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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru