TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Regional compilations Thematic compilations Платные каналы Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
  • Promotion
    Advertising through Yandex Business Advertising in channels through TGStat Agency Advertising on TGStat.ru website
purple shift

28 Aug, 09:32

Open in Telegram Share Report

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
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot