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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Kali Linux
Канал Kali Linux (@linuxkalii) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 55 615 підписників, посідаючи 2 324 місце в категорії Технології та додатки та 10 849 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 55 615 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 360, а за останні 24 години на 70, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.24% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 462 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 3 472 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 49.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як linux, github, строка, ядро, grep.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“@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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 жовтня, 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.
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