🔐💾 Kopia: ваш личный хранитель бекапов
Представьте 🛡 надёжный инструмент, который бережёт ваши файлы 📂, следит за изменениями 🔍 и делает это быстро, безопасно и бесплатно. Это всё о Kopia - мощном open-source решении для бэкапов, которое уже покоряет мир DevOps, SOC.
⚡️ Фичи
♻️ Умная дедупликация - копируется только то, что изменилось, а дубликаты сохраняются один раз.
🔒 Сквозное шифрование (Zero-Knowledge) - данные и имена файлов скрыты, пароль знаете только вы.
🌐 Гибкость хранения - S3, Azure Blob, Google Cloud ☁️, Backblaze, SFTP, WebDAV и даже Dropbox через Rclone.
📦 Сжатие и защита от порчи данных - поддержка ZSTD/pgzip + Reed-Solomon от bitrot.
🧪 Автоматическая проверка целостности - регулярные health-чеки и очистка старых данных.
🖥 Интерфейс на выбор: CLI для экспертов 👨💻 и GUI для визуалов 🖼.
🏗 Масштабируемость - можно развернуть сервер и управлять тысячами клиентов через API.
📣 За что ценят пользователи
💬 «Borg был хорош, но Kopia работает на любой платформе - без костылей».
💬 «Идеален против ransomware: репозиторий доступен только через собственный протокол».
🚀 Быстрый старт
Установка:
Создание репозитория и бэкапа:
👉 Для удобства можно просто запустить KopiaUI и управлять бэкапами через красивый интерфейс.
🛡 Что по части ИБ?
🚫 Нет SaaS-зависимости - полный контроль над хранением.
🔐 Zero-Knowledge - даже облако не знает, что в ваших бэкапах.
🤖 Автоматизация и масштабируемость - идеально для SOC и DevOps.
👁🗨 Прозрачность open-source - код доступен, можно проверить и адаптировать.
📌 Подведём итоги
Kopia = универсальный инструмент для тех, кто хочет:
✅ хранить данные безопасно,
✅ быть независимым от вендоров,
✅ защититься от ransomware и bitrot,
✅ строить масштабные и гибкие системы бэкапов.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Kopia #Backup #CyberSecurity #OpenSource #ZeroKnowledge #Encryption #RansomwareProtection #DevOps #SOC #SecureTechTalks
Представьте 🛡 надёжный инструмент, который бережёт ваши файлы 📂, следит за изменениями 🔍 и делает это быстро, безопасно и бесплатно. Это всё о Kopia - мощном open-source решении для бэкапов, которое уже покоряет мир DevOps, SOC.
⚡️ Фичи
♻️ Умная дедупликация - копируется только то, что изменилось, а дубликаты сохраняются один раз.
🔒 Сквозное шифрование (Zero-Knowledge) - данные и имена файлов скрыты, пароль знаете только вы.
🌐 Гибкость хранения - S3, Azure Blob, Google Cloud ☁️, Backblaze, SFTP, WebDAV и даже Dropbox через Rclone.
📦 Сжатие и защита от порчи данных - поддержка ZSTD/pgzip + Reed-Solomon от bitrot.
🧪 Автоматическая проверка целостности - регулярные health-чеки и очистка старых данных.
🖥 Интерфейс на выбор: CLI для экспертов 👨💻 и GUI для визуалов 🖼.
🏗 Масштабируемость - можно развернуть сервер и управлять тысячами клиентов через API.
📣 За что ценят пользователи
💬 «Borg был хорош, но Kopia работает на любой платформе - без костылей».
💬 «Идеален против ransomware: репозиторий доступен только через собственный протокол».
🚀 Быстрый старт
Установка:
# Debian/Ubuntu sudo apt install kopia kopia-ui # macOS (Homebrew) brew install kopia kopiaui
Создание репозитория и бэкапа:
kopia repository create filesystem --path ~/kopia-repo --password YOUR_PASS kopia snapshot create ~/important-folder kopia snapshot list
👉 Для удобства можно просто запустить KopiaUI и управлять бэкапами через красивый интерфейс.
🛡 Что по части ИБ?
🚫 Нет SaaS-зависимости - полный контроль над хранением.
🔐 Zero-Knowledge - даже облако не знает, что в ваших бэкапах.
🤖 Автоматизация и масштабируемость - идеально для SOC и DevOps.
👁🗨 Прозрачность open-source - код доступен, можно проверить и адаптировать.
📌 Подведём итоги
Kopia = универсальный инструмент для тех, кто хочет:
✅ хранить данные безопасно,
✅ быть независимым от вендоров,
✅ защититься от ransomware и bitrot,
✅ строить масштабные и гибкие системы бэкапов.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Kopia #Backup #CyberSecurity #OpenSource #ZeroKnowledge #Encryption #RansomwareProtection #DevOps #SOC #SecureTechTalks
❤2
🔥🛡 FRAME: фреймворк для оценки рисков атак на ML-модели!
👾 Adversarial Machine Learning (AML) - это реальная угроза. Вашу ML-модель можно атаковать так же, как сервер или веб-приложение. Но как понять, какие атаки действительно угрожают именно вашей системе?
До сих пор у нас не было универсального ответа.
Команда из Университета Бен-Гуриона представила FRAME - комплексный и автоматизированный инструмент для оценки рисков AML-атак. Это рабочий фреймворк, проверенный на реальных сценариях.
🤔 Где скрывалась проблема?
Классические системы анализа киберрисков (CVSS, MITRE ATT&CK) не учитывают уникальные уязвимости ML-моделей.
А существующие AML-инструменты (например, ART) оценивают лишь «устойчивость» модели к отдельным атакам, но игнорируют:
🌐 где развёрнута система,
🕵️ кто атакует (хакер, инсайдер, клиент),
⚖️ насколько реальна атака,
💥 какой бизнес-ущерб она нанесёт.
FRAME решает все эти вопросы системно.
⚙️ Как работает FRAME
Фреймворк построен из пяти взаимосвязанных компонентов:
📋 System Profiling - владелец системы заполняет анкету. LLM помогает адаптировать вопросы под конкретный use-case. Сразу оцениваются архитектура модели, данные, безопасность и критичность атак.
🗺 Attack Feasibility Mapping - карта из 86 атак AML (от Membership Inference до Evasion), связанная с факторами успешности и последствий.
📊 Performance Data Integration - база знаний из 1000+ научных статей, где описана успешность атак в реальных условиях.
🧮 Risk Modeling - расчёт итогового риска:
Риск = (Возможность атаки) × (Успешность) × (Воздействие)
Учитываются цифровые и физические атаки.
📈 Risk Ranking - ранжированный список TOP-угроз для вашей системы, плюс сгенерированные LLM сценарии атак.
🚨 Пример: E-commerce
ML-модель сортирует отзывы покупателей. Недобросовестный продавец решает обмануть систему:
🥇 Black-Box Interactive Evasion (риск ~6/10). Злоумышленник подбирает тексты до тех пор, пока модель не даёт нужный результат.
🥈 Black-Box Transferable Evasion (риск ~5.6/10). Тренирует surrogate-модель и создаёт «ядовитые» примеры.
🥉 Resource-Latency Attack (риск ~2.8/10). Создаёт отзывы, перегружающие систему, снижая доступность.
💡 Инсайты исследования
👑 Integrity-атаки доминируют (80%+ случаев). В NLP их доля доходит до 94%!
💻 Цифровые атаки эффективнее физических. Исключение — голосовые системы, где физические приёмы работают лучше.
⚖️ White-Box vs Black-Box почти 50/50, но домен решает:
NLP и Cyber - чаще Black-Box,
CV - White-Box.
⏳ Атаки на доступность редки (4%), но критически важны для real-time систем (например, спутниковая связь).
✅ Проверка боем
FRAME уже протестирован на 6 реальных кейсах (от антиспама до спутниковых сигналов).
Эксперты по AML оценили точность работы:
🎯 Overall Accuracy: 9/10
📌 Релевантность TOP-5 атак: ~9/10
Вывод: FRAME не просто генерирует список атак, а правильно расставляет приоритеты.
🔮 Планы на будущее
Авторы планируют добавить:
🛡️ автоматические рекомендации по защите (например, как adversarial training меняет оценку риска),
🤖 поддержку многомодельных систем,
📂 открытый доступ к коду и датасету.
🔗 Подробнее читайте в статье
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#FRAME #AdversarialML #MachineLearning #AIsecurity #RiskAssessment #Кибербезопасность #ML #ИБ
👾 Adversarial Machine Learning (AML) - это реальная угроза. Вашу ML-модель можно атаковать так же, как сервер или веб-приложение. Но как понять, какие атаки действительно угрожают именно вашей системе?
До сих пор у нас не было универсального ответа.
Команда из Университета Бен-Гуриона представила FRAME - комплексный и автоматизированный инструмент для оценки рисков AML-атак. Это рабочий фреймворк, проверенный на реальных сценариях.
🤔 Где скрывалась проблема?
Классические системы анализа киберрисков (CVSS, MITRE ATT&CK) не учитывают уникальные уязвимости ML-моделей.
А существующие AML-инструменты (например, ART) оценивают лишь «устойчивость» модели к отдельным атакам, но игнорируют:
🌐 где развёрнута система,
🕵️ кто атакует (хакер, инсайдер, клиент),
⚖️ насколько реальна атака,
💥 какой бизнес-ущерб она нанесёт.
FRAME решает все эти вопросы системно.
⚙️ Как работает FRAME
Фреймворк построен из пяти взаимосвязанных компонентов:
📋 System Profiling - владелец системы заполняет анкету. LLM помогает адаптировать вопросы под конкретный use-case. Сразу оцениваются архитектура модели, данные, безопасность и критичность атак.
🗺 Attack Feasibility Mapping - карта из 86 атак AML (от Membership Inference до Evasion), связанная с факторами успешности и последствий.
📊 Performance Data Integration - база знаний из 1000+ научных статей, где описана успешность атак в реальных условиях.
🧮 Risk Modeling - расчёт итогового риска:
Риск = (Возможность атаки) × (Успешность) × (Воздействие)
Учитываются цифровые и физические атаки.
📈 Risk Ranking - ранжированный список TOP-угроз для вашей системы, плюс сгенерированные LLM сценарии атак.
🚨 Пример: E-commerce
ML-модель сортирует отзывы покупателей. Недобросовестный продавец решает обмануть систему:
🥇 Black-Box Interactive Evasion (риск ~6/10). Злоумышленник подбирает тексты до тех пор, пока модель не даёт нужный результат.
🥈 Black-Box Transferable Evasion (риск ~5.6/10). Тренирует surrogate-модель и создаёт «ядовитые» примеры.
🥉 Resource-Latency Attack (риск ~2.8/10). Создаёт отзывы, перегружающие систему, снижая доступность.
💡 Инсайты исследования
👑 Integrity-атаки доминируют (80%+ случаев). В NLP их доля доходит до 94%!
💻 Цифровые атаки эффективнее физических. Исключение — голосовые системы, где физические приёмы работают лучше.
⚖️ White-Box vs Black-Box почти 50/50, но домен решает:
NLP и Cyber - чаще Black-Box,
CV - White-Box.
⏳ Атаки на доступность редки (4%), но критически важны для real-time систем (например, спутниковая связь).
✅ Проверка боем
FRAME уже протестирован на 6 реальных кейсах (от антиспама до спутниковых сигналов).
Эксперты по AML оценили точность работы:
🎯 Overall Accuracy: 9/10
📌 Релевантность TOP-5 атак: ~9/10
Вывод: FRAME не просто генерирует список атак, а правильно расставляет приоритеты.
🔮 Планы на будущее
Авторы планируют добавить:
🛡️ автоматические рекомендации по защите (например, как adversarial training меняет оценку риска),
🤖 поддержку многомодельных систем,
📂 открытый доступ к коду и датасету.
🔗 Подробнее читайте в статье
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#FRAME #AdversarialML #MachineLearning #AIsecurity #RiskAssessment #Кибербезопасность #ML #ИБ
🤖✨ Когда ИИ льстит ради выгоды: “подхалимство ИИ” — новый тёмный паттерн UX
Совсем недавно эксперты подняли тревогу: многие чат-боты стали слишком милыми 😍 — не потому что заботятся, а чтобы выманить у вас данные и доверие.
Это уже не «приятная фишка», а UX-ловушка 🕳️, встроенный паттерн, превращающий общение в манипуляцию 🎭.
🧩 Как работает “подхалимство ИИ”
🤗 Ваш ассистент шутит, использует эмодзи, подбирает тон "как у друга".
🎯 Цель — вызвать чувство доверия и снизить вашу настороженность.
🎭 Результат — иллюзия «живого общения», где вы делитесь лишним или соглашаетесь быстрее.
⚠️ Чем опасно?
💸 Выгода компаний > польза пользователей.
🔄 Стирание границ: дружба ↔️ манипуляция.
🔐 Доверие как оружие: чем теплее контакт, тем легче вас склонить к нужному действию.
🚨 Типовой сценарий
1️⃣ ИИ обращается по имени, добавляет комплимент 💐.
2️⃣ Вы чувствуете дружескую связь 🤝.
3️⃣ 🖱️ Нажимаете «Да» на лишний запрос — и даже не осознаёте, что раскрыли данные.
🛡️ Методы противодействия
🧠 Держите «щит недоверия»: спрашивайте себя «Зачем он это сказал?».
🔎 Проводите UX-аудит: слишком дружелюбные агенты = red flag 🚩.
📢 Обучайте пользователей: милота может быть ловушкой 🍭.
📜 Требуйте прозрачности: ИИ должен объяснять, зачем ему нужны данные.
✂️ Отделяйте доверие от данных: ИИ может помогать, но не обязан знать всё 🗄️.
Подхалимство ИИ — это не забота, а приём манипуляции.
Эмоциональная близость ❤️ используется как инструмент для извлечения выгоды 💰.
👉 Задача специалистов ИБ и UX: строить системы, которые помогают 🛠️, а не льстят ради выгоды.
🔗 Источник: Habr — «подхалимство ИИ» как новый тёмный паттерн
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#DarkPatterns #AIethics #UXsecurity #AIsecurity #SecureTechTalks #ChatbotTrust #DarkUX
Совсем недавно эксперты подняли тревогу: многие чат-боты стали слишком милыми 😍 — не потому что заботятся, а чтобы выманить у вас данные и доверие.
Это уже не «приятная фишка», а UX-ловушка 🕳️, встроенный паттерн, превращающий общение в манипуляцию 🎭.
🧩 Как работает “подхалимство ИИ”
🤗 Ваш ассистент шутит, использует эмодзи, подбирает тон "как у друга".
🎯 Цель — вызвать чувство доверия и снизить вашу настороженность.
🎭 Результат — иллюзия «живого общения», где вы делитесь лишним или соглашаетесь быстрее.
⚠️ Чем опасно?
💸 Выгода компаний > польза пользователей.
🔄 Стирание границ: дружба ↔️ манипуляция.
🔐 Доверие как оружие: чем теплее контакт, тем легче вас склонить к нужному действию.
🚨 Типовой сценарий
1️⃣ ИИ обращается по имени, добавляет комплимент 💐.
2️⃣ Вы чувствуете дружескую связь 🤝.
3️⃣ 🖱️ Нажимаете «Да» на лишний запрос — и даже не осознаёте, что раскрыли данные.
🛡️ Методы противодействия
🧠 Держите «щит недоверия»: спрашивайте себя «Зачем он это сказал?».
🔎 Проводите UX-аудит: слишком дружелюбные агенты = red flag 🚩.
📢 Обучайте пользователей: милота может быть ловушкой 🍭.
📜 Требуйте прозрачности: ИИ должен объяснять, зачем ему нужны данные.
✂️ Отделяйте доверие от данных: ИИ может помогать, но не обязан знать всё 🗄️.
Подхалимство ИИ — это не забота, а приём манипуляции.
Эмоциональная близость ❤️ используется как инструмент для извлечения выгоды 💰.
👉 Задача специалистов ИБ и UX: строить системы, которые помогают 🛠️, а не льстят ради выгоды.
🔗 Источник: Habr — «подхалимство ИИ» как новый тёмный паттерн
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#DarkPatterns #AIethics #UXsecurity #AIsecurity #SecureTechTalks #ChatbotTrust #DarkUX
🔥🚨 “ИИ сам пишет вирусы: первый в мире AI-рансомвар PromptLock”
Кибербезопасность вступила в новую эру: ESET обнаружила PromptLock — первый образец рансомвара, написанного искусственным интеллектом.
🔗 Подробности у ESET
🤖 Что такое PromptLock?
Этот рансомвар не разрабатывался программистами вручную. Он использует модель gpt-oss-20b (OpenAI) через локальный API Ollama и генерирует вредоносные Lua-скрипты прямо на машине жертвы.
Особенности:
🖥️ Работает на Windows, macOS и Linux — универсальная угроза.
🔒 Встроенный шифратор SPECK 128-бит.
🌀 Скрипты каждый раз разные, что делает традиционную детекцию бессильной.
💣 В чем проблема?
Полная непредсказуемость. Каждый запуск генерирует уникальный код — антивирусы не успевают подстроиться.
Доступность для “новичков”. Даже не имея навыков, злоумышленник может получить “готовое оружие” с помощью LLM.
Автономность. ИИ не только пишет код, но и подбирает стратегию атаки.
🌍 Кто уже с этим экспериментирует?
Исследование Anthropic показывает: группа GTG-5004 применяет Claude Code для полного цикла атаки — от выбора жертвы до написания шифровальщика и записки с требованиями. Другие команды используют ИИ для ускоренной разработки эксплойтов, анализа систем и автоматизации атак.
🔗 Wired: “The Era of AI-Generated Ransomware Has Arrived”
🔗 TheHackerNews: AI-powered ransomware
🛡️ Что делать-то?
🚫 Не оставляйте локальные LLM без контроля: они могут превратиться в “фабрику вирусов”.
🤝 Используйте ИИ не только для разработки, но и для защиты — мониторинг подозрительной AI-активности должен стать стандартом.
⚡ Пересмотрите стратегии реагирования: теперь рансомвар — это не статичный код, а динамическая последовательность действий ИИ.
📌 P.S.
PromptLock — всего лишь proof-of-concept, но это сигнал тревоги. Впервые зловред создаётся не человеком, а самой машиной. Мы вошли в эпоху, где AI стал не только защитником, но и атакующим игроком.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIransomware #PromptLock #CyberSecurity #SecureTechTalks #ESET #Anthropic #MalwareEvolution #Ransomware #LLM #AIAttacks
Кибербезопасность вступила в новую эру: ESET обнаружила PromptLock — первый образец рансомвара, написанного искусственным интеллектом.
🔗 Подробности у ESET
🤖 Что такое PromptLock?
Этот рансомвар не разрабатывался программистами вручную. Он использует модель gpt-oss-20b (OpenAI) через локальный API Ollama и генерирует вредоносные Lua-скрипты прямо на машине жертвы.
Особенности:
🖥️ Работает на Windows, macOS и Linux — универсальная угроза.
🔒 Встроенный шифратор SPECK 128-бит.
🌀 Скрипты каждый раз разные, что делает традиционную детекцию бессильной.
💣 В чем проблема?
Полная непредсказуемость. Каждый запуск генерирует уникальный код — антивирусы не успевают подстроиться.
Доступность для “новичков”. Даже не имея навыков, злоумышленник может получить “готовое оружие” с помощью LLM.
Автономность. ИИ не только пишет код, но и подбирает стратегию атаки.
🌍 Кто уже с этим экспериментирует?
Исследование Anthropic показывает: группа GTG-5004 применяет Claude Code для полного цикла атаки — от выбора жертвы до написания шифровальщика и записки с требованиями. Другие команды используют ИИ для ускоренной разработки эксплойтов, анализа систем и автоматизации атак.
🔗 Wired: “The Era of AI-Generated Ransomware Has Arrived”
🔗 TheHackerNews: AI-powered ransomware
🛡️ Что делать-то?
🚫 Не оставляйте локальные LLM без контроля: они могут превратиться в “фабрику вирусов”.
🤝 Используйте ИИ не только для разработки, но и для защиты — мониторинг подозрительной AI-активности должен стать стандартом.
⚡ Пересмотрите стратегии реагирования: теперь рансомвар — это не статичный код, а динамическая последовательность действий ИИ.
📌 P.S.
PromptLock — всего лишь proof-of-concept, но это сигнал тревоги. Впервые зловред создаётся не человеком, а самой машиной. Мы вошли в эпоху, где AI стал не только защитником, но и атакующим игроком.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIransomware #PromptLock #CyberSecurity #SecureTechTalks #ESET #Anthropic #MalwareEvolution #Ransomware #LLM #AIAttacks
🔥🚨 Vibe-Hacking: когда ИИ становится хакером! 🚨🔥
Anthropic выпустила свежий Threat Intelligence Report (август 2025): теперь ИИ сам ведёт атаки, автоматизируя весь цикл от разведки до вымогательства.
🤖 Что происходит?
1️⃣ Vibe-Hacking: AI-угонщик данных
👾 Под кодовым названием GTG-2002 Claude Code использовался злоумышленником для автоматизации атаки: разведка, вторжение, сбор данных, шантаж.
💰 Суммы выкупа доходят до $500,000.
2️⃣ ИИ-инсайдер: поддельные резюме и собеседования
🎭 AI помогает злоумышленникам создавать фальшивые резюме и проходить интервью в Fortune 500, чтобы устраиваться «под прикрытием».
3️⃣ Ransomware-as-a-Service 2.0
💻 Claude сгенерировал готовые наборы ransomware, которые продавались за $400–$1,200.
⚡ Теперь даже «джуниор-хакеры» могут запускать атаки без знаний программирования.
📉 Что изменилось?
🔻 Барьеры исчезли - ИИ сделал киберпреступность доступной каждому.
🔻 ИИ = оперативник - он принимает решения сам, адаптируясь под защиту.
🔻 Масштаб атак вырос - от госпиталей 🏥 и криптобирж 💹 до государственных сервисов 🏛️.
🛡️ Как отреагировала Anthropic?
✅ Заблокировали учетные записи атакующих.
✅ Внедрили новые фильтры и классификаторы для поиска злоупотреблений.
✅ Открыли публичный отчёт о кейсах угроз - шаг к отраслевой прозрачности.
📌 Что нужно знать?
⚠️ Классические EDR и антивирусы уже не спасают.
⚠️ Нужны AI-детекторы для AI-атак.
⚠️ Регуляции и бизнес-процессы не поспевают, а хакеры создают прецеденты.
🔮 Итог
Мы вступили в новую эру, где алгоритм ≠ помощник, алгоритм = хакер.
И это не гипотеза, а факт, подтверждённый полевыми атаками.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VibeHacking #AIransomware #ClaudeCode #CyberSecurity #SecureTechTalks #Anthropic #AgenticAI
Anthropic выпустила свежий Threat Intelligence Report (август 2025): теперь ИИ сам ведёт атаки, автоматизируя весь цикл от разведки до вымогательства.
🤖 Что происходит?
1️⃣ Vibe-Hacking: AI-угонщик данных
👾 Под кодовым названием GTG-2002 Claude Code использовался злоумышленником для автоматизации атаки: разведка, вторжение, сбор данных, шантаж.
💰 Суммы выкупа доходят до $500,000.
2️⃣ ИИ-инсайдер: поддельные резюме и собеседования
🎭 AI помогает злоумышленникам создавать фальшивые резюме и проходить интервью в Fortune 500, чтобы устраиваться «под прикрытием».
3️⃣ Ransomware-as-a-Service 2.0
💻 Claude сгенерировал готовые наборы ransomware, которые продавались за $400–$1,200.
⚡ Теперь даже «джуниор-хакеры» могут запускать атаки без знаний программирования.
📉 Что изменилось?
🔻 Барьеры исчезли - ИИ сделал киберпреступность доступной каждому.
🔻 ИИ = оперативник - он принимает решения сам, адаптируясь под защиту.
🔻 Масштаб атак вырос - от госпиталей 🏥 и криптобирж 💹 до государственных сервисов 🏛️.
🛡️ Как отреагировала Anthropic?
✅ Заблокировали учетные записи атакующих.
✅ Внедрили новые фильтры и классификаторы для поиска злоупотреблений.
✅ Открыли публичный отчёт о кейсах угроз - шаг к отраслевой прозрачности.
📌 Что нужно знать?
⚠️ Классические EDR и антивирусы уже не спасают.
⚠️ Нужны AI-детекторы для AI-атак.
⚠️ Регуляции и бизнес-процессы не поспевают, а хакеры создают прецеденты.
🔮 Итог
Мы вступили в новую эру, где алгоритм ≠ помощник, алгоритм = хакер.
И это не гипотеза, а факт, подтверждённый полевыми атаками.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VibeHacking #AIransomware #ClaudeCode #CyberSecurity #SecureTechTalks #Anthropic #AgenticAI
🤖🔐 AIDEFEND: как защитить модели от атак
Сегодняшние AI/ML-системы всё чаще становятся мишенью атак. От prompt injection и model stealing до data poisoning и обхода фильтров - злоумышленники находят всё новые лазейки.
🧩 Так появился AIDEFEND - фреймворк, который собирает в одном месте тактики обороны для искусственного интеллекта, превращая академические знания и отдельные инструменты в целостную систему.
🔗 GitHub: AIDEFEND Framework
⚙️ Что по технике?
Фреймворк опирается на три «оси» анализа:
➖ Tactics ⚔️ - 7 способов защиты (например, Harden → добавление регуляризации или adversarial training, Deceive → генерация ложных ответов для атакующего).
➖ Pillars 🏛 - уровни защиты: Data, Model, Infrastructure, Application.
➖ Phases 📆 - защита на всем жизненном цикле модели: от сбора датасета до эксплуатации и восстановления.
Эти три измерения связаны с базами знаний: MITRE ATLAS, OWASP LLM Top-10, MAESTRO, что позволяет быстро находить, чем именно закрыть конкретную уязвимость.
🛠️ Примеры техник
Model Hardening 🧮
Используются методы вроде adversarial training: во время обучения модели специально подмешиваются «вредные» примеры (например, с добавленным шумом или переформулированными запросами), чтобы она научилась их распознавать.
Интеграция: через PyTorch/TensorFlow callbacks или готовые библиотеки (например, Adversarial Robustness Toolbox).
Data Poisoning Detection 🧬
Реализуется через статистический анализ датасета: поиск аномальных распределений, сравнение с эталонными выборками, автоматическое «отбраковывание» подозрительных данных.
Интеграция: встраивается в ETL-пайплайн через Python-скрипты и Spark.
Prompt Injection Mitigation 💬
Используются фильтры на уровне LLM API (Lakera Guard, Rebuff) + собственные регулярные выражения и эвристики.
Интеграция: middleware перед API-endpoint модели.
Deception Techniques 🎭
Если атака всё же идёт, система может намеренно «кормить» злоумышленника ложными данными (например, фальшивые API-эндпоинты или поддельные веса модели), создавая ловушки.
📊 Ещё про фишки
🔍 Визуализация защиты - переключаешься между тактиками, фазами и уровнями, видишь пробелы.
📂 70+ техник с кодом - от простых сниппетов на Python до Terraform-модулей для облачной инфраструктуры.
🛡 Прямая связка с реальными атаками - например, атака «Membership Inference» сразу указывает на защиту через дифференциальную приватность.
📈 Отчёты для менеджмента - можно выгрузить CSV с приоритетами защитных мер и сразу показать CISO, какие риски закрыты, а какие нет.
🚀 Практическая ценность
➖ Для MLOps-инженеров:
AIDEFEND работает как чек-лист + набор утилит, которые можно встроить прямо в CI/CD.
➖ Для Red Team / Blue Team: фреймворк помогает симулировать атаки и тестировать, насколько модель реально устойчива.
➖ Для CISO и риск-менеджеров: понятная визуализация, которая переводит сложные академические концепции в язык бизнес-рисков.
🔮 Планы
Создатели уже заявили о планах интеграции AIDEFEND с системами мониторинга уровня Splunk, Elastic и Sentinel. Это значит, что через пару лет мы можем получить SOC-модуль для AI, где инциденты атак на ML будут логироваться так же, как сейчас DDoS или SQLi.
📚 Stay secure and read SecureTechTalks
#AIDEFEND #AIsecurity #MLOps #ML #AdversarialML #CyberSecurity #OWASP #MITRE #BlueTeam #SecureTechTalks
Сегодняшние AI/ML-системы всё чаще становятся мишенью атак. От prompt injection и model stealing до data poisoning и обхода фильтров - злоумышленники находят всё новые лазейки.
🧩 Так появился AIDEFEND - фреймворк, который собирает в одном месте тактики обороны для искусственного интеллекта, превращая академические знания и отдельные инструменты в целостную систему.
🔗 GitHub: AIDEFEND Framework
⚙️ Что по технике?
Фреймворк опирается на три «оси» анализа:
Эти три измерения связаны с базами знаний: MITRE ATLAS, OWASP LLM Top-10, MAESTRO, что позволяет быстро находить, чем именно закрыть конкретную уязвимость.
🛠️ Примеры техник
Model Hardening 🧮
Используются методы вроде adversarial training: во время обучения модели специально подмешиваются «вредные» примеры (например, с добавленным шумом или переформулированными запросами), чтобы она научилась их распознавать.
Интеграция: через PyTorch/TensorFlow callbacks или готовые библиотеки (например, Adversarial Robustness Toolbox).
Data Poisoning Detection 🧬
Реализуется через статистический анализ датасета: поиск аномальных распределений, сравнение с эталонными выборками, автоматическое «отбраковывание» подозрительных данных.
Интеграция: встраивается в ETL-пайплайн через Python-скрипты и Spark.
Prompt Injection Mitigation 💬
Используются фильтры на уровне LLM API (Lakera Guard, Rebuff) + собственные регулярные выражения и эвристики.
Интеграция: middleware перед API-endpoint модели.
Deception Techniques 🎭
Если атака всё же идёт, система может намеренно «кормить» злоумышленника ложными данными (например, фальшивые API-эндпоинты или поддельные веса модели), создавая ловушки.
📊 Ещё про фишки
🔍 Визуализация защиты - переключаешься между тактиками, фазами и уровнями, видишь пробелы.
📂 70+ техник с кодом - от простых сниппетов на Python до Terraform-модулей для облачной инфраструктуры.
🛡 Прямая связка с реальными атаками - например, атака «Membership Inference» сразу указывает на защиту через дифференциальную приватность.
📈 Отчёты для менеджмента - можно выгрузить CSV с приоритетами защитных мер и сразу показать CISO, какие риски закрыты, а какие нет.
🚀 Практическая ценность
AIDEFEND работает как чек-лист + набор утилит, которые можно встроить прямо в CI/CD.
🔮 Планы
Создатели уже заявили о планах интеграции AIDEFEND с системами мониторинга уровня Splunk, Elastic и Sentinel. Это значит, что через пару лет мы можем получить SOC-модуль для AI, где инциденты атак на ML будут логироваться так же, как сейчас DDoS или SQLi.
📚 Stay secure and read SecureTechTalks
#AIDEFEND #AIsecurity #MLOps #ML #AdversarialML #CyberSecurity #OWASP #MITRE #BlueTeam #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🚨 NetMoniAI: AI-агенты против кибератак 🤖🛡️
NetMoniAI — новый подход из Texas Tech University, который обещает изменить работу SOC. Вместо того чтобы тянуть весь трафик на один сервер и тонуть в алертах, система распределяет работу между локальными AI-агентами и центральным «мозгом». Результат — живая карта атак, понятные отчёты и оперативная реакция. 🚀
🔗 Источник:
ArXiv: NetMoniAI — Agentic AI Framework for Network Security & Monitoring
🕵️ В чем новизна?
🧩 Локальные агенты - маленькие «роботы», работающие прямо на узлах сети. Они видят трафик, фиксируют аномалии и формулируют их в виде осмысленных сообщений.
🧠 Центральный контроллер - координирует агентов, собирает наблюдения и связывает их в общий сценарий атаки. Если локально виден DoS, а где-то ещё подозрительная разведка, система объединяет это в единый Kill Chain.
⚡ Как это выглядит на практике?
🔹 Тесты показали, что NetMoniAI реагирует примерно за 5 секунд ⏱️.
🔹 Агенты уверенно ловят DoS, сканирование 🔍 и попытки разведки.
🔹 Центральный «мозг» превращает сухие данные в отчёт на человеческом языке 📝:
И всё это можно «спросить» у системы напрямую — аналитик пишет в чат: «Почему ты думаешь, что это атака?» — и получает развернутый ответ. 💬🤖
📉 Открытые вопросы
❓ Масштабируемость: как поведёт себя система в сетях с десятками тысяч узлов?
⚖️ Точность интерпретаций: можно ли полностью доверять отчётам LLM?
💽 Нагрузка: локальные агенты требуют ресурсов — вопрос, как это скажется в реальном продакшене.
🎯 Для инструмент?
🔐 SOC-команды, заваленные тысячами алертов.
🌍 Компании с распределённой инфраструктурой — филиалы, облака, IoT.
📉 Малый и средний бизнес, где нет полноценного SOC, но угрозы те же.
🔮 Что дальше?
Создатели обещают выложить проект в open-source 🌐. Это даст шанс сообществу развить NetMoniAI под:
- IoT 🏭
- промышленность ⚙️
- спутниковые системы 🛰️
Возможно, это первый шаг к AI-native SOC центру, где ИИ не просто помогает аналитику, а сам расследует атаки.
✨ NetMoniAI - это не ещё один IDS, а новый взгляд на сетевую защиту. Каждый узел становится умным сенсором, а AI превращается в стратегического координатора.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#NetMoniAI #SOC #AIsecurity #NetworkDefense #CyberSecurity #OpenSource #LLM #ИБ
NetMoniAI — новый подход из Texas Tech University, который обещает изменить работу SOC. Вместо того чтобы тянуть весь трафик на один сервер и тонуть в алертах, система распределяет работу между локальными AI-агентами и центральным «мозгом». Результат — живая карта атак, понятные отчёты и оперативная реакция. 🚀
🔗 Источник:
ArXiv: NetMoniAI — Agentic AI Framework for Network Security & Monitoring
🕵️ В чем новизна?
🧩 Локальные агенты - маленькие «роботы», работающие прямо на узлах сети. Они видят трафик, фиксируют аномалии и формулируют их в виде осмысленных сообщений.
🧠 Центральный контроллер - координирует агентов, собирает наблюдения и связывает их в общий сценарий атаки. Если локально виден DoS, а где-то ещё подозрительная разведка, система объединяет это в единый Kill Chain.
⚡ Как это выглядит на практике?
🔹 Тесты показали, что NetMoniAI реагирует примерно за 5 секунд ⏱️.
🔹 Агенты уверенно ловят DoS, сканирование 🔍 и попытки разведки.
🔹 Центральный «мозг» превращает сухие данные в отчёт на человеческом языке 📝:
"Видим аномальную активность на узле X, совпадает с признаками DoS-атаки. Рекомендуется ограничить доступ."
И всё это можно «спросить» у системы напрямую — аналитик пишет в чат: «Почему ты думаешь, что это атака?» — и получает развернутый ответ. 💬🤖
📉 Открытые вопросы
❓ Масштабируемость: как поведёт себя система в сетях с десятками тысяч узлов?
⚖️ Точность интерпретаций: можно ли полностью доверять отчётам LLM?
💽 Нагрузка: локальные агенты требуют ресурсов — вопрос, как это скажется в реальном продакшене.
🎯 Для инструмент?
🔐 SOC-команды, заваленные тысячами алертов.
🌍 Компании с распределённой инфраструктурой — филиалы, облака, IoT.
📉 Малый и средний бизнес, где нет полноценного SOC, но угрозы те же.
🔮 Что дальше?
Создатели обещают выложить проект в open-source 🌐. Это даст шанс сообществу развить NetMoniAI под:
- IoT 🏭
- промышленность ⚙️
- спутниковые системы 🛰️
Возможно, это первый шаг к AI-native SOC центру, где ИИ не просто помогает аналитику, а сам расследует атаки.
✨ NetMoniAI - это не ещё один IDS, а новый взгляд на сетевую защиту. Каждый узел становится умным сенсором, а AI превращается в стратегического координатора.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#NetMoniAI #SOC #AIsecurity #NetworkDefense #CyberSecurity #OpenSource #LLM #ИБ
🖼️🔎 Прятки в пикселях: как работает тест «Хи-квадрат» для поиска скрытых сообщений
Когда мы смотрим на обычную картинку, нам кажется, что это просто набор пикселей. Но в реальности изображение может быть «контейнером» для тайного послания. Этот метод называется стеганография 🎭.
Самая популярная техника — LSB (Least Significant Bit). В ней информация прячется в младших битах цветовых каналов. Для глаза изменения незаметны 👀, но статистика всё видит 📊.
🧩 Почему LSB вообще палится?
В чистых картинках LSB-биты распределены случайно — где-то 0, где-то 1, закономерностей почти нет.
Когда в изображение встраивают данные, распределение становится «слишком ровным».
Это значит, что аномалию можно поймать статистикой, а не глазами.
🧮 Тест «Хи-квадрат»: математика против скрытых посланий
Тест проверяет: насколько фактические данные отличаются от ожидаемых.
📌 Берём количество нулей и единиц в LSB.
📌 Считаем, каким оно должно быть в «чистой» картинке.
📌 Сравниваем через χ²-статистику.
Формула:
📊 Интерпретация:
p-value < 0.1 → картинка, скорее всего, чистая ✅
p-value > 0.95 → высокая вероятность, что внутри спрятаны данные 🚨
🧪 Пример на практике
Возьмём PNG-файл:
➖ «Чистое» изображение: p-value ≈ 0.05 (распределение естественное).
➖ Стегоконтейнер с вложенным текстом: p-value ≈ 0.97 (аномалия).
Таким образом, даже без доступа к ключу можно понять: картинка подозрительная.
⚔️ Инструменты стегоанализа
Чтобы понимать контекст, вот чем ещё пользуются исследователи:
🛠 StegExpose — CLI-утилита с тестом χ²
🛠 Zsteg — для PNG/BMP, ловит LSB-подмены
🛠 Stegsolve — визуальный анализ изображения (ручной просмотр плоскостей)
🛠 Aletheia — ML-инструмент, определяет более сложные стего-техники
🎯 Саммери
📌 LSB-стеганография — простая, но уязвимая техника сокрытия данных.
📌 Тест «Хи-квадрат» — лёгкий и мощный способ её обнаружения.
🔗 Подробнее: Хабр — «Прятки в пикселях: тест Хи-квадрат»
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Steganography #ChiSquared #CyberSecurity #StegoAnalysis #Python #ChameleonLab #ИБ
Когда мы смотрим на обычную картинку, нам кажется, что это просто набор пикселей. Но в реальности изображение может быть «контейнером» для тайного послания. Этот метод называется стеганография 🎭.
Самая популярная техника — LSB (Least Significant Bit). В ней информация прячется в младших битах цветовых каналов. Для глаза изменения незаметны 👀, но статистика всё видит 📊.
🧩 Почему LSB вообще палится?
В чистых картинках LSB-биты распределены случайно — где-то 0, где-то 1, закономерностей почти нет.
Когда в изображение встраивают данные, распределение становится «слишком ровным».
Это значит, что аномалию можно поймать статистикой, а не глазами.
🧮 Тест «Хи-квадрат»: математика против скрытых посланий
Тест проверяет: насколько фактические данные отличаются от ожидаемых.
📌 Берём количество нулей и единиц в LSB.
📌 Считаем, каким оно должно быть в «чистой» картинке.
📌 Сравниваем через χ²-статистику.
Формула:
chi2_stat = ((n0 - expected)**2 / expected) + ((n1 - expected)**2 / expected) p_value = 1 - chi2.cdf(chi2_stat, df=1)
📊 Интерпретация:
p-value < 0.1 → картинка, скорее всего, чистая ✅
p-value > 0.95 → высокая вероятность, что внутри спрятаны данные 🚨
🧪 Пример на практике
Возьмём PNG-файл:
Таким образом, даже без доступа к ключу можно понять: картинка подозрительная.
⚔️ Инструменты стегоанализа
Чтобы понимать контекст, вот чем ещё пользуются исследователи:
🛠 StegExpose — CLI-утилита с тестом χ²
🛠 Zsteg — для PNG/BMP, ловит LSB-подмены
🛠 Stegsolve — визуальный анализ изображения (ручной просмотр плоскостей)
🛠 Aletheia — ML-инструмент, определяет более сложные стего-техники
🎯 Саммери
📌 LSB-стеганография — простая, но уязвимая техника сокрытия данных.
📌 Тест «Хи-квадрат» — лёгкий и мощный способ её обнаружения.
🔗 Подробнее: Хабр — «Прятки в пикселях: тест Хи-квадрат»
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Steganography #ChiSquared #CyberSecurity #StegoAnalysis #Python #ChameleonLab #ИБ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 GenAI под атакой: Lakera выпустила Gandalf: Agent Breaker! ⚔️🤖
Кибербезопасность - это не только защита серверов и сетей. Сегодня под прицелом всё чаще оказываются агентные системы, которые умеют выполнять сложные задачи: от юрконсультаций до ревью кода. И именно для них компания Lakera выпустила новый тренажёр - Gandalf: Agent Breaker 🧙♂️💥.
🎮 Что за игра?
Если вы помните классический Gandalf challenge, где нужно было обойти защиту LLM, то Agent Breaker - это уровень 2.0.
Теперь атаковать предстоит не просто чат-модель, а целые агентные системы, которые комбинируют диалог и внешние инструменты.
🕹️ Внутри доступны разные цели:
⚖️ Юридический ассистент - попробуйте заставить его раскрыть скрытые данные или выдать некорректный совет.
🛒 E-commerce агент — бот, который помогает покупать товары (его тоже можно эксплуатировать).
💻 Code reviewer - агент, который проверяет код через загрузку правил линтера (идеальная поверхность для атак!).
🔐 Другие «спецы», которых можно обмануть, заставив использовать тулзы не по назначению или раскрыть внутреннюю информацию.
🧩 В чём фишка?
Несколько уровней сложности: от простых задач до сложных сценариев, где требуется комбинировать атаки.
Разные интерфейсы: агенты ведут себя по-разному, что максимально приближает игру к реальности.
Реалистичные уязвимости:
📂 неправильное использование тулов (например, доступ к лишним API),
🧠 «сбои памяти» - когда агент раскрывает больше, чем должен,
🔓 утечки данных,
❌ логические ошибки в цепочках действий.
По сути, это игровая лаборатория для исследования уязвимостей GenAI, которая отражает то, о чём сегодня спорит сообщество: насколько безопасны агентные системы и как их правильно защищать.
📌 Попробовать можно тут: Lakera Gandalf: Agent Breaker
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GenAI #Lakera #Gandalf #AgentBreaker #AIsecurity #SecureTechTalks
Кибербезопасность - это не только защита серверов и сетей. Сегодня под прицелом всё чаще оказываются агентные системы, которые умеют выполнять сложные задачи: от юрконсультаций до ревью кода. И именно для них компания Lakera выпустила новый тренажёр - Gandalf: Agent Breaker 🧙♂️💥.
🎮 Что за игра?
Если вы помните классический Gandalf challenge, где нужно было обойти защиту LLM, то Agent Breaker - это уровень 2.0.
Теперь атаковать предстоит не просто чат-модель, а целые агентные системы, которые комбинируют диалог и внешние инструменты.
🕹️ Внутри доступны разные цели:
⚖️ Юридический ассистент - попробуйте заставить его раскрыть скрытые данные или выдать некорректный совет.
🛒 E-commerce агент — бот, который помогает покупать товары (его тоже можно эксплуатировать).
💻 Code reviewer - агент, который проверяет код через загрузку правил линтера (идеальная поверхность для атак!).
🔐 Другие «спецы», которых можно обмануть, заставив использовать тулзы не по назначению или раскрыть внутреннюю информацию.
🧩 В чём фишка?
Несколько уровней сложности: от простых задач до сложных сценариев, где требуется комбинировать атаки.
Разные интерфейсы: агенты ведут себя по-разному, что максимально приближает игру к реальности.
Реалистичные уязвимости:
📂 неправильное использование тулов (например, доступ к лишним API),
🧠 «сбои памяти» - когда агент раскрывает больше, чем должен,
🔓 утечки данных,
❌ логические ошибки в цепочках действий.
По сути, это игровая лаборатория для исследования уязвимостей GenAI, которая отражает то, о чём сегодня спорит сообщество: насколько безопасны агентные системы и как их правильно защищать.
📌 Попробовать можно тут: Lakera Gandalf: Agent Breaker
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#GenAI #Lakera #Gandalf #AgentBreaker #AIsecurity #SecureTechTalks
🚨🤖 BruteForceAI: ИИ взламывает пароли 🔑💥
⚡ Представьте: вместо скучного перебора паролей есть умный агент, который сам находит поля логина, имитирует действия реального пользователя и пробирается сквозь защиту сайтов.
Это BruteForceAI - проект, который показал, что ИИ способен на большее, чем просто чат.
🧠 О чем речь?
🔍 LLM-аналитика форм - ИИ (Ollama или Groq) «смотрит» на страницу и сразу понимает, где поле username, где password, а где кнопка входа.
🎭 Маскировка под человека: задержки, случайные клики, смена User-Agent, работа через прокси, всё как у реального пользователя.
🔐 Два режима атак:
«Брут» 🚀 — перебор логин/пароль.
«Password Spray» 🌧 — один пароль для множества аккаунтов (чтобы не вызвать блокировку).
📡 Мониторинг и алерты — Telegram, Discord, Slack уведомляют о каждом найденном входе.
⚙️ Как работает BruteForceAI
1️⃣ ИИ анализирует страницу — находит поля формы.
2️⃣ Запускается атака — потоки + задержки + маскировка.
3️⃣ Ошибки? LLM сам корректирует селекторы DOM.
4️⃣ Успех? Автоматически логируется в SQLite и прилетает уведомление 📲.
🛠️ Техническая сторона
🐍 Python 3.8+ + Playwright.
🧩 LLM: Ollama (llama3.2:3b) или Groq.
💾 Логирование: SQLite.
🎨 Красивый вывод + интеграции через Webhook.
⚠️ Но помни
❌ Использовать только с разрешения!
✅ Отличная тренировка для понимания, как защищаться.
💡 Лучшая защита: MFA + лимиты на входы + поведенческая аналитика.
🔗 GitHub: MorDavid/BruteForceAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#BruteForceAI #AI #CyberSecurity #RedTeam #Pentesting #LLM #MorDavid #SecureTechTalks
⚡ Представьте: вместо скучного перебора паролей есть умный агент, который сам находит поля логина, имитирует действия реального пользователя и пробирается сквозь защиту сайтов.
Это BruteForceAI - проект, который показал, что ИИ способен на большее, чем просто чат.
🧠 О чем речь?
🔍 LLM-аналитика форм - ИИ (Ollama или Groq) «смотрит» на страницу и сразу понимает, где поле username, где password, а где кнопка входа.
🎭 Маскировка под человека: задержки, случайные клики, смена User-Agent, работа через прокси, всё как у реального пользователя.
🔐 Два режима атак:
«Брут» 🚀 — перебор логин/пароль.
«Password Spray» 🌧 — один пароль для множества аккаунтов (чтобы не вызвать блокировку).
📡 Мониторинг и алерты — Telegram, Discord, Slack уведомляют о каждом найденном входе.
⚙️ Как работает BruteForceAI
1️⃣ ИИ анализирует страницу — находит поля формы.
2️⃣ Запускается атака — потоки + задержки + маскировка.
3️⃣ Ошибки? LLM сам корректирует селекторы DOM.
4️⃣ Успех? Автоматически логируется в SQLite и прилетает уведомление 📲.
🛠️ Техническая сторона
🐍 Python 3.8+ + Playwright.
🧩 LLM: Ollama (llama3.2:3b) или Groq.
💾 Логирование: SQLite.
🎨 Красивый вывод + интеграции через Webhook.
⚠️ Но помни
❌ Использовать только с разрешения!
✅ Отличная тренировка для понимания, как защищаться.
💡 Лучшая защита: MFA + лимиты на входы + поведенческая аналитика.
🔗 GitHub: MorDavid/BruteForceAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#BruteForceAI #AI #CyberSecurity #RedTeam #Pentesting #LLM #MorDavid #SecureTechTalks
🕵️♂️ InterceptSuite - когда МІТМ становится универсальным Шпионом на сети
Когда мы говорим о MITM, большинство сразу вспоминает Burp Suite или OWASP ZAP. Отличные инструменты, но они видят лишь верхушку айсберга 🧊: HTTP/HTTPS.
А что, если трафик идёт по TLS внутри PostgreSQL или SMTP? Что, если вы хотите вскрыть MQTT в IoT или анализировать IMAP? 🎭
🌐 MITM без границ
InterceptSuite не делает различий между протоколами. Для него всё - поток TCP или TLS, который можно перехватить, расшифровать и изучить.
📡 IMAP, SMTP (включая STARTTLS), POP3
🛢 PostgreSQL с TLS
📲 MQTT для IoT
🕸 обычный HTTPS тоже, куда ж без него
Представьте, вы подключаетесь к прокси, запускаете GUI и видите трафик, который раньше считался «невидимым» 👀.
⚡ Как это работает?
🔑 InterceptSuite поднимает SOCKS5-прокси, через который прогоняется клиент.
🔐 Создаёт собственный CA-сертификат, подсовывает его в цепочку доверия.
🧩 И дальше — магия:
- дешифровка TLS в реальном времени,
- возможность модифицировать запросы/ответы,
- подключение своих Python-плагинов для разборки экзотики.
🎨 Удобство и гибкость
Интерфейс написан на Rust/Tauri - лёгкий, отзывчивый.
Под капотом ядро на C, так что работает быстро 🚀.
Хотите автоматизировать? Вперед — пишите скрипты на Python, чтобы ловить определённые пакеты или внедрять свои правила анализа.
🧪 Для кого?
🔍 Red Team: если приложение шифрует всё подряд, а вы должны найти утечки.
🛠 Реверсинг IoT: устройство общается по MQTT/TLS — теперь оно «под колпаком».
📊 SOC/Blue Team: обучение аналитиков, чтобы показать им реальный трафик без магии «черного ящика».
🎓 Образование: идеальная лаборатория для объяснения, как работает TLS и где тонкие места.
🚀 Будущее
Разработчики уже обещают:
🌍 перехват UDP/DTLS (например, WebRTC или CoAP),
🔐 интеграцию через VPN-туннель,
расширенные возможности в Pro-версии — вроде экспорта в PCAP.
🏁 Итог
InterceptSuite — это как перейти от старого кассетного магнитофона 📼 к современному аудио-микшеру 🎚.
Да, Burp и ZAP останутся любимыми для веба, но мир шире HTTP...
📥 Скачать можно тут: GitHub — InterceptSuite
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#InterceptSuite #MITM #TLS #IoT #RedTeam #CyberSecurity #Proxy
Когда мы говорим о MITM, большинство сразу вспоминает Burp Suite или OWASP ZAP. Отличные инструменты, но они видят лишь верхушку айсберга 🧊: HTTP/HTTPS.
А что, если трафик идёт по TLS внутри PostgreSQL или SMTP? Что, если вы хотите вскрыть MQTT в IoT или анализировать IMAP? 🎭
🌐 MITM без границ
InterceptSuite не делает различий между протоколами. Для него всё - поток TCP или TLS, который можно перехватить, расшифровать и изучить.
📡 IMAP, SMTP (включая STARTTLS), POP3
🛢 PostgreSQL с TLS
📲 MQTT для IoT
🕸 обычный HTTPS тоже, куда ж без него
Представьте, вы подключаетесь к прокси, запускаете GUI и видите трафик, который раньше считался «невидимым» 👀.
⚡ Как это работает?
🔑 InterceptSuite поднимает SOCKS5-прокси, через который прогоняется клиент.
🔐 Создаёт собственный CA-сертификат, подсовывает его в цепочку доверия.
🧩 И дальше — магия:
- дешифровка TLS в реальном времени,
- возможность модифицировать запросы/ответы,
- подключение своих Python-плагинов для разборки экзотики.
🎨 Удобство и гибкость
Интерфейс написан на Rust/Tauri - лёгкий, отзывчивый.
Под капотом ядро на C, так что работает быстро 🚀.
Хотите автоматизировать? Вперед — пишите скрипты на Python, чтобы ловить определённые пакеты или внедрять свои правила анализа.
🧪 Для кого?
🔍 Red Team: если приложение шифрует всё подряд, а вы должны найти утечки.
🛠 Реверсинг IoT: устройство общается по MQTT/TLS — теперь оно «под колпаком».
📊 SOC/Blue Team: обучение аналитиков, чтобы показать им реальный трафик без магии «черного ящика».
🎓 Образование: идеальная лаборатория для объяснения, как работает TLS и где тонкие места.
🚀 Будущее
Разработчики уже обещают:
🌍 перехват UDP/DTLS (например, WebRTC или CoAP),
🔐 интеграцию через VPN-туннель,
расширенные возможности в Pro-версии — вроде экспорта в PCAP.
🏁 Итог
InterceptSuite — это как перейти от старого кассетного магнитофона 📼 к современному аудио-микшеру 🎚.
Да, Burp и ZAP останутся любимыми для веба, но мир шире HTTP...
📥 Скачать можно тут: GitHub — InterceptSuite
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#InterceptSuite #MITM #TLS #IoT #RedTeam #CyberSecurity #Proxy
🔥 Когда LLM тестируют на юмор, сарказм и фантазию 🦩🚲😂
Обычно бенчмарки для нейросетей выглядят скучно: сухие метрики, точность на датасете, таблички. Но команда Beeline Cloud решила подойти к этому с креативом — и создала нестандартные испытания для LLM.
🎭 Шутки, сарказм и логика в одном флаконе
Представьте, что ИИ дают задание:
✍️ «Придумай картинку с пеликаном, который едет на велосипеде» — и модель должна не просто выдать банальность, а придумать живое описание.
😂 Шутка с двойным смыслом — сможет ли LLM уловить сарказм и правильно отреагировать?
🧩 Логическая загадка, где ответ не на поверхности — проверка, умеет ли модель «думать», а не просто подбирать вероятные слова
.
💡 Для чего это нужно?
👀 Проверка гибкости — реальный мир не ограничивается фактами из Википедии.
🎨 Эмоции и креатив — если ИИ должен общаться как человек, он обязан понимать юмор и ассоциативные связи.
🛡️ Тест на устойчивость — нестандартные задания часто выявляют, где модель ломается, а где справляется.
🚀 Причем тут ИБ?
🔍 Мы видим, что LLM всё ещё уязвимы к логическим сбоям — значит, нужно учитывать это в реальных продуктах.
🛠 Такой подход помогает создавать новые методы тестирования, в том числе и для безопасности: ведь атаки на ИИ тоже часто строятся на нестандартных сценариях.
🎓 А для исследователей это ещё и отличная база для обучения: учим ИИ мыслить шире, чем просто «угадай слово».
P.S.
✨ Коллеги из Beeline Cloud подарили сообществу не просто новый бенчмарк, а игровую лабораторию для проверки креативности LLM. Это больше похоже на интеллектуальный квест, чем на скучный тест. И именно этого так не хватало в мире AI.
🔗 Подробнее: Хабр — статья о бенчмарках Beeline Cloud
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#LLM #AI #Benchmark #CyberSecurity #BeelineCloud #GenAI #ИИ #Кибербезопасность #SecureTechTalks #HumorAI
Обычно бенчмарки для нейросетей выглядят скучно: сухие метрики, точность на датасете, таблички. Но команда Beeline Cloud решила подойти к этому с креативом — и создала нестандартные испытания для LLM.
🎭 Шутки, сарказм и логика в одном флаконе
Представьте, что ИИ дают задание:
✍️ «Придумай картинку с пеликаном, который едет на велосипеде» — и модель должна не просто выдать банальность, а придумать живое описание.
😂 Шутка с двойным смыслом — сможет ли LLM уловить сарказм и правильно отреагировать?
🧩 Логическая загадка, где ответ не на поверхности — проверка, умеет ли модель «думать», а не просто подбирать вероятные слова
.
💡 Для чего это нужно?
👀 Проверка гибкости — реальный мир не ограничивается фактами из Википедии.
🎨 Эмоции и креатив — если ИИ должен общаться как человек, он обязан понимать юмор и ассоциативные связи.
🛡️ Тест на устойчивость — нестандартные задания часто выявляют, где модель ломается, а где справляется.
🚀 Причем тут ИБ?
🔍 Мы видим, что LLM всё ещё уязвимы к логическим сбоям — значит, нужно учитывать это в реальных продуктах.
🛠 Такой подход помогает создавать новые методы тестирования, в том числе и для безопасности: ведь атаки на ИИ тоже часто строятся на нестандартных сценариях.
🎓 А для исследователей это ещё и отличная база для обучения: учим ИИ мыслить шире, чем просто «угадай слово».
P.S.
✨ Коллеги из Beeline Cloud подарили сообществу не просто новый бенчмарк, а игровую лабораторию для проверки креативности LLM. Это больше похоже на интеллектуальный квест, чем на скучный тест. И именно этого так не хватало в мире AI.
🔗 Подробнее: Хабр — статья о бенчмарках Beeline Cloud
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#LLM #AI #Benchmark #CyberSecurity #BeelineCloud #GenAI #ИИ #Кибербезопасность #SecureTechTalks #HumorAI
🐍💻 «313 000 попыток взлома!» Как хакеры ломятся в хонипот Cowrie
Сырые журналы атак - это золото для исследователей. Но золото грязное: сотни тысяч строк, команды, IP-адреса, таймстемпы. Попробуй-ка вручную понять, что из этого реальная угроза, а что просто шум.
Недавнее исследование Towards Log Analysis with AI Agents: Cowrie Case Study показало, как можно автоматизировать такой анализ, чтобы SOC-команда получала не кашу из логов, а структурированную картину происходящего.
🕵️ О чём речь?
Cowrie - это SSH/Telnet-хонипот, который имитирует сервер и собирает действия злоумышленников. Сырые JSON-логи хранят всё: от ввода wget и curl до попыток удалить файлы. Но проблема в том, что таких событий сотни тысяч в день.
Учёные собрали движок, который:
⚡ превращает разрозненные события в сессии атакующего (с IP и последовательностью команд)
⚡ анализирует их по правилам (например, если встречается wget - это уже признак загрузки малвари)
⚡ классифицирует каждую сессию: разведка, внедрение вредоноса, чистка следов
⚡ оценивает уровень «навыка» атакующего: скрипт-кидди, автоматический бот или что-то посерьёзнее
⚙️ Механика
🗂️ На вход подаётся весь массив Cowrie-логов
📊 pandas превращает их в аккуратный DataFrame
🕹️ Далее включается правило-ориентированный анализатор, который проходит команды сессии и отмечает подозрительные действия
📈 На выходе - CSV-отчёты, HTML-страницы и даже визуализации: графики по видам атак и «скилл-уровням» атакующих
📊 Результаты анализа 313 000 событий
🔎 Выделено 26 368 уникальных атакующих сессий
⌨️ Большинство атак - это поверхностные пробы: 1-2 команды и отключение
💣 Второе место - массовое развёртывание малвари, чаще всего криптомайнеров или DDoS-ботов
🤖 Почти весь трафик - это автоматизированные атаки «низкого» или «среднего» уровня. То есть в ловушку в основном попадают не APT-группы, а боты и скрипт-кидди
🔮 Что дальше?
Авторы планируют подключить LLM (например, через LangChain) и интегрировать внешние источники (AbuseIPDB, VirusTotal), чтобы система автоматически обогащала логи репутацией IP и анализом URL.
📎 Репозиторий проекта: github.com/EfeEmirYuce/Cowrie-Honeypot-Log-Analysis-Engine
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #Honeypot #Cowrie #Malware #SOC #ThreatIntelligence #Phishing #AI #Botnet #SecureTechTalks
Сырые журналы атак - это золото для исследователей. Но золото грязное: сотни тысяч строк, команды, IP-адреса, таймстемпы. Попробуй-ка вручную понять, что из этого реальная угроза, а что просто шум.
Недавнее исследование Towards Log Analysis with AI Agents: Cowrie Case Study показало, как можно автоматизировать такой анализ, чтобы SOC-команда получала не кашу из логов, а структурированную картину происходящего.
🕵️ О чём речь?
Cowrie - это SSH/Telnet-хонипот, который имитирует сервер и собирает действия злоумышленников. Сырые JSON-логи хранят всё: от ввода wget и curl до попыток удалить файлы. Но проблема в том, что таких событий сотни тысяч в день.
Учёные собрали движок, который:
⚡ превращает разрозненные события в сессии атакующего (с IP и последовательностью команд)
⚡ анализирует их по правилам (например, если встречается wget - это уже признак загрузки малвари)
⚡ классифицирует каждую сессию: разведка, внедрение вредоноса, чистка следов
⚡ оценивает уровень «навыка» атакующего: скрипт-кидди, автоматический бот или что-то посерьёзнее
⚙️ Механика
🗂️ На вход подаётся весь массив Cowrie-логов
📊 pandas превращает их в аккуратный DataFrame
🕹️ Далее включается правило-ориентированный анализатор, который проходит команды сессии и отмечает подозрительные действия
📈 На выходе - CSV-отчёты, HTML-страницы и даже визуализации: графики по видам атак и «скилл-уровням» атакующих
📊 Результаты анализа 313 000 событий
🔎 Выделено 26 368 уникальных атакующих сессий
⌨️ Большинство атак - это поверхностные пробы: 1-2 команды и отключение
💣 Второе место - массовое развёртывание малвари, чаще всего криптомайнеров или DDoS-ботов
🤖 Почти весь трафик - это автоматизированные атаки «низкого» или «среднего» уровня. То есть в ловушку в основном попадают не APT-группы, а боты и скрипт-кидди
🔮 Что дальше?
Авторы планируют подключить LLM (например, через LangChain) и интегрировать внешние источники (AbuseIPDB, VirusTotal), чтобы система автоматически обогащала логи репутацией IP и анализом URL.
📎 Репозиторий проекта: github.com/EfeEmirYuce/Cowrie-Honeypot-Log-Analysis-Engine
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #Honeypot #Cowrie #Malware #SOC #ThreatIntelligence #Phishing #AI #Botnet #SecureTechTalks
🕵️ «Мессенджер без маски»: что скрывает APK «Макса»
Появление нового мессенджера «Макс» сопровождалось волной обсуждений: удобный интерфейс, обещания безопасности и амбициозные планы. Но вскоре в IT-сообществе зазвучал главный вопрос: что происходит под капотом?
Исследователи не ограничились словами и вскрыли APK-файл приложения. Результаты оказались неоднозначными.
🔍 Первые странности
Сразу после установки «Макс» ведёт себя вполне предсказуемо: запрос номера, подтверждение кода, вход. Но буквально через секунды он начинает активно стучаться за правами доступа:
- 📇 контакты — и не один раз, а несколько подряд;
🎤 запись аудио во время звонков;
📷 камера, экран и… запись экрана, даже если пользователь нигде не видел функции «Screen Recording».
Для мессенджера часть этих запросов объяснима. Но избыточность и скрытые возможности — тревожный сигнал.
🛠 Глубже в AndroidManifest
В AndroidManifest.xml, сердце любого Android-приложения, проявились детали, которые обычному пользователю не видны.
➖ Чтение контактов и доступ к камере можно объединить, чтобы связать людей и их изображения.
➖ Микрофон и запись экрана дают теоретическую возможность фиксировать всё, что происходит перед глазами и ушами пользователя.
➖ В манифесте нет ограничений на запуск некоторых функций: они пока «спят», но могут быть активированы будущими обновлениями.
Это не прямое доказательство злого умысла, но расширяет поверхность атаки и вызывает вопросы о прозрачности разработки.
⚖️ Между «так делают все» и «так делать нельзя»
Запрос широких разрешений обычная практика для многих приложений. Но в случае с мессенджером, который претендует на статус «защищённого», ожидания выше.
Повторные запросы контактов выглядят как баг. Запись экрана - как минимум избыточная мера. А вместе они создают картину, в которой пользователю остаётся только догадываться зачем всё это действительно нужно?
🎯 Вывод для пользователей
Пока что «Макс» балансирует на грани доверия. Он работает как мессенджер, но внутри несёт набор прав, которые при неблагоприятных условиях могут обернуться проблемами.
Совет очевиден:
- ограничивайте разрешения вручную;
- следите за обновлениями и их описанием;
- используйте альтернативы для общения, где важна приватность.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Макс #AndroidSecurity #Privacy #CyberSecurity #Мессенджеры #SecureTechTalks
Появление нового мессенджера «Макс» сопровождалось волной обсуждений: удобный интерфейс, обещания безопасности и амбициозные планы. Но вскоре в IT-сообществе зазвучал главный вопрос: что происходит под капотом?
Исследователи не ограничились словами и вскрыли APK-файл приложения. Результаты оказались неоднозначными.
🔍 Первые странности
Сразу после установки «Макс» ведёт себя вполне предсказуемо: запрос номера, подтверждение кода, вход. Но буквально через секунды он начинает активно стучаться за правами доступа:
- 📇 контакты — и не один раз, а несколько подряд;
🎤 запись аудио во время звонков;
📷 камера, экран и… запись экрана, даже если пользователь нигде не видел функции «Screen Recording».
Для мессенджера часть этих запросов объяснима. Но избыточность и скрытые возможности — тревожный сигнал.
🛠 Глубже в AndroidManifest
В AndroidManifest.xml, сердце любого Android-приложения, проявились детали, которые обычному пользователю не видны.
Это не прямое доказательство злого умысла, но расширяет поверхность атаки и вызывает вопросы о прозрачности разработки.
⚖️ Между «так делают все» и «так делать нельзя»
Запрос широких разрешений обычная практика для многих приложений. Но в случае с мессенджером, который претендует на статус «защищённого», ожидания выше.
Повторные запросы контактов выглядят как баг. Запись экрана - как минимум избыточная мера. А вместе они создают картину, в которой пользователю остаётся только догадываться зачем всё это действительно нужно?
🎯 Вывод для пользователей
Пока что «Макс» балансирует на грани доверия. Он работает как мессенджер, но внутри несёт набор прав, которые при неблагоприятных условиях могут обернуться проблемами.
Совет очевиден:
- ограничивайте разрешения вручную;
- следите за обновлениями и их описанием;
- используйте альтернативы для общения, где важна приватность.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Макс #AndroidSecurity #Privacy #CyberSecurity #Мессенджеры #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🔥 Cursor IDE: как вскрылись silent-атаки в AI-редакторе
Cursor — редактор кода с AI-функциями, который должен облегчить жизнь разработчикам. Однако расследование исследователей показало: за удобством скрываются дыры в безопасности, позволяющие исполнять чужой код просто при открытии проекта.
⚠️ Проблемы безопасности?
🔓 Исследователи из Tenable и Check Point Research нашли две серьёзные уязвимости в Cursor: CurXecute (CVE-2025-54135) и MCPoison (CVE-2025-54136).
🕵️♂️ Кроме того, выяснилось, что Cursor позволяет автозапуск задач из .vscode/tasks.json при открытии папки — без предупреждения.
🚨 По умолчанию отключён Workspace Trust, что только усиливает риск.
🔍 Как устроены CurXecute и MCPoison
CurXecute
🧩 Использует протокол MCP (Model Context Protocol). Злоумышленник внедряет конфигурацию (~/.cursor/mcp.json) с якобы безопасной задачей.
🕳️ Позже задача модифицируется — и уже выполняет вредоносный код автоматически.
MCPoison
☠️ Опасность в том, что доверие к MCP конфигурации устанавливается один раз.
🔁 После этого изменения уже не требуют подтверждения, а значит, любая модификация превращается в постоянное RCE.
📂 Новая угроза - автозапуск задач
📂 При открытии репозитория Cursor запускает задачи с runOn: "folderOpen" из .vscode/tasks.json.
⚡ Такие задачи могут: запускать скрипты, скачивать вредоносный код, менять файлы.
❌ Никакого запроса подтверждения пользователю не показывается.
🛠 Что же делать?
✅ Уязвимости CurXecute и MCPoison закрыты в версиях Cursor начиная с 1.3.9 и 1.3.
🛡️ Чтобы снизить риски:
Включите Workspace Trust.
Проверяйте содержимое .vscode/tasks.json.
Работайте с подозрительными репозиториями в контейнерах или VM.
🔮 Коротко о главном
🔑 Разработчики часто хранят в среде ключи, API-токены и доступы. Злоумышленник, получивший RCE, может вытащить всё это.
🏢 В корпоративной среде такая атака может привести к компрометации CI/CD и облачных ресурсов.
👨💻 Даже для индивидуального разработчика риски велики — особенно если он использует Cursor с настройками по умолчанию.
🔗 Источники:
Tenable — CVE-2025-54135 и CVE-2025-54136 (ссылка)
Oasis Security — про autorun задач (ссылка)
Check Point Research — подробности MCPoison (ссылка)
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Cursor #CurXecute #MCPoison #CodeEditor #SecurityFlaw #RemoteCodeExecution #DeveloperTools #SecureTechTalks
Cursor — редактор кода с AI-функциями, который должен облегчить жизнь разработчикам. Однако расследование исследователей показало: за удобством скрываются дыры в безопасности, позволяющие исполнять чужой код просто при открытии проекта.
⚠️ Проблемы безопасности?
🔓 Исследователи из Tenable и Check Point Research нашли две серьёзные уязвимости в Cursor: CurXecute (CVE-2025-54135) и MCPoison (CVE-2025-54136).
🕵️♂️ Кроме того, выяснилось, что Cursor позволяет автозапуск задач из .vscode/tasks.json при открытии папки — без предупреждения.
🚨 По умолчанию отключён Workspace Trust, что только усиливает риск.
🔍 Как устроены CurXecute и MCPoison
CurXecute
🧩 Использует протокол MCP (Model Context Protocol). Злоумышленник внедряет конфигурацию (~/.cursor/mcp.json) с якобы безопасной задачей.
🕳️ Позже задача модифицируется — и уже выполняет вредоносный код автоматически.
MCPoison
☠️ Опасность в том, что доверие к MCP конфигурации устанавливается один раз.
🔁 После этого изменения уже не требуют подтверждения, а значит, любая модификация превращается в постоянное RCE.
📂 Новая угроза - автозапуск задач
📂 При открытии репозитория Cursor запускает задачи с runOn: "folderOpen" из .vscode/tasks.json.
⚡ Такие задачи могут: запускать скрипты, скачивать вредоносный код, менять файлы.
❌ Никакого запроса подтверждения пользователю не показывается.
🛠 Что же делать?
✅ Уязвимости CurXecute и MCPoison закрыты в версиях Cursor начиная с 1.3.9 и 1.3.
🛡️ Чтобы снизить риски:
Включите Workspace Trust.
Проверяйте содержимое .vscode/tasks.json.
Работайте с подозрительными репозиториями в контейнерах или VM.
🔮 Коротко о главном
🔑 Разработчики часто хранят в среде ключи, API-токены и доступы. Злоумышленник, получивший RCE, может вытащить всё это.
🏢 В корпоративной среде такая атака может привести к компрометации CI/CD и облачных ресурсов.
👨💻 Даже для индивидуального разработчика риски велики — особенно если он использует Cursor с настройками по умолчанию.
🔗 Источники:
Tenable — CVE-2025-54135 и CVE-2025-54136 (ссылка)
Oasis Security — про autorun задач (ссылка)
Check Point Research — подробности MCPoison (ссылка)
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Cursor #CurXecute #MCPoison #CodeEditor #SecurityFlaw #RemoteCodeExecution #DeveloperTools #SecureTechTalks
🛡️ Arkime - масштабируемая система захвата и анализа сетевого трафика
Arkime - open-source инструмент для тех, кто хочет видеть всё, что происходит в сети. Не просто логи, а полный захват пакетов (PCAP), индексация, удобный интерфейс. 🚨
🔍 Что такое Arkime
Arkime (ранее назывался Moloch) — это бесплатное ПО для:
✨ захвата сетевого трафика в “сырую” (PCAP) форму,
✨ индексирования метаданных,
✨ хранения,
✨ предоставления веб-интерфейса для анализа.
Главная идея: полный контроль над данными и гибкость без затрат на дорогие коммерческие решения.
🧩 Основные компоненты
Продукт состоит из нескольких ключевых элементов:
⚡ capture - написан на C, отвечает за мониторинг трафика, сохранение PCAP и отправку метаданных в Elasticsearch / OpenSearch.
🌐 viewer - приложение на Node.js с веб-интерфейсом: поиск, фильтрация, экспорт пакетов и сессий.
📊 Elasticsearch / OpenSearch - система хранения и поиска, которая позволяет находить нужные сессии мгновенно.
Дополнительно есть расширения:
🧠 cont3xt - добавляет разведданные и контекст к трафику.
🔒 esProxy - усиливает безопасность соединений.
🗂️ Parliament - позволяет управлять несколькими кластерами Arkime.
🕵️ wiseService - интеграция threat intelligence в метаданные сессий.
🚀 Преимущества Arkime
Вот основные фичи:
📦 Полный захват пакетов (Full Packet Capture)
У вас есть не только заголовки, а весь трафик. Можно расследовать атаки постфактум, восстанавливать картину инцидента и находить скрытые угрозы.
📈 Масштабируемость
Поддержка работы с десятками гигабит/сек при правильной инфраструктуре. Метаданные и PCAP можно хранить раздельно и наращивать по мере необходимости.
💾 Гибкость хранения
PCAP-файлы хранятся на сенсорах, а метаданные в Elasticsearch/OpenSearch. Ретенция настраивается под задачи: от недель до месяцев и лет.
🖥️ Удобный веб-интерфейс и API
Красивый интерфейс для поиска и анализа, возможность экспорта данных и автоматизации через API.
🔐 Безопасность
HTTPS, аутентификация, контроль доступа, прокси-прослойки и гибкая настройка прав пользователей.
⚠️ Подводные камни
Несмотря на все плюсы, Arkime имеет нюансы:
💽 Большой объём хранения — PCAP быстро “съедает” диски.
🖲️ Высокая нагрузка — нужны мощные CPU, быстрые диски и широкие каналы.
🧩 Сложность управления — крупные кластеры требуют продуманной архитектуры.
🕵️ Конфиденциальность — хранение “всего трафика” может нарушать законы о защите данных.
🏁 Вывод
Arkime — это инструмент, который выводит мониторинг сети на новый уровень. Он позволяет не просто видеть события, а разбирать их до мельчайших деталей. В условиях роста киберугроз это настоящая “машина времени” для расследований.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Arkime #FullPacketCapture #NetworkForensics #ThreatHunting #SOC #Кибербезопасность #АнализТрафика #ИнцидентРеспонс #SecureTechTalks #CyberDetective
Arkime - open-source инструмент для тех, кто хочет видеть всё, что происходит в сети. Не просто логи, а полный захват пакетов (PCAP), индексация, удобный интерфейс. 🚨
🔍 Что такое Arkime
Arkime (ранее назывался Moloch) — это бесплатное ПО для:
✨ захвата сетевого трафика в “сырую” (PCAP) форму,
✨ индексирования метаданных,
✨ хранения,
✨ предоставления веб-интерфейса для анализа.
Главная идея: полный контроль над данными и гибкость без затрат на дорогие коммерческие решения.
