🔥 Полезные библиотеки Python

Wapiti — один из самых мощных пентест-сканеров для веба.
Без лишней теории — просто запускаешь, и он тестирует твой сайт как хакер.

🔍 Как работает?
Ведёт себя как настоящий атакующий:
фаззит, сканирует формы, линкуется по сайту, шлёт payload’ы и ищет уязвимости.
Никакого доступа к коду — только black-box.

Что умеет:

🧨 SQL-инъекции, XSS, LFI, RCE, LDAP, XXE и десятки других атак.
🧠 Распознаёт CMS, плагины, поддомены, редиректы, SSRF, Shellshock и CVE.
🔐 Проверяет куки, заголовки, HTTP-методы и формы входа.
📁 Находит резервные копии, директории и опасные файлы (как DirBuster).
💾 Сохраняет сессии и репорты в HTML, JSON, XML.
💬 Есть цвета в терминале и куча настроек (прокси, user-agent, куки из браузера и т.п.).
💬 Работает даже с REST API и умеет подгружать свой Python-код для сложной авторизации.

Установка: pip install wapiti3
Запуск: wapiti -u https://target.com

💻 Отличный инструмент, чтобы тестировать свои сайты или тренироваться на тестовых стендах.

⚙️ GitHub/Инструкция
💻 Документация

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

Сохрани — пригодится 👍

#pentest #redteam #soft #github

😱 Проект wifi-densepose — система, которая в реальном времени отслеживает положение человека, используя обычный Wi-Fi.

Камеры больше не нужны. Тело видно… через стены.

Как это работает:
💬 Wi-Fi-сигналы анализируются на уровне CSI (Channel State Information),
💬 дальше в игру вступает машинное обучение —
и система собирает полную позу тела с частотой 30 FPS и задержкой меньше 50 мс.

Что умеет:
🔒 Privacy-first — никаких камер, только Wi-Fi.
⚡️ Реальное время — плавное отслеживание движений.
👥 До 10 человек одновременно.
🏥 Оптимизация под медицину, фитнес, умный дом и безопасность.
👊 Распознаёт падения, активность, присутствие людей.
📡 Работает на обычных Wi-Fi роутерах, без спецжелеза.
🔌 WebSocket-стриминг — данные летят в реальном времени.
✅ Полное тестовое покрытие.

По сути, это компьютерное зрение без камер.

🔥 Будущее умных домов, медицины и безопасности выглядит именно так.

Базовая установка:

# Install the package
pip install wifi-densepose

# Copy example configuration
cp example.env .env

# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env

Запуск системы:

from wifi_densepose import WiFiDensePose

# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()

# Start pose estimation
system.start()

# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")

# Stop the system
system.stop()

Просмотр в реальном времени:

import asyncio
import websockets
import json

async def stream_poses():
    uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            data = await websocket.recv()
            poses = json.loads(data)
            print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")

# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())

🔗 Туча полезных команд

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github