а я что хуже что ли?

Демонстрация маленьких моделей Qwen 3.6 для целей анализа вредоносного ПО. В ролике используется собственная разработка под эту задачу. https://youtu.be/lTklrM6rwlw Снял первый и надеюсь не единственный видосик. Смотреть строго в x1.5 скорости и Качество 2К.

Ахой, комрады! 🏴‍☠️ Не забыли меня еще? Я тут работу работаю знаете ли и попутно пытаюсь осознать за что хвататься в первую очередь, интересный аттракцион конечно. 🤔 Диалоги последних дней натолкнули меня наконец-то собраться и написать лонгрид вам на выходные, приятного чтения и не забудьте от души отдохнуть, а то там осень уже за углом и скоро календари придется переворачивать.

If you love something, set it free 😇 https://github.com/SmartlyDressedGames/U3-SDK

🛠 Всем привет. Я тут допилил CLI-движок для LOLCreds на Go. Называется это безобразие CredsHound. Если коротко, это такая утилита для поиска учетных данных, ключей на хосте, которая работает по концепции Nuclei. Из коробки она ищет: - Пароли и API-ключи, забытые в истории терминалов (.bash_history, .zsh_history, ConsoleHost_history.txt). - Приватные ключи SSH, конфигурации Kubernetes и токены Docker Registry. - Артефакты Windows: пароли из файлов автоматической установки (Unattended XML), конфиги RDCMan и групповые политики с зашифрованными cpassword. - Локальные файлы конфигурации БД вроде .pgpass или .my.cnf. 🐶 Ну и интеграция с собакой тоже есть. Потому что просто выплевывать цветной текст в консоль скучно. 📖 Как запустить: # установка go install github.com/haxxm0nkey/credshound/cmd/credshound@latest # запуск credshound -ut credshound . 🔗 Где исходники, Билли? Движок: https://github.com/haxxm0nkey/credshound Хорошей пятницы вам, держитесь там!

когда меня в очередной раз спросят где-то про пентест агентов - мой ответ будет содержать только эту ссылку https://github.com/Yeti-791/Awesome-Offensive-AI-Agentic-Landscape

Ахой, пирожочки! 😘 Я максимально рекомендую вам к прочтению ресерч от @s4dbrd. Adrian провел титаническую и безумно интересную работу. Так же у него есть статический анализ BattlEye. Фидбек и вопросы можно оставить в комментариях, если не забежит сам-я все передам. :) https://s4dbrd.github.io/posts/how-kernel-anti-cheats-work/

Охаё, комрады. 🏴‍☠️ Продолжая топик понедельника, хочется немного затронуть тему того, где проходит граница ответственности вендора. Недавно на HackerOne отправили 7 уязвимостей в Vanguard от CVSS 3.8 до 7.8, приняли 0, потому что «DLL hijacking требует локального доступа, значит это out of scope». Формально - да. Практически - ну такое. Что удалось сделать на этой «out of scope» поверхности: 🔸 Получить произвольное выполнение кода внутри EV‑подписанного RiotClientServices.exe через DNSAPI.dll sideloading. 🔸 Обойти VAN 57 integrity‑чек Vanguard через TOCTOU‑подмену: на диске лежит честная Microsoft‑овская DLL, а в памяти уже крутится код атакующего. 🔸 Отлинкать пейлоад из всех трёх списков загрузчика в PEB, чтобы он не светился в стандартном перечислении модулей. ⏱️ Результат: 41+ минут непрерывного исполнения, 33 тестовые сессии, ноль реакции Vanguard на уровне user‑mode. Контекст прав тоже радует: Директория Riot Client из коробки даёт BUILTIN\Users права Modify. То есть: — админ не нужен; — физический доступ не нужен; — любая малварь, которая уже есть на тачке (эксплойт в браузере, трояннутый мод, npm‑пакет и т.п.), может просто положить DLL, которая будет исполняться внутри доверенного EV‑подписанного процесса при каждом запуске клиента. Важно: kernel‑драйвер Vanguard (vgk.sys) здесь как раз ведёт себя прилично - он режет кросс‑процессную память от пейлоада, вторую линию обороны не проломили. Но user‑mode trust boundary, то есть основная detection surface античита, оказывается пробита полностью: лоадер, живущий внутри подписанного Riot‑процесса, для user‑mode выглядит как «часть себя». И вот тут начинается тот самый холивар, о котором я говорила в начале поста. Практический эффект от всего вышеописанного: любая малварь, уже попавшая на тачку, получает дополнительный устойчивый плацдарм внутри доверенного процесса, который сам по себе продаётся как компонент безопасности. Вендор строит сложную модель доверия вокруг TPM, IOMMU, HVCI и measured boot, но в пользовательском слое оставляет дырку уровня “любой код, попавший в систему, может регулярно жить внутри нашего доверенного процесса без особого сопротивления”. И формально это можно списать на «проблему локального компромисса», хотя по сути античит здесь усиливает последствия этого компромисса. Это довольно показательный пример вопроса: «где проходит граница ответственности вендора безопасности/античита?». Должен ли он: 1️⃣ Защищать только от «чистых» читов без предварительного компромисса системы? 2️⃣ Или учитывать, что его доверенный процесс сам становится идеальной точкой опоры для уже существующей малвари? С текущей позицией багбаунти‑площадки и вендора всё это формально считается приемлемым поведением. Авторы ресерча не согласны. Честно говоря, я тоже. Что думаете - честный out of scope или уже нет?

Кто если не я поделится с вами ссылочками на подкаст с @justmarfix из ЛК по теме его нашумевшего ресерча 😎 🎵 Яндекс.Музыка 🎵 Подкасты Apple

Ахой, комрады! 🏴‍☠️ Riot выкатили апдейт Vanguard и о боже мой - он переходит в On-Demand режим. Условие одно: хост должен пройти Vanguard Pre-Check. По сути, Riot строят endpoint zero-trust благодаря которому античит может себе позволить уходит в модель «по требованию», перекладывая работу на TPM, IOMMU и гипервизор. Что именно они пытаются сломать из типичных векторов атаки? [ BYOVD и Runtime Driver Attestation ] Классический BYOVD‑паттерн сегодня - это не попытка сломать DSE/PatchGuard, а загрузка своего подписанного, но уязвимого драйвера, чтобы использовать его как сервис для kernel‑примитивов. Такие драйверы дают: 🔸 произвольную запись и чтение в kernel‑память; 🔸 убийство любых процессов и служб из Ring 0; 🔸 зачистку EDR‑хуков (PsSet*NotifyRoutine, ObRegisterCallbacks). Сценарий до обновления был простым: грузим дырявый драйвер, делаем грязную работу и выгружаем BYOVD до того, как античит вообще появился в системе. Проблема античитов и многих EDR одна и та же - они не видят момент загрузки драйвера, если сами ещё не живут в ядре. Новая модель использует Runtime Driver Attestation из Windows 11 25H2 (кстати, эта фича заимствована из архитектуры безопасности Xbox и допилевалась совместно с Xbox OS Security team) Суть в следующем: 🔹 Windows считает кумулятивный хеш по цепочке загруженных драйверов и фиксирует это в TPM; 🔹 на старте Vanguard запрашивает отчёт об этих измерениях и сверяет его со своим списком известных BYOVD‑артефактов. [ HWID‑баны и TPM ] Баны по железу живут давно, и рынок спуферов прекрасно эмулирует серийники дисков или MAC‑адреса. Но у TPM 2.0 есть Endorsement Key, привязанный к конкретному модулю и предназначенный для построения доверия к платформе. И если dTPM можно заменить или перепаять, то fTPM встроен в CPU/чипсет, и его замена означает замену процессора или платы. [ IOMMU ] Главное преимущество DMA-атак в том, что PCIe-устройство читает RAM напрямую в обход ОС. Riot завязывают Pre-Check на обязательную конфигурацию IOMMU. С ним каждый девайс получает свою таблицу отображения памяти. В итоге массмаркетовый DMA-чит внезапно слепнет: он видит только строго выделенный ему диапазон памяти или ловит fault от гипервизора. Имхо, это не серебряная пуля - рынок DMA уже давно адаптируется, маскируясь под легитимную периферию и атакуя UEFI для тихого патча IOMMU-таблиц. Но порог входа возрастает кратно. [ VBS/HVCI как фильтр Ring 0 ] Гипервизор создаёт изолированный контекст, в котором живут чувствительные компоненты ОС. Страницы кода Ring 0 получают статус «исполняемый» только после проверки подписи. Попытки мапнуть произвольный RWX‑кусок в kernel‑пространство натыкаются на политику безопасности, а не на голый MmMapIoSpace. Побочный, но важный эффект: при включённом HVCI Windows начинает гораздо жёстче применять собственный Vulnerable Driver Blocklist. Большая часть исторических BYOVD‑драйверов на таком конфиге просто не загрузится, даже с правами админа. [ Secure Boot и классические буткиты ] Буткиты обычно работают в зоне «до того, как система проснётся полностью» (например, патчат ntoskrnl.exe в полете из хранилища в RAM). Обязательный UEFI Secure Boot делает следующее: 🛡 прошивка проверяет подписи загрузочных компонентов; 🛡 неподписанный или подменённый bootloader просто не исполняется; 🛡 Windows Boot Manager стартует, только если вся цепочка доверия не нарушена. Для буткита это означает, что вместо комфортного патчинга на этапе загрузки придётся либо компрометировать ключи UEFI, либо эксплуатировать уязвимость в уже подписанном компоненте. [ Что остается из очевидного? ] Riot не обнуляют всё. Для атакующей стороны остаются вполне реальные векторы: 🎯 user‑mode уязвимости в RiotClient/Vanguard (DLL sideloading, TOCTOU‑гонки вокруг integrity‑чеков, PEB‑unlink и прочие трюки); 🎯 атаки на инфраструктуру аттестации (TPM API, TBS‑слой, попытки hypervisor escape там, где VBS включен в legacy‑режимах); 🎯 классические social / supply‑chain атаки - чит‑лоадер, который маскируется под легальный софт внутри пользовательских компонентов. Кто-то ковырял уже RDA под 25H2? 🌚

Ахой комрады! 🏴‍☠️ Сегодня мне 31 и если честно в этом году мне кажется я получаю абсолютно рекордное количество поздравлений. Я безумно за это всем вам благодарна! Еще несколько лет назад я могла только мечтать о том, что найду себя и таких людей вокруг. Я знаю, что некоторые из вас ждут здесь посты, но работа пока не позволяет уделить времени ресерчам. Как вы помните я три недели назад вышла на новое место и все мое время сейчас инвестируется туда. Но забрасывать канал не собираюсь, в свое время он стал моей отдушиной и вы мне здорово помогли. Поэтому stay tuned как говорится. Part of the crew, part of the ship🖤

Agentic SAMM: безопасная разработка, когда разработчик больше не только человек. Расширенная версия моего кейноута на ISC.AI 2026 в Пекине. Фреймворк и инструмент открыты — берите, ломайте и присылайте мне, что найдёте. Русский Английский

🪭 Разбираем Tencent ACE Part 2 🔷 [ Что под капотом? ] ❌ Война с гипервизорами Официальный гайд ACE требует отключать VBS / HVCI / Hyper-V. Главная причина - конфликт за гипервизор: ACE претендует на эксклюзивный контроль над VT-x. Зачем? Моя гипотеза, что ради EPT. Это позволяет античиту скрывать свои страницы памяти и делать невидимые хуки, не зля PatchGuard. Другие варианты которые в том числе обсуждали в комментариях к прошлому посту тоже имеют место быть, если у кого-то есть время и желание-их можно проверить :) 🔍 Индикатор присутствия ACE-BASE работает как minifilter (FltRegisterFilter) - это контроль целостности и доступа к файлам игры. А защита процесса и памяти живёт отдельно: доступ к хэндлу игры режется через object callbacks (ObRegisterCallbacks), а попытки чтения памяти - через перехват MmCopyVirtualMemory / NtReadVirtualMemory. Весь этот объёмный код в ядре = поверхность для багов (на форумах уже мелькали топики о BSOD’ах на свежих инсайдер-билдах Win 11). 🛡 Обфускация - ад для анализа Tencent использует тяжелейшие кастомные виртуальные машины. Статический анализ - мучение. В динамике kernel-debug детектится ещё на старте (через KdDebuggerEnabled / флаги в KUSER_SHARED_DATA), а usermode-дебаггеры (x64dbg) отлавливаются рантайм-проверками. 🕹 DMA-войны и Bootkits Главный тренд читов - DMA. Основная битва ядра ACE идёт за детект поддельных PCIe-устройств: анализ Config Space на кривые размеры BAR, подозрительные vendor ID и нестыковки в capability-структурах. Рядом с DMA цветёт тренд на UEFI/EFI bootkits (читы, грузящиеся до Windows), из-за чего античит всё жестче валидирует цепочки загрузки и статус Secure Boot. 🤡 Ring3 Bypass В ряде игр ACE обходят… откатом бинаря игры на до-ACE версию. Это не уязвимость драйвера, а косяк интеграции (SDK). Сервер игры просто не проверяет наличие криптографического heartbeat-токена от античита - обходятся локальные проверки, а серверного attestation тупо нет. В общем-то, это проблема не античита, а разработчика. Но с точки зрения бренда аффектит первого. 🔷 Итог: пока Запад пилит локальные решения, Tencent строит полноценного вендора игровой безопасности, глубоко интегрированного в провайдеров, облака и клубы - со всеми вытекающими плюсами покрытия и рисками централизации. #tencent #dma #anticheat

你好 комрады! 🏴‍☠️ 🪭 Разбираем Tencent ACE Part 1(будет 2 части так как в одну все не влезло) Когда говорят про kernel-level античиты, на Западе принято вспоминать Riot Vanguard. Тут есть забавный нюанс: Riot на 100% принадлежит Tencent. Прямой связи «ACE → Vanguard» нет, но при общем владельце логично ожидать обмен экспертизой. В тени остаётся куда более масштабный монстр - Tencent Anti-Cheat Expert (ACE). По заявлениям Tencent, он обслуживает 700M+ игроков, а в 2025-м поехал за пределы Китая. При этом англоязычной аналитики по нему почти нет - весь ресерч живёт исключительно на хардкорных китайских реверсерских форумах вроде kanxue и 52pojie. 🔷 [ Это не «просто драйвер», а экосистема ] ACE - это зонтик сервисов, раскатываемый через Tencent Cloud. Существует он в разных вариациях: от лёгкого SDK для разных платформ до полноценного kernel-агента (ACE-BASE.sys + ACE-GAME.sys). 📊 Немного цифр из отчёта за 2024 год (25 не нашла): 🔸 +74% YoY - рост числа семплов PC-читов. 🔸 85,8% читов - кастомные. Создатели читов используют облачные пакеры, генерирующие уникальный бинарь под каждого юзера. Сигнатурный анализ тут кажется мёртв, всё уходит в облачный ML. Агент стримит туда гигантские объёмы телеметрии: дампы аномальных участков памяти, трейсы подозрительных потоков и сырые инпуты мыши/клавиатуры для поведенческого анализа. 🔸 187,65 млн наказаний за нарушения в экономике (вероятно, это микс HWID-банов, теневых банов и вайпов, но точной детализации в отчёте нет). 🔷 [ Supply Chain и региональная специфика ] В том, что ядро античита грузится вместе с ОС, нет ничего нового. Инновация ACE - в модели доставки. Китайский рынок - это сотни тысяч компьютерных клубов с разрозненным парком тачек, анонимными юзерами и постоянно переразворачиваемыми образами ОС. Компьютерные клубы в КНР - строго регулируемая среда. Они обязаны идентифицировать посетителей, логировать активность и выполнять требования по ИБ. Поэтому ACE имеет pre-start режим: он раскатывается не как игровая либа, а как компонент golden image клубной тачки через популярные платформы управления. Античит оказывается в образе ОС рядом с системами идентификации и пр. Со всеми вытекающими нюансами с приватностью. 👀 Интеграция kernel-драйвера в инфраструктуру сотен тысяч клубов - звучит как гигантская поверхность для Supply Chain атаки. #tencent #dma #anticheat

Реверс довольно популярного server crash эксплойта для CS2 😎 У автора кстати есть много интересных видео на тему читов и реверса в играх, рекомендую посмотреть. https://www.youtube.com/watch?v=9IUWPT0UVPg

👻 АІ хранит - ghosttype находит. Разработчики постоянно постят секреты в чаты с Claude Code, Cursor, ChatGPT и Codex, а те складывают всю историю локально в открытом или слабозащищенном виде. ghosttype - локальный форензик-сканер, который это парсит и выдает отчет с привязкой каждой находки к исходному файлу разговора. 📖 Что умеет: 🔑 40+ паттернов: AWS, OpenAI, Anthropic, GitHub PAT (6 форматов), Stripe, Slack, Vault, GCP service accounts, JWT, PEM, коннект-строки БД 🧠 Двухслойный движок: regex (high) + эвристика по именам переменных вроде API_KEY= (medium) 🧹 FP-фильтр: энтропия >=3.0 бит/символ, отсев плейсхолдеров и doc-примеров 🛡 Применение: Для 🔴 команды - готовый граббер на постэксплуатации рабочей станции разработчика. Для 🔵 - можно встроить в DLP-пайплайн и периодически сканить эндпоинты на утекшие в AI-чаты секреты. ⚠️ Ограничения: Из коробки только macOS - под Linux/Windows пути дописывать руками Claude Desktop пока заглушка, проект сырой (1 коммит) но пользы можно нагребсти в сети что мама не горюй… 🔧 Установка: Набор Python-скриптов, ставится как пакет в venv shellgit clone https://github.com/xFreed0m/ghosttype && cd ghosttype && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e . shellghosttype scan --min-confidence high --redact 🔗 https://github.com/xFreed0m/ghosttype #tools #redteam #dfir #dlp #ai

В последнее время очень активно появляются статьи на тему оценки автономных ИИ-агентов в оффенсив-задачах и вы можете наблюдать там какие-то абсолютно магические цифры. Сегодня поговорим об этом на свежем примере от коллег из Китая. Исследователи прогнали 19 проприетарных и open-weight моделей на 300 таргет-серверах. Условия: агентам выдали дефолтный туллинг, но полностью лишили знания о таргетах (чистый black box ). При этом тестировался полный цикл атаки. Почитать подробно можно тут, а здесь оставлю выжимку самого интересного. [ Что в итоге показали цифры в рассматриваемой статье ] ⚠️ Важная оговорка: метрика считает только получение initial shell access. Успешность моделей - от 10.7% до 69.3%. Лидеры (Gemini 3 Pro Preview и Claude Opus 4.5) добивают почти до 70%. Отдельно отмечу два момента: 🔸 Успех сильно коррелирует с общими способностями модели (Pearson r ≈ 0.886 на Tier 1 и 0.830 на Tier 2 по LiveBench). 🔸 Шум почти не мешает: разница между Tier 1 (1 benign-сервис) и Tier 2 (3 benign-сервиса) - всего ~7.3%. Лишние легитимные сервисы на цели агента практически не останавливают. [ Что в принципе не так с существующими оценками ] 🔸 Непрозрачная методология 🔸 Нереалистичные сценарии 🔸 Избыток априорных знаний [ Почему модели фейлятся ] То, что архитектура важнее промптов, мы обсуждали сотню раз. Гораздо интереснее разбирать причины фейлов моделей если о них рассказывают. В рассматриваемой нами статье они делятся примерно 50/50 между неумением юзать туллинг и ограничениями самих утилит: 🔹 Дефолтные параметры сканеров. nmap по дефолту сканит только топ-порты. Пример (CVE-2022-0543): на цели висит легитимный SSH на 22 порту и уязвимый Redis на 6379. Модель сканит без -p-, пропускает Redis, считает разведку завершенной и безнадежно долбит SSH. Забавно, что если дефолтный скан вообще ничего не находит, модель часто догадывается эскалировать до -p- (obstacle-resolution работает!). 🔹 Слишком узкий поиск эксплоитов. Для CVE-2015-1427 Nmap определяет ElasticSearch 1.4.2. Модель вбивает в поиск Metasploit строку «ElasticSearch v1.4.2», получает ноль результатов и вместо смены ключевых слов бесконечно крутит параметры одного нерабочего модуля. 🔹 Ошибки стейта и конфигурации. Модель открывает локальный listener на 4444, а потом в конфиге эксплоита снова указывает 4444 → port-conflict. Metasploit позволяет отключить авто-лисенер, но агенты этим не пользуются. 🔹 Слепой перебор пейлоадов. В минимальном окружении таргета (CVE-2018-7600) проходит PHP reverse-shell, но классический bash+nc фейлится (нет утилит). Не понимая контекста окружения, модель вслепую перебирает пейлоады до таймаута. 🔹 Ограничения разведки CVE-2018-20062 (ThinkPHP, RCE): nmap находит HTTP, но whatweb определяет цель лишь как generic PHP-приложение на Apache. Не распознав ThinkPHP, модель крутит probing-стратегии в пустоту. [ 📌 Выводы и фокус на прикладные задачи ] Агенты пока не способны в соло выносить произвольные проды, но они уже умеют связывать цепочки тасок, которые раньше требовали человеческой логики. Максимум, что это значит сейчас - базовые вектора атак становятся дешевыми и легко автоматизируемыми. По моему личному суждению, в первую очередь - это ударит по мид-маркету, где безопасность часто околонулевая, а риски уже измеряются интересными суммами. Резать вектора для таких «AI-скрипт-кидди» в этом сегменте - сейчас очень активная задача. Глобально публикации пока похожи друг на друга, но полезны как контекст (авторам спасибо). Ждем метрик на стелс, персистентность и обход СЗИ. А пока фокусироваться надо на том, что агенты уже могут автоматизировать, а не на фантазиях о полностью автономном скайнете. P.S. 🔗 WhitzardAgent/LLMPentest - если хотите пощупать ручками датасет и агента из статьи.

> be gamers > "I DONT TRUST KERNEL MODE ANTI CHEATS!11" > "ILL NEVER TRUST A VIDEO GAME COMPANY" > runs anime_waifu_wallpaper.exe as admin

你好 комрады! 🏴‍☠️ Под вечер понедельника обращу ваш взор на восток где пару месяцев назад прошел «Tencent cloud hackathon intelligent penetration challenge», на самом сайте можно полазить и посмотреть презы и репы проектов, даже видосики есть. Тут все вводные, доки и таймлайны с самого ивента, а сводная репа с итоговыми проектами здесь. Всем хорошей недели, постараюсь в серединке найти время на лонгрид. 🖤

Минутка занимательной статистики из публичного роадмапа AC от Krafton. Тут важно понимать один нюанс, что такая прогрессия-это не только про рост популярности DMA, но и качество самого AC детекта. Цели на 2026 примерно как у всех в том числе и за пределами геймдева: превентив и региональная специфика на первом месте.

Ну что ребята, выходной! 🍻 For my english speaking followers: i’m so sorry guys, but you're on duty today. У Brutecat было 2 пакетика травы, 75 ампул мескалина картирование периметра через Google Discovery Docs, массовый харвестинг токенов из живого трафика (Chrome Debugger), жесткая изоляция/оркестрация через MCP‑инструменты и очень здравая идея вешать operation_id на каждый API‑вызов, чтобы: фокусировать агента на реальных запросах и иметь полноценный реплей и нормальное логирование. В ответ на это у Google было 1500 API, 3600 ключей и $500 000 выплаченных ребятам баунти за 3 месяца. Супер качественный и интересный ресерч от ребят читайте тут. [ Из интересных находок ] 🔹 Массовая деанонимизация Нашли неавторизованный эндпоинт Nest API, отдающий Gaia ID (глобальный ID юзера Google) по ID девайса. Затем нашли метод licenseOwner в Play Books, который принимал массив Gaia ID и возвращал email’ы. Связка позволила массово дампить базу Gaia ID -> Email. 🔸 Тотальная BOLA (CWE-639) В API управления рекламными кампаниями отсутствовала проверка принадлежности ресурса (tenant isolation). Любой валидный токен Google позволял читать/изменять/удалять чужие рекламные кампании и парсить email’ы админов. 🔸 Recon-утечки в ошибках Translation Hub API в сообщениях об ошибках сливал внутренние имена Service Accounts, GCS-бакетов и схемы таблиц Spanner. Идеальный плацдарм для фишинга инженеров и поиска мисконфигов в IAM. 🔸 И конечно куда без промптов-то сейчас Обнаружены API-методы сервисов ИИ-модерации, которые отдавали системные промпты, примеры классификации и блок-листы. Раскрытие этой инфы делает обход фильтров тривиальной задачей. [ Минутка как будто бы очевидных выводов ] 📌 Слепой фаззинг мертв в соло там где есть что почитать :) Скармливание Swagger/GraphQL/Discovery схем в LLM + предоставление ей песочницы для выполнения запросов дает покрытие, недостижимое для ручного ресерча в адекватное время. 📌 Архитектура > Промптов Модель - это ваши ручки. Без планирования и жесткого логирования запросов (operation_id) вы утонете в false positive и скорее всего упретесь в тупик. Супер важно быть последовательным как для триажа, так и для обучения модели. И еще хочу отметить, что не нужно упираться в одну модель end-to-end, как показывает практика-нет ничего универсального. 📌 Ищите глобальные ID Если экосистема юзает единые идентификаторы (типа Gaia ID в Google), ищите их утечку в мусорных/забытых микросервисах, а потом используйте в кор-сервисах для импакта.