Парсим логи авторизации SSH и обогащаем их геолокацией IP на Python Журнал auth.log фиксирует все попытки подключения к серверу, но сухой список IP-адресов не дает наглядной картины атак. Анализ географии неудачных входов помогает быстро определить векторы брутфорса и аномальную активность из нетипичных регионов. Мы напишем Python-скрипт, который извлекает попытки входа из лога и определяет страну происхождения каждого IP-адреса. Для быстрого разбора строк лога и выполнения локальных GeoIP-запросов установим библиотеку geoip2. pip install geoip2 Библиотека установлена и готова к работе с файлами географических баз данных. Создадим Python-скрипт parse_ssh.py, который находит IP-адреса неудачных попыток входа и определяет их геопозицию через бесплатный API. cat << 'EOF' > parse_ssh.py import re, urllib.request, json with open("test_auth.log") as f: ips = re.findall(r"Failed password.*from (\d+\.\d+\.\d+\.\d+)", f.read()) for ip in set(ips): url = f"http://ip-api.com/json/{ip}?fields=status,country,query" req = urllib.request.urlopen(url) data = json.loads(req.read().decode()) if data.get("status") == "success": print(f"[!] IP: {data['query']} | Country: {data['country']}") EOF Скрипт разбора логов сформирован и подготовлен к анализу записей авторизации. Сформируем тестовый лог test_auth.log с примерами неудачных попыток аутентификации SSH. echo "Jan 10 12:00:01 server sshd[101]: Failed password for root from 8.8.8.8 port 51234 ssh2" > test_auth.log Тестовый журнал авторизаций с записью подключения успешно создан. # проверка (запуск парсинга и проверка определения геопозиции) python3 parse_ssh.py Ожидаемый вывод: [!] IP: 8.8.8.8 | Country: United States # cleanup (удаление файлов тестового лога и парсера) rm -f test_auth.log parse_ssh.py Анализ географии попыток входа позволяет оперативно выявлять ботнеты и компрометацию учетных записей. Для продакшена используйте локальные офлайн-базы MaxMind GeoLite2 и заменяйте консольный вывод отправкой алертов в SIEM или Telegram. ➡️ Hacking Ready | #практика

На Stepik вышла программа «DevOps с нуля в эпоху AI: от Linux до Kubernetes [2026]» Это комплексная программа из 5 практических курсов по ключевым технологиям DevOps: Linux, Git, Docker, GitLab CI/CD, Kubernetes Полный путь от основ до продакшена: вы научитесь настраивать Linux, упаковывать приложения в Docker, автоматизировать деплой через GitLab CI/CD и управлять контейнерами в Kubernetes. Что вы изучите: • работу с Linux и командной строкой • Git и контроль версий в реальных проектах • создание Docker-образов и запуск контейнеров • автоматизацию сборки, тестирования и деплоя в GitLab CI/CD • развёртывание и управление приложениями в Kubernetes • сети, хранилища, конфигурации и секреты • диагностику инфраструктуры и автоматизацию рутинных задач ... и многое другое Все знания закрепляются на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся последовательно и понятным языком: с примерами, схемами и демонстрациями. Во время обучения можно задавать вопросы по урокам и заданиям, получать обратную связь и помощь при возникновении сложностей. После прохождения программы вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Скидка 20% на 48 часов: по промокоду READY20 стоимость всей программы составит 10 392 ₽. Открыть программу на Stepik

📂 Напоминалка по автоматическому удалению EXIF-метаданных из фотографий! EXIF-данные могут содержать координаты съёмки, дату создания, информацию об устройстве и другие сведения, которые важно учитывать при публикации снимков в интернете. Автоматическая очистка помогает защитить личную информацию и упростить обработку большого количества файлов. На картинке показано, как написать скрипт на Python для поиска фотографий в папке и удаления метаданных с помощью Pillow и piexif. Также разобраны запуск скрипта, проверка результата, обработка ошибок, ведение логов и создание резервных копий. Сохрани, чтобы не потерять! ➡️ Hacking Ready | #ресурс