⚡️ Maltrail - система обнаружения вредоносного трафика

Maltrail анализирует сетевой трафик и выявляет подозрительную активность, опираясь на открытые блэклисты, данные антивирусов и пользовательские списки.

Что умеет:
- обнаруживает вредоносные домены, URL и IP
- распознаёт опасные HTTP User-Agent строки
- помогает выявлять известные инструменты атак и угрозы

Простой способ добавить дополнительный уровень сетевой безопасности без сложного развёртывания.

GitHub: https://github.com/stamparm/maltrail

🖥Awesome-Android-Reverse-Engineering

Подборка лучших материалов и инструментов для реверс-инжиниринга Android.

Что есть:
- 📚 обучение: курсы, видео, книги
- 🛠 инструменты: статический и динамический анализ
- 🔎 декомпиляторы: JADX, Apktool, dex2jar
- 🧪 CTF/CrackMe для практики
- 📘 статьи и ресурсы по безопасности

Зачем:
— всё в одном месте
— удобно для обучения и аудита безопасности
— хорошая база для практики

Полезный старт для разработчиков и security-инженеров.

📌 GitHub: https://github.com/user1342/Awesome-Android-Reverse-Engineering

💀 Жёсткая история из Китая про переработки.

32-летний программист после повышения стал регулярно задерживаться, работать по выходным и жить в режиме “ещё один таск и спать”. В итоге его госпитализировали из-за состояния здоровья, связанного с перегрузками.

Самый абсурдный момент, даже в этот период коллеги добавили его в ещё один рабочий чат.

Это напоминание о простой вещи:
никакая задача не стоит здоровья. “Геройство” на работе часто заканчивается тем, что система продолжает крутиться, а человек нет.

Иногда лучший профессиональный навык это вовремя закрыть ноутбук.

https://www.asiaone.com/china/32-year-old-programmer-china-allegedly-dies-overwork-added-work-group-chat-even-while

🕵️ Argus - инструмент разведки на Python

Если тебе нужен “швейцарский нож” для сбора инфы - Argus собирает всё в одном месте: аккуратный интерфейс + набор модулей, которые помогают быстро проводить разведку по цели и окружению.

Что он делает:
- сбор и структурирование данных (OSINT)
- оценка сетей, веб-приложений и security-среды
- единый workflow без зоопарка отдельных скриптов

Вместо того чтобы каждый раз собирать пайплайн руками (whois + dns + ports + web + метаданные) - просто запускаешь Argus и получаешь стабильный, повторяемый результат.

Полезно для:
- аналитиков
- пентестеров
- SOC / Blue Team
- bug bounty (на этапе разведки)

⚡️ GitHub: github.com/jasonxtn/Argus

@linuxkalii

👣 Snitch - это “человеческий ss/netstat” 🐀

Если ты когда-либо открывал ss -tulpn и думал: “что за каша?” — вот решение.

Snitch показывает сетевые соединения нормальным, читаемым видом:
- таблица в терминале
- интерактивный TUI-интерфейс
- быстрый просмотр: кто куда подключён и на каких портах

По сути — это ss/netstat, но сделанный для людей, а не для страданий.

Установка:

go install github.com/karol-broda/snitch@latest

📌 GitHub: github.com/karol-broda/snitch

⚡️ Новое исследование предупреждает о преступном использовании тысяч развертываний открытых моделей ИИ.

В ходе 293-дневного наблюдения выяснилось, что 7,5 % системных промптов пропускают вредоносную активность, а хосты сосредоточены в основном в Китае и США.

Многие установили Ollama для локального запуска ИИ и оставили его доступным из сети.

Сканирование в течение 293 дней выявило 175 108 публичных серверов Ollama в 130 странах.

Это означает, что незнакомцы в сети могли отправлять им подсказки и иногда делать больше, чем просто получать текст.

Ollama должна слушать только 127.0.0.1, то есть быть доступной только на том же компьютере.

Если стоит 0.0.0.0, она слушает всю сеть и может случайно стать публичной.

Исследователи зафиксировали 7,23 млн появлений таких хостов, при этом 13 % хостов дают 76 % всех появлений, то есть небольшая группа работает почти постоянно.

Около 48 % рекламировали вызов инструментов, что позволяет подсказкам запускать действия, например выполнять функции, а не только генерировать текст.

Некоторые публичные установки также используют ретривал, и внедрение подсказок может заставить систему раскрывать данные, которые она подтягивает.

Открытые конечные точки могут быть захвачены как бесплатные вычислительные ресурсы для спама или фишинга, и группа из 5 000 хостов в среднем работала 87 % времени.

Недавний завирусившийся ИИ-агент OpenClaw (Clawdbot) спровоцировал новый кризис безопасности.

С проектом OpenClaw (который сначала был Clawdbot, а потом Moltbot) творится классический хайп-экзит. То, что задумывалось как удобный инструмент для управления компьютером через мессенджеры, на деле превратилось в огромную дыру в безопасности. Идея дать ИИ-агенту привилегированные права изначально выглядела так себе, и теперь мы видим последствия.

Из-за того, что Anthropic заставила автора менять название из-за прав на бренд, возникла путаница. Хакеры этим вовсю пользуются: воруют названия и плодят фейковые репозитории с вирусами внутри. Тем временем сотрудники компаний ставят себе OpenClaw без ведома айтишников. В итоге исследователи находят в сети сотни открытых панелей управления, где лежат чужие API-ключи и истории переписки.

reuters.com/technology/open-source-ai-models-vulnerable-criminal-misuse-researchers-warn-2026-01-29/

@linuxkalii

🖥 Как обычные Linux-пользователи смотрят файлы:

$ ls -a

А как смотрю я:

$ echo */ *. *

Этот трюк выводит всё “простым” способом через glob-расширение:

- */   покажет папки
- *    покажет обычные файлы
- .*   покажет скрытые файлы

Плюс это удобно тем, что результат можно сразу передавать дальше в команды, не парся вывод ls.

@linuxkalii

⚡️ Появился любопытный open-source проект на стыке LLM и кибербезопасности - PentestAgent.

Это система AI-агентов для black-box пентеста, где атака моделируется как оркестрация нескольких специализированных агентов, а не один «умный бот».

Что он делает

В автономном режиме система может прогонять целые пайплайны, имитируя работу red team:

- цепочки разведки (recon)
- анализ уязвимостей
- попытки эксплуатации
- формирование отчётов

Инструменты подключены напрямую

Агенты умеют работать с классическими пентест-утилитами:

- Nmap
- Metasploit
- FFUF
- SQLMap

То есть это не «LLM рассуждает в вакууме», а связка LLM + реальные security-инструменты.

Архитектурные фишки

- RAG для подтягивания контекстных знаний
- tool chaining — агенты передают результаты друг другу
- встроенный браузер и поиск
- dockerized окружение с инструментами
- всё это оркестрируется «командами» LLM-агентов

По сути, это попытка превратить пентест из набора ручных шагов в агентную систему с автоматическим циклом разведка → анализ → действие → отчёт.

github.com/GH05TCREW/pentestagent