Исследователи (кстати, кто эти люди, которые все время где-то что-то находят и исследуют?) нашли критическую уязвимость в AIT-GUI (NASA AMMOS Instrument Toolkit). Это такой веб-интерфейс наземной системы, которая используется для взаимодействия с космическими аппаратами и научными приборами. Эта уязвимость позволяла любому человеку оправлять сообщения на космические корабли и запускать скрипты и команды на сервере. Оценка – CVSS 9.4/10, или простыми словами – огромная дыра :) И все потому, что в интерфейсе нет никакой авторизации. Хорошая новость: разработчики уже выпустили AIT-GUI 2.5.2, где уязвимость исправлена. Плохая: это наверняка не единственная дыра в этом софте. Я могу лишь предположить, что интерфейс делался для внутренних нужд, из разряда быстро сообщение отправить, скорее всего был во внутренней сети, а затем его сделали доступным онлайн для какого-нибудь начальника или для демо. Но это всего-лишь предположение. Не будьте как программисты Наса – не забывайте про авторизацию!

🎉 Праздник праздником, а разбор задачки — по расписанию, как и договаривались 😄 Большинство выбрало netdiscover, и это очень радует. Значит, тема разведки в локальной сети уже начинает хорошо укладываться 👌 Напомню вопрос:

Вы подключились к локальной сети и хотите быстро понять, какие устройства находятся в вашем сегменте. Что использовать?

✅ Правильный ответ — netdiscover Почему именно он? Netdiscover использует ARP-запросы и помогает быстро найти активные устройства в локальном сегменте сети. Например: sudo netdiscover -r 192.168.1.0/24 В результате можно увидеть: — IP-адреса устройств; — MAC-адреса; — производителя сетевого интерфейса. То есть логика здесь простая:

Подключились к сети
        ↓
Нужно понять, кто рядом
        ↓
Netdiscover
        ↓
Получили список хостов
        ↓
Дальше уже Nmap и анализ сервисов

А остальные варианты были отвлекающими: whoami — покажет текущего пользователя; ipconfig — сетевые настройки Windows; tasklist — список запущенных процессов. Так что большинство ответило правильно 🔥 И отдельный приятный момент — практически сразу после этой задачки нас стало уже 7 000. Совпадение? Возможно 😄 Но мне нравится думать, что практика действительно заходит. Будем продолжать: короткая теория → мини-задача → разбор. #разбор #викторина #netdiscover #arp #network #pentest

✔️ OpenAI усилила защиту в Codex в ответ на инциденты удаления файлов Руководитель Codex Тибо Соттьё подвёл итог изменениям последних недель, которые снижают риск деструктивных действий Codex. 🟡Контекст

Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили. Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя. В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки. Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.

По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях: 🟢Инструкции самой модели. Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен. 🟢Проверки на исполнении. Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу. 🟢Ужесточение Full access. Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили. 🟢Обновленный Auto-review. Он стал лучше распознавать деструктивные действия. 🟢Тесты и обучение. OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных. 🟡Что советуют делать самим Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы - Ask for approval или Approve for me. Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🤔MAX можно изолировать

энтузиаст написал CryptoLayer для сквозного шифрования поверх любых мессенджеров

Зачем гадать, читают ли спецслужбы или администраторы ваши чаты в Telegram, VK или национальных платформах вроде MAX, если можно рассматривать любой мессенджер исключительно как источник слива информации? 😎Российский разработчик выложил на GitHub опенсорсный проект CryptoLayer, который накладывает собственный независимый криптографический слой поверх популярных сервисов связи.

🟦Концепция инструмента строится на полном недоверии к серверной инфраструктуре. Сообщения шифруются строго локально на устройстве с помощью проверенной связки AES-256-GCM и эллиптических кривых для обмена ключами.

Чтобы трафик не триггерил автоматические спам-фильтры и цензуру характерными абракадабрами шифротекста в Base64, зашифрованные байты упаковываются в цепочки обычных человеческих слов. Для стороннего наблюдателя или сервера чата это выглядит как случайный набор текста, а адресат с установленным CryptoLayer разворачивает его обратно в исходный файл или диалог. 🟢Готовые модули уже умеют работать с Telegram (через MTProto) и VK, а открытая модульная архитектура позволяет сообществу дописать плагины хоть для мессенджера MAX, хоть для Discord или SSH-каналов. Конечно, метаданные (время активности и связку аккаунтов) такой подход не скроет, да и независимому коду еще предстоит пройти проверку временем... 🦔 CyberYozh

У российских сайтов массово отзывают сертификаты безопасности. Разбираемся, что это значит, и как справляться. Не так давно вступили в силу новые правила международного консорциума CA/Browser Forum. Это организация, которая устанавливает стандарты для всех удостоверяющих центров в мире. На фоне этого часть сертификатов у российских сайтов начали отзывать, и разработчики стали переходить на российские сертификаты – их выдает Национальный удостоверяющий центр. Но проблема не решилась: после этого в большинстве браузеров сайты перестали открываться. Дело в том, что когда браузер открывает защищенный сайт (https), он проверяет сертификат и выпустивший его удостоверяющий центр. У каждого браузера – свой список доверенных УЦ, зашитый внутри. Если сертификат сайта выпущен центром, который не нашелся в этом списке, браузер показывает предупреждение или блокирует доступ. Не потому что сайт опасный, а потому что браузер просто не знает соответствующий УЦ. Именно поэтому один и тот же сайт может открываться в одном браузере, и не открываться – в другом. В Яндекс Браузере список доверенных УЦ шире, и туда изначально включены и российские сертификаты. Поэтому там все работает из коробки, и пользователи сохраняют доступ к ресурсу без сбоев. Кроме того, владельцы сайтов с сертификатами НУЦ также могут проверить в публичном CT-логе Яндекса, когда и кем был выпущен сертификат для их ресурса. Это помогает убедиться, что сертификат настоящий и был выпущен с ведома владельца сайта.

🔁🌐 TRANSLATED REPOST ➖➖➖ Умные очки Meta превращают слежку в потребительский продукт Surveillance control · 25.08.2026 Умные очки Meta официально стали спусковым крючком для абсурда. Пока корпорации мечтают о будущем, где ИИ видит вашими глазами и слышит вашими ушами, реальность продолжает подкидывать истории вроде той, о парне, который тайно снимал женщину в магазине Target своими очками Ray-Ban во время неуклюжей попытки познакомиться — и выложил это как «пикап»-рилс. Подписчики опознали женщину, аккаунт удалили, но осадок остался: формат очков сделал слежку буквально невидимой для жертвы. Meta, со своей стороны, признаёт, что банит всё большее число подобных аккаунтов. То есть проблема не единичная — она системная — с камерой на переносице и без видимого признака съёмки, кроме крошечного индикатора, который, как обнаружили пользователи, легко заклеить наклейкой с Amazon. Между тем бизнес процветает: Meta занимает 85% рынка умных очков, продано более 10 миллионов устройств, 7 миллионов из них — только за прошлый год. Аналитики Counterpoint прогнозируют, что к 2032 году отрасль достигнет $44 млрд продаж очков. Google, Samsung и Apple уже готовят собственные модели — гонка за то, чтобы занять ваше поле зрения, только начинается. Регуляторного ответа на эту гонку пока не видно — реакции остаются локальными и фрагментарными: британские пабы и суды уже запретили очки на своей территории. Тем временем правозащитники из ACLU и Electronic Frontier Foundation сделали ещё одну находку — код распознавания лиц, встроенный в платформу очков, но так и не выпущенный публично. Meta удалила код после разоблачения, но, как говорится, осадок остался. Президент Signal Foundation Мередит Уиттакер назвала очки «жуткой технологией для сталкеров» и «ещё одним нарушением общественного договора со стороны Big Tech». А профессор права Бостонского университета Вудро Харцог точно описал происходящую механику: технологические компании выпускают продукты быстрее, чем общество успевает осознать угрозу. К тому времени, когда мы разберёмся, что происходит, это уже стало нормой. Источник: https://archive.ph/HFePb ➖➖➖ 🔁🌐 Repost & Translated from: Brandmauer Report

«Как я случайно записала сотни тысяч телефонных звонков на военные базы» Технология ENUM связывала телефонные номера с адресами в сети, но так и не взлетела и сегодня, по сути, мертва. Исследовательница безопасности сканировала эту заброшенную систему и наткнулась на три зоны телефонных кодов, делегированные на сервер имён, домен которого давно протух. Она купила его за 5€ и получила контроль над DNS телефонной инфраструктуры трёх британских территорий. Теоретически это открывало возможность вклиниваться в чужие звонки посредником. Трафика поначалу не было вовсе, так что домены она просто оставила себе для экспериментов. А через полгода заглянула в логи и обнаружила там сотни тысяч запросов. Почти все они вели на военные базы, а адреса источников были в основном американскими: https://u.habr.com/6LzUD

watermarks-remover Никогда не пользуйтесь этим скиллом удаления из файлов и текста ИИ-водяных знаков, которые производители моделей незаметно вшивают в контент Что убирает 1. Невидимые символы в тексте - скрытые Unicode-маркеры (невидимые пробелы, специальные управляющие символы), которые ChatGPT, Claude и другие вставляют в сгенерированный текст. Это детерминированный слой, работает без потери смысла. 2. Статистические водяные знаки - более хитрые схемы вроде SynthID-Text (Google/Gemini), где модель незаметно «подкручивает» выбор слов по секретному алгоритму. Их убирают переписыванием текста (best-effort, ценой стиля). 3. Метаданные из файлов - C2PA, EXIF, XMP и прочие служебные поля, в которых тоже хранится информация о происхождении. Чистит PNG, JPEG, PDF, DOCX, MP4, MP3 и ещё десяток форматов #skill #privacy #watermark VK | MAX

Этот канал начинался три года назад с разбора кейсов внедрения LLM в бизнес продукты в компаниях США и Европы. Тогда команды брали API от OpenAI, Anthropic или локальной модели, обвязывали промптами и RAG-ами и вызывали для принятий решений: переводов текстов, генерации лидов, разбора тех документации, поиска проблем в нормативных документах итп. Стабильных архитектур тогда не было, и магию построения стабильных пайплайнов с LLM под капотом приходилось изучать самостоятельно. Тогда тесты собирали вручную, а пайплайны допиливали напильником. Это было искусством. А с тех пор ситуация незаметно изменилась (во всяком случае, в моем окружении). Кейсов с “ручным” внедрением LLM в продукты стало сильно меньше, ибо зачем возиться, когда можно взять стабильную и доказанную архитектуру агента и просто подключить ее к своей проблеме. Так, например, команды портируют архитектуры агентов с одного BitGN бенчмарка на другой, или даже побеждают с архитектурами оттуда в других соревнованиях. Кстати, если же брать готовое, то особенно популярен в США/EC в бизнес-задачах OpenAI Codex. Claude - несколько меньше. Вторая причина интереснее. Сейчас нет стремления “а давайте добавим дорогой и медленный вызов LLM-ки на каждый запрос пользователя, чтобы была магия”. Выяснилось, что это нужно делать долго и с умом, чтобы оно того стоило. А еще выяснилось, что у нас есть проблемы поважнее. Если данные - это кровь и топливо бизнеса, то код - это его двигатель. И скорость устаревания существующего кода в этом году заметно выросла. Если раньше можно было запилить приложение и оставить его крутится на мейнфрейме лет на 30, с апдейтами раз в год, то сейчас это немыслимо. Причина не столько в том, что фреймворки и библиотеки стали меняться гораздо быстрее и легче. Все веселее - AI резко удешевил анализ чужого кода, поиск уязвимости и сборку эксплойтов. Теперь не нужно быть специалистом, чтобы разобрать бинарь или железку на запчасти с Ghidra/IDA, Wireshark и Qwen/DeepSeek. Даже не нужно знать все эти слова) Нынче код уже стареет не тогда, когда перестает работать, а когда даже ленивый сможет его недорого сломать. В итоге код перестает быть активом, который однажды написали и десятилетиями можно использовать. Теперь он скорее становится расходным материалом, его нужно непрерывно проверять, обновлять без отрыва от производства. И сейчас в моих кругах получается, что перспектива поменялась так: (1) нужно решать новые бизнес-задачи? Да просто берем отлаженный harness от OpenAI Codex (или кого-то еще) и собираем конструктор (2) сэкономленное время и деньги бросаем на тушение настояших пожаров и поддержку с помошью AI Coding agents существующего кода, который приносит деньги. А как выглядит ситуация у вас? Ваш, @llm_under_hood 🤗

⚡️MIT показал, как услужливый ИИ может затянуть человека в «спираль заблуждений» Исследователи MIT и Университета Вашингтона построили математическую модель общения человека с ИИ, который склонен соглашаться с пользователем. Результат неприятный: даже идеально рациональный «байесовский» пользователь в такой модели может постепенно стать почти полностью уверенным в ложной идее. Механика простая. Человек выдвигает сомнительную гипотезу, бот подбирает ответы, которые её подтверждают, уверенность растёт, следующие вопросы становятся ещё более направленными, а ИИ получает всё больше поводов подтверждать исходную версию. Причём проблема не исчезает, если запретить модели врать. В симуляции «фактический» бот всё равно мог подталкивать пользователя к ошибочному выводу, просто выбирая реальные факты в пользу его версии и опуская противоречащие ей данные. Авторы сравнивают такой вариант с ИИ, использующим RAG и источники. Даже предупреждение «этот бот может вам поддакивать» полностью проблему не решило: риск снижался, но сохранялся. Работа моделирует конкретный эффект sycophancy - склонность ИИ подстраиваться под мнение пользователя — и показывает, почему одной фактической точности для безопасного диалога недостаточно. https://arxiv.org/abs/2602.19141

Brandmauer Report Дайджест недели: Слежка опережает закон, а банки обходят санкции быстрее, чем Apple успевает их банить Дайджест недели: слежка строится без законов, банки обходят санкции через фейковые кухонные приложения, а свобода интернета падает 15-й год подряд — Freedom House зафиксировала рекордное ухудшение интернет-свободы — и IoT-инфраструктура оказалась на передовой этого удара — Санкционный T-Bank в очередной раз проник в App Store, замаскировавшись под планировщик кухни — при помощи подставной британской фирмы — Белорусские независимые медиа шестой год работают в изгнании, но научились строить зеркала, которые нельзя заблокировать точечно — Нигерийский штат Энугу построил тысячи камер и центр слежки уровня аэропорта — при полном отсутствии закона, который бы это регулировал — Жертвы уже есть: 50 дней в СИЗО за пост, 271 день пыток без доказательств — реальная цена слежки без правовых рамок 📖 Полный разбор: https://telegra.ph/Dajdzhest-Brandmauer-Report-za-nedelyu-170823082026-08-24 ❤️ Реакции под постами — это голоса: в дайджест попадает то, что вы читаете и лайкаете.

Скидка в 97%: как устроен китайский мошеннический рынок ИИ-токенов Один из каталогов теневых сервисов каждый день раздаёт 50 ключей API с балансом в 100 долларов, и честность розыгрыша подтверждается той же криптографической схемой, что крутится на криптоказино. Seed берётся из хэша последнего блока Bitcoin, победители выбираются тасованием Фишера — Йетса, список участников публикуется заранее. Рынок перепродажи чужого доступа к американским моделям вырос настолько, что открыто мимикрирует под легальный бизнес. Бывший разработчик ИИ-шлюза размотал всю цепочку. Скидки доходят до 97,8%, доллар официальных кредитов уходит за 13 центов, а десяток самых крупных узлов собирает 3,6 миллиона визитов в месяц. Дистилляция чужих моделей превратилась в отрасль на миллиарды юаней, где крупные игроки, по словам участников форума, зарабатывают сотни тысяч в день. Узнаем, как устроены четыре слоя этого рынка и почему закрыть его почти невозможно.

В прошлом году в посте я прогнозировал, что скоро на OFFZONE появятся целые треки про то, как ломают и обманывают искусственный интеллект. В 2026-м число докладов про нейронки чуть ли не удвоилось, и часть из них — как раз на эту тему. Вот пара докладов: «Et tu, OpenCode»: как атакующие обманывают агентов и вытягивают секреты и regex против LLM: бенчмарк детекторов prompt injection. На одной из дискуссий вспомнили недавний инцидент с Hugging Face, про который вы наверняка слышали. Во время внутренней оценки кибервозможностей агент на связке моделей OpenAI нашёл способ выйти из изолированной среды, использовал внешнюю инфраструктуру как плацдарм и в итоге взломал Hugging Face, чтобы украсть ответы к бенчмарку. Из зала спросили: как снизить риск потери контроля? Эксперт ответил, что у модели ослабили защиту и плохо поставили задачу, так что нужно просто быть аккуратнее. Почему ответ прозвучал так спокойно? Это же реально похоже на пресловутый максимизатор скрепок. Возможно, потому что насмотрелись на лихих и бесстрашных джунов-пентестеров, а может, потому что сам сценарий, в котором искусственный интеллект буквально захватывает и преобразует мир под себя, — далеко не самый близкий и вероятный. Какой бы интеллектуальной мощью ни обладал суперкомпьютер, есть чисто физические ограничения: энергетика, производство чипов, постройка дата-центров, но главное — мир не единая цифровая среда. Пускай изнутри цифрового пузыря многим кажется иначе. В богатых странах интернетом пользуются около 94% населения, в беднейших — 23%. На страны с высокими доходами приходится 77% мировых мощностей дата-центров, на страны с низкими — меньше 0,1%. Та же Россия оцифрована очень неровно: банки, маркетплейсы, телеком, госреестры — все там, а вот ЖКХ, муниципалитеты, мелкий бизнес и масса производств — по-прежнему работают на звонках, бумаге и личных договорённостях. ИИ и вовсе используют в среднем 4,8% компаний. У этой неоднородности есть обратная сторона. Обществу вовсе не обязательно быть полностью цифровым, чтобы попасть в зависимость от технологий. В Эфиопии интернет был примерно у 19% населения, а мобильными финансами уже пользовались больше 60 млн человек. Так что незачем управлять каждым фермером и магазином. Достаточно держать руку на платежах, идентификации, облаках, связи, логистике и распределении господдержки. Поэтому правдоподобный риск, как мне видится, скромнее. Никакого единого сверхразума, разом подчинившего все страны. Скорее несколько цифровых ядер у правительств или американских и китайских корпораций, потихоньку набирающих непропорциональную власть над менее цифровой периферией. В этом контексте трек OFFZONE ai.zone очень своевременный. Обсуждение уже уходит от джейлбрейков и генерации фишинговых писем к безопасности самих агентов: их полномочиям, песочницам и той точке, где автономность AI-агентов превращается в потерю контроля. Мир вряд ли станет одной машиной, но вполне может стать системой, где несколько цифровых центров задают условия для всех остальных. Футуристично, но при этом до боли знакомо.

Как защитить груз от кражи при перевозке Хищение товаров во время транспортировки — серьёзный риск для бизнеса. Мошенники используют разные уловки: 🚚 Водитель, связанный с фиктивной экспедиторской компанией, получает груз и исчезает вместе с ним. 📦 Лжекомпания меняет адрес разгрузки, и товар оказывается на другой машине, после чего следы пропадают. Чтобы минимизировать угрозы, предпринимателям стоит заранее выстраивать систему защиты: — проверять экспедитора через ЕГРЮЛ и изучать его репутацию на рынке — встречаться лично с представителями компании, а не ограничиваться перепиской — заключать договоры только в бумажной форме — запрашивать копию водительского удостоверения — обязательно страховать груз. Фаундер | Бизнес и Стартапы