Новый инструмент DorkMe облегчит поиск уязвимостей через Google Dorks

Новый инструмент DorkMe облегчит поиск уязвимостей через Google Dorks

Новый инструмент DorkMe облегчит поиск уязвимостей через Google Dorks

Новый инструмент DorkMe поможет легко находить уязвимости, используя технику Google Dorks. Таким способом можно найти, например, проблему SQL-инъекции, а также другие серьезные дыры. Напомним, что Google Dorks представляет собой технику использования скрытых возможностей Google для поиска уязвимостей.

DorkMe представляет собой инструмент, разработанный для облегчения задачи поиска брешей с использованием Google Dorks. На данный момент DorkMe был протестирован в ParrotOS и Kali Linux 2.0.

Стоит отметить, что это всего лишь бета-версия, поэтому пользоваться ей придется с осторожностью — ждать около минуты между каждыми запросами и три минуты каждые 100 запросов.

Ознакомиться с требованиями и зависимостями можно благодаря следующей команде:

pip install -r requirements.txt

Для справки можно использовать команду:

python DorkMe.py –help

Примеры:

python DorkMe.py –url target.com –dorks vulns -v (рекомендуется для тестов)
python DorkMe.py –url target.com –dorks Deprecated,Info -v
python DorkMe.py –url target.com –dorks all -v

Сообщить об ошибке или пожеланиях можно автору инструмента в Telegram — @blueudp.

Один хакер, ИИ и 72 часа: злоумышленник взломал крупную AWS-инфраструктуру

Одинокий киберпреступник с помощью ИИ провернул атаку на крупную среду Amazon Web Services и смог выжать из жертвы деньги. Об этом рассказала компания Sygnia, которая занимается реагированием на киберинциденты. Главная деталь здесь не в том, что атаковали облако.

Интереснее другое: по оценке Sygnia, один финансово мотивированный злоумышленник сделал за трое суток объём работы, который обычно занял бы недели.

ИИ помог ему ускорить разведку, разработку скриптов, подбор команд и адаптацию под конкретную инфраструктуру жертвы.

Атака не строилась на одной волшебной дыре. Хакер последовательно сцепил слабые места в приложениях, AWS-ресурсах, репозиториях исходного кода, CI/CD-пайплайнах, рантайм-компонентах и хранилищах данных.

В ход пошли поиск учётных данных, сбор секретов, перечисление облачных ресурсов, злоупотребление пайплайнами деплоя, изменение рантайм-среды, доступ к базам данных и эксфильтрация данных.

Первичный доступ злоумышленник получил через ключ доступа AWS, добытый при помощи уязвимости в приложении. Дальше ключ прогонялся через несколько рабочих сценариев: украсть максимум секретов, создать бэкдоры, расширить доступ и собрать данные для давления на компанию. Каждый новый доступ тут же снова отправлялся в этот же конвейер.

Чтобы показать серьёзность намерений, атакующий выполнял в основном обратимые действия: закрывал доступ к S3-бакетам, снижал ёмкость ECS-сервисов до нуля, создавал правила ACL для блокировки сетевого доступа и очищал очереди SQS. То есть демонстрировал: «Я уже внутри, могу ломать сильнее, если не договоримся».

Sygnia подчёркивает: для защиты не так важно, была ли конкретная команда написана человеком или ИИ. Важно другое — скорость. Если атакующий с LLM может за минуты пройти путь, на который раньше уходили часы, ручной разбор SIEM-алертов уже выглядит как попытка тушить пожар чайной ложкой.

Вывод для компаний напрашивается следующий: облако нужно защищать быстрее. Нужны нормальная видимость активов и учёток, жёсткий контроль секретов, защита CI/CD, готовые сценарии изоляции и автоматизированное реагирование. Потому что в эпоху ИИ один человек может атаковать как маленькая команда.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru