Сообщество - Life-Hack [Жизнь-Взлом]/Хакинг

Life-Hack [Жизнь-Взлом]/Хакинг

272 поста 2 786 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

6

Топ-10 нейронок для контента и творчества

Топ-10 нейронок для контента и творчества Нейронные сети, Искусственный интеллект, Подборка, Контент

Notion AI – Автоматизация заметок, написание и обработка текста.

Krisp AI – Убирает шумы и эхо в звонках и записях.

Descript – Монтаж видео и подкастов с AI, редактирование по тексту.

Midjourney – Генерация сложных и детализированных изображений.

Veed.io – Онлайн-редактор видео с автоматическими субтитрами и эффектами.

Kapwing – Мощный AI-редактор видео, GIF и мемов.

Tome – Создание интерактивных презентаций с AI.

Pika Labs – Генерация и анимация видео с AI.

DeepL – Точный AI-переводчик с естественной адаптацией текста.

Typefully – AI-ассистент для написания и планирования постов в соцсетях.

Используй AI для ускорения работы и повышения креативности

Расскажи в комментариях какими нейронками пользуешься ты и для каких задач.

Ещё больше познавательного контента в Telegram-канале — ИИ & cybersecurity

Показать полностью
4

Топ-10 AI инструментов для автоматизации работы

Топ-10 AI инструментов для автоматизации работы Искусственный интеллект, Нейронные сети, Подборка, Telegram (ссылка)

Gamma – Создаёт красивые презентации, документы и веб-страницы с помощью AI.

HeyGen – Генерация видео с аватарами и AI-озвучкой.

Perplexity AI – AI-поисковик с точными ответами и ссылками на источники.

Mistral AI – Продвинутые open-source языковые модели для бизнеса.

Suno AI – Генерация музыки по текстовому описанию.

Leonardo AI – Улучшенный аналог Midjourney, генерация реалистичных картинок.

Claude 3 – Альтернатива ChatGPT с быстрыми и точными ответами.

Runway ML – Редактирование видео с AI, удаление объектов, замена фона.

ElevenLabs – Лучший AI-синтезатор речи, поддержка множества языков.

Codeium – AI-ассистент для программирования, автодополнение кода.

Сохраняй, делись и используй.

Расскажи в комментариях какими нейронками пользуешься ты и для каких задач.

Ещё больше познавательного контента в Telegram-канале — ИИ & cybersecurity

Показать полностью
5

Искусственный интеллект в криптографии

Искусственный интеллект в криптографии Искусственный интеллект, Криптография, Нейронные сети, Telegram (ссылка), Длиннопост

Добрый день! Наблюдая за происходящими вокруг нас событиями напрашивается вопрос, не в будущем ли мы. Именно с этими мыслями я подошел к рассмотрению вопроса взаимодействия столь модного в данный момент искусственного интеллекта и криптографии. Сегодня мы обсудим следующие вопросы:

1. Что такое ИИ, какие бывают категории и на чем фокусируется программирование ИИ;

2. В чем отличие ИИ от нейронных сетей, что вообще такое нейронные сети, из чего состоит ИИ;

3. Опыт применения ИИ в криптографии и реальные кейсы;

ЧТО ТАКОЕ ИИ

Мы можем найти множество определений этого понятия, но остановимся лишь на двух из них. Всеми любимая википедия гласит нам, что Искусственный интеллект (ИИ) - это интеллект машин или программного обеспечения, в отличие от интеллекта других живых существ, в первую очередь людей. Но если говорить проще и понятнее, то Искусственный интеллект —это метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеку. ИИ достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса.

Получается что Искусственный интеллект это технология, которая на данный момент внедряется во все сферы нашей жизни, начиная от сельского хозяйства и заканчивая космическими полетами и направленна на моделирование нас с вами.

Условно искусственный интеллект можно разделить на следующие  три категории:

Реагирующий

У таких машин очень ограниченная память и узкая направленность их деятельности. Например, искусственный интеллект в шахматах создан только для того, чтобы анализировать действия игрока и подбирать наиболее оптимальный вариант для продолжения партии.

ИИ с ограниченной памятью

Наиболее распространенная в наше время категория искусственного интеллекта. Например, ИИ в беспилотных машинах или голосовой помощник — все это ИИ с ограниченной памятью. Хотя размеры этой памяти и ее ограниченность — это немного условные понятия. Например, памяти в ИИ, который следит за дорогой, больше, чем в ИИ, что собирает информацию о вашем местоположении, а потом отвечает на вопрос «В какой ресторан японской кухни рядом со мной сходить сегодня вечером?».

ИИ с теорией разума

Наиболее актуальное на данный момент направление деятельности . Этот ИИ будет обладать не полноценным сознанием, а лишь подобием человеческого мозга. Такой ИИ будет понимать человеческие эмоции и даже будет способен поддерживать нормальную беседу, быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы, как Алиса, Маруся и другие виртуальные помощники. Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует.

ИИ, осознающий себя

Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят.

Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект».

Существует множество способов категорирования ИИ, более подробно можно прочесть в книге Ника Бострома "Искусственный интеллект"

Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.

Процесс обучения. Эта часть программирования ИИ сосредоточена на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи.

Процесс построения рассуждения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.

Процесс самокоррекции. Благодаря данному процессу ИИ в ходе своего развития проиводит постоянную тонкую настройку алгоритмов и обеспечивает максимальную точность результатов

Мы можем очень долго говорить про основу этой технологии, но одно могу заметить точно, что на данный момент эта область является одной из самых перспективных и дает большие надежды на свое последующее развитие.

В ЧЕМ ОТЛИЧИЕ  ИИ ОТ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Нейронные сети - это подмножество искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и используются для обработки сложных наборов данных.

Они состоят из множества связанных нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает выходные данные следующему нейрону.

Если говорить простым языком, то нейросети осуществляют математику данной технологии, потому что как я думаю многие знают, что основой ИИ является именно математика, которая позволяет принимать правильные решения.

Хотя нейронные сети являются подмножеством искусственного интеллекта, они не являются одним и тем же. Искусственный интеллект - это широкий термин, который охватывает любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как нейронные сети - это конкретный тип искусственного интеллекта, который используется для обработки сложных наборов данных.

Нейронные сети используются для обработки данных в режиме реального времени, в то время как искусственный интеллект может быть использован для любой задачи, в которой требуется принятие решений, решение проблем или обработка данных. Нейронные сети также могут быть обучены на больших наборах данных, в то время как искусственный интеллект может быть реализован в виде правил или баз знаний.

Следует отметить что искусственный интеллект может строиться на нескольких нейросетях, выбирая из всего множества лишь правильно обученные.

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В КРИПТОГРАФИИ

Безопасность и конфиденциальность данных: Искусственный интеллект может использоваться для повышения безопасности и конфиденциальности данных в блокчейн-системах. ИИ может помочь в обнаружении и предотвращении атак на блокчейн, а также в разработке новых методов шифрования и идентификации пользователей. Это способствует защите информации и повышению доверия к блокчейн-технологии.

Улучшение алгоритмов шифрования с помощью ИИ: Искусственный интеллект может использоваться для улучшения алгоритмов шифрования, делая их более устойчивыми к атакам и повышая их эффективность. ИИ может анализировать большие объемы данных и выявлять новые уязвимости или улучшать существующие методы шифрования. Также возможно создание искусственных нейронных сетей для разработки новых криптографических алгоритмов.

Искусственный интеллект и криптоанализ: Криптоанализ - это наука о расшифровке зашифрованных сообщений без знания ключа шифрования. Искусственный интеллект может использоваться для разработки новых методов криптоанализа, позволяющих взламывать сложные шифры более эффективно. Использование машинного обучения и глубокого обучения может значительно ускорить процесс криптоанализа и помочь в поиске уязвимостей в криптографических системах.

ИИ в области квантовой криптографии: Квантовая криптография является новым направлением в области криптографии, которое использует свойства квантовой механики для обеспечения безусловной безопасности передачи информации. Искусственный интеллект может быть применен для разработки и оптимизации алгоритмов и протоколов квантовой криптографии, а также для анализа и предотвращения возможных атак.

В октябре 2016-го года Мартин Абади и Дэвид Андерсен из Google  опубликовали результаты своего исследования, в котором они изучали возможность применения нейросетей для защиты коммуникаций от атак со стороны других нейросетей. Было создано три нейросети - Алиса, которая пыталась создать метод шифрования, Боб, которая, должна была расшифровать трафик от Алисы, и Ева, которая выступала в роли врага и должна была дешифровать трафик, передаваемый между Алисой и Бобом. Самое интересное, что нейросеть Алиса ничего не знала о криптографических алгоритмах и способах их применения - она до всего "дошла" сама.

В заключении к своему исследованию инженеры Google предположили, что нейросети могут быть применены и в других областях криптографии - генерации псевдослучайных чисел, проверки целостности, стеганографии. В конце Абади и Андерсен даже предположили, что нейросети могут быть использованы для анализа зашифрованного трафика с целью анализа его содержимого. К слову сказать, к этому моменту у Cisco уже была разработана технология Encrypted Traffic Analytics, которая ровно это и делала, и позволяла обнаруживать вредоносный код в зашифрованном трафике.

Исходники описанных нейросетей можно найти на GitHub

В заключении хотелось бы сказать, что не стоит забывать о темной стороне ИИ и той опасности, которую он может представлять, именно поэтому нам с вами как никому стоит вникать в эти вопросы для последующего обеспечения безопасности информации.

Ещё больше познавательного контента в Telegram-канале — ИИ & cybersecurity

Показать полностью 1
8

Как украли $650,000 с iCloud: разбираем громкую историю

Как украли $650,000 с iCloud: разбираем громкую историю Информационная безопасность, Взлом, IT, Icloud, Хакеры

Недавний случай с кражей крупной суммы денег через iCloud потряс интернет-сообщество. Мошенники похитили $650,000, используя простую, но изощренную схему. Как это произошло, и как защититься от подобных инцидентов? Давайте разберемся.

Что случилось?

Пострадавший человек, имя которого не разглашается, стал жертвой фишинга. Мошенники отправили ему поддельное письмо, якобы от Apple. В письме говорилось о «подозрительной активности» на его аккаунте iCloud, и для «защиты данных» требовалось срочно подтвердить свою личность.

Под давлением страха человек перешел по ссылке и ввел свои учетные данные. Это стало началом кражи. Злоумышленники получили доступ к iCloud и к резервным копиям данных.

Как они похитили деньги?

Доступ к паролям:

У большинства людей в iCloud хранятся пароли от банковских приложений и других сервисов. Мошенники воспользовались этим, чтобы получить доступ к банковским счетам.

Социальная инженерия:

В некоторых случаях, помимо технических данных, злоумышленники звонили в банки, представляясь владельцем счета, и успешно обманывали сотрудников техподдержки.

Переводы:

После получения доступа мошенники начали переводить деньги через банковские приложения, а также использовать привязанные к Apple Pay карты для покупок.

Почему это стало возможным?

Основная причина кражи — слабая кибергигиена:

Пострадавший использовал один пароль для разных сервисов.

Не была активирована двухфакторная аутентификация.

Человек доверился письму, не проверив, откуда оно пришло.

Как защититься?

Активируйте двухфакторную аутентификацию:

Даже если злоумышленник узнает ваш пароль, без кода из SMS или приложения он не сможет войти.

Не переходите по подозрительным ссылкам:

Если вы получили письмо от Apple или любого другого сервиса, проверьте адрес отправителя. Apple никогда не попросит вас ввести данные через письмо.

Используйте уникальные пароли:

Менеджеры паролей помогут создавать сложные комбинации и запоминать их.

Регулярно проверяйте доступ к своим устройствам:

В настройках iCloud можно увидеть все подключенные устройства. Если вы замечаете незнакомое, срочно отключите его.

Вывод

История с кражей $650,000 из iCloud — это напоминание о том, как важно защищать свои данные. Мошенники становятся всё изощреннее, и наша задача — быть внимательными и соблюдать простые, но важные правила кибергигиены.

Расскажите в комментариях, сталкивались ли вы с подобными угрозами и какие меры принимаете для защиты своих данных?

Показать полностью
21

Подборка сервисов для поиска лиц по фото

Подборка сервисов для поиска лиц по фото Osint, Поиск по фото, Поиск по картинкам, IT, Telegram (ссылка), Фотография

Pimeyes - качественный, но платный поиск по картинкам (3 бесплатных запроса в боте, находит даже стикеры с лицом);

FaceCheck - служба поиска по фото в зарубежных соцсетях;  

Search4faces - то же самое, но по "ВКонтакте" и "Одноклассниках";

ImageSearch - бесплатный поиск похожих изображений в интернете;  

Tineye - этот сервис представления не требует;  

Reverse Image Search - аналог Tineye;  

Karmadecay - поиск похожих изображений в Reddit;

Search by Image - браузерное расширение для поиска по фотографии. Ищет через Google, Bing, Yandex, Baidu и TinEye;

Betaface - сравнительный анализ фотографий. Определяет вероятность того, что на двух разных изображениях один и тот же человек;

RevEye - расширение для Chrome с открытым исходным кодом, которое ищет изображение с помощью Google, Bing, Yandex и TinEye.

