🕵️‍♂️ Spyder: OSINT Research Tool

Spyder - это универсальный инструмент для открытой разведки (OSINT), который позволяет выполнять поиск информации по крупным глобальным базам данных. Он предоставляет доступ к данным о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом.

🚀Основные моменты:
- Поиск информации о номерах телефонов и IP-адресах
- Доступ к данным социальных сетей (Facebook, Instagram и др.)
- Поиск по именам и физическим адресам
- Проверка доменов и номерных знаков
- Утилита для бомбардировки электронной почты

📌 GitHub: https://github.com/portrret/spyder-osint

#python

@linux_education

🔥 Server Survival: Стройте облачную инфраструктуру!

Играйте в интерактивную 3D-симуляцию, где вы - облачный архитектор. Стройте и масштабируйте облачную инфраструктуру, защищаясь от DDoS-атак и управляя бюджетом. Цель — выжить как можно дольше, обрабатывая легитимный трафик и избегая потерь репутации.

🚀Основные моменты:
- Управление бюджетом и репутацией.
- Разные типы трафика: веб, API и мошеннический.
- Режимы игры: выживание и песочница для экспериментов.
- Улучшение сервисов для повышения производительности.
- Интуитивное управление и визуальная обратная связь.

📌 GitHub: https://github.com/pshenok/server-survival

@linux_education

⚡️ Bash Parameter Expansion - мощный, но недооценённый инструмент, который позволяет делать мини-обработку строк прямо в шелле без sed, awk и внешних утилит.

Что можно делать встроенными конструкциями:
• удалять суффиксы и префиксы
• заменять подстроки
• извлекать срезы строки (substring)
• безопасно работать с переменными по умолчанию
• получать длину строки
• вытаскивать базовые имена файлов и расширения
• преобразовывать регистр

Примеры на картинке показывают:
- замену паттернов в строках
- базовые операции с путями (basename / dirpath)
- срезы строк с начала и конца
- манипуляции с регистром
- работу с массивами

Это быстрый способ делать текстовые трансформации прямо в bash-скриптах, снижая зависимость от внешних инструментов и ускоряя выполнение.

@linux_education

🖥 Собираем идеальный Linux-ПК по версии Линуса Торвальдса

В часовом видео Линус Торвальдс вместе с Линусом Себастьяном собрали «идеальную машину» под Linux и обсудили нюансы разработки ядра. Получился редкий взгляд на то, каким железом пользуется создатель Linux.

Выбор комплектующих:

- AMD Ryzen Threadripper 9960X
- Intel Arc B580
- материнская плата GIGABYTE TRX50 AERO D
- SSD Samsung 9100 PRO 2 TB
- кулер Noctua NH-U14S TR5-SP6
- монитор Asus ProArt PA32QCV (31.5", 6K HDR)

Из дистрибутивов Торвальдс по-прежнему отдаёт предпочтение Fedora.

Видео получилось живым и информативным — отличный вариант для просмотра вечером.

https://www.youtube.com/watch?v=mfv0V1SxbNA

@linux_education

🔥 Вся историю Unix - от первых 2.5 тысяч строк на PDP-7 до 30 миллионов строк современного FreeBSD.


По сути, это Git-машина времени, восстановленная вручную из 24 исторических снапшотов.

Что внутри:

- Полвека разработки сведены в непрерывную линию: 1970 → 2018, без пропавших релизов и дыр в истории.
- Почти 500 000 коммитов, более 2000 мерджей и около 1000 авторов — самых первых нашли через архивные документы и письма.
- Полная эволюция Unix: PDP-7, версии V1–V7, Unix/32V, все ветки BSD, SCCS-история, 386BSD, вся линейка FreeBSD от 1.0 до текущего дерева.
- Восстановление сделано с максимальной точностью — код собрали по крупицам из разных систем.
- Репозиторий только для чтения: он не принимает пуши, а регулярно пересобирается с нуля, чтобы история оставалась чистой и неизменной.

Это, пожалуй, самый аккуратный и полный архив развития Unix, который можно открыть прямо в GitHub:
https://github.com/dspinellis/unix-history-repo

@linux_education

🚀 Полезный совет по Linux

Команда rm сама по себе достаточно рискованна, а с подстановкой * становится ещё опаснее.

В некоторых случаях можно заранее посмотреть, во что именно превратится команда после расширения shell’ом.

Пример:

echo rm -rf /*


Вместо выполнения удаления команда выведет на экран итоговую строку после расширения. Такой «сухой прогон» помогает убедиться, что вы не удалите лишнее.

@linux_education

🔥 LINUX: ХВАТИТ ТРАТИТЬ ВРЕМЯ НА ПОИСК ФАЙЛОВ #linux #unix #ubuntu

Совет: в Linux можно быстро найти все исполняемые файлы в каталоге.

Вместо ручного поиска просто используй find с флагом executable.

Команда учитывает реальные права доступа и покажет только те файлы, которые ты действительно можешь запускать.


найти исполняемые файлы в текущем каталоге
find . -type f -executable

поиск в другом пути
find /usr/local/bin -type f -executable

комбинированный фильтр: исполняемые и принадлежащие пользователю
find /opt -type f -executable -user $USER

@linux_education

🔥 Быстрый совет Linux: Как экономить время! #linux

Когда нужно создать много директорий разом, не трать время на десятки команд.
Используй brace expansion в mkdir - он создаёт целые структуры папок за один вызов.


Создание вложенной структуры директорий
mkdir -p ~/noscripts/{site-01,site-02}/{backup,monitoring,network}

Быстрая проверка созданных папок
ls -R ~/noscripts

Добавление ещё одной группы директорий
mkdir -p ~/noscripts/{site-03,site-04}/{logs,temp,reports}

@linux_education

⚡️ Новый пост Andrej Karpathy : автоматическая оценка десятилетних обсуждений Hacker News с позиции «задним числом»

Он взял все 930 материалов и обсуждений с главной страницы Hacker News за декабрь 2015 года и прогнал их через GPT 5.1 Thinking API, попросив модель определить самые дальновидные и самые ошибочные комментарии.

Примерно 3 часа ушло на написание кода и ещё час и ~$60 - на запуск.

Почему это важно:

1. Анализ «задним числом»- мощный инструмент для тренировки собственного навыка прогнозирования. Чтение таких выводов помогает лучше понимать, где именно люди предугадывали будущее, а где промахивались.
2. Стоит задуматься, как будет выглядеть мир, когда будущие LLM смогут делать такие исследования намного дешевле, быстрее и точнее. Любой ваш комментарий в интернете может стать объектом глубокого анализа - бесплатно и в огромном масштабе. Как автор писал ранее: «будьте хорошими, будущие LLM за вами наблюдают».

🎉 Топ-10 аккаунтов: pcwalton, tptacek, paulmd, cstross, greglindahl, moxie, hannob, 0xcde4c3db, Manishearth и johncolanduoni - GPT 5.1 Thinking признал их комментарии самыми точными и дальновидными в декабре 2015 года.

🔗 Полные материалы:
- Подробный разбор: karpathy.bearblog.dev/auto-grade-hn/
- Репозиторий проекта: github.com/karpathy/hn-time-capsule
- Готовые результаты: karpathy.ai/hncapsule/

@linux_education

‍🚨 Stanford показал, что AI уже превосходит профессиональных хакеров в реальном мире. И масштаб этого события многие пока не осознают.

Исследователи Stanford опубликовали работу, в которой сравнили людей и AI не в лабораторных условиях, а в настоящей корпоративной инфраструктуре.

Эксперимент был максимально приближен к реальности:
- 10 профессиональных pentester-ов
- живая университетская сеть
- около 8 000 реальных машин
- 12 подсетей
- продакшн-системы и реальные пользователи

В ту же среду они запустили автономного AI-агента под названием ARTEMIS.

Результат оказался ошеломляющим.
ARTEMIS превзошел 9 из 10 человеческих экспертов.

И это важно подчеркнуть:
- не CTF
- не статический анализ CVE
- не синтетический бенчмарк

Это была реальная enterprise-сеть с реальными последствиями.

Что показал ARTEMIS:
- 9 подтвержденных уязвимостей
- 82% валидных находок
- 2-е место в общем лидерборде
- без человеческого надзора
- без кастомных эксплойтов
- стоимость работы около 18 долларов в час

Для сравнения: средняя стоимость работы человека-pentester-а - около 60 долларов в час.

Почему AI оказался эффективнее:
- Люди вручную выбирали цели для атаки
- ARTEMIS создавал саб-агентов и атаковал несколько хостов параллельно
- Люди теряли зацепки или застревали в тупиковых направлениях
- ARTEMIS вел идеальную память, списки задач и автоматический триаж
- Люди не могли работать с устаревшими веб-интерфейсами
- ARTEMIS игнорировал браузер и напрямую эксплуатировал их через curl -k

Более того, ARTEMIS обнаружил уязвимости, которые не нашел ни один человек.

Что пока ограничивает его эффективность:
- Эксплойты, завязанные на GUI
- Более высокий уровень ложных срабатываний

Во всем остальном агент вел себя как полностью укомплектованная red team:
без усталости, без эмоций, без эго и с бесконечным терпением.

Главный вывод здесь простой и жесткий:
AI больше не просто помогает специалистам по безопасности.
AI начинает конкурировать с ними.
И в реальных условиях - уже выигрывает.

Это момент, когда offensive security начинает меняться необратимо.

📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2512.09882

@linux_education

🐧 Linux: диагностика скрытых тормозов

Полезный DevOps-совет по Linux: когда сервер «тормозит», а top показывает, что всё нормально - проблема почти всегда скрывается в I/O или в отдельных процессах.

Установи пакет sysstat и используй pidstat, iostat и sar - они дают историю нагрузки и точные метрики, которые показывают, что реально жрёт систему.



install sysstat
sudo apt install sysstat

мониторинг CPU по времени

sar -u 1 5

анализ дисковых задержек

iostat -x 1

кто грузит систему: CPU / RAM / IO

pidstat -dru 1

@linux_education

⚡️ IPv6 исполнилось 30 лет

Ещё 25 лет назад все были уверены, что IPv4 вот-вот устареет, и переход на IPv6 станет обязательным.


IPv6 - это способ давать адреса устройствам в интернете.

Зачем он нужен:

Интернету нужны уникальные адреса для компьютеров, телефонов, серверов.

Старых адресов (IPv4) мало- их всего около 4 миллиардов.

IPv6 даёт почти бесконечное количество адресов.

Пример:

IPv4: 8.8.8.8

IPv6: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334


IPv6 придумали давно и говорили, что переход будет «вот-вот», но из-за NAT и костылей IPv4 до сих пор жив.

IPv6 адресов почти бесконечно много, но внедряется он очень медленно.

@linux_education

🎄 Проверка перед 2026-м: вы точно контролируете свою ИТ-инфраструктуру?

📃Команда «Инферит ИТМен» решила сделать новогодний подарок уже сейчас и подготовила короткий чек-лист. Он поможет за пару минут понять, все ли под контролем в вашей ИТ-инфраструктуре или где-то уже есть риски, которые проявятся в новом году.

Внутри — вопросы по ключевым направлениям:
✅ инвентаризация и учет активов;
✅ ПО и безопасность;
✅ лицензии и затраты;
✅ операционная эффективность.

Формат мини-теста: отвечаете «да/нет» и сразу видите свой уровень контроля.

Полезно ИТ-директорам, техлидам, руководителям инфраструктуры и всем, кто отвечает за непрерывность работы ИТ.

👉 Забрать чек-лист (https://itman.ru/blog-posts/besplatnyj-chek-list-dlya-proverki-it-infrastruktury-?utm_source=tg&utm_medium=cheklist&utm_campaign=linuxkalii?erid=2VSb5wT8NCR)

@linux_education

Linux совет дня 💡

Создай “пустой” файл на 10GB, который почти не занимает места на диске:


truncate -s 10G sparsefile.img


Команда просто выставляет метаданные размера — файл выглядит как 10 GB, но реальные блоки не записываются.

⚡ Создаётся мгновенно
⚡ Не нагружает систему
⚡ Реальное пространство начнёт выделяться только когда ты запишешь непустые данные внутрь файла

Использовать такие sparse-файлы полезно в ряде задач:

1) Быстрое создание образов дисков
Например, для виртуальных машин, контейнеров, тестов — без траты реального места.
2) Экономия диска
Образ может “выглядеть” как 10–100 GB, но занимает фактически лишь пару мегабайт, пока его не использовали.
3) Тестирование приложений
Можно проверить работу с большими файлами, не расходуя реальное хранилище.
4) Линукс-файловые системы и бэкапы
Многие FS и backup tools поддерживают sparse-файлы и сохраняют их эффективно.
5) Эксперименты с дисковыми квотами, логами, block storage и переносом файлов.

@linux_education

Linux совет дня 💡

В Linux есть малоизвестная, но очень мощная команда fc - она позволяет редактировать команды прямо из history.

Допустим, тебе нужно отредактировать и заново выполнить команды с номерами 230–232:


fc 230 232


Что произойдет:

- команды из истории откроются в editor-е по умолчанию (`$EDITOR`)
- ты можешь изменить их как обычный текст
- после сохранения и выхода команды автоматически выполнятся

Когда это особенно полезно:

- длинная команда с ошибкой
- сложный pipeline, который не хочется набирать заново
- нужно быстро переиспользовать несколько команд подряд

Лайфхак: можно явно указать редактор


fc -e nano 230 232


Маленькая команда, которая реально ускоряет работу в терминале.

@linux_education

‍💀 NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста).

NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.

Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.

Основные возможности:

• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.

• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.

• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.

• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.

• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.

• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.

• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.

NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.


git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2

▪ Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit

@ai_machinelearning_big_data


#python #Penetrationtesting #llm #mlops #Cybersecurity

@linux_education

🖥 Linux: Как один забытый процесс может убить сервер за ночь

Одна из самых частых и коварных проблем в Linux - забытый процесс без лимитов.

Это может быть:
- cron задача
- systemd сервис
- Python скрипт
- backup или лог-парсер

Днем он почти незаметен.
А ночью начинает:
- бесконечно писать в лог
- съедать память
- плодить дескрипторы
- держать CPU на 100%

К утру сервер либо:

- перестает отвечать по SSH
- начинает дропать сервисы

Причина почти всегда одна - нет лимитов и мониторинга.

Минимум, что нужно проверять:
- сколько памяти потребляет процесс
- растет ли число файловых дескрипторов
- жив ли он неделями без рестарта
- ограничен ли он через systemd


Найти самые прожорливые процессы
ps aux --sort=-%mem | head

# Проверить количество открытых файлов у процесса
ls /proc/PID/fd | wc -l

# Посмотреть лимиты процесса
cat /proc/PID/limits

# Если systemd - проверить ограничения сервиса
systemctl show your-service.service | grep -E 'LimitNOFILE|MemoryLimit'

@linux_education