Inti Inside

👾 ¿Cuánto conoces realmente de ciberseguridad?

Conceptos esenciales:
→ Principios de seguridad: CIA
→ Gestión de identidades: AAA, IAM, MFA, SSO → Protección: FW, IPS, AV, EDR, WAF, DLP
→ Monitoreo: IDS, SIEM, SOC
→ Arquitecturas: RBAC, Zero Trust, VPN
→ Amenazas: Malware, Ransomware, Phishing, XSS, SQLi, DDOS, MITM
→ Criptografía y comunicaciones: PKI, TLS, HMAC

¿Cuál de estos conceptos consideras imprescindible para cualquier profesional de TI?

👾 | Fine-tuning Moodle for Financial Education
—-

👾 RAPTOR - Autonomous Pe*******on Testing Framework by Claude Code

Built by Gadi Evron, Daniel Cuthbert, Halvar Flake, Michael Bargury, and John Cartwright

RAPTOR is an open-source agentic framework that autonomously handles the entire vulnerability research lifecycle:

- Code understanding & attack surface mapping
- Static analysis with Semgrep & CodeQL
- Binary fuzzing with AFL
- LLM-powered vulnerability analysis
- Proof-of-concept exploit generation
- Automated patch proposals
- Structured reporting

The future of offensive security research isn't just faster tools it's autonomous agents that think, test, exploit, and fix.

RAPTOR is open source.

GitHub - gadievron/raptor: Raptor turns Claude Code into a general-purpose AI offensive/defensive security agent. By using Claude.md and creating rules, sub-agents, and skills, and orchestrating security tool usage, we configure the agent for... Raptor turns Claude Code into a general-purpose AI offensive/defensive security agent. By using Claude.md and creating rules, sub-agents, and skills, and orchestrating security tool usage, we confi...

GitHub - sooryathejas/METATRON: AI-powered pe*******on testing assistant using local LLM on linux (Parrot OS) AI-powered pe*******on testing assistant using local LLM on linux (Parrot OS) - sooryathejas/METATRON

👾CLI vs MCP

Los agentes de IA necesitan comunicarse con herramientas externas, pero ¿deberían usar CLI o MCP?

Ambos llaman a las mismas APIs por debajo. La diferencia está en cómo el agente las invoca.

Aquí tienes una comparación lado a lado en 6 dimensiones:

1. Costo de tokens
✓ MCP carga todo el esquema JSON (nombres de herramientas, descripciones, tipos de campos) en la ventana de contexto antes de empezar.
→ CLI no necesita esquema, por lo que ahorra más espacio en la ventana de contexto.

2. Conocimiento nativo
✓ Los LLM han sido entrenados con miles de millones de ejemplos de CLI.
→ Los esquemas MCP son JSON personalizados que el modelo encuentra por primera vez en tiempo de ejecución.

3. Composabilidad
✓ Las herramientas CLI se encadenan con pipes de Unix.
↳ Algo como gh | jq | grep se ejecuta en una sola llamada del LLM.
→ MCP no tiene encadenamiento nativo.
↳ El agente debe orquestar cada llamada de herramienta por separado.

4. Autenticación multiusuario
✓ Los agentes CLI heredan un único token compartido.
↳ No puedes revocar a un usuario sin rotar la clave de todos.
→ MCP soporta OAuth por usuario.

5. Sesiones con estado
✓ CLI crea un nuevo proceso y conexión TCP por cada comando.
→ MCP mantiene un servidor persistente con pool de conexiones.

6. Gobernanza empresarial
✓ CLI solo tiene como rastro de auditoría ~/.bash_history.
→ MCP ofrece logs estructurados, revocación de acceso y monitoreo integrados en el protocolo.
—-

👾No existe “el mejor stack”, existe el más adecuado para tu problema

Elegir tecnología depende del contexto:
→ Node/NestJS para TypeScript
→ Python para IA
→ Go para alto rendimiento
→ Django/Laravel para MVPs

Pero más importante que el stack es cómo construyes tu software.

✓ Aplica siempre: buena arquitectura, validación de datos, manejo de errores, logs, versionado de API y tests. Un buen código escala. Una mala base… no.

👾𝗖𝗘𝗥𝗕𝗘𝗥𝗨𝗦 👁

Herramienta para extraer exploits desde Shodan Exploits y facilitar la búsqueda de vulnerabilidades conocidas.

👩‍💻 Repositorio:
https://github.com/HackUnderway/cerberus

🥷🏼 Manual: 𝗦𝗵𝗼𝗱𝗮𝗻 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗣𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗲𝗿𝘀
Aprende a dominar el buscador de dispositivos de Internet y mejora tus auditorías de seguridad.

👉 https://hackunderway.com/producto/shodan-para-pentesters/

⚠️ Aviso importante:
No utilices esta herramienta para actividades ilegales. El autor no se hace responsable del mal uso que terceros puedan darle.

github.com/ysharma3501/LuxTTS

GitHub - ysharma3501/LuxTTS: A high-quality rapid TTS voice cloning model that reaches speeds of 150x realtime. A high-quality rapid TTS voice cloning model that reaches speeds of 150x realtime. - ysharma3501/LuxTTS