IT

📁 Поиск общих SMB-папок Во время внутреннего пентеста полезно проверить, какие сетевые папки доступны по SMB. 📌 SMB используется для общего доступа к файлам и папкам в Windows-сетях. Чаще всего SMB работает на:

445/tcp

Проверяем:

nmap -p 445 192.168.1.10

🔎 Посмотреть доступные SMB-шары Без пароля:

smbclient -L //192.168.1.10 -N

С учётной записью:

smbclient -L //192.168.1.10 -U user

Пример:

Public
Backup
Users
IPC$

📂 Подключиться к найденной папке

smbclient //192.168.1.10/Public -N

Дальше:

ls
cd Documents
get file.txt

⚡️ Более быстрый вариант Через NetExec:

nxc smb 192.168.1.0/24 -u user -p 'password' --shares

Он сразу покажет доступные папки и права:

Public    READ,WRITE
Backup    READ

🧠 На что смотреть Особенно интересны:

Backup
Public
Users
Documents
Scripts
IT
Admin

Проверяем: — есть ли анонимный доступ; — права READ/WRITE; — резервные копии; — конфиги; — скрипты; — файлы с учётными данными. 📌 Главная мысль SMB-шары сами по себе не являются уязвимостью. Проблема появляется, когда права настроены слишком широко или через них доступны чувствительные данные. #smb #windows #network #pentest #infra

Вы удалили большой файл с логами, но место на сервере не освободилось. Причина может быть в программе, которая всё ещё использует этот файл — для системы он как будто продолжает существовать. Сервер может тормозить и при нормальной загрузке. Например, если он работает на общем оборудовании и другие виртуальные машины забирают слишком много ресурсов. А плохая связь с сайтом не всегда означает, что проблема именно на вашем сервере. Автор собрал простую инструкцию, которая помогает понять, где искать сбои. Они могут быть в интернете, настройках домена, открытых портах, памяти, диске или программах. В конце есть готовый скрипт, который сам запускает основные проверки и собирает результаты в одном месте.

Буриданов осел умер от голода, выбирая между двумя одинаковыми стогами сена. Судя по всему, в людях глубоко укоренен страх повторить его ошибку. Поэтому мы завышаем уверенность в правильности собственных решений. Так, Барук Фишхофф задавал испытуемым вопросы типа "Столица Эквадора - Кито?" После чего просил определить вероятность правильного ответа. Что они, мол, "на 70% уверены, что да, Кито - столица Эквадора". И увы. Неважно, говорили ли люди о сильной или слабой уверенности - они все равно ее завышали. Хотя даже там, где были "на 100% уверены", лишь 80% ответов оказались правильными. Каждый пятый «абсолютно точный» факт на поверку был чушью. Речь не обязательно должна идти о столицах странных государств. Профессор Ли Росс из Стэнфорда спрашивал студентов об их планах на год. Но и здесь, когда спустя год провели повторный опрос, сбылось лишь 70% предсказаний. Хотя средняя уверенность составляла 84%. Эта когнитивная уловка стоит нам денег. Больших денег. В масштабном исследовании экономистов Терранса Одина и Брэда Барбера, активные инвесторы демонстрируют худшие результаты. Уверенные биржевые игроки гордятся своей чуйкой. Умением принимать верные решения на основании сигналов ТГ-каналов. Они уверены, они торгуют и они проигрывают. Да и покупатели часто успокаивают себя, что отзыва не пойми от кого достаточно для выбора хорошего товара. (Поэтому подсуньте человеку этот отзыв - и его амигдала расслабится, а кошелек откроется) Для себя же помним: сомнение в собственных силах - не слабость, а единственный способ приблизить планы к реальности. Калибруем: снижаем вероятность оптимистичного сценария на 25% и одновременно повышаем вероятность худшего на 10-15%. | MAX | подкаст | | Личная жизнь и мысли - Молчанов.Life |

Мда ёпта, 12 с копейками часов на 4B модельку и 6 млн слитых токенов на судейку. В бенче ровно 100 вопросов. В ходе предварительных тестов понял, что вообще нет никакого смысла гонять по базовым алгоритмическим вопросам. С этими задачами даже 4B модель зажатая до одного бита прекрасно справится, а если миксовать сложные и простые вопросы, то результаты размытые будут. В общем, зафигачил пока датасет с хардкорными задачками уровня мидл-сеньор по стеку JS/Nodejs/Express/React/Mongodb/Postgresql/Redis. И что вы мне сделаете? Я вообще-то G0VNO изобрел, на какой стек мозгов хватило, тот и гоняю. Помимо саммари, еще складирую все решения судейки отдельно, что б можно было посмотреть че там происходит. Конкретно у Qwen3.5 4B жОские проблемы со следованием инструкций, ну и естественно ей не хватает параметров P.S. По шкале вайб скор, модель должна хотя бы 60% в среднем набрать, в таком случае она с большей частью задач справилась, хоть и с небольшими, но терпимыми, косяками

Меня уже начали копировать😅 Сегодня скинули ссылку на видео девушки, эксперта по ИИ, которая показала что создала свой SEO портал. И он 1 в 1 как мой) Это такой угар) Мне просто лень было делать нормальную шапку, и я оставил ее такой конченной, с перечислением просто подразделов что есть внутри. И она ее скопировала. Даже кнопку такуюже сделала. Про карточки и статьи внутри я вообще молчу) Как я к этому отношусь? Да мне впринципе глубоко похуй на нее. Скопировать фронтенд, это еще не значит что все полетит. Я проделал большую подготовительную работу по семантике и SEO подготовке. Это и дало такие результаты. А такого seo движка у нее нет. И кстати это не первый случай в моей жизни. И даже не первый случай с нейросетями. В прошлом году близкая знакомая месяц работала со мной, а потом за моей спиной просто скопировала мой курс 1 в 1, и запустила его с другим крупным блогером который на тот момент вообще ничего не понимал в ИИ ) Ну им с этим жить. А я сегодня уже 400 визитов пробил за сутки!

После выхода наделавшего шума Deepseek V4 Flash, вспомнил, что у меня есть подписка за $20 на ollama. Иногда гоняю там cloud-модели. Запустил на Flash несколько тестовых задач, чтобы посмотреть, на что модель вообще способна. Он оказался достаточно хорош в пространственном мышлении и даже сделал мне что-то вроде "Angry Birds" в 3D. Ещё и через специфический харнесс от paperclip. Особенно меня впечатлило то, как на Ollama он ест лимиты на подписке за $20. 2307 запросов заняли меньше 10% недельных лимитов. Возможно, есть некоторое смещение восприятия, вызванное GPT-5.6-Sol, съедающим недельные лимиты за сутки, если чуть отпустить вожжи. Или даже Cursor, который в прошлом году за $20 давал всего 500 запросов в месяц к "не-auto" моделям.

Илон Маск снова взбудоражил IT сообщество. Говорит, что через несколько лет исходный код станет тем же, чем сегодня является ассемблер - нишевым инструментом для единиц. А следующий шаг вообще отказаться от исходников и генерировать оптимальные бинарники напрямую с помощью ИИ. Меня эта идея неожиданно вернула в школьные годы. Я тогда только начинал программировать. Ассемблер по советским и переводным книгам казался чем-то запредельным для моего ADHD, но при этом невероятно завораживал. Работать почти напрямую с железом и выжимать максимум производительности выглядело настоящей магией. Учебные задачи на Turbo Pascal и Turbo C у меня обычно получались. Правда, компиляторы постоянно находили какие-то ошибки, которые я часами не мог понять, так что самые простые программы в итоге чаще писал на BASIC, а позже на Visual Basic. Там хотя бы можно было быстро увидеть результат и не потерять весь день на поиске пропущенной точки с запятой. Примерно это сейчас и происходит с AI. О синтаксисе думаешь всё меньше, о результате всё больше. Вполне возможно, что через десять лет нынешний код будет выглядеть так же архаично, как сегодня выглядит ассемблер для большинства разработчиков. Разница только в одном, и она существенная. Компилятор детерминирован: один и тот же код всегда превращается в один и тот же результат. LLM пока так не умеет. Поэтому идея сразу генерировать бинарники звучит красиво, но для медицины, авиации, финансов и прочей критичной инфраструктуры вопрос воспроизводимости и проверки никуда не денется. Сама мысль Маска мне при этом нравится. Она заставляет задуматься, где окажется следующий уровень абстракции, даже если завтра исходный код никуда не исчезнет. После этого обсуждения у меня неожиданно проснулось желание снова поиграться с низким уровнем. Вместо очередного AI-агента хочется собрать что-то максимально быстрое и минималистичное. Пока обдумываю идею собственной минималистичной OS для телефона, с глубокой интеграцией в self-hosted экосистему, IoT-устройства и локальных AI-агентов. Не знаю, вырастет ли из этого что-то большее, но как хобби-проект звучит очень интересно. Забавно то, что разговор про будущее без кода закончился у меня желанием залезть на самый низкий уровень, какой смогу. @maxvotek | linkedin | substack

📌#шпаргалка GraphRAG за 2 минуты Классический RAG — это ctrl+F на стероидах: вопрос → ищем похожие куски текста → LLM отвечает по ним. Отлично работает для точечных вопросов («что такое LoRA?»), но ломается на глобальных («какие основные темы всего корпуса?») — ответ размазан по документам, и ни один чанк его не содержит. GraphRAG решает это так: 1️⃣ LLM заранее проходит по всему корпусу и извлекает сущности и связи → получается граф знаний 2️⃣ На графе запускаем кластеризацию (Leiden) → темы и подтемы 3️⃣ Для каждого кластера LLM пишет саммари → «оглавление с аннотациями» 4️⃣ Глобальный вопрос отвечается по схеме map-reduce: сначала каждый кластер отвечает независимо (map), затем частичные ответы объединяются в финальный (reduce) Ключевой trade-off: почти вся работа переезжает в индексацию (дорого, LLM читает весь корпус), зато появляются multi-hop рассуждения и ответы «по корпусу в целом». Правило выбора:

точечный факт → обычный RAG. «В целом», «как связаны», «какие тренды» → GraphRAG. На практике часто гибрид.

#памятка #шпаргалка

Стоимость владения 10 лет назад я купил свою первую машину – бирюзовый мини купер. До этого у меня был велосипед, который много есть не просил. Новым для меня стало то, что теперь надо тратить ~100$ в месяц на мойку, заправку, масло и т.д. – на велосипеде траты были сильно меньше. С софтом похожая ситуация – тоже иногда нужно доливать масло. Особенно теперь, когда везде АИ. Благодаря АИ делать новое вроде бы быстро и дешево. Очень круто, когда можешь за пару часов сделать микро-продукт и закрыть проблему, которая мешает жить. Заметил, что многие команды бросились “писать свое”: систему локализации, поисковик битых ссылок, обвес для аналитики. Часто это действительно оправдано, надо только помнить о стоимости владения. Все эти микро-продукты нужно будет кому-то поддерживать, как тот мини купер. Чинить баги, добавлять забытые юзкейсы – это все время команды. Чем больше у тебя таких продуктов, тем больше времени ты тратишь на то, что бы они просто продолжали работать.

Что считать ошибкой Другой вопрос, который возникает, если мы займемся работой с ошибками — это что считать ошибкой. В школе нас приучили что для каждой задачи есть одно правильное решение. Любое другое решение — это ошибка. В жизни же совсем по-другому. Случаи, когда будет четкое разграничение ошибка / не ошибка — они достаточно редки. У нас будет больше ситуаций в серой зоне, где нельзя четко определить, что такое ошибка или нет. Во всех процессах есть различного рода отклонения. Профессор Деминг называл подобное состояние вариативностью. Вариативность — это в том числе разброс целевого параметра. Рост и вес людей колеблется в определенных пределах. Однако нежелательным состоянием является лишь определенные значения. Длина готового изделия также может колебаться в определенных пределах. Какое отклонение мы будем считать ошибкой? Что мы будем считать ошибкой? Но с отклонениями все просто. Уже определили какие отклонения при нормальной вариативности будут ошибкой. Но будет и другие случаи, когда мы не определяем ошибка это или нет. Банкомат не прочитал карту — это ошибка банкомата, специальная стратегия или испорченная карта? Это нормально или это ошибка? Почему это важно? Если мы признаем какой-то случай ошибкой — у нас появляется возможность исправить его, изменить процессы. Если же нет — то это событие у нас останется неисправленым. *** Давайте разберем такой случай. У пациента после операции стоит катетер в вене — он нужен для капельниц. Капельницы ставят утром и вечером. Ему поставили капельницу вечером в день операции и на следующий день утром. Вечером капельницу не поставили, так как его перевели на уколы. Катетер убрали после того, как пациент обратил на это внимание. По факту, катетер можно было бы убрать после утренней капельницы. Но катетер может стоять до 3х дней, так что никакого вреда пациенту не нанесли. Вопрос: как трактовать такое событие? С одной стороны — никакого вреда не случилось. С другой стороны — определенный дискомфорт, плюс непонятная коммуникация о том, как и когда надо убирать катетер. Если мы не представляем это как ошибку — то мы не работаем с этим событием, и мы не отлаживаем поток информации. #ЧФ #ошибки