Телеграм канал «Kali Linux»

🚀 БАЗОВАЯ ЗАЩИТА LINUX СЕРВЕРА ЗА 10 МИНУТ

Самая частая причина взлома - открытый SSH и слабые настройки по умолчанию.
Сделай минимум: обнови пакеты, включи фаервол, запрети root-вход, отключи парольный SSH, включи Fail2ban и авто-апдейты безопасности.
Это 80% защиты для любого VPS.


sudo apt update && sudo apt -y upgrade

sudo adduser admin
sudo usermod -aG sudo admin

sudo sed -i 's/^#\?PermitRootLogin.*/PermitRootLogin no/' /etc/ssh/sshd_config
sudo sed -i 's/^#\?PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config
sudo systemctl restart ssh

sudo ufw allow OpenSSH
sudo ufw allow 80,443/tcp
sudo ufw --force enable

sudo apt install -y fail2ban unattended-upgrades
sudo systemctl enable --now fail2ban
sudo dpkg-reconfigure -plow unattended-upgrades

🎵🔍 OSINT-инструмент, который вытаскивает нужные звуки из аудио

Большинство программ для работы со звуком умеют только проигрывать или обрезать файлы.
Но попробуй найти конкретный звук в длинной записи на час - это боль.

AudioGhost AI решает эту проблему.

Инструмент использует оптимизированную по памяти модель SAM-Audio, чтобы извлекать определённые звуки из аудиофайлов по текстовому запросу.

Что можно делать

🎯 Искать конкретные звуки в любой аудиозаписи
🖥️ Работать через современный и удобный интерфейс
💾 Обрабатывать даже большие файлы без адских тормозов

Это находка для:

• OSINT-расследований

• исследований

• анализа записей

• любых задач, где важны детали в аудио

Вместо «слушать всё подряд» → ты спрашиваешь текстом, что нужно найти.

📌 Проект доступен на GitHub: https://github.com/0x0funky/audioghost-ai

@linuxkalii

⚡️ Бывший инженер Google осуждён за кражу AI-технологий.

Федеральное жюри в Сан-Франциско признало виновным Линвэя «Леона» Дина - экс-инженера Google — по серьёзным обвинениям, связанным с хищением конфиденциальных разработок в области ИИ и передачей их структурам, связанным с Китаем.

По данным суда, он похитил более 2 000 страниц внутренней документации Google, включая информацию о ключевой инфраструктуре для обучения ИИ-моделей:

• кастомные TPU-чипы
• GPU-системы
• сетевые технологии SmartNIC
• архитектуру суперкомпьютерных кластеров

Речь идёт не просто о коде, а о фундаментальных технологиях, на которых строится обучение крупных AI-моделей. Подобные данные напрямую связаны с конкурентным преимуществом и национальной технологической безопасностью.

Этот кейс - напоминание о том, что гонка в ИИ идёт не только на уровне моделей, но и на уровне железа, инфраструктуры и инженерных решений под капотом.

https://www.justice.gov/opa/pr/former-google-engineer-found-guilty-economic-espionage-and-theft-confidential-ai-technology

@linuxkalii

⚡️ 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

Linux: совет дня💡

Когда считаешь размер папок через du, вывод часто превращается в мусор:
`node_modules`, `.git`, `venv`, `dist` и прочее - только мешает.

Фишка: du умеет пропускать папки по списку из файла.
В итоге вывод чистый и показывает только то, что реально важно.

Пример:

Создай файл excludes.txt:
- node_modules
- .git
- venv
- dist

И запускай:


du -h -X excludes.txt


Теперь du не будет учитывать эти директории - идеально для быстрой диагностики “куда делось место”.

@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

🕵️ 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