TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1084 · 9.04

В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость. Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных. Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора. !!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты. ________________________________________ Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации. Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн. К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд. На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру. Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится. Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 15 подобни публикации

Търсене: #malware

当前筛选 #malware清除筛选
The Hacker News

@thehackernews · Post #8762 · 08.04.2026 г., 07:49

🛑 North Korea-linked hackers spread #malware across five open-source ecosystems. 1,700+ packages on npm, PyPI, Go, Rust, and PHP posed as dev tools but loaded infostealer and RAT malware, hidden inside normal functions, not install. 🔗 Read → https://thehackernews.com/2026/04/n-korean-hackers-spread-1700-malicious.html

Hashtags

The Hacker News

@thehackernews · Post #8587 · 12.03.2026 г., 17:04

🤖 IBM X-Force found AI-generated #malware Slopoly used by Hive0163. The PowerShell backdoor persists for days, beacons every 30s, and runs commands from a remote C2. AI didn’t make it advanced — it made malware faster to build. 🔗 Read here → https://thehackernews.com/2026/03/hive0163-uses-ai-assisted-slopoly.html

Hashtags

The Hacker News

@thehackernews · Post #8451 · 20.02.2026 г., 08:06

The FBI warns ATM “jackpotting” caused over $20M in losses in 2025. Since 2020, 1,900 incidents have been reported, including 700 last year. Attackers use #malware like Ploutus to bypass bank authorization via the XFS layer & trigger rapid cash-outs. 🔗 Read → https://thehackernews.com/2026/02/fbi-reports-1900-atm-jackpotting.html

Hashtags

infosecurity

@tg_infosec · Post #3395 · 16.07.2025 г., 12:31

👾 DOCGuard. • Что нужно делать, если перед вами документ сомнительного происхождения? Ответ прост: проверить файлик через определенные инструменты или загрузить на специализированные ресурсы. Одним из таких ресурсов является DOCGuard, который проверит документ на наличие известных уязвимостей, подозрительных скриптов и ссылок на фишинговые ресурсы. • Но тут немного не об этом. Ценность ресурса представляет совершенно другой функционал, который будет полезен пентестерам и специалистам в области информационной безопасности. У DOCGuard есть очень интересная страница с примерами вредоносных документов, которые не детектят большинство антивирусов, что позволяет мониторить новые техники и методы. Пользуйтесь: https://app.docguard.io/examples #Malware

Hashtags

infosecurity

@tg_infosec · Post #3805 · 27.11.2025 г., 12:31

• Malware-Traffic-Analysis.net — широко известный в узких кругах ресурс, который позиционирует себя как хранилище заданий и викторин по анализу трафика. Есть задачки, которые размещены как на собственном сайте, так и на других ресурсах (задания-викторины, трафик на которые вообще лежит на гитхабе). • На каждое задание представлен некоторый сценарий и описание того, что должно быть в отчёте: краткое описание, что произошло в ходе инцидента, сведения о жертве и индикаторы компрометации, такие, как IP-адреса, домены и URL-адреса, связанные с заражением, двоичные файлы вредоносного ПО. Есть много актуального материала за 2025 год: ➡️https://www.malware-traffic-analysis.net/2025/index.html #ИБ#Malware

The Hacker News

@thehackernews · Post #8639 · 20.03.2026 г., 10:59

⚡ Google adding a 24-hour delay for installing #Android apps from unverified developers. Users must enable developer mode, reboot, and confirm again after a day. This is meant to stop #malware and scams that trick users into disabling Play Protect or giving access. 🔗 Details here → https://thehackernews.com/2026/03/google-adds-24-hour-wait-for-unverified.html

infosecurity

@tg_infosec · Post #3300 · 18.06.2025 г., 12:31

📦 Malware Configuration And Payload Extraction. • CAPE (Malware Configuration And Payload Extraction) — это автоматизированная система анализа вредоносного ПО с открытым исходным кодом. • Песочница используется для автоматического запуска и анализа файлов, а также для сбора полной информации. Результаты анализа показывают, что делает вредоносное ПО во время работы внутри изолированной операционной системы (в основном ОС Windows). • CAPE может получить следующие типы результатов: - Следы вызовов Win32 API, которые выполнялись всеми процессами, порожденными вредоносным ПО; - Файлы, которые были созданы, удалены и загружены вредоносной программой во время ее выполнения; - Дампы памяти процессов вредоносного ПО; - Трассировка сетевого трафика в формате PCAP; - Снимки экрана рабочего стола Windows, сделанные во время работы вредоносной программы; - Полные дампы памяти виртуальных машин. • CAPE является "выходцем" из одной достаточно популярной песочницы Cuckoo Sandbox и предназначен для использования как в качестве автономного приложения, так и в качестве интегрированного решения в более крупные структуры благодаря своей модульной конструкции. • Что можно анализировать: - Общие исполняемые файлы Windows; - DLL-файлы; - PDF-документы; - Документы Microsoft Office; - URL-адреса и HTML-файлы; - PHP-скрипты; - CPL-файлы; - Сценарии Visual Basic (VB); - ZIP-файлы; - Java-JAR-файл - Файлы Python; - Почти все остальное. • CAPE обладает мощными возможностями, которые благодаря модульности архитектуры позволяет создавать неограниченное количество различных сценариев. ➡ Документация есть вот тут: https://capev2.readthedocs.io/en/latest/ ➡ Cтабильная и упакованная версия продукта: https://github.com/kevoreilly/CAPEv2 #Песочница#Malware

infosecurity

@tg_infosec · Post #3663 · 09.10.2025 г., 12:42

🐈SparkCat: OCR-воры криптокошельков в Google Play и App Store. • В конце 2024 года исследователи "Лаборатория Касперского" обнаружили вредоносную кампанию, которую назвали SparkCat - это первый известный случай попадания стилера в App Store. Что примечательно, так это то, что SparkCat позволяет красть данные с фотографий, хранящихся на устройстве. • Если совсем коротко, то логика работы вредоноса следующая: ➡В App Store и Google Play загружаются приложения, в которые встроен вредоносный SDK/фреймворк для кражи фраз для восстановления доступа к криптокошелькам. Вредоносный модуль для Android расшифровывал и запускал OCR-плагин на основе библиотеки Google ML Kit, с помощью которого распознавал текст на картинках в галерее устройства. По ключевым словам, получаемым с С2, троянец отправлял картинки на командный сервер. Вредоносный модуль для iOS был устроен схожим образом и также использовал библиотеку Google ML Kit для OCR. • Кстати, из Google Play зараженные приложения скачали более242 000 раз. Еще было обнаружено, что SparkCat использовал для взаимодействия с С2 неопознанный протокол, реализованный на редком для мобильных приложений языке Rust. Согласно временным меткам в файлах зловреда и датам создания файлов конфигураций в репозиториях на GitLab, SparkCat был активен с марта 2024 года. • Во время анализа Android-приложений было обнаружено, что С2-сервер в ответ на некорректные запросы возвращает описание ошибок на китайском языке. Это, а также имя домашней папки разработчика фреймворка, полученное в ходе анализа iOS-версии, дает основания полагать, что разработчик вредоносного модуля свободно владеет китайским языком. • По итогу мы имеем следующую картину — злоумышленники крадут фразы для восстановления доступа к криптокошелькам, которых достаточно, чтобы получить полный контроль над кошельком жертвы для дальнейшей кражи средств. Гибкость зловреда позволяет ему воровать не только секретные фразы, но и другие личные данные из галереи, например содержание сообщений или пароли, которые могли остаться на скриншотах. #SparkCat#Malware

白の碎碎念🪵

@kb_afflatus · Post #349 · 12.11.2025 г., 15:19

火绒发文称鲁大师等软件被发现劫持用户浏览器及弹出弹窗广告等。 - 鲁大师是 360 旗下的硬件监测产品。 - 文章提及包括鲁大师(成都奇鲁科技)及其关联公司等的多款软件。 - 恶意行为包括任务栏图标推广、软件捆绑安装及锁定浏览器主页为 360 导航等。 - 针对符合部分特征的用户,恶意行为会减少或消失,例如北京地区的用户、开通软件会员的用户、访问技术论坛和使用技术工具的用户,以及访问过周鸿祎微博的用户等。 huorong.cn/~ linksrc: https://t.me/microblock_pub/2117 #Ludashi#Qihoo#Malware

АнтиФрод Россия

@antifraudrussia · Post #1248 · 28.03.2025 г., 07:41

🎬 Троянская «Белоснежка»: Как провальный фильм стал оружием хакеров Фиаско Disney с новой «Белоснежкой» (1.6/10 на IMDb) не остановило киберпреступников – они превратили фильм в инструмент атак. Пираты распространяют вредоносное ПО, маскируя его под кодек для просмотра лже-копии картины. 🔹 Поддельный торрент → заражённый файл 🔹 Отключение защиты Windows 🔹 Связь с даркнет-сервером через TOR ❗ Берегитесь «бесплатных» фильмов – они могут стоить вам безопасности! #Кибербезопасность#ТроянскаяБелоснежка#Malware#Хакеры

Libreware

@libreware · Post #1330 · 05.09.2024 г., 20:53

Interactive PDF Analysis (also called IPA) allows any researcher to explore the inner details of any PDF file. PDF files may be used to carry malicious payloads that exploit vulnerabilities, and issues of PDF viewer, or may be used in phishing campaigns as social engineering artefacts. The goal of this software is to let any analyst go deep on its own the PDF file. Via IPA, you may extract important payload from PDF files, understand the relationship across objects, and infer elements that may be helpful for triage of malicious or untrusted payloads. IPA/README.md at main · seekbytes/IPA · GitHub #PDF#PDFanalysis#Malware#Security

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща