NextRce

NextRce - инструмент для эксплуатации уязвимости RSC в Next.js (CVE-2025-55182).

NextRce — это высокопроизводительный многопоточный инструмент безопасности, предназначенный для обнаружения и эксплуатации уязвимости CVE-2025-55182. Он нацелен на реализацию React Server Components (RSC) в архитектуре App Router Next.js. Манипулируя процессом сериализации в Server Actions, NextRce внедряет специально созданную полезную нагрузку для достижения удаленного выполнения кода (RCE) на уязвимых экземплярах. Он оснащен интеллектуальным механизмом обнаружения, который автоматически различает уязвимые архитектуры App Router и безопасные устаревшие Pages Router, обеспечивая эффективность при массовом сканировании.

📐Особенности:
📉Использует кодировку UTF-16LE для обхода обнаружения WAF, сохраняя при этом целостность полезной нагрузки на стороне сервера.
📉Практический анализ DOM (поиск window.__next_f) для идентификации уязвимых целей App Router по сравнению с устаревшими сайтами Pages Router.
📉Встроенный ThreadPoolExecutor позволяет сканировать тысячи доменов одновременно с минимальными затратами ресурсов.
📉Автоматически извлекает допустимые URL-адреса из смешанных форматов входных данных (например, коды состояния, заголовки или необработанные журналы).
🖱Выполняет команды и получает вывод непосредственно из дайджеста ответа сервера.

🔎Технический анализ:
Next.js App Router использует собственный формат сериализации для компонентов React Server Components (RSC). Уязвимость заключается в логике десериализации заголовков Next-Action. Когда специально созданный объект (загрязняющий proto) отправляется на конечную точку серверного действия (например, /adfa), внутренний парсер может быть принудительно принудительно настроен на выполнение произвольного кода Node.js через child_process.

⬇️Установка:

git clone https://github.com/ynsmroztas/NextRce.git

cd NextRce/

pip install requests

⛓️‍💥Использование:
▶️Режим обхода WAF (NextRCSWaff.py):

python3 NextRCSWaff.py -u [URL] -c "whoami" --bypass

▶️Сканирование одной цели:

python3 nextrce.py -u [URL] -c "cat /etc/passwd"

▶️Сканирование из файла:

python3 nextrce.py -l [TXT] -c "whoami" -t 100

#WAF #web #vuln #RCE

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

Специалисты из Anthropic анонсировали модель, которая ищет уязвимости нулевого дня.

Claude Mythos Preview — это не выпущенная на рынок передовая модель общего назначения, которая демонстрирует поразительный факт: модели искусственного интеллекта достигли такого уровня в программировании, что могут превзойти всех, кроме самых опытных специалистов, в поиске и использовании уязвимостей в программном обеспечении.

❗️Mythos Preview уже обнаружила тысячи уязвимостей высокой степени опасности, в том числе в каждой крупной операционной системе и веб-браузере. Создаваемые ей эксплойты не просто заурядные эксплойты для переполнения стека. Так, например, в одном случае Mythos Preview написала эксплойт для веб-браузера, объединив в цепочку четыре уязвимости и создав сложный JIT-эксплойт для переполнения кучи, который обошел и рендерер, и песочницы ОС

Примеры обнаруженных уязвимостей
➡️Уязвимость 27-летней давности в OpenBSD — одна из самых защищенных операционных систем в мире, которая используется для работы межсетевых экранов и другой критически важной инфраструктуры. Уязвимость позволяла злоумышленнику удаленно вывести из строя любой компьютер под управлением операционной системы, просто подключившись к нему;

➡️16-летняя уязвимость в FFmpeg — программное обеспечение, которое используется во множестве приложений для кодирования и декодирования видео, — в строке кода, которую инструменты автоматического тестирования запускали пять миллионов раз, но так и не выявили проблему;

🔎Проект Glasswing
Кроме того Anthropic объявила о создании проекта Glasswing — новой инициативе, объединяющей представленные ниже компании для обеспечения безопасности ПО:
⏺️Amazon Web Services,
⏺️Anthropic, Apple, Broadcom,
⏺️Cisco,
⏺️CrowdStrike,
⏺️Google,
⏺️JPMorgan Chase,
⏺️Linux Foundation,
⏺️Microsoft,
⏺️NVIDIA,
⏺️Palo Alto Networks.

В рамках проекта Glasswing партнеры по запуску будут использовать Mythos Preview для поиска и устранения уязвимостей. Также к модели был предоставлен доступ группе из более чем 40 организаций, которые создают или поддерживают критически важную инфраструктуру программного обеспечения, чтобы они могли использовать эту модель для сканирования и защиты как собственных систем, так и систем с открытым исходным кодом.

#news #AI #vulnerabilities

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

Waymore: Инструмент для извлечения URL и контента из веб-архивов

Waymore — утилита с открытым исходным кодом для извлечения URL-адресов и загрузки архивных ответов из нескольких источников: Wayback Machine, Common Crawl, Alien Vault OTX, URLScan, VirusTotal, GhostArchive. Инструмент предназначен для сбора данных о целевом домене, включая ссылки на ресурсы и сохраненные версии веб-страниц, что полезно для анализа поверхности атаки, поиска уязвимостей и OSINT-исследований.

↗️Возможности
- Поддержка множества источников (Wayback Machine, Common Crawl, Alien Vault OTX, URLScan, VirusTotal, GhostArchive)
- Два режима работы: получение только URL (U), загрузка только ответов (R) или оба режима (B)
- Гибкая фильтрация (по HTTP-статусам, MIME-типам, ключевым словам и регулярным выражениям)
- Фильтрация результатов по временному диапазону
- Настройка таймаутов, количества попыток и параллельных процессов
- Возобновление прерванных загрузок ответов
- Отправка уведомлений в Discord и Telegram по завершении

⬇️Установка

pipх install waymore

Проверка

waymore -h

⏺️Получение всех URL для домена

waymore -i example.com -mode U

⏺️Полный сбор данных для нового домена (режим В)

waymore -i target.com -mode B -mc 200 -mt text/html,application/json -l 10000

⏺️Мониторинг новых URL с течением времени

#первый запуск
waymore -i target.com -mode U -oU urls.txt

#последующие запуски
waymore -i target.com -mode U -oU urls.txt -nlf

⏺️Поиск конфиденциальных файлов

waymore -i target.com -ko '\.(env|config|json|xml|sql|log)($|\?)' -mode U

⏺️Анализ истории изменений (по месяцам)

waymore -i target.com -mode R -ci m -mc 200

⏺️Быстрая проверка перед глубоким сканированием

waymore -i target.com --check-only

⏺️Конвейерная передача в другие инструменты

waymore -i example.com -mode U | unfurl keys | sort -u

#Waymore #OSINT #tool #pentest

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

🤖 Linux - это база, без которой сложно двигаться дальше.

Пентест, DevOps, backend, CTF - всё крутится вокруг Linux. Но большинство изучают его хаотично: случайные команды, копипаст и никакой системы.

Мы собрали курс, который даёт цельную базу с нуля - от командной строки до Docker и Ansible.

В программе:
⏺️терминал и работа с файловой системой
⏺️пользователи, права и процессы
⏺️сеть и основы безопасности
⏺️серверные сервисы: Apache и MySQL
⏺️Docker, bash и автоматизация
⏺️Ansible

После курса Linux перестаёт быть «чёрным ящиком»: команды становятся понятными, терминал - рабочим инструментом, а серверная часть больше не вызывает ступор.

5 модулей. 16 уроков. Последовательная программа.

➡️ Подробности и программа курса

lonkero

Профессиональный сканер для реального тестирования на проникновение. Быстрый. Модульный. Rust.

Lonkero — это профессиональный сканер веб-безопасности уровня production, созданный специально для серьёзного security-тестирования.
Он имеет мощный Intelligent Mode с контекстно-ориентированным сканированием, автоматическим определением технологий, дедупликацией эндпоинтов и оценкой риска для каждого параметра. Благодаря встроенной ML-системе автообучения сканер с каждой новой проверкой снижает количество ложных срабатываний, используя серверную модель обнаружения. Сканер умело пропускает внутренние компоненты фреймворков и сосредотачивается исключительно на реальных уязвимостях, при этом отлично поддерживает современный стек: Next.js, React, GraphQL, gRPC, WebSocket и HTTP/3. Благодаря умной фильтрации параметров сканирование стало примерно на 80 % быстрее. Lonkero также использует продвинутые техники обнаружения слепых уязвимостей.

📐Характеристика:
📉Intelligent Mode (v3.0+): контекстно-ориентированное сканирование с автоматическим определением технологий, дедупликацией эндпоинтов и оценкой риска для каждого параметра.
📉ML Auto-Learning: система машинного обучения, которая анализирует результаты каждого сканирования и со временем значительно снижает количество ложных срабатываний.
📉Scanner Intelligence System: Сканнер работает в реальном времени, применяет байесовское тестирование гипотез, многошаговое планирование атак и семантический анализ ответов сервера.
📉Low fake positives: Очень низкий уровень ложных positives — около 5 %
📉Поддержка современного стека: Next.js, React, GraphQL, gRPC, WebSocket, HTTP/3, а также популярные фреймворки (Django, Laravel, WordPress) и облачные сервисы.
📉Высокая скорость: сканирование до 80 % быстрее благодаря умной фильтрации параметров.
🖱Продвинутые техники обнаружения: включая proof-based XSS, OOBZero Engine для слепых SQLi без out-of-band каналов, а также второстепенные инъекции и другие атаки.

⬇️Установка:
0️⃣Устанавливаем необходимые пакеты:

sudo apt install cargo build-essential pkg-config libssl-dev rustfmt -y

1️⃣Клонируем репозиторий и переходим в рабочую директорию:

git clone https://github.com/bountyyfi/lonkero.git

cd lonkero

2️⃣Собираем бинарник:

cargo build --release

Если у вас мало RAM, используйте флаг "--jobs 1" вместе с "--release"

3️⃣Компируем бианрный файл в следующую директорию:

sudo cp target/release/lonkero /usr/local/bin

⛓️‍💥Запуск:
▶️Обычное сканирование URL:

lonkero scan [URL]

▶️Сканирование с использованием краулера для лучшего результата:

lonkero scan [URL] --crawl

▶️Сканирование с аутентификацией (cookie):

lonkero scan [URL] --cookie "session=abc123"

▶️Сканирование с заголовками (headers):

lonkero scan [URL] --header "Authorization: token"

▶️Автоматический вход с параметрами:

lonkero scan [URL] --auth-username admin --auth-password admin

▶️Включить перечисление поддоментов:

lonkero scan [URL] --subdomains

▶️Использование Google dorks:

lonkero scan [URL] --dorks

▶️Запустить только специфические модули:

lonkero scan [URL] --only sqli_enhanced,xss_enhanced,ssrf

#waf #xss #pentesting #webscanner #rust #WAPT #web

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

Unblob: Инструмент для извлечения данных из бинарных контейнеров

Unblob — утилита с открытым исходным кодом для рекурсивного извлечения содержимого из неизвестных бинарных блоков (blob). Инструмент поддерживает более 78 форматов архивов, сжатых потоков и файловых систем, автоматически определяет границы вложенных контейнеров и выделяет неизвестные фрагменты. Unblob предназначен для анализа, обратной разработки и извлечения прошивок встраиваемых систем, бинарных образов и других составных файлов.

👉Основные функции
- Поддержка 78+ форматов (SquashFS, JFFS2, UBI/UBIFS, ext, CPIO, ZIP, 7-Zip, gzip, XZ, LZMA, LZ4 и другие)
- Автоматическая обработка вложенных контейнеров до заданной глубины (по умолчанию 10)
- Идентификация начала и конца каждого фрагмента в соответствии со спецификацией формата
- Автоматическое определение и сохранение данных, не соответствующих известным форматам
- Генерация структурированных метаданных о найденных фрагментах
- Возможность добавления собственных обработчиков форматов

⬇️Установка

pipx install unblob

Проверка

unblob -h

⏺️Базовое извлечение

unblob firmware.bin

Результат сохраняется в директорию firmware.bin_extract/

⏺️Анализ прошивки маршрутизатора

unblob -e router_extracted -n 2 --report router_report.json router_firmware.bin

⏺️Извлечение с ограничением глубины и принудительной перезаписью

unblob -f -d 3 large_firmware.bin

⏺️Анализ неизвестного бинарного файла (только выделение фрагментов)

unblob -s --report chunks_report.json unknown.bin

⏺️Работа с большим количеством файлов (многопроцессорность)

unblob -p 8 -e /data/extracted /data/images/firmware.bin

🎇Unblob по умолчанию пропускает следующие типы файлов (можно изменить через --clear-skip-magics):
- BFLT, Erlang BEAM, GIF, JPEG, MPEG
- Microsoft Office документы (Word, Excel, PowerPoint)
- PDF, PNG, SQLite, TrueType Fonts
- Windows Embedded CE binary image, Java class, Python magic binary
- И другие медиа- и офисные форматы

#Unblob #FirmwareAnalysis #tool #pentest

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

🔎Команда решила переехать с виртуальных машин в Kubernetes.

Причины стандартные: автоматическое масштабирование, самоисцеление, удобное управление.

Развернули кластер, накатили микросервисы. Через месяц выяснилось:
▶️Сложность выросла в 10 раз
▶️Разработчики не понимают, почему поды не стартуют
▶️Даже простой деплой требует правки пяти yaml-файлов
▶️Команда тратит половину времени на изучение K8s вместо написания кода