TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
purple shift

28 Aug, 09:32

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Все слышали новости о том, что в этом году LLM находят множество критических уязвимостей — больше тысячи в месяц. А мы сегодня поделимся более редким опытом: как LLM меняют скорость разработки оффенсивного инструментария, который используется для анализа защищённости.

Интеграция новых техник во фреймворк Mythic состоит из двух частей: рутинная (шаблонный код, подключение к API задач Mythic, упаковка результатов) и творческая (сами техники, их выбор и совершенствование).

Наши эксперты решили проверить, способен ли Anthropic Opus 4.6 автоматизировать рутину. Начали с провальной попытки решить задачу однократным промптом — но в итоге получили то, что можно охарактеризовать как фабрику одноразовых C2-агентов, которые генерируются менее чем за три часа.

Основные достижения:

— Трёхагентный цикл: оркестратор, разработчик, тестировщик — каждый со своим чистым контекстом.

— Декомпозиция задач: 50 новых команд для Mythic за 4 часа параллельными оркестраторами.

— Oracle harness: три уровня валидации — от mock-сервера до live QA на Windows-таргете. Начали с собственных экспериментов, протестировали подход SpecterOps, и в итоге скрестили оба.

— Сравнение моделей: Kimi K3, DeepSeek V4 Flash, Qwen 3.6 27B — кто справился, кто сжульничал, кто обманул.

— От задач к полноценным агентам: Go-имплант, Python-контейнер, HTTP C2-профиль, 7 команд — с нуля до PASS всех тиров.

Более подробно о том, как устроен этот конвейер, почему контекст важнее интеллекта модели и почему обвязка это продукт — читайте в статье Олега Сенько "Фабрика C2-агентов: опыт LLM-генерации наступательного инструментария".

1.9k 0 39 22
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot