🐒 Infection Monkey — open source платформа эмуляции противника для тестирования устойчивости сети к реальным атакам

Infection Monkey имитирует поведение вредоносного ПО в контролируемой среде: агент сам распространяется по сети, пытается взламывать узлы и отправляет телеметрию на сервер Monkey Island для наглядных карт распространения и отчётов. Такой «безопасный вирус» помогает видеть реальные вектора атак и проверять, насколько хорошо срабатывают средства защиты и процессы.

🧾 Основные возможности Infection Monkey
📉 Два ключевых компонента: Agent — сетевой «червь», который заражает машины, ворует данные и доставляет полезную нагрузку, и Monkey Island — сервер управления и визуализации хода атаки.
📉 Поддерживает множество техник распространения: перебор предопределённых паролей, логические эксплойты, кражу учётных данных через Mimikatz.
🖱 Использует разные векторы эксплуатации: SSH, SMB, RDP, WMI, Log4Shell и другие RCE‑уязвимости, что позволяет моделировать современные сценарии компрометации.

🔎Как работает эмуляция «безопасного малвара»
➡️ Monkey Agent после запуска сканирует сеть, ищет активные хосты, выполняет fingerprinting и подбирает под них подходящие методы атаки.
➡️ Конфигурация агента позволяет приближенно повторять поведение реального малваря, но без разрушительных действий, чтобы проверять детект и реакцию в безопасном режиме.
➡️ Monkey Island собирает результаты, строит карту инфицирования и формирует отчёты, которые помогают видеть слабые места сегментации, аутентификации и мониторинга.

⬇️ Установка и запуск
➡️ Базовый сетап
▶️ Infection Monkey распространяется в виде готовых пакетов и образов; для быстрого старта можно скачать сборку с сайта/репозитория и следовать гайдам из документации (Setup / Getting Started).
▶️ Поддерживаются разные платформы и варианты развёртывания Monkey Island и агента; подробные инструкции есть в официальном документационном хабе.

➡️ Тестирование и отчётность
▶️ После развёртывания Monkey Island настраивается сценарий: от какой машины стартует агент, какие техники ему доступны и какие сегменты сети можно трогать.
▶️ По итогам симуляции формируются карты атак и детальные security‑отчёты, которые можно использовать как основу для укрепления контроля доступа, сегментации и SOC‑процессов.

#security #bas #pentest #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Adversarial Robustness Toolbox (ART) — это Python‑библиотека для безопасности моделей машинного обучения: она помогает атаковать, защищать и проверять ML‑системы на устойчивость к угрозам вроде подмены входных данных или отравления обучающей выборки.

🔎 Что такое ART и кому она нужна
ART развивается под эгидой Linux Foundation AI & Data и изначально была запущена IBM как открытый инструмент для исследований в области adversarial machine learning. Библиотека ориентирована одновременно на red team и blue team.

❗️ Поддерживаемые фреймворки, данные и задачи
➡️ Фреймворки: TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit‑learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy и др., то есть большинство популярных стеков для классического ML и DL.
➡️ Типы данных: изображения, табличные данные, аудио, видео и другие форматы, что позволяет тестировать как CV‑модели, так и, например, речь или временные ряды.
➡️ Задачи: классификация, детекция объектов, генерация, задачи сертификации и верификации устойчивости и т.п.

⛓️‍💥 Типы атак в ART
ART реализует десятки сценариев, сгруппированных вокруг четырёх основных классов угроз:
⏺️Evasion: небольшие модификации входных данных, которые заставляют модель ошибаться (adversarial examples для картинок, аудио и т.д.).
⏺️Poisoning: изменение обучающей выборки для скрытого влияния на поведение модели в проде.
⏺️Extraction: попытка «украсть» модель через массовые запросы к её API и восстановить или клонировать её поведение.
⏺️Inference: атаки на приватность, когда по ответам модели пытаются восстановить данные обучения.

#ai #security #adversarial #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером