💻 Библия пентестера

PENTESTING-BIBLE — гигантский репозиторий, коллекция из тысяч заметок, гайдов и ресурсов по этичному хакингу и тестированию на проникновение.

Это как личная библиотека старшего специалиста: чеклисты, полезные ссылки, идеи для аудита и заметки из реальной практики.

⌨️ Будет полезно: начинающим пентестерам, инженерам безопасности, аудиторам и тимлидам, которые хотят быстро прокачать навыки.

⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.

⚙️ GitHub/Инструкция

#pentest #redteam #doc

😰 Python 3.14 — апдейт, который меняет игру

Коротко: в языке появились t-строки, встроенный Zstandard, цветной REPL, «внешний отладчик без оверхеда», мощные апгрейды asyncio и официальная поддержка свободнопоточного Python (no-GIL-сборка).

💥 Важное по делу:
💬 Free-threaded Python (no-GIL) теперь официально поддерживается — это отдельная сборка интерпретатора, в которой потоки могут параллелиться по ядрам. По умолчанию обычный CPython с GIL никуда не делся, но «свободнопоточная» ветка — уже «first-class citizen». Подробности и гайд по фритредингу в доках.

💬 t-строки (PEP 750) — новый синтаксис t"..." для безопасной шаблонизации: вместо немедленной подстановки, как у f-строк, вы получаете объект-шаблон и можете валидировать/трансформировать части строки до рендера.

💬 Встроенный Zstandard — модуль compression.zstd из коробки: быстрее gzip/zlib, удобный API и поддержка .zst файлов.

💬 REPL стал «цветным» + автодополнение импортов — подсветка синтаксиса по умолчанию, автодополнение импортов и настраиваемая тема через экспериментальный _colorize.set_theme().

💬 Внешний отладчик (PEP 768) — безопасное подключение к работающему процессу без оверхеда; добавлен sys.remote_exec().

💬 Плюс: мульти-интерпретаторы в стандартной библиотеке (PEP 734), отложенная оценка аннотаций (PEP 649/749), улучшенные сообщения об ошибках, новый C API конфигурации (PEP 741) и апгрейды introspection в asyncio.

🚀 Зачем обновляться:
🟢Новые фичи без лишних зависимостей (t-строки, Zstd).
🟢Лучшая DX: цветной REPL, умнее ошибки, безопасный «он-де-флай» отладчик.
🟢Путь к реальному многопоточному CPU-параллелизму через free-threaded-сборку.

🔗 Полный список изменений и детали — в официальном «What’s New in Python 3.14».

#python #doc

🎯 Баг Баунти PlayBook. Вливаемся в охоту. Руководство на русском.

«Баг баунти» — это программа, в рамках которой компании привлекают сторонних специалистов («белых хакеров» или «багхантеров») для поиска уязвимостей в своих программных продуктах и системах за денежное вознаграждение.
Такие программы помогают компаниям улучшить кибербезопасность, выявляя и исправляя слабые места до того, как ими воспользуются злоумышленники.

Как это работает:
➡️Поиск уязвимостей: Участники (багхантеры) ищут ошибки и уязвимости в заявленных системах, веб-сайтах или приложениях.
➡️Сообщение о находке: Найденные уязвимости подробно описываются и передаются компании.
➡️Вознаграждение: За каждый обнаруженный баг, который соответствует условиям программы, компания выплачивает вознаграждение. Размер выплаты зависит от серьезности уязвимости.

#doc #pentest #redteam

👨‍💻 Топ-5 библиотек Python, которые должен знать каждый новичок

Знаете синтаксис Python, умеете писать функции и различаете списки от кортежей — это база. Но настоящая магия начинается, когда вы переходите от теории к прикладным задачам: парсинг, API, автоматизация, работа с данными.

5 ключевых библиотек, которые открывают доступ к реальной разработке:
requests, beautifulsoup4, pandas, pyTelegramBotAPI, pillow.

💻 Разбираем их с примерами, пояснениями и реальными сценариями на русском.

Статья в PDF на русском 👇

#python #article #doc

🐧 PS-Commands — сокровищница Linux-команд для админов и энтузиастов.

Это не просто список команд, а структурированный справочник по всему Linux-арсеналу.

📂 Внутри:
— системные команды для администрирования и мониторинга;
— сетевые утилиты и инструменты безопасности;
— работа с процессами, памятью, файлами и устройствами;
— примеры использования и полезные флаги.

Удобно, лаконично и наглядно — будто свой мини-читерский мануал по Linux.

Подойдёт и новичкам, и тем, кто хочет быстро вспомнить нужную команду без копания в man.

🔗 Обязательно сохрани, пригодится!

#doc #github #cheatsheet

🔥 Огромный набор из 17 лучших GitHub-репозиториев для изучения Python.

Идеально подойдёт тем, кто хочет прокачаться от «print(‘Hello’)» до продвинутых проектов.


😰 Погнали:
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный Python-челлендж с основами языка.
2. Python Basics — простые и понятные основы Python для новичков.
3. Learn Python — справочник по темам с примерами и кодом.
4. Python Guide — лучшие практики, инструменты и продвинутые темы.
5. Learn Python 3 — понятное руководство по Python 3 с практикой.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмические задачи, идеальны для подготовки к собесам.
8. Project-Based-Learning — изучай Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи для практических проектов и прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — пошаговый гайд по Machine Learning на Python.
11. TheAlgorithms/Python — огромная коллекция алгоритмов на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты от автоматизации до продвинутых утилит.
13. Geekcomputers/Python — сборник практических скриптов: сеть, файлы, автоматизация.
14. Materials — код, упражнения и проекты из Real Python.
15. Awesome Python — топ-список лучших фреймворков и библиотек.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — лайфхаки, туториалы и полезные скрипты.

👍 Сохраняй, чтобы не искать снова.

#python #doc #github #soft

🤖 Как создавать ИИ-агентов. Гайд в PDF от Google на русском языке.

💬 Процесс решения проблем с помощью агентов;
💬 Архитектура основного агента: модель, инструменты и оркестрация;
💬 Агенты и деньги;
💬 Поиск информации;
💬 Агентские операции: структурированный подход к непредсказуемому;
💬 Живые системы;
💬 Деплой агентов и много чего полезного.

#doc #нейросети

👨‍💻 Большая PDF шпаргалка по созданию визуализации данных с помощью Python:

1. Установите необходимые библиотеки с помощью pip:

pip install matplotlib seaborn pandas

2. Импортируйте библиотеки, которые вы будете использовать в своем скрипте:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

3. Загрузите свой набор данных в pandas DataFrame. Для демонстрации мы будем использовать образец набора данных, предоставленный Seaborn:

import pandas as pd
data = sns.load_dataset("penguins")

4. Создайте график: используйте библиотеку Seaborn для создания простой диаграммы рассеяния:

sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.title("Penguin Bill Dimensions by Species")
plt.show()

5. Настройте график добавив заголовки, метки и изменив стиль для улучшения читаемости и представления:

plt.xlabel("Bill Length (mm)")
plt.ylabel("Bill Depth (mm)")
plt.grid(True)
plt.show()

Почему именно Python используется для визуализации данных?

📊 Мощные библиотеки: Python предлагает универсальные библиотеки, такие как:
1. Matplotlib: для базовых графиков.
2. Seaborn: для статистических визуализаций.
3. Plotly: для интерактивных визуализаций.

#python #cheatsheet #doc

💻 2025 Cybersecurity Attacks Playbook

Актуальные сценарии кибератак 2025 года: от фишинга, усиленного ИИ, до атак на цепочки поставок, сложных рансомвар-кампаний и многослойных взломов инфраструктуры. Каждый раздел включает этапы подготовки, обнаружения, анализа, локализации, устранения, восстановления и выводов по конкретному типу атаки.

🧠 Новые угрозы, усиленные ИИ

🟢Фишинговые рассылки, генерируемые искусственным интеллектом.
🟢Дипфейк-атаки на руководителей компаний.
🟢Адаптивное вредоносное ПО, которое эволюционирует в реальном времени.
🟢Криптографические риски, связанные с развитием квантовых вычислений.

💀 Продвинутые персистентные атаки

🟢Внедрение в цепочки поставок.
🟢Процессы реагирования на ранее неизвестные zero-day уязвимости.
🟢Многоуровневые сценарии работы с рансомваром.
🟢Fileless-атаки, использующие системные инструменты (LOLBins).

🔐 Компрометация инфраструктуры

🟢Эксплуатация IoT-устройств в распределённых экосистемах.
🟢Ошибки конфигураций облака и скрытое боковое перемещение.
🟢Взлом через фальшивые точки доступа и беспроводные атаки.
🟢Подмена DNS и манипуляция кешем.

📁 Угрозы приложениям и данным

🟢SQL-инъекции с использованием техник скрытности.
🟢Скрытая утечка данных через стеганографию
🟢Масштабные credential-атаки.
🟢«Островные» атаки через доверенные третьи сервисы.

⚙️ Каждый плейбук включает

🟢Проверку защищённости ресурсов и превентивную подготовку.
🟢Мультиканальное обнаружение угроз (SIEM, EDR, NDR).
🟢Выделение индикаторов компрометации и карту атаки.
🟢Сценарии локализации и устранения.
🟢Восстановление и постинцидентную валидацию.
🟢Непрерывную интеграцию опыта и улучшений.

#doc #pentest #books #cybersec

🍌 Google выпустили полноценный гайд по работе с лучшим генератором изображений на сегодня: Nano Banana Pro.

Это не просто мануал, а прям учебник с примерами кода на Python:

💬 как генерировать сложные сцены без каши;
💬 как редактировать уже созданные картинки;
💬 как работать с API и получать результат «как в портфолио»;
💬 примеры, лайфхаки и готовые промты, которые можно копировать и сразу использовать.

⬇️ Сохраняем и изучаем ТУТ

#doc #нейросеть

👨‍💻 Шпаргалки по регулярным выражениям на русском в PDF

Сохраняй! 👍

#doc #python #cheatsheet

🌎 Сети для самых маленьких на русском

Большая серия материалов про компьютерные сети — от азов до вполне взрослого администрирования. Всё разложено по полочкам и объяснено нормальным человеческим языком.

💬 планирование сети;
💬 настройка маршрутизаторов;
💬 коммутация и маршрутизация;
💬 STP, NAT, VPN;
💬 BGP, MPLS и другие «страшные буквы», которые после объяснений перестают быть страшными.

💻 Без воды, без заумных формулировок и с примерами.

Идеально для новичков и тех, кто хочет наконец понять, как сети реально работают, а не просто заучить термины.

⬇️ Обязательно сохраняем!

#doc

📊 Data Science без мифов: как зарабатывают деньги на данных

Дорожная карта из 78 тем, которые ведут от нуля к Data Scientist. И это не просто список технологий — это отражение того, за что бизнес реально платит деньги.

Разбираем по-человечески 👇

😰 1. Python — входной билет

Python здесь не ради Python’а.
Он нужен, чтобы:

* чистить данные
* автоматизировать рутину
* писать быстрые эксперименты
* склеивать всё в пайплайны

Без баз: функции, структуры данных, работа с файлами — дальше не пустят.

🧹 2. Работа с данными = 60% всей работы

NumPy, Pandas, DataFrames, GroupBy, Join’ы — это реальная жизнь дата-сайентиста.

💰 Деньги платят не за нейросети, а за умение:

* привести хаотичные данные в порядок
* найти ошибки
* собрать правильную таблицу для принятия решений

📈 3. Визуализация = язык общения с бизнесом

Matplotlib, Seaborn, Plotly, дашборды.

Если ты не умеешь показать цифры так, чтобы их понял менеджер, — твой анализ бесполезен, даже если он гениален.

🔍 4. EDA — где находятся деньги

Exploratory Data Analysis — это:

* поиск аномалий
* трендов
* закономерностей
* причин падения/роста метрик

📌 Именно здесь находят:

* почему падают продажи
* где теряются клиенты
* где можно сэкономить или заработать

📊 5. Статистика — фундамент, без которого всё ломается

Распределения, гипотезы, p-value, доверительные интервалы.

❌ Без статистики ML превращается в гадание.
✅ С ней — в инструмент принятия решений.

🧮 6. SQL — обязательный навык

SELECT, JOIN, GROUP BY, оконные функции.

Если ты не умеешь доставать данные из БД — ты не дата-сайентист, а пользователь ноутбука.

🤖 7. Machine Learning — не магия, а инструмент

Линейная и логистическая регрессия
Деревья, Random Forest, Gradient Boosting, SVM

💰 Бизнес использует ML для:

* прогнозов
* сегментации клиентов
* рекомендаций
* выявления аномалий

Не «нейросети ради нейросетей», а решение конкретных задач.

📉 8. Метрики и фичи — вот где решается всё

Accuracy, F1, ROC-AUC
Feature Engineering, Scaling, Encoding

Можно взять простой алгоритм и выжать из него больше денег, чем из сложной модели с плохими признаками.

⏳ 9. Время, тексты и большие данные

Time Series → прогнозы
NLP → отзывы, поддержка, соцсети
Big Data → масштабирование решений

Здесь начинается рост доходов и уровней задач.

☁️ 10. Cloud & Big Data = деньги и масштаб

AWS, BigQuery, Spark, Databricks, Snowflake.

Это уже уровень:

* крупных компаний
* высоких зарплат
* сложных систем

✅ Итог

Data Science — это не про «стать ML-инженером за 3 месяца».
Это про умение превращать данные в деньги:

✔️ находить проблемы
✔️ подтверждать гипотезы
✔️ помогать бизнесу принимать решения
✔️ автоматизировать аналитику

💾 Если хочешь войти в Data Science — учи не всё подряд, а по этой карте.

Изучай и цифры начнут работать на тебя.

#doc #cheatsheet