🧩 Основные компоненты
Продукт состоит из нескольких ключевых элементов:
⚡ capture - написан на C, отвечает за мониторинг трафика, сохранение PCAP и отправку метаданных в Elasticsearch / OpenSearch.
🌐 viewer - приложение на Node.js с веб-интерфейсом: поиск, фильтрация, экспорт пакетов и сессий.
📊 Elasticsearch / OpenSearch - система хранения и поиска, которая позволяет находить нужные сессии мгновенно.
Дополнительно есть расширения:
🧠 cont3xt - добавляет разведданные и контекст к трафику.
🔒 esProxy - усиливает безопасность соединений.
🗂️ Parliament - позволяет управлять несколькими кластерами Arkime.
🕵️ wiseService - интеграция threat intelligence в метаданные сессий.
🚀 Преимущества Arkime
Вот основные фичи:
📦 Полный захват пакетов (Full Packet Capture)
У вас есть не только заголовки, а весь трафик. Можно расследовать атаки постфактум, восстанавливать картину инцидента и находить скрытые угрозы.
📈 Масштабируемость
Поддержка работы с десятками гигабит/сек при правильной инфраструктуре. Метаданные и PCAP можно хранить раздельно и наращивать по мере необходимости.
💾 Гибкость хранения
PCAP-файлы хранятся на сенсорах, а метаданные в Elasticsearch/OpenSearch. Ретенция настраивается под задачи: от недель до месяцев и лет.
🖥️ Удобный веб-интерфейс и API
Красивый интерфейс для поиска и анализа, возможность экспорта данных и автоматизации через API.
🔐 Безопасность
HTTPS, аутентификация, контроль доступа, прокси-прослойки и гибкая настройка прав пользователей.
⚠️ Подводные камни
Несмотря на все плюсы, Arkime имеет нюансы:
💽 Большой объём хранения — PCAP быстро “съедает” диски.
🖲️ Высокая нагрузка — нужны мощные CPU, быстрые диски и широкие каналы.
🧩 Сложность управления — крупные кластеры требуют продуманной архитектуры.
🕵️ Конфиденциальность — хранение “всего трафика” может нарушать законы о защите данных.
🏁 Вывод
Arkime — это инструмент, который выводит мониторинг сети на новый уровень. Он позволяет не просто видеть события, а разбирать их до мельчайших деталей. В условиях роста киберугроз это настоящая “машина времени” для расследований.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Arkime #FullPacketCapture #NetworkForensics #ThreatHunting #SOC #Кибербезопасность #АнализТрафика #ИнцидентРеспонс #SecureTechTalks #CyberDetective
👍1
🕶️🤫 VaultGemma LLM от Google, которая учится молчать.🔒
Google выпустил VaultGemma — модель, которую воспитывали не только на грамотных ответах, но и на строгой приватности. Идея простая: дать организациям LLM, которая обрабатывает чувствительные данные и при этом не «выдаёт» их назад.
Что под капотом, какие компромиссы и как это использовать в реальной жизни — разберём по полочкам. 🧩
Простыми словами
🧠 VaultGemma - это компактная LLM (около 1B параметров), обученная с применением дифференциальной приватности (DP). Это математический подход, в котором при обучении в данные добавляют контролируемый шум, чтобы исключить возможность восстановить отдельную запись из модели.
🔬 Google подчёркивает, что модель строилась с формальной верификацией приватности, то есть не «на словах», а с измеримыми гарантиями.
Кто нуждается в так моделях?
🏥 Медицинские сервисы, банки и госструктуры: те, кому нужна мощь LLM, но нельзя рисковать утечкой PII или секретных записей.
⚖️ VaultGemma даёт вариант использовать LLM внутри организации для анализа конфиденциальных данных - с гораздо меньшим шансом, что модель «запомнит» и выдаст что-то приватное.
Какие реальные ограничения и компромиссы ждать
⚖️ Приватность против полезности — шум, который добавляют ради DP, снижает точность. Для многих задач модель остаётся «достаточно хорошей», но в тонких сценариях полезность может падать.
🧮 Снижение эффективности обучения - DP требует больших батчей, больше эпох и больше вычислений. Производство и обучение — дороже и медленнее.
⏱️ Latency и отклик - в некоторых приложениях скорость ответа становится критичной; DP-режимы могут увеличить задержки.
🔍 Это не панацея - DP даёт формальные гарантии, но при неправильной настройке параметров (epsilon, др.) или при агрессивной постобработке ответы всё равно могут «прослыть».
Все познаётся в сравнении
📊 По бенчмаркам модель уступает «традиционным» LLM без DP, но отставание невелико; в задачах вопрос-ответ, суммаризации и базовой аналитике VaultGemma показывает адекватный результат.
🧾 Google публикует инструменты и скрипты для верификации приватности — это ключевой момент: сообщество может проверить, а не слепо верить. ✅
Как использовать, практические советы
🔐 Не полагаться только на DP: комбинируйте VaultGemma с контролем доступа, аудитом запросов и токенизацией секретов.
🧪 Тестируйте модель на реальных сценариях — не абстрактных датасетах. Оцените, где полезность падает ниже приемлемого уровня.
🧾 Проводите внешнюю верификацию параметров приватности и публикуйте отчёты для регуляторов и партнёров.
🛡 Рассмотрите гибриды: VaultGemma on-prem + secure enclaves / MPC для особо чувствительных операций.
Коротко о рисках, которые не исчезли
🕵️♂️ DP защищает обучение, но не решение проблем неправильной конфигурации доступа к модели.
🔗 Сведение сведений (linkage) остаётся опасностью: если модель используется вместе с другими источниками, атака на перекрёстные данные всё ещё возможна.
♻️ Параметры приватности - это настройка. Неправильный выбор делает «приватность» номинальной.
🔗 Источник и подробности
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VaultGemma #DifferentialPrivacy #PrivacyByDesign #LLM #AIsecurity #HealthTech #FinTech #SecureTechTalks #DataProtection #GoogleResearch
Google выпустил VaultGemma — модель, которую воспитывали не только на грамотных ответах, но и на строгой приватности. Идея простая: дать организациям LLM, которая обрабатывает чувствительные данные и при этом не «выдаёт» их назад.
Что под капотом, какие компромиссы и как это использовать в реальной жизни — разберём по полочкам. 🧩
Простыми словами
🧠 VaultGemma - это компактная LLM (около 1B параметров), обученная с применением дифференциальной приватности (DP). Это математический подход, в котором при обучении в данные добавляют контролируемый шум, чтобы исключить возможность восстановить отдельную запись из модели.
🔬 Google подчёркивает, что модель строилась с формальной верификацией приватности, то есть не «на словах», а с измеримыми гарантиями.
Кто нуждается в так моделях?
🏥 Медицинские сервисы, банки и госструктуры: те, кому нужна мощь LLM, но нельзя рисковать утечкой PII или секретных записей.
⚖️ VaultGemma даёт вариант использовать LLM внутри организации для анализа конфиденциальных данных - с гораздо меньшим шансом, что модель «запомнит» и выдаст что-то приватное.
Какие реальные ограничения и компромиссы ждать
⚖️ Приватность против полезности — шум, который добавляют ради DP, снижает точность. Для многих задач модель остаётся «достаточно хорошей», но в тонких сценариях полезность может падать.
🧮 Снижение эффективности обучения - DP требует больших батчей, больше эпох и больше вычислений. Производство и обучение — дороже и медленнее.
⏱️ Latency и отклик - в некоторых приложениях скорость ответа становится критичной; DP-режимы могут увеличить задержки.
🔍 Это не панацея - DP даёт формальные гарантии, но при неправильной настройке параметров (epsilon, др.) или при агрессивной постобработке ответы всё равно могут «прослыть».
Все познаётся в сравнении
📊 По бенчмаркам модель уступает «традиционным» LLM без DP, но отставание невелико; в задачах вопрос-ответ, суммаризации и базовой аналитике VaultGemma показывает адекватный результат.
🧾 Google публикует инструменты и скрипты для верификации приватности — это ключевой момент: сообщество может проверить, а не слепо верить. ✅
Как использовать, практические советы
🔐 Не полагаться только на DP: комбинируйте VaultGemma с контролем доступа, аудитом запросов и токенизацией секретов.
🧪 Тестируйте модель на реальных сценариях — не абстрактных датасетах. Оцените, где полезность падает ниже приемлемого уровня.
🧾 Проводите внешнюю верификацию параметров приватности и публикуйте отчёты для регуляторов и партнёров.
🛡 Рассмотрите гибриды: VaultGemma on-prem + secure enclaves / MPC для особо чувствительных операций.
Коротко о рисках, которые не исчезли
🕵️♂️ DP защищает обучение, но не решение проблем неправильной конфигурации доступа к модели.
🔗 Сведение сведений (linkage) остаётся опасностью: если модель используется вместе с другими источниками, атака на перекрёстные данные всё ещё возможна.
♻️ Параметры приватности - это настройка. Неправильный выбор делает «приватность» номинальной.
🔗 Источник и подробности
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VaultGemma #DifferentialPrivacy #PrivacyByDesign #LLM #AIsecurity #HealthTech #FinTech #SecureTechTalks #DataProtection #GoogleResearch
📡 Rayhunter: карманный сенсор телефонных вышек
Вам звонит друг. Вы выходите на улицу, держите телефон в руках, всё как обычно. Но вдруг ваш смартфон подхватывает сигнал, который на самом деле не от привычной базовой станции оператора, а от поддельной вышки. Телефон доверчиво делится с ней своим уникальным идентификатором IMSI. А где-то неподалёку злоумышленник получает доступ к информации о ваших звонках, перемещениях и, возможно, переписке.
Так работают IMSI-ловушки, которые маскируются под мобильные вышки. Их используют спецслужбы, киберпреступники и частные структуры. Самое опасное, что жертва почти никогда не замечает подвоха.
И вот пригодится Rayhunter - свежий проект от Electronic Frontier Foundation (EFF). Это инструмент, который превращает обычный мобильный хотспот в сенсор фальшивых вышек. 👉
🎯 Идея Rayhunter
Вместо сложных SDR-приёмников за тысячи долларов Rayhunter использует доступные устройства вроде Orbic RC400L. Подключаете, запускаете утилиту — и она начинает анализировать телеком-сигналы.
Цель простая: понять, не играет ли кто-то рядом в «оператора связи».
Rayhunter написан на Rust, языке, который ассоциируется с безопасностью и надёжностью. Утилита оптимизирована, чтобы собирать и обрабатывать сигналы без лишних рисков.
🔦 Что он показывает?
Rayhunter фиксирует аномалии в поведении сети:
📶 слишком «близкие» базовые станции с подозрительно сильным сигналом
🆔 идентификаторы, не совпадающие с ожидаемыми для оператора в регионе
🔄 частые перебросы между вышками без понятной причины
🚨 конфигурации, характерные для IMSI-ловушек
Когда что-то не так вы сразу видите это в логах.
⚠️ Где подвох?
Rayhunter не даёт 100% доказательств, что рядом именно IMSI-ловушка. Иногда сигнал может быть странным из-за ошибок конфигурации сети. Но в том-то и сила, он поднимает тревогу там, где обычно никто не заметил бы подвоха.
Главный минус - поддержка устройств. Пока гарантированно работает только Orbic RC400L, остальное зависит от энтузиастов и сообщества.
🚀 Безопасность каждого
IMSI-ловушки долго были чем-то вроде городских легенд: «говорят, в столице такие ставят». Теперь у нас появляется реальный инструмент, чтобы проверять, а не верить слухам.
EFF сделали шаг в сторону демократизации мобильной безопасности: теперь любой человек с недорогим устройством может заметить, что за ним пытаются следить.
🔗 GitHub проекта: EFForg/rayhunter
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Rayhunter #EFF #IMSIcatcher #CellSiteSimulator #Privacy #OpSec #Rust #SecureTechTalks #MobileSecurity #CyberSec
Вам звонит друг. Вы выходите на улицу, держите телефон в руках, всё как обычно. Но вдруг ваш смартфон подхватывает сигнал, который на самом деле не от привычной базовой станции оператора, а от поддельной вышки. Телефон доверчиво делится с ней своим уникальным идентификатором IMSI. А где-то неподалёку злоумышленник получает доступ к информации о ваших звонках, перемещениях и, возможно, переписке.
Так работают IMSI-ловушки, которые маскируются под мобильные вышки. Их используют спецслужбы, киберпреступники и частные структуры. Самое опасное, что жертва почти никогда не замечает подвоха.
И вот пригодится Rayhunter - свежий проект от Electronic Frontier Foundation (EFF). Это инструмент, который превращает обычный мобильный хотспот в сенсор фальшивых вышек. 👉
🎯 Идея Rayhunter
Вместо сложных SDR-приёмников за тысячи долларов Rayhunter использует доступные устройства вроде Orbic RC400L. Подключаете, запускаете утилиту — и она начинает анализировать телеком-сигналы.
