Linux servers & υποδομή
Εκτεθειμένες υπηρεσίες, SSH, δικαιώματα sudo και αρχείων, systemd units, κανόνες firewall και privilege escalation – από το shell του επιτιθέμενου μέχρι το root.
Penetration tests με εστίαση σε υποδομές Linux: servers, containers και Kubernetes – και τις web εφαρμογές που τρέχουν πάνω τους. Αναγνώριση με τη βοήθεια AI, έλεγχος σε βάθος με χειροκίνητες δοκιμές και μια αναφορά με σαφή ευρήματα και πρακτικές οδηγίες για την ομάδα σας.
Εκτεθειμένες υπηρεσίες, SSH, δικαιώματα sudo και αρχείων, systemd units, κανόνες firewall και privilege escalation – από το shell του επιτιθέμενου μέχρι το root.
Container escapes, RBAC, network policies, secrets και images: πόσο μακριά φτάνει ένας επιτιθέμενος από ένα παραβιασμένο pod;
Χειροκίνητος έλεγχος σύμφωνα με το OWASP WSTG: αυθεντικοποίηση, εξουσιοδότηση, έλεγχος εισόδων, injection και επιχειρησιακή λογική.
Τι βλέπει ένας επιτιθέμενος απ’ έξω; Subdomains, εκτεθειμένες υπηρεσίες και ξεχασμένα συστήματα – καταγραφή με AI, χειροκίνητη αξιολόγηση.
Build runners, secrets, δικαιώματα, container images και εξαρτήσεις: ποιος μπορεί να περάσει αλλαγές στο περιβάλλον παραγωγής;
Λειτουργίες LLM σύμφωνα με το OWASP Top 10 for LLM Applications, agents με πρόσβαση σε εργαλεία και το pipeline δεδομένων και μοντέλων πίσω τους.
Οι AI agents συγκεντρώνουν παράλληλα ό,τι είναι δημόσια διαθέσιμο για τα συστήματά σας. Μετά αναλαμβάνω εγώ: με στοχευμένες χειροκίνητες δοκιμές και επαληθεύσιμα αποτελέσματα. Παραδίδω μια αναφορά με σαφή ευρήματα και πρακτικές οδηγίες για την ομάδα σας.
Η κινούμενη απεικόνιση βασίζεται σε πραγματικό black-box assessment – απλοποιημένο και ανωνυμοποιημένο.
Συμφωνούμε γραπτώς τους στόχους, το εύρος, τον τύπο ελέγχου (black, grey ή white box) και το χρονοδιάγραμμα.
Συλλογή πληροφοριών με τη βοήθεια AI και στη συνέχεια χειροκίνητος έλεγχος. Σας ενημερώνω αμέσως για τα κρίσιμα ευρήματα, χωρίς να περιμένω την τελική αναφορά.
Management summary και τεχνικά ευρήματα με βήματα αναπαραγωγής, PoC και συγκεκριμένη διόρθωση.
Μετά τις διορθώσεις σας ελέγχω ξανά και επιβεβαιώνω γραπτώς την αποκατάσταση.
Δουλεύω καθημερινά με Linux από το 2006 – από ενσωματωμένα συστήματα για ιατρικό εξοπλισμό και κάμερες, μέχρι build και development servers και παραγωγικά Kubernetes clusters. Γνωρίζω από μέσα τα συστήματα στα οποία επιτίθεμαι: δικαιώματα, υπηρεσίες, ρυθμίσεις και τις πρόχειρες λύσεις που συχνά υιοθετούνται στην καθημερινή λειτουργία. Για τη συλλογή πληροφοριών και τη σύνταξη αναφορών χρησιμοποιώ δικά μου agent workflows· το lab μου είναι πλήρως αναπαραγώγιμο και εκπαιδεύομαι τακτικά στο HackTheBox.
Οι εφαρμογές AI κληρονομούν τις αδυναμίες του συμβατικού λογισμικού και εισάγουν νέους κινδύνους. Εδώ εξηγώ τους σημαντικότερους κινδύνους για εφαρμογές LLM και pipelines AI – σύντομα, κατανοητά και με παραπομπή στο αναλυτικό άρθρο.
Κακόβουλες οδηγίες, είτε απευθείας είτε κρυμμένες σε έγγραφα, ιστοσελίδες και e-mails, μπορούν να κάνουν ένα μοντέλο να παρακάμψει τις αρχικές οδηγίες του και να ακολουθήσει εκείνες του επιτιθέμενου.
Διαβάστε περισσότερα →Ένας agent μπορεί να κάνει περισσότερα απ’ όσα χρειάζεται: πάρα πολλά εργαλεία, υπερβολικά δικαιώματα, ανεπαρκής ανθρώπινη έγκριση.
Διαβάστε περισσότερα →Παραποιημένα δεδομένα εκπαίδευσης, fine-tuning ή embeddings αλλάζουν σκόπιμα τη συμπεριφορά ενός μοντέλου.
Διαβάστε περισσότερα →MCP servers, δικαιώματα εργαλείων και αυτοματοποίηση καθορίζουν τι μπορεί πραγματικά να κάνει ένας χειραγωγημένος agent.
Διαβάστε περισσότερα →Προέλευση και ακεραιότητα μοντέλων, βαρών και εξαρτήσεων – συμπεριλαμβανομένων των registries και των μη ασφαλών μορφών αρχείων.
Διαβάστε περισσότερα →Οι model servers και τα APIs είναι υπηρεσίες όπως όλες οι άλλες: εκτεθειμένες, συχνά με αδύναμη απομόνωση, σπάνια με όρια πόρων.
Διαβάστε περισσότερα →