192.168.56.101" -d "MANTICORE.local" -u "Administrator" -p 'Admin123!'
Режим поиска позволяет найти все виды делегирования.
./Delegations find unconstrained --distinguished-name "CN=PC01,CN=Computers,DC=MANTICORE,DC=local" --dc-ip "192.168.56.101" -d "MANTICORE.local" -u "Administrator" -p 'Admin123!'
С помощью режима remove можно удалить делегирование из объекта, тем самым сделав его эксплуатацию невозможной.
./Delegations remove rbcd --distinguished-name "CN=PC01,CN=Computers,DC=MANTICORE,DC=local" --dc-ip "192.168.56.101" -d "MANTICORE.local" -u "Administrator" -p 'Admin123!'git clone https://github.com/wagga40/Zircolite.git
cd Zircolite
pip3 install -r requirements.full.txt
💻 Основное использование
python3 zircolite.py --events <LOGS> --ruleset <RULESET>
--events — имя файла или каталог, содержащий журналы, которые для анализа.
--ruleset — файл или каталог, содержащий правила Sigma для использования при обнаружении. Zircolite использует собственный формат, в котором все правила находятся в одном файле JSON. Однако начиная с версии 2.20.0 Zircolite может напрямую использовать правила Sigma в формате YAML.
Можно указать несколько наборов правил, результаты могут быть по каждому набору правил или комбинированные (с помощью --combine-rulesets или -cr).
✏️ Наборы правил по умолчанию уже доступны в каталоге rules. Эти наборы правил представляют собой преобразование правил, находящихся в каталоге rules/windows репозитория Sigma. Следует учитывать, что некоторые правила дают много ложных срабатываний в зависимости от вашей среды или файла конфигурации, который вы использовали. Также некоторые правила могут выполняться очень медленно в зависимости от ваших журналов.
Начиная с версии 2.9.5, Zircolite может автоматически обновлять наборы правил по умолчанию с помощью --update-rules. Репозиторий автоматически обновляемых наборов правил доступен здесь.glpwnme — это open‑source утилита для автоматизированного анализа и эксплуатации уязвимостей GLPI — популярных систем управления ИТ‑активами. Инструмент предназначен для поиска как публично известных, так и сложных уязвимостей в экземплярах GLPI.⚡️ Основные возможности glpwnme ➡️ Проверка CVE и плагинов • Автоматический анализ распространенных CVE, включая: • CVE-2020-15175, CVE-2022-31061, CVE-2022-35914, CVE-2023-41323 и др. • Проверка уязвимостей к SQL‑инъекциям и обходам авторизации, включая плагины. ➡️ Безавторизационный доступ • Идентификация и эксплуатация слабых мест без необходимости логина. ➡️ Нападение с привилегиями • Использование возможностей удалённой загрузки PHP‑оболочки при наличии привилегий пользователя. ➡️ Leakymetry — обход auth через SCSS • Позволяет перехватить токены/сессии GLPI при версии 9.5.0–10.0.16, инъекция SCSS и захват сессий супер‑админов ➡️ Управление следами • Поддержка опции --clean для удаления созданных логов или «испорченного» контента ⬇️ Установка и запуск Установка через pipx или poetry
pipx install .
poetry install
Через pip:
pip3 install .
python3 -m glpwnme
🦴 Примеры использования
1️⃣ Базовый скан CVE
python3 -m glpwnme -t https://target/glpi
2️⃣ Загрузка PHP‑оболочки
• С опцией –exploit, использовать upload при наличии нужных прав:
python3 glpwnme.py -t https://target/glpi -e CVE_2022_35914
3️⃣ Очистка следов
python3 glpwnme.py -t https://target/glpi -e ... --cleanDirsearch — быстрый и гибкий инструмент для перебора директорий и файлов, разработанный Mauro Soria. Инструмент помогает находить уязвимые пути, скрытые административные панели, резервные копии и другие интересные файлы.🔣 Возможности - Поддержка HTTP/HTTPS и различных методов запросов (GET, POST, HEAD и др.) - Можно использовать кастомные словари, фильтровать ответы по кодам статуса и размерам - Работа с прокси, рейт-лимитами и пользовательскими заголовками - Поддержка рекурсивного сканирования 🔸Установливаем
git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch.git
cd dirsearch
🔸Создаем виртуальное окружение
python3 -m venv ~/dirsearch-venv
🔸Активируем окружение
source ~/dirsearch-venv/bin/activate
🔸Устанавливаем зависимости
pip install -r requirements.txt
🔸Проверяем установку
python dirsearch.py -h
🔸Базовое сканирование
python3 dirsearch.py -u https://example.com -e php,html,zip
🔣 Полезные примеры команд
🟠Рекурсивное сканирование (глубина 2 уровня)
python3 dirsearch.py -u https://example.com --recursive --recursion-depth 2
🟠Сканирование с прокси (например, Burp Suite)
python3 dirsearch.py -u https://example.com --proxy=http://127.0.0.1:8080
🟠Игнорирование определенных кодов статуса (например, 404)
python3 dirsearch.py -u https://example.com --exclude-status 404,403
🟠Ускорение сканирования (больше потоков)
python3 dirsearch.py -u https://example.com -t 50 #50 потоков
🔣 Dirsearch помогает:
- Находить скрытые директории (например, /admin/, /backup/)
- Обнаруживать конфиденциальные файлы (логи, дампы БД, .git/)
- Выявлять устаревшие CMS-компоненты (/wp-admin/, /phpmyadmin/)
- Проверять безопасность веб-приложений перед запуском в продакшн