Пользователь
Введение
Рады снова приветствовать дорогих читателей! Продолжаем рубрику статей "ШХ" в которой мы рассматриваем методы и инструменты OSINT. В этой статье хотим рассмотреть очередной перечень инструментов которые могут значительно упростить жизнь сетевым разведчикам.
Дисклеймер: Все данные, предоставленные статье, взяты из открытых источников, не призывают к действию и являются только лишь для ознакомления, и изучения механизмов используемых технологий.
В текущих реалиях все IT-продукты разрабатываются с использованием какого-либо ПО, способного управлять репозиториями программного кода для Git. В нашем случае, хотелось бы рассказать про один из самых популярных продуктов — Gitlab. «Gitlab — наше всё» должно быть слоганом каждой компании, которая его использует, иначе могут произойти события, которые приведут к печальным последствиям. На Habr можно найти множество различной информации, связанной с кейсами, туториалами или просто интересными историями. Но сколько бы ни было написано, найти место где было бы собрано всё и сразу — не получилось. Придется исправлять.
Wireshark – это широко распространённый инструмент для захвата и анализа сетевого трафика, который активно используется как для образовательных целей, так и для устранения неполадок на компьютере или в сети. Wireshark работает практически со всеми протоколами модели OSI, обладает понятным для обычного пользователя интерфейсом и удобной системой фильтрации данных. Помимо всего этого, программа является кроссплатформенной и поддерживает следующие операционные системы: Windows, Linux, Mac OS X, Solaris, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD.
Привет, Хабр!
Впервые с вопросом анонимизации данных мы широко столкнулись при работе с динамическими окружениями.
Не секрет, что разработка даже небольшого проекта тесно связана с инфраструктурой, поскольку любая программа требует наличия определённого окружения. Часто таких окружений требуется несколько — одно под прод, а остальные — под разные нужды, например, тестирование. Иногда эти среды даже могут быть динамическими — когда вместе с новым бранчем создаётся окружение, в котором запускается разрабатываемая версия приложения и всё необходимое для неё, а после того как бранч вливается в main, эта среда и все её данные удаляется.
И вот как раз о данных (а точнее о базах данных) в таких средах и хотелось бы поговорить. А именно — где и как их взять, как сделать их максимально приближенными к боевым и как защититься от их утечки. Для решения этих задач мы в Nixys используем собственный инструмент — nxs-data-anonymizer. Хотим поделиться им с вами.
В каких юнитах можно померить DDOS атаку? Биты в секунду, запросы, пакеты, время даунтайма, количество машинок в ботнете — все эти ответы верные. Потому что DDoS-атаки бывают разных категорий и для каждой есть свои ключевые метрики. Их рост и является движущей силой для эволюции DDoS атак. Посмотрим, как это происходит.
Поможет нам в этом Георгий Тарасов, владелец продукта Bot Protection в Qrator Labs. Ранее он занимался разработкой, проектным менеджментом и pre-sales. Вместе с ним мы полетим в 1994 год и обратно, в настоящее время. Посмотрим, как развивались распределённые атаки на отказ в обслуживании за эти годы, к чему они пришли сейчас, и на что есть смысл обратить внимание.
Фото ETA+, Unsplash.com
Представьте себе человека, который бьется над решением загадки, а вокруг собралось с десяток советчиков, которые помогают ему «найти убийцу». Знакомая ситуация? В таких случаях возникает больше вопросов, чем ответов, и если отвечать на все эти вопросы, ни на что другое времени уже не останется.
Сложно найти то, чего не знаешь и не понимаешь. Вот тут-то на помощь и приходит observability (наблюдаемость). Она помогает понять, что сломалось или плохо работает, и даже позволяет найти причину, чтобы вы могли постоянно вносить улучшения.
Под observability мы подразумеваем показатель того, насколько эффективно можно определить внутреннее состояние системы по ее выходным данным (телеметрии). Ничего нового в этом нет — мы пытаемся разобраться в работе приложений по логам с начала времен, но сейчас все осложняется облаками, контейнерами, микросервисами, многоязычными средами и т. д.
Observability основана на трех главных компонентах. Это данные телеметрии, которые можно агрегировать и анализировать, чтобы понять состояние системы:
В этой серии статей мы рассмотрим все три компонента с примерами. Начнем с метрик и опенсорс-проекта Prometheus.
FAQ MITRE ATT&CK оказался крайне нераспространенным документом, при всей его познавательной ценности как в перспективе, так и для текущей деятельности сообщества. Поэтому мы решили его перевести. Результат под катом.
За 3 дня до нового года появилась задача, передать клиенту наше ПО через менеджера, на флешке. ПО – это микросервисная платформа в несколько десятков docker-образов с множеством настроек и “километровым” helm-чартом. Что мы имели:
Пфф, подумал я! Возьму Golang, напишу программку, скомпилирую под Windows.
… и 5 часов спустя осознал поспешность своих выводов. В тот момент в первый раз вспомнился смех Нельсона. ХА-ХА! Который преследовал меня все то время, что я потратил на изучение вопроса.