DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

Пользователь 13o-bbr-bbq опубликовал на GitHub инструмент для автоматизированного тестирования на проникновение (пентест). Инструмент, получивший название Deep Exploit, был представлен на Black Hat USA 2018.

Согласно размещенной информации, DeepExploit связан с Metasploit, и имеет два основных режима:

  1. Intelligence mode (Интеллектуальный режим): DeepExploit идентифицирует статус всех открытых портов на целевом сервере и выполняет эксплойт, применяя машинное обучение;
  2. Режим брутфорс (Brute force mode): DeepExploit поочередно выполняет эксплойты, основываясь на комбинации «Модуль эксплойта — Цель — Пейлоад», учитывая имя продукта и номер порта устройства пользователя.

Ключевыми особенностями DeepExploit являются:

  • Самообучение. DeepExploit может сам учиться методу использования эксплойтов, человеку не нужно готовить данные для обучения.
  • Эффективное выполнение эксплойтов. DeepExploit может «прицельно» атаковать эксплойтами, используя данные, полученные в ходе самообучения.
  • Глубокое проникновение. Если DeepExploit успешно использует эксплойт на целевом сервере, он дополнительно выполняет эксплойт, атакуя другие внутренние серверы.
  • Крайне легкое управление. Все, что вам нужно — ввести одну команду.

Актуальная версия DeepExploit находится в статусе beta, однако она может: собирать разведданные, моделировать угрозы, анализировать уязвимости, эксплуатировать их, составлять отчеты.

Подпишитесь на новости

Opera добавила локальный ИИ: запросы обрабатываются на вашем компьютере

Нейросети в браузере необязательно кормить данными через чужой сервер. Opera представила раннюю версию поддержки WebAI — предложенного веб-стандарта, который позволяет сайтам и расширениям использовать ИИ-модели на компьютере пользователя. Первой площадкой стал Opera One, позднее возможности появятся в Opera GX и Neon.

О запуске и принципах работы компания рассказала в официальном анонсе.

WebAI рассчитан на разные модели, включая Gemma от Google. На совместимых яблочных компьютерах поддерживается и локальная фундаментальная модель Apple. Привязки к единственному поставщику не предполагается.

Есть генерация текста, классификация контента и анализ связей между фрагментами информации. Разработчики смогут добавлять такие функции без собственной серверной ИИ-инфраструктуры и оплаты каждого облачного запроса. Пользователю для локального выполнения не нужна подписка на внешний ИИ-сервис.

Функция включается добровольно. Вычисления происходят на устройстве, поэтому обрабатываемые локальной моделью данные не требуется отправлять облачному провайдеру.

Расплата за независимость от облака очевидная — нагрузка на компьютер. Скорость зависит от железа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru