bb1nfosec/information-security-tasks공격, 방어, 참고 주제별로 정리된 실무자 노트, 방법론, 매일 업데이트되는 CVE, 뉴스, 도구 다이제스트로 구성된 선별된 정보 보안 지식 베이스입니다.
실무자들이 실무자들을 위해 기여한 실제 정보 보안 노트, 방법론, 일상 자료.
지식은 무료여야 하고, 모두가 접근할 수 있어야 하며, 한곳에 모여 있어야 합니다.
| 디렉터리 | 내용 |
|---|---|
| ai-agents/ | 에이전트 하이재킹, 간접 인젝션, 도구 중독, MCP 공격, 메모리 중독, 멀티 에이전트 측면 이동 |
| ai-security/ | LLM 공격, 탈옥, 데이터 중독, 모델 추출, OWASP LLM Top 10 |
| ics-security/ | SCADA/PLC 공격, Modbus/DNP3/EtherNet-IP 익스플로잇, 핵심 인프라 사고 |
| 디렉터리 | 내용 |
|---|---|
| active-directory/ | AD 공격 경로, 열거, LAPS/PAM 악용 |
| enumeration/ | 포트별 열거 (SSH, SMB, DNS, LDAP, HTTP...) |
| pentest/ | 방법론, 도구 참조, 체크리스트 |
| privilege-escalation/ | Linux 및 Windows 권한 상승 기법 |
| post-exploitation/ | 파일 전송, 피벗팅, 터널링 |
| red-teaming/ | TTP, Cobalt Strike C2, AV 우회, 은닉 인프라 |
| web-hacking/ | SQLi, XSS, SSRF, SSTI, IDOR, JWT, CORS, 명령 인젝션 |
| android-hacking/ | Frida, objection, SSL 피닝 우회, GDB 원격 디버그 |
| mobile/ | iOS 해킹, 모바일 애플리케이션 테스트 |
| cloud-hacking/ | AWS, GCP, Azure 공격 표면 |
| exploitation/ | x86 익스플로잇, CPU 내부 구조, 가상 메모리 |
| reverse-engineering/ | ELF, 크랙미, 디스어셈블리, x86 아키텍처 |
| malware/ | 셸코드 실행, 프로세스 인젝션, maldev-reloaded |
| covert-infrastructure/ | VPN 설정, 은닉 C2 인프라 |
| wi-fi-hacking/ | WEP/WPA 공격 |
| radio-frequency/ | RF 해킹 기법 |
| hardware-hacking/ | 펌웨어 추출, 하드웨어 익스플로잇 |
| macos-hacking/ | macOS 보안 연구 |
| 디렉터리 | 내용 |
|---|---|
| soc/ | SOC 분석가 노트, 탐지 |
| incident-response/ | IR 플레이북 |
| forensics/ | 디지털 및 네트워크 포렌식 |
| threat-hunting/ | 위협 헌팅 기법 |
| auditing/ | Windows 감사 마인드맵 |
| compliance/ | 위험 평가 프레임워크 |
| vulnerability-analysis/ | 취약점 연구 노트 |
| 디렉터리 | 내용 |
|---|---|
| osint/ | OSINT 수집 기법 |
| cryptography/ | 이론, LFSR, 응용 암호학 |
| steganography/ | 스테가노그래피 기법 |
| programming/ | C, C++, Python, Nim, 어셈블리, 알고리즘 |
| linux/ | Linux 명령어, 문제 해결 |
| thin-client-testing/ | 씬 클라이언트 및 키오스크 테스트 |
| resources/ | 카테고리별 커뮤니티 제출 링크 |
| feeds/ | 매일 자동 생성: 뉴스 + CVE + 도구 |
GitHub Action이 매일 06:00 UTC에 실행되어 다이제스트를 feeds/YYYY-MM-DD.md에 커밋합니다:
양식을 작성하세요 — 봇이 이를 읽고, resources/ 아래의 올바른 카테고리 파일에 링크를 추가한 뒤 이슈를 자동으로 닫습니다.
distill-llm으로 스캔 및 최적화됨:
Before 2.9M tokens $8.84/session (1473% of Claude context)
After 176k tokens $0.53/session (88% of context)
pip install distill-llm && distill scan --path .
MIT — 사용하고, 공유하고, 개선하세요.