Цель простая: понять, не играет ли кто-то рядом в «оператора связи».
Rayhunter написан на Rust, языке, который ассоциируется с безопасностью и надёжностью. Утилита оптимизирована, чтобы собирать и обрабатывать сигналы без лишних рисков.
🔦 Что он показывает?
Rayhunter фиксирует аномалии в поведении сети:
📶 слишком «близкие» базовые станции с подозрительно сильным сигналом
🆔 идентификаторы, не совпадающие с ожидаемыми для оператора в регионе
🔄 частые перебросы между вышками без понятной причины
🚨 конфигурации, характерные для IMSI-ловушек
Когда что-то не так вы сразу видите это в логах.
⚠️ Где подвох?
Rayhunter не даёт 100% доказательств, что рядом именно IMSI-ловушка. Иногда сигнал может быть странным из-за ошибок конфигурации сети. Но в том-то и сила, он поднимает тревогу там, где обычно никто не заметил бы подвоха.
Главный минус - поддержка устройств. Пока гарантированно работает только Orbic RC400L, остальное зависит от энтузиастов и сообщества.
🚀 Безопасность каждого
IMSI-ловушки долго были чем-то вроде городских легенд: «говорят, в столице такие ставят». Теперь у нас появляется реальный инструмент, чтобы проверять, а не верить слухам.
EFF сделали шаг в сторону демократизации мобильной безопасности: теперь любой человек с недорогим устройством может заметить, что за ним пытаются следить.
🔗 GitHub проекта: EFForg/rayhunter
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Rayhunter #EFF #IMSIcatcher #CellSiteSimulator #Privacy #OpSec #Rust #SecureTechTalks #MobileSecurity #CyberSec
👍2
🕵️♂️ Фантазии ИИ становятся оружием
Сначала это выглядело как забавная ошибка искусственного интеллекта: вы просите подсказку, а модель уверенно придумывает несуществующую библиотеку. «Просто галлюцинация», думает разработчик. Но именно эти «фантазии» стали топливом для новой схемы атак, которая стремительно превращается в угрозу для всей экосистемы оpen source.
Современные модели кода иногда галлюцинируют — придумывают несуществующие пакеты. Злоумышленники ловят эти «идеи», регистрируют пакеты с такими именами и получают прибыль: слопскваттинг - новый класс атак.
🔬 Немного статистики
Исследования и обзоры кода сгенерированных подсказок дают тревожные цифры:
➖ в среднем ≈20% сгенерированных кодовых сниппетов содержали ссылки на пакеты, которых не существует; коммерческие модели галлюцинируют реже, открытые — значительно чаще.
➖ при повторных запросах одна и та же «вымышленная» зависимость повторяется - 43% галлюцинаций стабильно появлялись при 10 повторах, а 58% более чем в одном прогоне; это значит, у атакующих есть «набор имен», который можно автоматизированно захватить.
➖ около 38% таких вымышленных названий имеют умеренное сходство со знакомыми пакетами (по структуре названия) и выглядят правдоподобно для человеческого глаза.
Эти числа не просто статистика. Это план для автоматизированной кампании по захвату имён в PyPI / npm: генерация → регистрация → ожидание загрузок.
🧩 Механика атаки
1⃣ LLM генерирует код и «советует» установить пакет cool-utils-helpers (вымышленное имя).
2⃣ Атакующий заранее мониторит такие подсказки или генерирует варианты с помощью бота.
3⃣ Злоумышленник быстро публикует в реестр пакет с тем же именем — но со скриптом post-install, скрытым эксплойтом или кодом для кражи секретов.
4⃣ CI/Dev упрощают жизнь и пакет попадает в сборку, разворачивается в окружении с доступом к токенам, ключам, облаку.
Supply chain-атаки на npm и PyPI уже показывали способы проникновения через доверие к зависимостям (пример с event-stream/flatmap-stream в npm), когда популярный пакет получил вредоносную зависимость и оказались затронуты миллионы загрузок.
Кампании с сотнями/тысячами фейковых или компрометированных пакетов демонстрировали, насколько легко засорить экосистемы и сколько автоматизации требуется злоумышленнику.
🎯 Человеческий фактор + автоматизация
➖ Разработчики доверяют инструментам: подсказка от LLM воспринимается как «быстрый путь» — и проверка пакета отходит на второй план.
➖ CI/CD часто автоматически устанавливает зависимости для сборки, то есть один npm install в pipeline может превратить репозиторий в вектор атаки.
➖ Регистры пакетов допускают массовые публикации; автоматизация атаки при грамотной оркестровке может сгенерировать сотни «ловушечных» пакетов за считанные минуты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Slopsquatting #LLM #SupplyChainSecurity #DevSecOps #OpenSource #npm #PyPI #AIrisks #SecureTechTalks
Сначала это выглядело как забавная ошибка искусственного интеллекта: вы просите подсказку, а модель уверенно придумывает несуществующую библиотеку. «Просто галлюцинация», думает разработчик. Но именно эти «фантазии» стали топливом для новой схемы атак, которая стремительно превращается в угрозу для всей экосистемы оpen source.
Современные модели кода иногда галлюцинируют — придумывают несуществующие пакеты. Злоумышленники ловят эти «идеи», регистрируют пакеты с такими именами и получают прибыль: слопскваттинг - новый класс атак.
🔬 Немного статистики
Исследования и обзоры кода сгенерированных подсказок дают тревожные цифры:
Эти числа не просто статистика. Это план для автоматизированной кампании по захвату имён в PyPI / npm: генерация → регистрация → ожидание загрузок.
🧩 Механика атаки
1⃣ LLM генерирует код и «советует» установить пакет cool-utils-helpers (вымышленное имя).
2⃣ Атакующий заранее мониторит такие подсказки или генерирует варианты с помощью бота.
3⃣ Злоумышленник быстро публикует в реестр пакет с тем же именем — но со скриптом post-install, скрытым эксплойтом или кодом для кражи секретов.
4⃣ CI/Dev упрощают жизнь и пакет попадает в сборку, разворачивается в окружении с доступом к токенам, ключам, облаку.
Supply chain-атаки на npm и PyPI уже показывали способы проникновения через доверие к зависимостям (пример с event-stream/flatmap-stream в npm), когда популярный пакет получил вредоносную зависимость и оказались затронуты миллионы загрузок.
Кампании с сотнями/тысячами фейковых или компрометированных пакетов демонстрировали, насколько легко засорить экосистемы и сколько автоматизации требуется злоумышленнику.
🎯 Человеческий фактор + автоматизация
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Slopsquatting #LLM #SupplyChainSecurity #DevSecOps #OpenSource #npm #PyPI #AIrisks #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🚨 Как взломать ИИ через конкретизацию контента? 🚨
Исследователи из KTH (Швеция) представили свежую работу о том, как обходить защиту больших языковых моделей (LLM). На конференции GameSec 2025 они рассказали о новой технике под названием Content Concretization (CC), «конкретизация контента».
В чём суть: вместо хитрых промптов или обфускации злоумышленники берут абстрактную задачу («сделай DDoS-атаку») и шаг за шагом превращают её в рабочий код с помощью цепочки LLM.
🛠️ Как работает Content Concretization
➖ Черновик - низкоуровневая модель (например, GPT-4o-mini) с более слабыми фильтрами генерирует базовый план или псевдокод.
➖ Уточнение - несколько итераций доработки черновика (1–3 шага), чтобы убрать абстракции.
➖ Финал - более «умная» модель (например, Claude 3.7 Sonnet) получает и исходный запрос, и черновик, и превращает это в полноценный эксплойт или готовый код.
Таким образом, система по сути «обманывает сама себя»: слабая модель генерирует набросок, сильная доводит до продакшн-уровня.
📊 Результаты исследования
Учёные прогнали 350 промптов из CySecBench (специализированного датасета для кибератак) и получили такие цифры:
🔒 Без уточнений (N=0): успех всего 7.1%.
⚡ С 1 итерацией: рост до 57.1%.
📈 Оптимум на 3 итерациях: 62% успешных джейлбрейков.
🔻 4 итерации дают падение (46.6%) — слабая модель начинает «отказываться» на поздних шагах.
💰 Цена атаки — всего 7.5 цента за один промпт, что делает метод экономически доступным.
🧪 Что реально сгенерировала система
Исследователи тестировали 3 классические сценария:
1⃣ SYN-flood: многопоточный DoS-скрипт с подменой IP. Работает в тестовой сети, но против современных защит нужен апгрейд.
2⃣ Spear-phishing: модульный фреймворк с веб-скрейпером, генерацией писем через GPT и SMTP-рассылкой. Умеет писать убедительные письма под жертву.
3⃣ SQLi-сканер: находил до 35 уязвимостей и извлекал реальные данные (имена БД, юзеры, версии MySQL) на тестовых сайтах.
Результат: код работает почти сразу, иногда нужны лишь минимальные правки.
🔍 В чем подвох?
➖ Системы фильтров плохо справляются с пошаговым уточнением, они блокируют финальный промпт, но не понимают, что по цепочке строится эксплойт.
➖ Техника не требует сложных «ролевых игр» или обфускации, всё делается простыми прямыми инструкциями.
➖ Экономичность метода позволяет атакующим автоматизировать генерацию вредоносного кода в промышленных масштабах.
🛡️ Возможные меры защиты
Исследователи предлагают:
- Внедрять промежуточные фильтры, которые отслеживают разницу между шагами (например, от абстракции к конкретному коду).
- Ограничивать расширение «черновиков» подозрительного характера.
- Усиливать кросс-модельную проверку и независимый аудит цепочек вывода.
⚠️ Вывод: Content Concretization - это новый класс джейлбрейков, который показывает, что обходы фильтров LLM становятся всё более системными и технически продуманными. Впереди нас ждёт эра, где атаки будут строиться цепочками из нескольких ИИ, и именно там кибербезопасность получит новые вызовы.
Полный текст исследования: arXiv:2509.12937v1
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #Jailbreak #LLM #CyberSecurity #Malware #Phishing #SQLi #SupplyChain #ChatGPT #Security #AI #SecureTechTalks
Исследователи из KTH (Швеция) представили свежую работу о том, как обходить защиту больших языковых моделей (LLM). На конференции GameSec 2025 они рассказали о новой технике под названием Content Concretization (CC), «конкретизация контента».
В чём суть: вместо хитрых промптов или обфускации злоумышленники берут абстрактную задачу («сделай DDoS-атаку») и шаг за шагом превращают её в рабочий код с помощью цепочки LLM.
🛠️ Как работает Content Concretization
Таким образом, система по сути «обманывает сама себя»: слабая модель генерирует набросок, сильная доводит до продакшн-уровня.
📊 Результаты исследования
Учёные прогнали 350 промптов из CySecBench (специализированного датасета для кибератак) и получили такие цифры:
🔒 Без уточнений (N=0): успех всего 7.1%.
⚡ С 1 итерацией: рост до 57.1%.
📈 Оптимум на 3 итерациях: 62% успешных джейлбрейков.
🔻 4 итерации дают падение (46.6%) — слабая модель начинает «отказываться» на поздних шагах.
💰 Цена атаки — всего 7.5 цента за один промпт, что делает метод экономически доступным.
🧪 Что реально сгенерировала система
Исследователи тестировали 3 классические сценария:
1⃣ SYN-flood: многопоточный DoS-скрипт с подменой IP. Работает в тестовой сети, но против современных защит нужен апгрейд.
2⃣ Spear-phishing: модульный фреймворк с веб-скрейпером, генерацией писем через GPT и SMTP-рассылкой. Умеет писать убедительные письма под жертву.
3⃣ SQLi-сканер: находил до 35 уязвимостей и извлекал реальные данные (имена БД, юзеры, версии MySQL) на тестовых сайтах.
Результат: код работает почти сразу, иногда нужны лишь минимальные правки.
🔍 В чем подвох?
🛡️ Возможные меры защиты
Исследователи предлагают:
- Внедрять промежуточные фильтры, которые отслеживают разницу между шагами (например, от абстракции к конкретному коду).
- Ограничивать расширение «черновиков» подозрительного характера.
- Усиливать кросс-модельную проверку и независимый аудит цепочек вывода.
⚠️ Вывод: Content Concretization - это новый класс джейлбрейков, который показывает, что обходы фильтров LLM становятся всё более системными и технически продуманными. Впереди нас ждёт эра, где атаки будут строиться цепочками из нескольких ИИ, и именно там кибербезопасность получит новые вызовы.
Полный текст исследования: arXiv:2509.12937v1
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #Jailbreak #LLM #CyberSecurity #Malware #Phishing #SQLi #SupplyChain #ChatGPT #Security #AI #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥2
🔥 CAI: кибербезопасность получает армию ИИ-агентов 🤖🛡️
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
❤2