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.

Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Специалисты МГТУ имени Баумана и ВНИИА разработали технологию производства сверхпроводниковых интегральных схем на основе тантала. По данным университета, она позволяет более чем в десять раз улучшить качество компонентов для квантовых сопроцессоров.

Вместо традиционного алюминия исследователи использовали тантал. Этот металл лучше переносит обработку кислотами и другими агрессивными веществами, поэтому поверхность можно тщательнее очищать от оксидов и атомарных загрязнений.

Кроме того, естественный оксид тантала содержит меньше дефектов, способных разрушать хрупкое квантовое состояние.

Технологию испытали на микроволновых резонаторах. Их внутренняя добротность в однофотонном режиме превысила 10 млн. Чем выше этот показатель, тем меньше потери и дольше компонент способен сохранять квантовую информацию. Разработчики утверждают, что такие результаты входят в число лучших в мире.

 

Главной проблемой оказалось получение высокочистого альфа-тантала. Плёнки металла могут формироваться в альфа- и бета-фазах, но для высококачественных сверхпроводниковых схем нужна именно первая. Чтобы разобраться в механизме роста материала, команда провела более тысячи экспериментов и изучила десятки серийно изготовленных пластин с помощью просвечивающей микроскопии атомарного разрешения.

Исследователи выяснили, что рост альфа-тантала на кремнии начинается после формирования слоя бета-тантала толщиной 7-10 нм. Созданные резонаторы показали добротность свыше 10 млн, подтверждает научная публикация, вышедшая в Applied Physics Reviews.

Первые поставки квантовых сопроцессоров на новой платформе уже законтрактованы на осень 2026 года.

Квантовый компьютер от этого завтра на столе не появится. Но тантал хотя бы помогает кубитам подольше не забывать, что они квантовые.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru