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.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru