Телеграм канал «Kali Linux»

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: telemetr.me/ai_machinelearning_big_data
Python: telemetr.me/pythonl
Linux: telemetr.me/linuxacademiya
Хакинг: telemetr.me/linuxkalii
DevOps: telemetr.me/DevOPSitsec
Docker: telemetr.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: telemetr.me/Golang_google
Rust: telemetr.me/rust_code
C++: telemetr.me/cpluspluc
C#: telemetr.me/csharp_ci
Java: telemetr.me/javatg
JavaScript: telemetr.me/javascriptv
React: telemetr.me/react_tg
Frontend: telemetr.me/front
PHP: telemetr.me/phpshka
Android: telemetr.me/android_its
Мобильная разработка: telemetr.me/mobdevelop
Базы данных: telemetr.me/sqlhub
Data Science: telemetr.me/data_analysis_ml
Big Data: telemetr.me/bigdatai
Математика: telemetr.me/data_math
Физика: telemetr.me/fizmat
Kubernetes: telemetr.me/kubernetc
GameDev: telemetr.me/gamedev
Haskell: telemetr.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: telemetr.me/machinelearning_interview
Python собеседования: telemetr.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: telemetr.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: telemetr.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: telemetr.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: telemetr.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: telemetr.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: telemetr.me/memes_prog
Английский для программистов: telemetr.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: telemetr.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: telemetr.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: telemetr.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

🤖 16 ИИ-агентов для red team в одном открытом проекте

Decepticon автоматизирует проверку безопасности: агенты распределяют задачи по разведке, исследованию уязвимостей и проверке возможных цепочек атак.

Что интересно:

• LangGraph координирует агентов, а Neo4j хранит связи между находками.
• Команды выполняются в контейнере с Kali Linux, в отдельной операционной сети.
• Поддерживаются разные провайдеры моделей и локальный запуск через Ollama.
• Через MCP систему можно подключить к Claude Code и Codex.

По данным авторов, Decepticon прошёл 102 из 104 задач XBOW validation-benchmarks. Это результат на тестовом наборе, переносить его на произвольную инфраструктуру пока нельзя.

Для команд ИБ проект интересен как основа для экспериментов с агентным пентестом на своих стендах и в согласованном контуре. Код открыт под Apache 2.0.

https://github.com/BitterSecurity/Decepticon

🖥 Линус Торвальдс ответил противникам ИИ: тогда и компилятором не пользуйтесь

Торвальдс высказался о критике кода, написанного с помощью ИИ, и иронично заметил, что если кто-то хочет доказать, что он настоящий программист, то пусть не использует компиляторы. Затем добавил: тогда и текст коммита лучше не писать в редакторе.

Его позиция в цитате: «Я жду, что люди делают всё возможное и понимают, что делают. Но это понимание очень мало связано с тем, какими инструментами они пользуются. И, по моему опыту, люди, которых я уважаю и считаю умными, не из тех, кто избегает новых и интересных инструментов».

Для Торвальдса важно, чтобы автор понимал свой код и отвечал за него, а чем именно этот код был написан, вторично.

💰 6 дней, $40 000 на ИИ и $250 000 награды от Google.

Команда XBOW с помощью GPT-5.6 Sol собрала цепочку из трёх уязвимостей Chrome. Она позволяла перейти от JavaScript в обычной вкладке к выполнению кода за пределами двух защитных песочниц браузера.

ИИ-агенты изучали исходники, проверяли гипотезы и готовили части эксплойта. Исследователи выбирали направления, проверяли результаты и соединяли компоненты.

По оценке XBOW, расходы на API составили около $40 000. Google подтвердила ошибки, выпустила исправления и присудила команде первый полный приз $250 000 по новым правилам программы Chrome.

Для работы использовали общедоступную модель. Такие инструменты уже есть и у защитников, и у атакующих.

https://xbow.com/blog/xbow-built-a-chrome-full-chain-exploit

🚨 ИИ-черви могут научиться размножаться без дата-центров

Anthropic проверила, достаточно ли дешёвой бытовой электроники для запуска моделей и их автономного распространения.

Что показали эксперименты:

• Gemma4-26B-A4B запустили на 15 Android TV-приставках по $55, распределив модель между устройствами. Скорость скромная: 0,39 токена в секунду.

• Qwen3.5-9B самостоятельно настроила запуск модели на 8 из 9 типов оборудования.

• Передача заметок об ошибках следующим экземплярам агента повысила успешность настройки с 45% до 61–84%. Новые попытки использовали опыт предыдущих.

• GLM-5.2 справилась с полной цепочкой распространения в лабораторной сети.

Но полноценного автономного ИИ-червя пока не продемонстрировали. В тесте доступ к устройствам намеренно упростили, а управляющая модель работала на отдельном сервере.

По грубой оценке авторов, небольшие модели могут достичь нужного уровня способностей к концу 2026 года.

ИИ-вредонос сможет подстраиваться под незнакомое оборудование. А распределённую сеть заражённых устройств сложнее остановить отключением одного сервера.

https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai