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.

Бесплатные VPN начали умирать за пару дней, IP уже ни при чём

Бесплатный VPN из Telegram бодро запускается, а через несколько дней Reels замирают, YouTube уходит в бесконечную загрузку, а Gemini встречает ошибкой 403. Современные системы фильтрации научились распознавать туннели даже без расшифровки трафика.

По версии пользователя Хабра Djin22, теперь одного нового IP-адреса может быть недостаточно.

Анализаторы изучают размеры пакетов, интервалы между ними, структуру TLS-соединения и другие косвенные признаки. Если трафик ведёт себя как прокси, маскировка под обычный HTTPS уже не всегда спасает.

Один из характерных сценариев автор называет «проблемой 16 КБ»: соединение успешно устанавливается, передаёт первые данные, а затем резко замедляется или обрывается. Для борьбы с этим используют фрагментацию пакетов, уменьшение размера TCP-сегментов и десинхронизацию DPI с помощью zapret. Идея проста: сервер должен получить нормальный поток, а анализатор — головоломку.

Отдельная история — сервисы Google. Они могут учитывать TLS-отпечаток клиента и замечать, когда программа притворяется Chrome не слишком убедительно. В sing-box для более правдоподобной имитации браузера применяют uTLS.

Если Telegram не работает даже через VLESS Reality, автор предлагает ShadowTLS v3: протокол маскирует соединение под обычную TLS-сессию с разрешённым ресурсом. Ещё один приём — padding, то есть добавление случайных данных для изменения размеров пакетов и усложнения статистического анализа.

В качестве готовых вариантов Djin22 перечисляет hynet.cloud, AmneziaVPN, Red Shield VPN, Cloudflare WARP и собственные серверы на Xray или sing-box. Однако часть текста о hynet.cloud выглядит рекламно, а заявления об «эмуляции JA4», residential-маршрутизации и автоматическом переключении протоколов приводятся без независимого подтверждения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru