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Thearm Uzi : l'agent d'exploitation automatisé au cœur du lab red-team Bojemoi

Plongée dans le code de thearm_uzi, le composant d’exploitation automatisée de Bojemoi Lab qui orchestre Metasploit, un LLM local et Sliver pour pwner des cibles de manière autonome.

[bojemoi] chore: update agent memory files

Commit 11c5191 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] feat(runbook): add FortiOS auth bypass CVE-2022-40684 scenario

Commit 203d298 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] feat(runbook): add BlueKeep/CVE-2019-0708 scenario

Commit 40a2b15 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] feat(runbook): add FortiBleed/CVE runbook generator service

Commit 09f9863 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] Push 1 commit(s) to main

Push de 1 commit(s) par grafana-watcher dans bojemoi/main

[bojemoi] chore: update agent memory files and toolbox stack config

Commit 1d11a13 par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] fix(grafana,ml-threat): structured RETRAIN_ logs + dashboard aligned on log format

Commit af4788a par grafana-watcher dans bojemoi

[bojemoi] Push 1 commit(s) to main

Push de 1 commit(s) par grafana-watcher dans bojemoi/main

Training a ML Model on Real Exploitation Data — and Avoiding the accuracy=1.0 Trap

I plugged my RandomForest model into 6 million real Metasploit hosts and got accuracy=1.0. Here’s why that was a bug, not a success, and how I actually fixed it.