Полезные OSINT инструменты в телеграме (всегда рабочие ссылки) - в закрепленном сообщении!

Показать полностью 1

Подскажите, кто то в реальности взламывал ватсап? Или это байки?

Суть в заголовке.. подскажите знающие.

7

Подборка инструментов для поиска почтовых ящиков целевого домена/компании

Подборка инструментов для поиска почтовых ящиков целевого домена/компании Osint, Подборка, Разведка

- snov.io/email-finder

- experte.com/email-finder

- https://github.com/Josue87/EmailFinder

- github.com/GiJ03/Infoga

- infoga.io

- findemail.io

- hunter.io/domain-search

- https://anymailfinder.com/email-finder-by-domain

Источник

Показать полностью 1
15

OSINT: не инструменты, а тип мышления

OSINT: не инструменты, а тип мышления Osint, Информационная безопасность, IT, Разведка, Пробитие, Открытые данные, Длиннопост

Чтобы эта статья была интересна и понятна даже тем, кто не знаком с термином ОСИНТ, давайте начнём с краткого введения.

ОСИНТ – от английского OSINT – Open Source Intelligence – это разведка по открытым источникам. Этот термин используется для обозначения различных методов поиска, анализа и систематизации общедоступной информации. При этом под «открытыми» источниками подразумеваются не только бесплатные ресурсы, но любые данные, доступные для получения законным путём, без необходимости нарушать законы или правила.

Источники информации в ОСИНТ могут быть самыми разными, например: газеты, книги, научные статьи, онлайн-ресурсы, социальные сети и любые другие доступные методы распространения данных.

Для удобства и точности в разведке каждая сфера информации получила своё название. Например: для разведки по различным сигналам – SIGINT, для разведки по местности – GEOINT, для разведки по финансам – FININT и так далее.

Несмотря на специализацию этих направлений, во всех них есть общая база — OSINT, поскольку каждая из этих сфер также использует открытые данные для проведения первичного анализа и формирования выводов.

ОСИНТ стал незаменимым инструментом в работе аналитиков, правоохранительных органов, специалистов по безопасности и многих других профессионалов, которым требуется собирать и обрабатывать большие объёмы информации.

Чем ОСИНТ отличается от пробива?


Это довольно частый и глупый вопрос, который наверняка достал людей, которые работают в этой сфере. Как минимум раз в неделю мне приходит сообщение по типу: “Помоги пробить человека” или “Меня кинули, пробей человека”. Люди не понимают, что разведка по открытым источникам и пробив это две хоть и похожие на первый взгляд, но на самом деле разные вещи. Почему?

Во-первых, важно понять, что просто найти информацию — это ещё не ОСИНТ. Например, если вы нашли фотографию человека, пробивщик может просто передать вам её как есть. ОСИНТер же пойдет дальше: он будет анализировать, где и когда была сделана эта фотография, кто мог её загрузить, на каких сайтах она появлялась и даже какие метаданные могут быть скрыты в изображении. Это даёт более глубокое понимание ситуации и личности.

Если человек занимается “пробивом”, то для него ценной будет информация по типу: адрес, номер телефона, паспорт, полное ФИО и так далее. В большинстве случаев это сводится к тому, что человек использует боты или сервисы, чтобы быстро "пробить" данные, не задумываясь о том, как они были собраны. Что для меня самое забавное, многие даже не пытаются искать информацию самостоятельно, хотя такие базы данных часто давно слиты и доступны в открытом доступе — стоит потратить всего 10 минут на поиски. Но что-то я отошел от темы. Какая информация интересна ОСИНТеру?

ОСИНТ — это нечто гораздо более сложное и многоуровневое. Когда ОСИНТер начинает разведку, у него есть определённая цель: не просто найти информацию, но систематизировать её, установить связи между фактами и понять общий контекст. Это требует предварительного анализа, постановки задач и стратегии. Разведчик по открытым источникам строит план, чтобы точно определить, какую информацию необходимо найти, и как её можно использовать для составления полноценного портрета.

ОСИНТер интересуется не только "сухими" данными вроде адресов или номеров, но и более незначительными на первый взгляд: его увлечениями, членством в организациях, участием в мероприятиях, публичной активностью и связями с другими людьми. Все эти элементы помогают создать глубокий и многослойный профиль. Важна каждая деталь, которая может помочь понять, кто этот человек, какие у него интересы, какие действия он совершал, и как это может быть связано с общей целью расследования.

Мышление осинтера


Многое уже было сказано в прошлой части статьи, но давайте же твердо и четко поймем, что такое мышление осинтера.

Многие люди используют одни и те же инструменты, вроде бы повторяют те же шаги, что видели на ютубе или прочли в статьях. Однако результат у всех разный: кто-то успешно находит нужную информацию, а кто-то заходит в тупик. Почему так? Все дело в том, как думает ОСИНТер.

Хочу провести аналогию между разведкой и рисованием. Начало разведки это чистый лист, у вас в наличии пока что только информация, которую дал заказчик. Это первый мазок на холсте, у каждого, хоть у начинающего, хоть у профессионального оснитера он будет одинаковый. Но дальше уже пойдут различия. Новичок, смотря на предоставленную информацию вспомнит пару инструментов, забьет в несколько ботов, может ничего не найдет и расстроится. Он просто повторяет то, что когда-то где-то увидел. Человек работающий в этой сфере сразу начнет анализировать предоставленную информацию.

Для разбора представим, что из всей информации есть, к примеру никнейм. Доксер впишет ник в ботах, не найдет аккаунта, и все. Начинающий осинтер вспомнит про Enola, Maigret, Snoop, вобьет в ОСИНТ ботов, и возможно что-то найдет. Это уже лучше, чем ничего, но все еще недостаточно. Что же будет делать ОСИНТер, который занимается этим профессионально?

Просто никнейм — это не тупик, а отправная точка для анализа. Увидев перед собой просто ник, можно попытаться уже получить: год рождения, возможное имя или инициалы, ну или любую другую информацию. Начать искать можно, к примеру используя обычные поисковики, но со специальными операторами, такая техника называется гугл доркинг, и заслуживает отдельной статьи. Бывает такое, что ничего не найдено, что делать тогда?

Ну мы можем немного поменять ник: убрать цифры, заменить цифры на буквы и наоборот, если ник состоит из нескольких слов – поменять их местами. Производя такие преобразования, можно наткнуться на нужную комбинацию. Почему это вообще должно работать? Если человек уже много, где использует один никнейм, он не захочет его поменять, если он где-то занят, он его немного изменит, чтобы это был все тот же ник.

Когда аккаунт найден, мышление ОСИНТера проявляется в его умении анализировать даже мельчайшие детали. Если аккаунт открыт, это кладезь информации. Разведчик изучит, когда и где публиковались посты, кто их лайкает и комментирует, какие места посещает человек, в каких мероприятиях участвует. Время и содержание постов могут дать намеки на расписание и географическое положение пользователя.

Дополнительно, анализ друзей может дать много полезной информации. Например, изучив их профили, можно найти общие фотографии, геометки, а также взаимосвязи между людьми. Используя массовый анализ друзей, мы можем получить город, где скорее всего проживает цель.

Мышление ОСИНТера — это постоянная готовность к анализу и интерпретации любых данных. Даже мелкие детали, такие как стиль общения или использование сленга, могут дать важные подсказки о человеке. Открытая информация, такая как комментарии к постам или участники обсуждений, помогает глубже понять личность и поведение объекта.

Главная сила ОСИНТера заключается в способности синтезировать информацию из множества источников, формировать новые гипотезы и продолжать поиски там, где другие могут остановиться. Это требует гибкости мышления, креативности и глубокого понимания того, как люди ведут себя в цифровом пространстве.

Заключение


ОСИНТ — это не просто инструменты и механические действия. Это способность мыслить стратегически, анализировать данные с разных сторон и находить новые подходы к поиску. Успешный ОСИНТер — это тот, кто может видеть за поверхностной информацией более глубокие взаимосвязи, а также использовать свою логику и интуицию для получения ответов там, где другие их не замечают.

Ссылки на полезные OSINT боты тут!

Мы в телеграме, подпишись.

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!