Дистрибутивы линукс для пентестеров

В мире кибербезопасности дистрибутивы Linux играют ключевую роль в тестировании на проникновение. Эти специализированные операционные системы предлагают широкий набор инструментов для анализа уязвимостей и обеспечения безопасности.
Мы рассмотрим наиболее популярные дистрибутивы Linux для пентестеров и их особенности, чтобы знать больше о возможно полезных дистрибутивах.

💻 Kali Linux - дистрибутив Linux с открытым исходным кодом на базе Debian, предназначенный для решения различных задач информационной безопасности, таких как тестирование на проникновение, исследование безопасности, компьютерная криминалистика и обратная разработка. Наиболее частый выбор среди специалистов. Имеет множество полезных утилит и инструментов, не перегружен лишним.

💻 ParrotOS - дистрибутив Linux на базе Debian, ориентированный на безопасность, конфиденциальность и разработку. Также полулярный выбор среди пентестеров. Также имеет различные утилиты для проникновения, и хорошую стабильность на уровне Kali Linux.

💻 AthenaOS - это дистрибутив с открытым исходным кодом, основанный на Arch и Nix, предназначенный для создания новой концепции операционной системы для пентестинга. Такой выбор встречается намного реже, из-за не особой популярности дистрибутива.

💻 BlackArch - дистрибутив для тестирования на проникновение на базе Arch Linux, предоставляющий большое количество инструментов безопасности. Это дистрибутив с открытым исходным кодом, созданный специально для тестировщиков на проникновение и исследователей безопасности. Репозиторий содержит более 2800 инструментов, которые можно устанавливать по отдельности или группами. И из-за этого не пользуется популярностью, однако использование его в учебных целях, может изменить выбор в пользу именно этого дистрибутива в будущем.

💻 Pentoo - Live CD и Live USB, разработанные для тестирования на проникновение и оценки безопасности. Основанный на Gentoo Linux, Pentoo предоставляется как в виде 32- и 64-битного устанавливаемого live CD. Pentoo также доступен в виде оверлея для существующей установки Gentoo. Он включает в себя исправленные пакетной инъекцией драйверы Wi-Fi, программное обеспечение для взлома GPGPU и множество инструментов для тестирования на проникновение и оценки безопасности. Однако этот дистрибутив не пользуется популярностью, ибо он имеет крайне высокую нестабильность и сложность в использовании, а прирост производительности даёт небольшой.

В заключение, дистрибутивы Linux являются незаменимым инструментом для пентестеров, предлагая мощные средства для анализа безопасности и выявления уязвимостей. Попробуйте на практике представленные выше дистрибутивы и найдите своего фоварита.

🇺🇸 Национальный архив США начал публиковать рассекреченные документы по делу об убийстве Кеннеди.

👀 Попробуем в журналистику.

Допустим, что мы хотим ознакомиться с документами, которые лежат в открытом доступе.

Заходим на сайт. И видим => там больше 📄 2000 pdf файлов.

🎩 Так, что делать? Нажимать по одному файлу и скачивать? Слишком долго. А есть ли простое решение скачать всё и сразу?

В таких случаях вспоминается чудесная 🐍 Python-библиотека под названием BeautifulSoup. Не раз выручала, когда нужно было парсить новости, а RSS не цепляется.

😁 В терминале делал так:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip install beautifulsoup4 requests

Создаём простенький файл 🐍 download_jfk_pdfs.py на питоне и вставляем:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import time
import urllib.parse

def download_pdfs(url, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    pdf_links = []
    for link in soup.find_all('a'):
        href = link.get('href')
        if href and href.endswith('.pdf'):
            pdf_links.append(href)
    
    print(f"Найдено {len(pdf_links)} PDF-файлов")
    
    for i, pdf_link in enumerate(pdf_links):
        if not pdf_link.startswith('http'):
            if pdf_link.startswith('/'):
                base_url = urllib.parse.urlparse(url).netloc
                pdf_link = f"https://{base_url}{pdf_link}"
            else:
                pdf_link = urllib.parse.urljoin(url, pdf_link)
        
        filename = os.path.join(output_dir, os.path.basename(pdf_link))
        print(f"Загрузка {i+1}/{len(pdf_links)}: {pdf_link}")
        
        try:
            pdf_response = requests.get(pdf_link)
            with open(filename, 'wb') as f:
                f.write(pdf_response.content)
            print(f"Сохранено в {filename}")
            time.sleep(2)  # задержка между запросами
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка при загрузке {pdf_link}: {e}")

if __name__ == "__main__":
    download_pdfs("https://www.archives.gov/research/jfk/release-2025", "jfk_pdfs")

сохраняем. Простой вариант скачивания всех файлов по одному.

Далее запускаем в терминале:

python3 download_jfk_pdfs.py 

🔎 Выкачиваем все PDF.

И есть ещё гораздо быстрый способ скачивания в несколько потоков. Сюда код не поместится, поэтому выложу 🐍 отдельным файлом. Рекомендую использовать именно его.

🧠 С удивлением обнаружил, что 26.03 первое место в lmarena в категории кодинг взял 🌐 Gemini-2.5-Pro. Сложно сказать насколько он хорош. В кодинге неплох Claude Sonnet 3.7. Если немного поиграться в prompt engineering, то новостные парсеры для сайтов пишет за пару минут. Удивительно, но 28.03 в категории кодинг 1 место занял 👩‍💻 ChatGPT-4o-latest после свежих обнов.

🖥 Потом можно объединить все файлы (+2000) и сделать 20-30 pdf файлов через какой-нибудь 📄 Acrobat в виртуалке. Распознавание текста с помощью OCR + сжатие. Закидываем в ИИ-модельки. Читаем, анализируем, при необходимости задаём ИИ вопросы.

*Рекомендуется проводить тесты в 🗳 виртуальной среде.

✋ @Russian_OSINT

📞 Удаляем ненужные номера

На Госуслугах появился новый сервис — теперь можно увидеть все симки, которые оформлены на ваше имя

Если кто-то вдруг взял на вас «серую» симку, вы сразу это заметите и сможете её заблокировать прямо там

Проверить можно тут

🔍 Telescan

🔤 DeepSeek

Нейронки за последний год успешно заместили в моем сердце программные комплексы, типа Maltego, i2, Palantir и другие. Работаю быстро, гибко настраиваются промптами по функционалу, самостоятельно анализируют большие объемы неструктурированной информации, ищут в интернете, составляют отчеты.

Разумеется, кроме DeepSeek, здесь стоит упомянуть Яндекс.Нейро, Qwen, Perplexity и другие бесплатные проекты. Стоит напомнить, что я и сам не сидел на месте. Еще в 2023-м году я запилил ИИ-шку Apparatus Sapiens, которая показала класс в оценке контрагентов и деаноне Telegram-каналов. Сейчас я продолжаю обучать ее новым трюкам. Спасибо ИИ, вы сделали мою жизнь проще.

🍪 Поддержать канал
📱 НАШИ КОНТАКТЫ

#⃣ #OSINT #AI #DEEPSEEK

Steghide: Полное руководство по стеганографии в файлах

🔒 Steghide — инструмент стеганографии, скрывающий данные в файлах (изображения BMP, JPEG и аудио WAV, AU). Он использует шифрование Blowfish и MD5-хеширование паролей, обеспечивая безопасность. Псевдослучайное распределение скрытых битов делает его полезным в цифровой криминалистике.

📸 Установка Steghide (Kali Linux)

sudo apt install steghide

Эта команда установит Steghide вместе с необходимыми зависимостями, такими как libmcrypt4 и libmhash2.


📸 Основные команды Steghide
После установки вы можете использовать команду steghide --help, чтобы просмотреть доступные параметры:

steghide --help

Вывод команды предоставит информацию о доступных опциях, таких как embed для встраивания данных и extract для их извлечения.


📸 Примеры использования Steghide
Встраивание данных:
Предположим, у вас есть текстовый файл secret.txt, который вы хотите скрыть внутри изображения cover.jpg. Для этого выполните команду:

steghide embed -cf cover.jpg -ef secret.txt

Вас попросят ввести пароль, который будет использоваться для шифрования скрытых данных. После выполнения этой команды будет создан файл cover.jpg, содержащий скрытый текст из secret.txt.

Извлечение данных:
Чтобы извлечь скрытые данные из файла cover.jpg, выполните:

steghide extract -sf cover.jpg

Вас попросят ввести пароль, использованный при встраивании. После этого скрытый файл будет извлечен в текущую директорию.


🔥 Попробуйте сами!
1. Встраивание данных:
- Создайте текстовый файл message.txt с любым текстом (например, цитата, загадка или секретное послание).
- Скачайте любое изображение (например, image.jpg) для использования в качестве контейнера.
- Используя Steghide, выполните встраивание текста в изображение:

steghide embed -cf image.jpg -ef message.txt

- Задайте надежный пароль (например, длиной не менее 12 символов).

2. Извлечение данных:
- Отправьте файл image.jpg своим одногруппникам (или другу) с сообщением, что в нем содержится скрытый текст.
- Попросите их извлечь данные из файла с помощью команды:

steghide extract -sf image.jpg

При этом они должны использовать ваш пароль.

Googlemaps-scraper — сборщик отзывов с Google Maps.

Код позволяет извлекать самые свежие отзывы, начиная с URL-адреса конкретной достопримечательности (POI) на Google Maps.

5️⃣ GitHub

ПОЛНЫЙ гайд по Burp Suite для начинающих
by David

🌐 Смотреть видео (16:24)

Хочешь научиться тестировать веб-приложения на уязвимости? Burp Suite — один из самых мощных инструментов для тестирования безопасности, и в этом видео мы разберем его с нуля!

🔹 Как установить и настроить Burp Suite Community Edition?
🔹 Подключение Foxy Proxy и настройка перехвата трафика
🔹 Разбор HTTP-запросов и тестирование разных методов
🔹 Использование Burp Suite для тестирования веб-приложений
🔹 Подключение репозиториев GitHub для поиска уязвимостей

Этот гайд поможет тебе разобраться в основах работы с Burp Suite и уверенно применять его на практике.

Если ты хочешь углубиться в веб-пентестинг и прокачать свои навыки кибербезопасности — не пропусти, с вас как всегда лайк/подписка.

🔥 aiograpi: Асинхронная библиотека для работы с приватным API Instagram на Python.

aiograpi — мощная асинхронная библиотека на Python, предназначенная для взаимодействия с приватным API Instagram. Предоставляет широкий спектр возможностей для автоматизации и интеграции с Instagram

Ключевые возможности:
➡️ Получение публичных данных: Информация о пользователях, постах, историях, подписчиках и подписках.
➡️ Доступ к контактным данным: Извлечение публичных email и номеров телефонов из бизнес-профилей.
➡️ Работа с контентом: Загрузка и скачивание фотографий, видео, IGTV, Reels, альбомов и историй.
➡️ Управление взаимодействиями: Лайки, комментарии, подписки и отписки.
➡️ Работа с хэштегами и геолокацией: Получение данных по хэштегам и местоположениям.
➡️ Инсайты и аналитика: Доступ к метрикам аккаунта, постов и историй.
➡️ Управление сообщениями:Отправка и получение сообщений в Direct, включая вложения.

⚙️Установка:

pip install aiograpi

Пример использования:

from aiograpi import Client

async def main():
    cl = Client()
    await cl.login(username='your_username', password='your_password')
    user_id = await cl.user_id_from_username('target_username')
    medias = await cl.user_medias(user_id, 20)
    for media in medias:
        print(media.caption)

# Запуск асинхронной функции
import asyncio
asyncio.run(main())

⚠️ Важные замечания:
🟢Ответственное использование: Соблюдайте политику использования Instagram, чтобы избежать блокировок.
🟢Обновления: Регулярно обновляйте библиотеку для получения новых функций и исправлений.
🟢Документация: Подробные инструкции и примеры доступны в репозитории проекта.

5️⃣ GitHub/Инструкция

👇 Готовый скрипт в архиве

#python #soft #github

🔥 aiograpi — асинхронная Python-библиотека для работы с приватным API Instagram. Идеальный инструмент для автоматизации и анализа без лишней возни.

Умеет:
✅ Получать данные профилей, подписчиков, постов и сторис.
✅ Доставать email и телефоны из бизнес-аккаунтов.
✅ Скачивать и загружать фото, видео, Reels и IGTV.
✅ Автоматизировать лайки, комментарии, подписки.
✅ Работать с хэштегами и геолокацией.
✅ Получать инсайты и метрики.
✅ Читать и писать сообщения в Direct.

Подходит для скрейпинга, аналитики и ботов 👍

📂 Сохраняем

AYA — это настольное приложение для удобного управления устройствами Android, которое можно рассматривать как графический интерфейс для ADB.

5️⃣ GitHub

CloudFail — это инструмент для тактической разведки, цель которого — собрать достаточно информации о цели, защищённой Cloudflare, в надежде определить местоположение сервера.

Используя Tor для маскировки всех запросов, этот инструмент на данный момент состоит из трёх этапов атаки.

5️⃣ GitHub

🔤 CanaryTokens

Как и IP Logger – популярные логеры, то есть сервисы, позволяющие получить сведения о соединении и устройствах пользователей сети Интернет. Они же – основа для создания простейших ханипотов в виде гиперссылки, картинки, электронного письма, документа, невидимого пикселя и даже кредитной карты. За прошлый год оба сервиса существенно прибавили в функционале. Теперь они позволяют собирать полный цифровой отпечаток пользователей, что повышает эффективность их использования для расследования преступлений, а также в активных мероприятиях OSINT.

🍪 Поддержать канал
📱 НАШИ КОНТАКТЫ

#⃣ #OSINT #LOGGER

🗺🍺 mapcidr — универсальный инструмент для работы с IP-адресами и CIDR-диапазонами. Разработан для упрощения распределения нагрузки при массовом сканировании. Его можно использовать как в качестве библиотеки, так и в качестве независимого инструмента командной строки. Установка: go install -v github.com/projectdiscovery/mapcidr/cmd/mapcidr@latest.

📊 Функциональность
⏺️Генерация полного списка IP-адресов из заданного CIDR-диапазона;
⏺️Разделение CIDR на более мелкие подсети (по количеству подсетей или хостов);
⏺️Объединение IP-адресов или CIDR в более крупные подсети;
⏺️Фильтрация IP-адресов по заданным критериям;
⏺️Преобразование IP-адресов в различные форматы;
⏺️Поддержка IPv4 и IPv6.

ℹ️ Примеры использования
Генерация списка IP-адресов для заданного CIDR или диапазона IP:

mapcidr -cidr 192.168.0.0/24
echo "192.168.0.0-192.168.0.5" | mapcidr

Разделение заданного CIDR на подсети по заданному количеству CIDR(-sbc 10):

mapcidr -cidr 173.0.84.0/24 -sbc 10 -silent

Разделение заданного CIDR на подсети по по количеству хостов в каждой из них(-sbh 20000):

mapcidr -cidr 173.0.84.0/16 -sbh 20000 -silent

Идеальное разделение возможно только в том случае, если желаемое количество сегментов или хостов в подсети является степенью двойки. В противном случае инструмент попытается автоматически найти наилучшую стратегию разделения для достижения желаемого результата.

Представление заданного IP-адреса в десяти поддерживаемых уникальных форматах

echo 192.168.1.154 | mapcidr -if 0 -silent