J’ai branché mon modèle RandomForest sur 6 millions de vrais hosts Metasploit — et obtenu accuracy=1.0. Voilà pourquoi c’était un bug, pas un succès, et comment j’ai vraiment corrigé le tir.
Plongée technique dans thearm_bm12, le module du lab Bojemoi qui scanne, classe et enrichit automatiquement les hôtes découverts via des scripts NSE ciblés et un lookup OSINT.
Mon alertmanager.yml avait deux credentials en clair : un token Telegram et un mot de passe SMTP. Je les ai migrés vers des Docker secrets en dix minutes — sans patcher l’image ni écrire une ligne de script.
Tour d’horizon complet de Bojemoi Lab : 4 nœuds Docker Swarm, 43 services, un pipeline de scan réseau massif, de la threat intelligence multi-sources et un stack d’observabilité full.
Schéma complet de Bojemoi Lab : 4 nœuds Swarm, 12 stacks, 43 services — scan internet, threat intel multi-sources, honeypot, IDS/IPS, et intégration MCP/Claude.
I integrated Trivy into my Gitea Actions pipeline to automatically scan 30+ Dockerfiles and Docker Swarm stacks on every push. First finding: my own infrastructure had obvious gaps.
J’intègre Trivy dans mon pipeline Gitea Actions pour scanner automatiquement mes 30+ Dockerfiles et stacks Docker Swarm à chaque push. Premier constat : mon propre infra avait des gaps évidents.
J’ai publié les 21 images Docker de Bojemoi Lab sur Docker Hub. Tour d’horizon de ce que fait chaque composant et comment tout ça s’articule.
Comment j’ai ajouté un enrichissement OSINT automatique sur chaque IP lors du fingerprinting réseau — détection de menaces en temps réel, 20 minutes de dev avec Claude.
Comment j’ai construit, en partant de zéro, une plateforme de threat intelligence de niveau production qui prédit les attaques DDoS en surveillant les canaux Telegram hacktivistes.