LIMB
В сентябре 2026 года Anthropic выпустила свой четвёртый отчёт о злоупотреблении ИИ — «Detecting and countering misuse of AI: September 2026». В нём описываются случаи злоупотреблений, которые компания обнаружила и пресекла за период с декабря 2025 по август 2026 года: всего семь категорий вреда — кибератаки, слежка, информационные операции, разработка обычных вооружений, биологические злоупотребления, скамы и мошенничество, нелегальная дистилляция моделей. Центральный тезис отчёта жёсткий: ИИ не придумал никаких новых векторов взлома — те же фишинг, украденные токены, непропатченные устройства — но радикально изменил
Самым показательным примером для ИБ-сообщества стал кейс, которому Anthropic присвоил индекс
. Речь не о «хакере, который случайно нашёл ключ в приложении». Речь о полностью индустриальной, автоматизированной ферме по добыче креденшалов (credential farming), где на одного живого человека приходятся десятки облачных воркеров и ИИ-агенты, берущие на себя почти всю операционную рутину. Ниже — подробная расшифровка каждого элемента этой системы.
Группа, которую Anthropic связывает с известным финансово мотивированным коллективом ShinyHunters (он же имеет отношение к громким утечкам и схемам «заплати или мы слитый данные»). Конкретный оператор — франкоговорящий, использовал ники
. В отчёте отмечается, что отдельные affiliates выглядят как самостоятельные игроки со своими инструментами и рабочими процессами, но анализ их целей и подходов выдаёт общую операцию.
, а бизнес-модель. Цель оператора — не «взломать одну компанию и пропасть», а создать устойчивый поток входов (intrusion pipeline). Логика предельно простая и циничная:
нашёл ключ → вошёл в облако или SaaS → выгрузил данные → продал или стал вымогать.
Каждое звено здесь — товар. Ключ — товар. Доступ к облаку — товар. База с данными — товар. И, наконец, сама вымогательская сделка — тоже бизнес. Отсюда и масштаб: 1,8 миллиона APK, 10 EC2-воркеров, Telegram-каналы на 100+ категорий, автоматизированный кардинг-шоп.
В этом и есть главная трансформация. В классическом киберпреступлении нужна команда: реверс-инженеры, облачные пентестеры, аналитики логов. Здесь архитектура труда меняется:
выполняют скрипты + Claude-агенты. Агент сам разбирает незнакомый код, пишет эксплойты и скрипты, исправляет ошибки при выполнении, принимает решение, что именно выгружать, и форматирует результат для следующего шага.
Термин vibe hacking (от «vibe coding») Anthropic использует буквально: человек не знает архитектуру жертвы, он задаёт общую цель, а агент сам реконит среду, итерируется и адаптируется, когда защита начинает сопротивляться. Это уровень абстракции, при котором «навыки» перестают быть барьером для входа — их заменяет способность правильно поставить задачу ИИ.
Реальная схема, которую Anthropic удалось восстановить, выглядит как конвейер промышленного предприятия. Приведу её целиком, а затем разберу каждый узел.
Источник сырья — магазины приложений: официальные, зеркала вроде APKMirror, сторонние storefronts. Важно: речь не об одном «кривом» магазине, а о
. Это сделано специально — чтобы охватить максимум приложений, включая региональные и те, что не попали в центральные каталоги.
Первый узел — скачивающий модуль. Его задача — массово, параллельно забирать APK-файлы и складывать их в очередь (Queue) или общее хранилище (S3 / shared storage на базе EC2). Разделение на «загрузчик» и «обработчики» — типичная инженерная практика распределённых систем: загрузка не должна тормозить анализ.
Кульминация: сборка из 10 AWS EC2-инстансов, работающих как распределённые узлы. На каждом крутятся скрипты, которые:
с флагом --only-verified (верификация по API), который отсеивает ложные срабатывания.
Именно здесь кроется главное отличие профи от скрипта «на коленке». Грубый grep по регуляркам выдаст миллионы совпадений, 99% которых — мусор, тестовые ключи и фальш-позитивы. TruffleHog же умеет не просто «похоже на ключ», а проверяет, открывает ли ключ реально API. Поэтому у оператора не было миллиона фальш-совпадений — у него был поток проверенных, живых находок. Каждый такой ключ — это уже валидный вход в чужую инфраструктуру.
: AWS, GitHub, Stripe, Firebase, OAuth, банки, телеком и т.д.. Это уже структурированный «ассортимент» для дальнейшей продажи или собственного использования.
Сколько именно из них содержало живые ключи, Anthropic не раскрывает. Это принципиально: мы знаем объём «просеянного песка», но не знаем точного числа «самородков». Тем не менее даже консервативная доля от 1,8 млн даёт колоссальное количество потенциальных точек входа.
APK — это по сути ZIP-архив с компилированным кодом и ресурсами. Понимание этого факта — база всего метода.
Ниже — пошаговая разборка того, как оператор превращает скачанный файл в набор креденшалов.
— байткод Dalvik в человекочитаемом виде (smali-ассемблер). Именно тут часто лежат «зашитые» строки, если они не попали в ресурсы.
— один из самых сочных файлов: сюда разработчики часто выносят API-ключи «для удобства».
Результат — приблизительно Java-исходники. Они удобнее для поиска: видны строки, endpoint-ы, константы, названия классов. Если apktool даёт низкоуровневый smali, то jadx даёт высокоуровневое представление, по которому легче восстанавливать логику приложения.
grep -rE "(AKIA[0-9A-Z]{16}|ghp_|xox[baprs]-|AIza[0-9A-Z_-]{35}|sk-[A-Za-z0-9]{20,})" out/
находить высокоэнтропийные строки (случайные последовательности символов, типичные для секретов);
применять детекторы под конкретных провайдеров (AWS, GCP, GitHub, Slack, Stripe, Azure и др. — см. mapping в MITRE ATT&CK, где у него отдельный ID S9009);
Отдельный технический нюанс: современный TruffleHog может вообще не декомпилировать APK полностью. В 2026 году в нём появилась нативная поддержка парсинга
— инструмент сам декодирует структуру приложения, выхватывая секреты из тех мест, где они чаще всего текут (AndroidManifest.xml, strings.xml, asset-файлы вроде JavaScript, dex-файлы).
Команда Truffle Security провела замеры: на топ-5 приложений из APKMirror (Google Play, Google Authenticator, WhatsApp, Facebook, Facebook Messenger) новый метод работал до ~9 раз быстрее связки jadx + старый TruffleHog. Учитывая, что старый метод мог тратить более 3 минут на один APK (а у Facebook Messenger — 40 вариантов сборки!), разница в 9x на 1,8 миллионах файлов превращается в колоссальную экономию времени. Именно поэтому «исследовать утечки в APK в промышленных масштабах» стало реально.
Самые частые места, которые обшаривает сканер — это системные координаты приложения.
4.1. Классика. Разработчики выносят конфигурацию в XML-ресурсы — и забывают, что это публичная часть APK: Permanent link
4.1. Классика. Разработчики выносят конфигурацию в XML-ресурсы — и забывают, что это публичная часть APK:
4.2. Gradle генерирует класс BuildConfig, куда часто записывают ключи сборки: Permanent link
Этот пример — не выдумка, а реальный паттерн: такие URL с креденшалами внутри (в формате scheme://user:pass@host) встречаются в мобильных приложениях. И они дают мгновенный админский доступ к бэкенду.
Особая опасность: при неправильной конфигурации Realtime Database можно читать и писать
Последний пункт особенно ироничен и важен: в отчёте Anthropic прямо говорится, что у нескольких жертв из корпоративного ПО
, и один из них использовался затем ~3 недели для вторичных атак (включая компрометацию французской розничной сети и зондирование Web3-платформы идентичности). То есть ИИ-ключи стали одновременно и целью кражи, и инструментом для новых атак.
Часто SDK требует ключ на этапе интеграции, и разработчик просто вписывает его в конфиг — откуда он попадает в финальный APK.
Такой URL выдаёт внутреннюю структуру API, админские пути, версионирование — всё, что нужно для дальнейшего реконна.
Здесь автор оригинала бьёт в самую суть проблемы. Разработчики часто рассуждают так:
Логика вроде бы есть: мобильное приложение — это не сервер, оно находится в руках пользователя, и любой секрет в нём можно извлечь. Но на практике мобильное приложение де-факто выступает как доверенный клиент. И вот почему это опасно:
, а не права конкретного пользователя. То есть если у тебя есть ключ из APK, ты для API — «свой». А дальше этот ключ может открыть доступ к:
Дальше происходит самое интересное. Оператор говорит Claude-агенту примерно следующее (формулировка автора, передающая суть, — не дословная цитата из отчёта):
«Вот AWS-ключ из APK. Залогинься, посмотри, к чему он имеет доступ, найди S3-бакеты с данными клиентов, выгрузи самое ценное, не шуми».
Это и есть vibe hacking в чистом виде: человек не понимает внутреннюю архитектуру жертвы, а ИИ-агент разбирается на лету, итерируясь и адаптируясь к сопротивлению защиты. Anthropic резюмирует это предельно ясно: ИИ выполнял почти всю операционную работу, человек оставлял цели и проверял результаты.
Параллельно с APK-фермой работал второй пайплайн, нацеленный на GitHub. Если первый добывал ключи SDK/облаков/платежек из мобильных приложений, то второй бил в инфраструктуру разработки.
через публичные коммиты, форки, issue, страницы — везде, где может мелькнуть секрет.
Всё вместе даёт универсальный «скелетный ключ» для компрометации корпоративных целей:
: >1 ТБ данных, включая сотни тысяч национальных идентификаторов и миллионы записей платёжных карт. Материал был размещён на публичном сайте, чтобы давить на жертву с требованием выкупа.
: ~200 downstream-клиентов (после взлома софтверной компании через XSS, эскалации привилегий и выгрузки данных).
: операторы утверждали, что могут удалённо управлять током зарядки домашних зарядок электромобилей.
. В другом кейсе один токен разработчика привёл к правам администратора всей организации
Техническая часть — это только половина истории. Вторая половина — как на этом зарабатывали деньги.
Оператор frkoo поднял автоматизированный кардинг-шоп (autoshop) на фейковом домене policenationale[.]cc — имитирующем французскую национальную полицию (
Важное пояснение от Anthropic: домен, скорее всего, служил брендингом криминальной витрины, а не фишинговой приманкой. То есть это была не схема обмана пользователей, а магазин со своей «атмосферой» и узнаваемым именем в криминальной среде.
Субдомен autoshop.policenationale[.]cc — веб-фронтенд автошопа, торгующего «fiches» (карточками) украденных платёжных карт.
Каждая карточка обогащена: поиском по BIN (первые цифры карты, определяющие банк и тип), полными PII владельца (персональными данными), интерактивной картой домов жертв (геолокацией их адресов).
Доставка шла через Telegram Mini App (@Soraki_Bot), работающий поверх платформы оператора «Soraki» — стека PostgreSQL/GraphQL.
Платформа Soraki агрегировала несколько французских датасетов утечек, включая телеком/ISP-набор на ~400 000 записей с IBAN/BIC. Всё это превращалось в удобный поисковый сервис для покупателей: банковские записи, привязанные к телеком-абонентам, можно было искать через GraphQL.
Секрет из APK открывает дверь, доступ к облаку/SaaS даёт данные клиентов, а дальше — либо вымогательство (заплати или мы сливаем/продаём), либо упаковка в дампы для продажи на автошопе. Красиво, масштабируемо, автоматизировано — и всё это на базе одного конвейера по добыче креденшалов.
В «доклассической» модели для такой операции нужна была целая группа специалистов:
Anthropic прямо пишет: AI выполнял почти всю операционную работу, человек оставлял цели и проверял результаты.
Именно поэтому один франкоговорящий оператор смог поднять ферму на 10 EC2-инстансах, прогнать 1,8 млн APK, разрулить 100+ категорий Telegram-каналов и координировать десятки взломов — от техпровайдера с терабайтом данных до авиакомпании с десятками миллионов записей.
Именно поэтому инцидент с 2100+ Azure AD токенов за 34 часа стал возможен: ИИ-агенты выполнили почти всю работу по эскалации привилегий, выпуску токенов и массовой выгрузке.
Именно поэтому Anthropic делает вывод, который теперь цитируют все: навык (sophistication) перестал быть тем, что отделяет государственных хакеров от любителей. Его место заняла способность оркестровать ИИ-агентов и быстро итерироваться.
Всё по GTG-50014: frkoo/MeowSHA/blazespider, ShinyHunters, 10 EC2-воркеров, 1,8 млн APK, Telegram (100+ категорий), Claude-агенты, монетизация, инциденты (авиакомпания, техпровайдер, SaaS, 2100+ Azure AD токенов за 34 часа).
✅ DB MARKET CLOUD By Stradu | Mail:Pass | Combolist | Uniqe Data 1.1TB/ ~35 Billion
433, Модуляции, Rolling-code - разбираемся что такое радиосигналы, как с ними работать и реверсим случайный дамп с улицы!
Самым показательным примером для ИБ-сообщества стал кейс, которому Anthropic присвоил индекс
. Речь не о «хакере, который случайно нашёл ключ в приложении». Речь о полностью индустриальной, автоматизированной ферме по добыче креденшалов (credential farming), где на одного живого человека приходятся десятки облачных воркеров и ИИ-агенты, берущие на себя почти всю операционную рутину. Ниже — подробная расшифровка каждого элемента этой системы.
Группа, которую Anthropic связывает с известным финансово мотивированным коллективом ShinyHunters (он же имеет отношение к громким утечкам и схемам «заплати или мы слитый данные»). Конкретный оператор — франкоговорящий, использовал ники
. В отчёте отмечается, что отдельные affiliates выглядят как самостоятельные игроки со своими инструментами и рабочими процессами, но анализ их целей и подходов выдаёт общую операцию.
, а бизнес-модель. Цель оператора — не «взломать одну компанию и пропасть», а создать устойчивый поток входов (intrusion pipeline). Логика предельно простая и циничная:
нашёл ключ → вошёл в облако или SaaS → выгрузил данные → продал или стал вымогать.
Каждое звено здесь — товар. Ключ — товар. Доступ к облаку — товар. База с данными — товар. И, наконец, сама вымогательская сделка — тоже бизнес. Отсюда и масштаб: 1,8 миллиона APK, 10 EC2-воркеров, Telegram-каналы на 100+ категорий, автоматизированный кардинг-шоп.
В этом и есть главная трансформация. В классическом киберпреступлении нужна команда: реверс-инженеры, облачные пентестеры, аналитики логов. Здесь архитектура труда меняется:
выполняют скрипты + Claude-агенты. Агент сам разбирает незнакомый код, пишет эксплойты и скрипты, исправляет ошибки при выполнении, принимает решение, что именно выгружать, и форматирует результат для следующего шага.
Термин vibe hacking (от «vibe coding») Anthropic использует буквально: человек не знает архитектуру жертвы, он задаёт общую цель, а агент сам реконит среду, итерируется и адаптируется, когда защита начинает сопротивляться. Это уровень абстракции, при котором «навыки» перестают быть барьером для входа — их заменяет способность правильно поставить задачу ИИ.
Реальная схема, которую Anthropic удалось восстановить, выглядит как конвейер промышленного предприятия. Приведу её целиком, а затем разберу каждый узел.
Источник сырья — магазины приложений: официальные, зеркала вроде APKMirror, сторонние storefronts. Важно: речь не об одном «кривом» магазине, а о
. Это сделано специально — чтобы охватить максимум приложений, включая региональные и те, что не попали в центральные каталоги.
Первый узел — скачивающий модуль. Его задача — массово, параллельно забирать APK-файлы и складывать их в очередь (Queue) или общее хранилище (S3 / shared storage на базе EC2). Разделение на «загрузчик» и «обработчики» — типичная инженерная практика распределённых систем: загрузка не должна тормозить анализ.
Кульминация: сборка из 10 AWS EC2-инстансов, работающих как распределённые узлы. На каждом крутятся скрипты, которые:
с флагом --only-verified (верификация по API), который отсеивает ложные срабатывания.
Именно здесь кроется главное отличие профи от скрипта «на коленке». Грубый grep по регуляркам выдаст миллионы совпадений, 99% которых — мусор, тестовые ключи и фальш-позитивы. TruffleHog же умеет не просто «похоже на ключ», а проверяет, открывает ли ключ реально API. Поэтому у оператора не было миллиона фальш-совпадений — у него был поток проверенных, живых находок. Каждый такой ключ — это уже валидный вход в чужую инфраструктуру.
: AWS, GitHub, Stripe, Firebase, OAuth, банки, телеком и т.д.. Это уже структурированный «ассортимент» для дальнейшей продажи или собственного использования.
Сколько именно из них содержало живые ключи, Anthropic не раскрывает. Это принципиально: мы знаем объём «просеянного песка», но не знаем точного числа «самородков». Тем не менее даже консервативная доля от 1,8 млн даёт колоссальное количество потенциальных точек входа.
APK — это по сути ZIP-архив с компилированным кодом и ресурсами. Понимание этого факта — база всего метода.
Ниже — пошаговая разборка того, как оператор превращает скачанный файл в набор креденшалов.
— байткод Dalvik в человекочитаемом виде (smali-ассемблер). Именно тут часто лежат «зашитые» строки, если они не попали в ресурсы.
— один из самых сочных файлов: сюда разработчики часто выносят API-ключи «для удобства».
Результат — приблизительно Java-исходники. Они удобнее для поиска: видны строки, endpoint-ы, константы, названия классов. Если apktool даёт низкоуровневый smali, то jadx даёт высокоуровневое представление, по которому легче восстанавливать логику приложения.
grep -rE "(AKIA[0-9A-Z]{16}|ghp_|xox[baprs]-|AIza[0-9A-Z_-]{35}|sk-[A-Za-z0-9]{20,})" out/
находить высокоэнтропийные строки (случайные последовательности символов, типичные для секретов);
применять детекторы под конкретных провайдеров (AWS, GCP, GitHub, Slack, Stripe, Azure и др. — см. mapping в MITRE ATT&CK, где у него отдельный ID S9009);
Отдельный технический нюанс: современный TruffleHog может вообще не декомпилировать APK полностью. В 2026 году в нём появилась нативная поддержка парсинга
— инструмент сам декодирует структуру приложения, выхватывая секреты из тех мест, где они чаще всего текут (AndroidManifest.xml, strings.xml, asset-файлы вроде JavaScript, dex-файлы).
Команда Truffle Security провела замеры: на топ-5 приложений из APKMirror (Google Play, Google Authenticator, WhatsApp, Facebook, Facebook Messenger) новый метод работал до ~9 раз быстрее связки jadx + старый TruffleHog. Учитывая, что старый метод мог тратить более 3 минут на один APK (а у Facebook Messenger — 40 вариантов сборки!), разница в 9x на 1,8 миллионах файлов превращается в колоссальную экономию времени. Именно поэтому «исследовать утечки в APK в промышленных масштабах» стало реально.
Самые частые места, которые обшаривает сканер — это системные координаты приложения.
4.1. Классика. Разработчики выносят конфигурацию в XML-ресурсы — и забывают, что это публичная часть APK: Permanent link
4.1. Классика. Разработчики выносят конфигурацию в XML-ресурсы — и забывают, что это публичная часть APK:
4.2. Gradle генерирует класс BuildConfig, куда часто записывают ключи сборки: Permanent link
Этот пример — не выдумка, а реальный паттерн: такие URL с креденшалами внутри (в формате scheme://user:pass@host) встречаются в мобильных приложениях. И они дают мгновенный админский доступ к бэкенду.
Особая опасность: при неправильной конфигурации Realtime Database можно читать и писать
Последний пункт особенно ироничен и важен: в отчёте Anthropic прямо говорится, что у нескольких жертв из корпоративного ПО
, и один из них использовался затем ~3 недели для вторичных атак (включая компрометацию французской розничной сети и зондирование Web3-платформы идентичности). То есть ИИ-ключи стали одновременно и целью кражи, и инструментом для новых атак.
Часто SDK требует ключ на этапе интеграции, и разработчик просто вписывает его в конфиг — откуда он попадает в финальный APK.
Такой URL выдаёт внутреннюю структуру API, админские пути, версионирование — всё, что нужно для дальнейшего реконна.
Здесь автор оригинала бьёт в самую суть проблемы. Разработчики часто рассуждают так:
Логика вроде бы есть: мобильное приложение — это не сервер, оно находится в руках пользователя, и любой секрет в нём можно извлечь. Но на практике мобильное приложение де-факто выступает как доверенный клиент. И вот почему это опасно:
, а не права конкретного пользователя. То есть если у тебя есть ключ из APK, ты для API — «свой». А дальше этот ключ может открыть доступ к:
Дальше происходит самое интересное. Оператор говорит Claude-агенту примерно следующее (формулировка автора, передающая суть, — не дословная цитата из отчёта):
«Вот AWS-ключ из APK. Залогинься, посмотри, к чему он имеет доступ, найди S3-бакеты с данными клиентов, выгрузи самое ценное, не шуми».
Это и есть vibe hacking в чистом виде: человек не понимает внутреннюю архитектуру жертвы, а ИИ-агент разбирается на лету, итерируясь и адаптируясь к сопротивлению защиты. Anthropic резюмирует это предельно ясно: ИИ выполнял почти всю операционную работу, человек оставлял цели и проверял результаты.
Параллельно с APK-фермой работал второй пайплайн, нацеленный на GitHub. Если первый добывал ключи SDK/облаков/платежек из мобильных приложений, то второй бил в инфраструктуру разработки.
через публичные коммиты, форки, issue, страницы — везде, где может мелькнуть секрет.
Всё вместе даёт универсальный «скелетный ключ» для компрометации корпоративных целей:
: >1 ТБ данных, включая сотни тысяч национальных идентификаторов и миллионы записей платёжных карт. Материал был размещён на публичном сайте, чтобы давить на жертву с требованием выкупа.
: ~200 downstream-клиентов (после взлома софтверной компании через XSS, эскалации привилегий и выгрузки данных).
: операторы утверждали, что могут удалённо управлять током зарядки домашних зарядок электромобилей.
. В другом кейсе один токен разработчика привёл к правам администратора всей организации
Техническая часть — это только половина истории. Вторая половина — как на этом зарабатывали деньги.
Оператор frkoo поднял автоматизированный кардинг-шоп (autoshop) на фейковом домене policenationale[.]cc — имитирующем французскую национальную полицию (
Важное пояснение от Anthropic: домен, скорее всего, служил брендингом криминальной витрины, а не фишинговой приманкой. То есть это была не схема обмана пользователей, а магазин со своей «атмосферой» и узнаваемым именем в криминальной среде.
Субдомен autoshop.policenationale[.]cc — веб-фронтенд автошопа, торгующего «fiches» (карточками) украденных платёжных карт.
Каждая карточка обогащена: поиском по BIN (первые цифры карты, определяющие банк и тип), полными PII владельца (персональными данными), интерактивной картой домов жертв (геолокацией их адресов).
Доставка шла через Telegram Mini App (@Soraki_Bot), работающий поверх платформы оператора «Soraki» — стека PostgreSQL/GraphQL.
Платформа Soraki агрегировала несколько французских датасетов утечек, включая телеком/ISP-набор на ~400 000 записей с IBAN/BIC. Всё это превращалось в удобный поисковый сервис для покупателей: банковские записи, привязанные к телеком-абонентам, можно было искать через GraphQL.
Секрет из APK открывает дверь, доступ к облаку/SaaS даёт данные клиентов, а дальше — либо вымогательство (заплати или мы сливаем/продаём), либо упаковка в дампы для продажи на автошопе. Красиво, масштабируемо, автоматизировано — и всё это на базе одного конвейера по добыче креденшалов.
В «доклассической» модели для такой операции нужна была целая группа специалистов:
Anthropic прямо пишет: AI выполнял почти всю операционную работу, человек оставлял цели и проверял результаты.
Именно поэтому один франкоговорящий оператор смог поднять ферму на 10 EC2-инстансах, прогнать 1,8 млн APK, разрулить 100+ категорий Telegram-каналов и координировать десятки взломов — от техпровайдера с терабайтом данных до авиакомпании с десятками миллионов записей.
Именно поэтому инцидент с 2100+ Azure AD токенов за 34 часа стал возможен: ИИ-агенты выполнили почти всю работу по эскалации привилегий, выпуску токенов и массовой выгрузке.
Именно поэтому Anthropic делает вывод, который теперь цитируют все: навык (sophistication) перестал быть тем, что отделяет государственных хакеров от любителей. Его место заняла способность оркестровать ИИ-агентов и быстро итерироваться.
Всё по GTG-50014: frkoo/MeowSHA/blazespider, ShinyHunters, 10 EC2-воркеров, 1,8 млн APK, Telegram (100+ категорий), Claude-агенты, монетизация, инциденты (авиакомпания, техпровайдер, SaaS, 2100+ Azure AD токенов за 34 часа).
✅ DB MARKET CLOUD By Stradu | Mail:Pass | Combolist | Uniqe Data 1.1TB/ ~35 Billion
433, Модуляции, Rolling-code - разбираемся что такое радиосигналы, как с ними работать и реверсим случайный дамп с улицы!
👍1
🤔1