Телеграм канал «Kali Linux»

🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux

Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.

А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.

https://github.com/justxor/Linux-/

🕵️ Flowsint - open-source платформа для OSINT-расследований в виде графа

Flowsint помогает собирать данные из разных источников и сразу видеть связи между сущностями: доменами, IP, email, телефонами, организациями, соцсетями и криптокошельками.

Что умеет:

- искать поддомены, DNS, WHOIS и ASN
- проверять email и телефоны по утечкам
- искать username по соцсетям через Maigret
- анализировать сайты и трекеры
- смотреть транзакции и NFT у криптокошельков
- связывать всё это в визуальный граф
- подключать свои enrichers и n8n workflows

Главный плюс: проект можно развернуть локально через Docker, а данные остаются на вашей машине. Для OSINT и внутренних расследований это особенно удобно.

Стек включает FastAPI, PostgreSQL, Neo4j, Redis и отдельный frontend. Интерфейс рассчитан на работу с большими графами связей.

Проект распространяется под Apache 2.0.

https://github.com/reconurge/flowsint

🛠️ Awesome SRE - большая подборка ресурсов для Site Reliability Engineering

Репозиторий awesome-sre собирает полезные материалы по SRE и Production Engineering в одном месте.

Внутри есть подборки по:

- Monitoring и Observability
- Incident Response и Post-Mortem
- On-Call
- Chaos Engineering
- Automation и Toil Reduction
- Capacity Planning
- SLO / SLI
- Performance
- книгам, докладам, статьям и гайдам

Также собраны инструменты вроде Prometheus, Ansible, Puppet, SaltStack, Chaos Monkey, Gatling и другие решения для эксплуатации production-систем. :

Хорошая база, если изучаете SRE, DevOps, reliability engineering или готовитесь к собеседованию.

GitHub:
https://github.com/dastergon/awesome-sre

22 октября Kubernetes-сообщество встречается офлайн в Москве!

Кому будет интересна конференция:
– DevOps- и SRE-инженерам;
– специалистам по Kubernetes и облачной инфраструктуре;
– платформенным инженерам;
– архитекторам и техническим руководителям;
– всем, кто занимается эксплуатацией и развитием инфраструктуры.

Что будет в течение дня?

🎤 Доклады
Программа продолжает дополняться, но уже сейчас в ней много интересных тем: 
– От бизнес-требования к ядру Linux;
– Как дать агенту управление кластером вашей инфраструктуры;
– Как в MWS Cloud Platform доставляют системный софт в managed K8s;
– Как сделать мультитенантность в Kubernetes-платформе;
– LLM-диагностика инцидентов в Kubernetes и OpenStack.

Без острых тем тоже не обойдёмся: обсудим, есть ли сегодня альтернатива Kubernetes и всегда ли стоит строить инфраструктуру вокруг него, и попробуем разобраться, правда ли ИИ однажды оставит нас без работы.

⚡️ Активности партнеров
Дополнительная возможность пообщаться с участниками конференции и включиться в интерактивные форматы от партнеров.

🍻 Афтепати
После основной программы нетворкинг продолжится уже в неформальной обстановке.

👉 Регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке!

OpenAI впервые публично обвинила китайскую лабораторию в дистилляции

OpenAI связала скоординированную атаку на скрытые рассуждения своих моделей с людьми из Moonshot AI, разработчика Kimi.

Шифрование никто не взламывал. Атакующие копировали зашифрованные рассуждения из одного диалога и просили модель расшифровать их в другом.

Кампания шла с 1 июля, на пике 24–25 июля было 16 000 запросов от 4 000+ пользователей, а всего OpenAI вычислила кластер из 15 000+ аккаунтов. К 28 июля атаку остановили: аккаунты заблокированы, лазейка закрыта, а потоковый вывод теперь придерживается, если может раскрыть рассуждения.

OpenAI подчёркивает, что речь о нарушении условий использования, а открытые модели и легитимная дистилляция под удар не попадают.

https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign/

Почему `kill -9` не может убить главный процесс Linux

Обычно SIGKILL завершает любой процесс мгновенно. Его нельзя перехватить, заблокировать или проигнорировать.

Но у процесса с PID 1 особый статус. Ядро разрешает отправлять ему только те сигналы, для которых он сам установил обработчик. У SIGKILL обработчика быть не может, поэтому даже команда:

sudo kill -9 1

не завершит системный init.

Причина проста: если PID 1 случайно погибнет, работа пользовательского пространства фактически разрушится. Поэтому Linux защищает главный процесс даже от root.

https://man7.org/linux/man-pages/man2/kill.2.html

📌 Anthropic оценила кибервозможности GLM-5.3

Anthropic впервые оценила открытую китайскую модель и опубликовала исследование о том, насколько GLM-5.3 от Z.ai продвинулась в поиске и эксплуатации уязвимостей.

Z.ai выпустила модель в августе, веса выложила через две недели.

Двумя неделями ранее её проверял CAISI, центр стандартов и инноваций ИИ при американском институте NIST, и назвал сильной в киберзадачах среди открытых моделей на сегодня.

По словам Anthropic, в ExploitBench GLM-5.3 довела до рабочего эксплойта известные уязвимости движка V8 в 50 попытках из 410, это 12%.

У Claude Mythos Preview результат 14%, у GLM-5.2 и Claude Opus 4.6 близок к нулю.

В ручных сессиях с человеком модель находила ранее неизвестные уязвимости в браузере и драйверах, а встроенные ограничения, утверждает Anthropic, обходятся без особых усилий и в открытых весах их можно снять.

🟡CAISI более сдержан в описании результатов

На четырёх кибербенчмарках GLM-5.3 заметно слабее американских передовых моделей, в SEC-Bench Pro она решает 40,4% задач против 90,2%.

Совокупное отставание CAISI оценивает примерно в четыре месяца.

Вывод обеих организаций совпадает в главном - возможности, которые год назад были только у закрытых лабораторий, теперь доступны любому, кто скачает веса.

В ответ на это Anthropic предлагает шире открывать передовые модели для безопасников и проверять достаточно сильные модели до выпуска на уровне государств.

Z.ai пока никак не отреагировала ни на оба исследования, ни на инициативу Anthropic.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml