#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
📶 Принципы сетевых атак и работа сетей.
• Ресурс https://netsim.erinn.io предлагает ряд интерактивных уроков, в которых от тебя потребуется только следить за тем, как пакеты перемещаются между узлами сети, с возможностью создавать свои пакеты, прописывая им заголовки и пытаться таким образом провести успешную атаку.
• Ресурс требует простейшей регистрации (без указания почты и прочей информации, достаточно придумать логин и пароль). После регистрации для нас откроются уроки разбитые на 4 части:
- Первая часть (Basics) — обучит тебя работе с симулятором и объясняет базовые понятия: пакеты, заголовки и т.д.
- Вторая часть (Spoofs) — рассказывает о принципах спуфинга;
- Третья часть (Denial of Service) — в трех уроках объясняет, как работает атака типа «отказ в обслуживании»;
- Четвертая часть (Attacks) — описывает, принцип работы traceroute, #MITM атаки и обход блокировки ресурсов.
• Код ресурса открыт и доступен на github: https://github.com/errorinn/netsim
#Сети
• У автора книги"Сети глазами хакера" есть тулза для проведения MITM-атак в сетях IPv6. Если кто не читал статью с актуальными методами атак на IPv6 и способах защиты, то рекомендую к прочтению (eng & ru). Что касается инструмента, то возможности следующие:
➡RA Spoofing и RDNSS-инъекции;
➡Интерактивная CLI с автокомплитом;
➡Полная автоматизация NAT64 и DNS64;
➡Анализ NDP трафика для сбора информации о сети;
➡Автотюнинг сетевых параметров и маршрутизации;
➡Обход RA Guard c помощью Hop-by-Hop фрагментации;
➡Killswitch для аварийной остановки и восстановления сети.
➡️https://github.com/casterbyte/Ibex
#Пентест#Mitm#Сети
• Многие из вас уже слышали о такой тулзе как Bettercap - это интерактивный фреймворк для автоматизации сетевых атак, который активно используется пентестерами и ИБ специалистами. Один из многочисленных плюсов Bettercap - кроссплатформенность, которая позволяет использовать весь функционал на различных ОС, включая Android.
• Для настройки и использования Bettercap на Android существует очень объемное руководство, которое содержит информацию по настройке и поможет разобраться с функционалом данного инструмента. Содержание следующее:
- Why Use Bettercap on Android?
➡Bettercap on Android.
- Prerequisites;
- Installing Bettercap in Termux;
➡Installing Termux.
- Bettercap Usage and Interface:
➡Web UI;
➡Interactive Mode;
➡Eval;
➡Caplets;
➡Scripting.
- Modules:
➡Wi-fi;
➡PMKID attack without connected clients;
➡Rogue Access Point;
➡Fake Access Point;
➡Evil Twin Access Point.
- Bluetooth Low Energy scanning:
➡Enable Bluetooth.
- Bettercap on local network:
➡Wake On Lan.
- HTTP/HTTPS sniffing;
- DNS spoofing:
➡Enable DNS Spoofing;
➡Set the DNS Spoofing Domain;
➡Start the DNS Spoofing Attack.
- HID Attacks on 2.4GHz;
- CAN-Bus;
- Disconnect a device on network with ARP Ban;
- Recap of Key Features;
- How to Use Bettercap to Elevate Your Network Security;
- Final Thoughts;
- Keep Learning & Stay Ethical!
➡https://www.mobile-hacker.com/2025/02/21/bettercap
#Mitm#Tools#Пентест