rosa peral spitz

[rosa peral spitz @tw3llick]

Vuelvo a compartirlo por si aca

[rosa peral spitz @tw3llick]

@cordobinnie Cierto, el arbitro lo intento todo para que ganara la torahrgentina

[rosa peral spitz @tw3llick]

@paseclave__ Hambrentino, esta no pudisteis robarla y mira que lo intentasteis con ganas, pero el peso argentino esta devaluado

[rosa peral spitz @tw3llick]

@Ris_Bluue Coucou

[rosa peral spitz @tw3llick]

@JesusRodenasJ Albacete 🤣🤣🤣🤣🤣

[rosa peral spitz @tw3llick]

@JesusRodenasJ Tu eres gilipollas ojala te pinzes la espalda y no te puedas mover de la cama en meses 😍

[rosa peral spitz @tw3llick]

@Snoow_Ball_06 Chivatoo

[Magí @Modgi]

Potser el que li passa al Canyut és que està sempre al carrer perquè el van desnonar, van convertir casa seva en un apartament turístic per a nòmades digitals i ara és alcohòlic

[miya @miyarah_]

como se siente ser autoconsciente y, aún así, seguir repitiendo los mismos patrones autodestructivos

[rosa peral spitz @tw3llick]

@SpidyAtletico Tooooonto

[Manuel Martínez Casasola (Curiosidades De Hackers) @HackersCuriosos]

🚨 KAPE: el framework que redefine el triage forense en minutos

Cuando un equipo CSIRT o DFIR enfrenta un incidente real, cada minuto cuenta.

¿Qué hace realmente KAPE?
KAPE (Kroll Artifact Parser and Extractor) es una herramienta diseñada para extraer, procesar y empacar artefactos forenses clave de sistemas Windows.
Su magia está en dos fases:

1. Targets: definen qué artefactos extraer (prefetch, registry hives, event logs, SRUM, Amcache, LNKs, browser data, etc.)
2. Modules: definen cómo procesarlos (usando herramientas como RECmd, MFTECmd, EvtxECmd, PECmd, etc.)

En resumen: KAPE automatiza el triage forense de un host en minutos, con trazabilidad total y resultados repetibles.

Por qué KAPE es un game changer en entornos CSIRT/DFIR:

1. Adquisición selectiva, no masiva → Recoge solo lo relevante, reduciendo GB de datos inútiles.
2. Triage remoto escalable → Ejecuta en cientos de endpoints mediante PSRemoting, GPO o EDR.
3. Integración modular → Conecta con tus pipelines DFIR: Volatility, Timesketch, ELK, o herramientas personalizadas.
4. Playbooks automatizados → Define plantillas KAPE (Targets + Modules) alineadas con MITRE ATT&CK o tus casos de uso.
5. Validación legal y trazabilidad → Cada ejecución deja un log firmado y estructurado para mantener la cadena de custodia.

Ejemplo práctico:
Un analista recibe un aviso de ejecución sospechosa ("powershell.exe" con "Base64").

En vez de montar imágenes, lanza:
kape.exe --target C:\KAPE\Targets\LiveResponse.tkape --module C:\KAPE\Modules\ProcessAnalysis.mkape --vhdx E:\Output --tsource C:

En menos de 5 minutos tiene:

1. Prefetch analizado con "PECmd"
2. PowerShell logs parseados con "EvtxECmd"
3. Amcache y SRUM procesados
4. Timeline generado automáticamente

Si tu CSIRT aún depende de imágenes completas o scripts ad-hoc, estás perdiendo velocidad y consistencia operativa.
KAPE no solo recolecta evidencia: transforma el modelo de adquisición en DFIR moderno.

"No necesitas capturar todo el disco, solo lo que importa. KAPE te dice exactamente qué es eso."

- Articulo completo en el primer comentario

#DFIR #DigitalForensics #CyberSecurity #IncidentResponse #WindowsForensics #ThreatHunting #ThreatIntelligence #BlueTeam #SOC #SOCAnalyst #ThreatDetection #CyberDefense #SecurityOperations #ForensicAnalysis #DFIRCommunity #Infosec #CyberThreats #LogAnalysis #ThreatInvestigation #SecurityMonitoring #MalwareAnalysis #LivingOffTheLand #TeamViewer #WindowsSecurity #ThreatAnalysis #CyberIncident

[cinesthetic. @TheCinesthetic]

That moment in Eternal Sunshine of the Spotless Mind (2004) under the covers, when Clementine pulls away and Joel finally understands what erasing pain really costs.

[rosa peral spitz @tw3llick]

@IsraelinSpain Las ratas si

[rosa peral spitz @tw3llick]

Baia baia

[Israel en España 🇮🇱 @IsraelinSpain]

Los civiles nunca deberían ser el objetivo.💔

[rosa peral spitz @tw3llick]

@CMagistral_X Has crecido 7 años en un par de horas

[rosa peral spitz @tw3llick]

@CMagistral_X A ver, tienes 29 o 36?😂😂

[rosa peral spitz @tw3llick]

@CiriaMarc Ets tontissim, 400 menors contractats per recollir firmes i ni arribes a les minimes jajajaj

[Akhilesh Mishra @livingdevops]

Early in my DevOps career, I deleted a 5GB log file from a production server that was running out of space.

I ran df -h expecting to see the disk usage drop. It didn’t.
Still showed 100% full.

No errors, no warnings. Just the same disk usage as before I deleted anything.

That’s when I learned that deleting a file doesn’t always free up space immediately.

In Linux, what we think of as a “file” is actually two separate things: the filename (which is just a pointer) and the inode (which contains the actual data and metadata). When you delete a filename, you’re only removing the pointer. The inode and its data remain on disk as long as any process still has the file open.

In my case, the web server was still writing to that log file. Even though I had deleted the filename, the server process kept its file handle open. The inode stayed alive, invisible to normal file listings but still consuming disk space.

The space was only freed when I restarted the web server, which closed all its file handles.

This is why you need different commands to see the full picture:

# Check filesystem usage
- df -h

# Check actual directory sizes
- du -sh /var/log/*

# Find deleted files still open by processes
- lsof +L1

The du command shows you what’s actually using space in directories, while df shows filesystem-level usage.

When they don’t match, you often have deleted files still held open by running processes.

This is also why proper log rotation doesn’t just delete files. Tools like logrotate rename files and send signals to processes so they can close and reopen their file handles cleanly.

Three key takeaways:

1. Filenames are just pointers to inodes
1. Deletion only happens when no processes reference the inode
1. Always check both df and du when troubleshooting disk space

It’s a small detail, but understanding it can save you from confusing production incidents.

[rosa peral spitz @tw3llick]

@Monica_Usart @rac1 @infoRAC1 @elmonarac1 @matinacodina Monica no sescolta ni rac 1 ni 105 per internet, ni per l app ni per alexa ni res

[rosa peral spitz @tw3llick]

@miribeperona @rac1 Aqui el mateix des d'ahir despres del barça