Benjamin Code , le développeur préféré de votre développeur préféré, a reçu ce week-end un e-mail d'achat bidon avec le mot pentester dedans. En grattant un petit peu, il a découvert que quelqu'un s'amusait à trifouiller l'un de ses SaaS sans le prévenir.

Visiblement, c'est un autre créateur, Melvyn (melvynx), qui lui propose des formations autour de l'IA, qui pour les besoins d'une vidéo a fait tourner Kimi K3 en mode "hack" pour poutrer certains sites et montrer, vidéo à l'appui, que l'IA trouvait les failles toute seule.

Depuis, X s'écharpe. D'un côté, ceux pour qui la faille est corrigée et tout le monde y gagne, zéro dégât. De l'autre, ceux qui parlent d'accès illégal, pur et simple.

Alors qu'en est-il exactement ?

Eh bien, parlons de la loi d'abord, parce qu'en France, elle est limpide. L'article 323-1 du Code pénal punit "le fait d'accéder ou de se maintenir, frauduleusement" dans un système informatique de "trois ans d'emprisonnement et de 100 000 € d'amende". Créer un faux compte, simuler un paiement avec de faux numéros de CB, toucher aux données, ça aggrave les choses et on passe rapidement à cinq ans et 150 000 € (article 323-3).

Pour moi, l'argument du "il n'a rien cassé" ne tient pas une seconde en droit. Dans l'affaire Bluetouff, la Cour de cassation a validé une condamnation pour maintien frauduleux alors que les fichiers étaient accessibles sans mot de passe, tout simplement parce que Bluetouff avait continué en sachant l'accès anormal. Je trouve que ce qui est arrivé à Bluetouff, c'était abusé, mais peu importe mon avis, cela montre bien qu'aux yeux de la loi, zéro dégât ne veut pas dire qu'il n'y a pas d'infraction.

Ce qui fait basculer un pentest légal en délit, ce n'est ni la compétence, ni la bonne intention de la personne derrière, ni même ce que j'en pense. C'est UNE seule chose : L'autorisation préalable du propriétaire du système. Et je ne crois pas que Benjamin Code pratique le bug bounty sur ses systèmes...

Si on parle d'un point de vue hacking éthique, voire tout simplement en matière de nétiquette, la règle (et le bon sens, et la courtoisie) c'est d'abord d'avoir l'accord écrit avant de faire le test, et puis bien sûr de signaler la faille en privé à l'éditeur, tout en lui laissant assez de temps pour la corriger avant de communiquer dessus publiquement.

Par exemple, un bug bounty, c'est ça... C'est un périmètre défini, un canal de signalement, une protection pour le chercheur qui reste bien dans ce cadre. En dehors, il n'y a aucune protection. Et le dispositif français qui couvre les lanceurs d'alerte (article L2321-4 du Code de la défense) ne protège que le signalement de bonne foi à l'ANSSI, jamais l'intrusion elle-même.

Melvyn a reconnu lui-même juste après son "exploit" que "certains tests sur des SaaS tiers n'ont pas été précédés d'une autorisation écrite". Tu m'étonnes...

Alors les kikoulol de X.com peuvent bien jouer les spécialistes en long en large ou en travers, ça ne change rien. Kimi K3 ou pas, dégâts ou pas, tester le système d'un autre sans son feu vert, même avec une IA autonome, ça a un nom dans le Code pénal...

Maintenant, je ne pense pas que ça ait besoin d'aller plus loin que ça... Dans un monde idéal, ce qui serait super, c'est que Melvyn fasse des excuses publiques à Benjamin Code et aux autres créateurs de SaaS qu'il a "poutrés", et puis qu'il évite de refaire ce genre de conneries dans le futur.

Source : le billet de Melvyn sur Codelynx

Vous connaissez tous Kali Linux , Metasploit et compagnie… Mais est-ce que vous avez déjà vu une IA faire un pentest toute seule ? Genre, VRAIMENT toute seule. Shannon , c'est un framework open source qui lâche un agent IA sur votre code, et qui enchaîne recon, analyse de vulns, et exploitation, tout ça sans intervention humaine.

En gros, vous lui filez une URL cible et l'accès à votre code source (faut que le repo soit accessible, c'est la base), et l'agent se débrouille. Il commence alors par analyser le code en statique… puis lance des attaques dynamiques sur l'app en live. Pour cela, il déploie plusieurs sous-agents spécialisés qui bossent en parallèle via Temporal, un moteur de workflow.

Un agent pour la reconnaissance, un pour chercher les injections SQL, un autre pour les XSS, un pour les SSRF, un pour les problèmes d'authentification… Bref, chacun fait son taf et tout remonte dans un rapport final au format JSON.

Le truc, c'est que Shannon ne se contente pas de scanner bêtement comme un Nessus ou un Burp. L'agent COMPREND votre code. Il lit les routes, les middlewares, les requêtes SQL, et il construit ses attaques en fonction. Du coup, il trouve des trucs que les scanners classiques loupent complètement, genre une injection NoSQL planquée dans un endpoint obscur ou un bypass d'auth via un cookie mal valide. Attention par contre, si votre app utilise un framework un peu exotique ou du code obfusqué, y'a des chances que l'agent passe à côté… comme tout scanner, hein.

Pour ceux qui se demandent combien coute un test d'intrusion classique, ça va de 3 000 € à plusieurs dizaines de milliers d'euros. Shannon, c'est open source et ça tourne sur Docker, par contre, faudra compter environ 50 dollars en tokens API Anthropic par run… c'est pas gratuit mais c'est quand même 60 fois moins cher qu'un audit humain.

Cote installation, c'est Docker + Docker Compose, un fichier .env avec votre cle API Anthropic (la variable ANTHROPIC_API_KEY, classique), et hop, un docker compose up pour lancer le tout. Le workflow complet prend entre 1 h et 1 h 30 selon la taille de votre base de code. Vous pouvez suivre la progression en temps réel via l'interface web Temporal sur localhost:8233. (perso, j'aime bien voir les agents bosser en parallèle, ça a un côté satisfaisant).

Et attention, Shannon exécute de VRAIES attaques. C'est mutatif. Ça veut dire que si l'agent trouve une injection SQL, il va l'exploiter pour de vrai pour prouver que ça marche. Du coup, on le lance sur du code à soi, en local ou sur un environnement de test. Mais jamais en prod. JAMAIS !!!

Bon, sauf si vous aimez vivre dangereusement et que votre boss est en vacances… ^^

Les agents d'exploitation (Auth, SSRF, XSS, AuthZ) en parallèle sur la timeline Temporal

Pour en avoir le cœur net, je l'ai lancé sur une app Node.js/Express maison avec 27 endpoints d'API. 2 heures de scan, 287 transitions d'état, 7 agents qui ont bossé en parallèle… et une facture Anthropic qui pique un peu. Parce que oui, chaque agent consomme des tokens Claude à chaque étape d'analyse et d'exploitation, et ça s'additionne vite. Comptez une cinquantaine de dollars pour un run complet. Bref, c'est pas gratuit de se faire hacker par une IA.

Cote résultats par contre, plutôt parlant. Zero injection SQL exploitable, les 23 paramètres utilisateur ont été tracés jusqu'aux requêtes et Shannon a confirmé que tout était paramétré correctement. Bien joué. Par contre, il a détecté 6 failles SSRF liées à des contournements IPv6, des XSS stockées via innerHTML sans aucun échappement dans le frontend, et surtout… ZERO authentification sur les 27 endpoints. Genre, n'importe qui peut purger ma base ou cramer vos crédits API Claude sans se connecter. Bon après, c'est un outil que je me suis dev, qui est un proto local, donc c'est pas exposé sur internet.

Le rapport final est plutôt bien foutu, je trouve. Pour chaque vuln trouvée, vous avez la sévérité CVSS (critique, haute, moyenne), le vecteur d'attaque utilisé, une preuve d'exploitation avec les payloads, et surtout des recommandations de correction. Shannon va jusqu'à vous montrer la ligne de code fautive, expliquer pourquoi le bypass fonctionne, et proposer le fix. Si vous utilisez déjà des outils comme Sploitus pour votre veille secu, Shannon c'est le complément parfait pour passer de la théorie à la pratique sur votre propre code.

Le projet est encore jeune, c'est vrai, mais l'approche est intéressante. Plutôt que d'automatiser bêtement des scans, on a donc un agent qui raisonne sur le code et adapte sa stratégie. Ça change des outils qui balancent des milliers de requêtes à l'aveugle et qui vous noient sous les faux positifs.

Alors après, je vous vois venir, vous allez me dire : est-ce que ça vaut un vrai pentester qui connait votre infra par cœur et qui sait où chercher les trucs tordus ?

Pas vraiment, mais pour un premier audit à moindre coût, ça fait le taf.

Source

Vous connaissez les cyberdecks ?

Non ?? Pourtant, je vous en ai parlé déjà. Ce sont des petits ordis portables custom qu'on voit par exemple dans les films cyberpunk, où genre, le mec sort son bouzin de sa poche et hop, il peut hacker le monde entier. HACK THE PLANET !! Oué Oué !

Et bien tenez-vous bien car le Hackberry Pi CM5 9900 , c'est exactement ça, mais en vrai !

Le Hackberry Pi c'est donc un projet DIY qui transforme un Raspberry Pi Compute Module 5 en plateforme de hacking portable, ce qui est parfait pour les pentesters, les gens de l'infosec, ou simplement les geeks qui veulent un Linux puissant dans un format ultra-compact.

Le châssis mesure 143,5 x 91,8 x 17,6 mm pour 306 grammes et vous avez une coque en aluminium sur le devant et le dos, avec une partie centrale imprimée en 3D. À l'intérieur, un écran tactile 720x720, un vrai clavier physique style BlackBerry 9900, et un Raspberry Pi CM5 avec un quad-core Cortex-A76 qui tourne à 2,4 GHz.

L'écran est carré, ce qui est un format assez inhabituel mais plutôt pratique quand vous bossez en terminal. Le clavier, c'est celui du BlackBerry 9900, donc un vrai clavier physique avec des touches qui cliquent, et si vous avez déjà tapé sur un clavier tactile pendant 3 heures d'affilée, vous comprendrez pourquoi c'est cool.

Côté connectique, vous avez aussi 2 ports USB 3.0, un HDMI pleine taille, un slot M.2 2242 pour un SSD NVME, un lecteur microSD, une batterie de 5 000 mAh, et même des enceintes stéréo intégrées. La batterie vous donnera environ 5 heures en veille et 3 ou 4 heures en utilisation active. Et une recharge complète se fera en 3 heures via USB-C.

Donc plutôt que d'utiliser votre ordi principal pour vos tests de sécu, vous pouvez monter un environnement dédié sur ce petit deck. Vous flashez Kali Linux sur le SSD NVME, vous ajoutez quelques dongles WiFi style ALFA Network AWUS036ACM, peut-être un adapteur Bluetooth, un hub USB, et hop, vous avez une plateforme de pentesting portable.

Le truc cool, c'est surtout que le projet est modulaire donc vous pouvez par exemple modifier l'antenne WiFi.. Les fichiers STL sont également dispo en ligne, donc si vous avez une imprimante 3D, vous pouvez vous imprimer un support d'antenne custom. Certains ont même ajouté des radios logicielles (SDR) pour jouer avec les fréquences radio.

Ensuite, l'installation est assez simple. Vous commencez par insérer le module CM5 dans son slot dédié, vous ajoutez le SSD NVME, vous imprimez éventuellement votre support d'antenne custom, vous flashez Raspbian sur une carte microSD pour le boot initial, puis vous installez Kali Linux sur le NVME, et vous configurez les options de boot pour démarrer directement depuis le SSD.

Si vous avez capté tout ce qui est écrit ci-dessus, ce sera simple oui. Sinon, faudra lire un peu de doc ^^.

Le système supporte aussi plusieurs OS : Kali pour le pentesting, Pi OS par défaut, Ubuntu, LineageOS (Android), Manjaro, TwisterOS, ou même ParrotOS. Et vous pouvez basculer entre les environnements selon ce que vous voulez faire.

Maintenant niveau prix, comptez environ 300-350 dollars pour le setup complet. Le châssis Hackberry Pi CM5 9900 coûte 168 dollars, le module Raspberry Pi CM5 Lite avec 16 Go de RAM tourne à 132 dollars, vous ajoutez un SSD NVME de 256 Go, la batterie 5 000 mAh avec charge MagSafe, et quelques accessoires.

C'est dispo chez plusieurs revendeurs : Elecrow, Carbon Computers, Tindie, ou même Etsy mais le module CM5 par contre, faudra le sourcer séparément, genre chez Pishop.us.

Ce projet a été développé par ZitaoTech, c'est open source, donc toute la communauté peut contribuer, améliorer les designs, partager des configs, etc et y'a d'ailleurs déjà pas mal de mods qui circulent, notamment des antennes externes pour améliorer la portée WiFi pendant les tests de pénétration.

Comme ça, si vous êtes dans la sécu offensive, c'est quand même pratique d'avoir un device dédié qui ne risque pas de foutre en l'air votre config perso si un test part en vrille. Vous isolez vos outils, vos payloads, vos exploits sur un système séparé, et si ça plante, bah vous rebootez le deck, c'est tout.

Et puis franchement, c'est plutôt classe je trouve de sortir un truc comme ça de sa poche. Ça donne l'impression que vous êtes en mission, comme dans les films... vous dégainez votre petit cyberdeck avec son clavier BlackBerry, vous vous branchez sur un port Ethernet, et hop, vous lancez vos scans. Ça a plus de gueule je trouve qu'un laptop Dell sous Windows avec un autocollant Mr. Robot ^^.

A découvrir ici !

Vous naviguez sur le web en mode pépouze comme tous les jours… Et comme tous les jours, votre navigateur charge des scripts, des CSS, des cookies, des images, parfois des iframes. Et malheureusement, certains de ces trucs viennent de domaines qui n’existent plus. Vous ne vous en rendez pas compte et votre navigateur non plus. Mais Dead Domain Discovery DNS le sait, lui. Et il va vous le dire.

Dead Domain Discovery DNS , c’est un outil créé par Lauritz Holtmann , un chercheur en sécurité allemand et c’est un DNS forwarder UDP super léger codé en Python qui écoute sur le port 53 de votre ordinateur et note tous les domaines qui ne répondent plus. Ce n’est donc pas un scanner actif mais plutôt un observateur passif qui regarde passer les requêtes DNS et repère les morts.

Vous configurez Dead Domain Discovery comme votre serveur DNS primaire comme ça, toutes vos requêtes DNS passent par lui. Il forward ensuite ça vers un resolver upstream, genre Google DNS ou Cloudflare. Si un domaine ne résout pas, il réessaye sur un resolver secondaire mais si le secondaire échoue aussi, il marque alors le domaine comme “potentiellement mort” puis toutes les 15 secondes, il vous envoie un message contenant les nouveaux domaines HS découverts.

Les notifications partent sur Telegram, par email, ou via un webhook selon ce que vous voulez. Rassurez-vous, y’aura pas de fausse alerte à répétition puisqu’un domaine notifié une fois ne l’est plus pendant un certain temps.

L’intérêt pour les chercheurs en sécurité, c’est que les domaines morts sont une surface d’attaque intéressante. Un domaine expire, quelqu’un d’autre le réenregistre mais comme les enregistrements DNS qui pointaient vers l’ancien propriétaire existent toujours, ça ouvre des portes pour mettre en place des sous-domaines, des CNAME, charger des scripts externes autorisés…etc car tout continue de pointer vers le domaine mort. Ça permet de contrôler une partie du trafic autorisé.

Cette attaque est connue et s’appelle le subdomain takeover ou domain hijacking. Par exemple en 2024, l’attaque Sitting Ducks a mis plus d’un million de domaines à risque , exploitée par des cybercriminels russes. Et début 2025, des domaines expirés ont permis de contrôler plus de 4000 backdoors sur des systèmes gouvernementaux, académiques et privés. La campagne SubdoMailing a même utilisé plus de 8000 domaines légitimes pour envoyer des emails de phishing, en exploitant leur réputation pour contourner les filtres anti-spam. Donc autant vous dire que c’est un vrai problème…

Dead Domain Discovery vous aide donc à trouver ces domaines avant qu’un attaquant ne le fasse. Ensuite, si le domaine est réenregistrable, vous avez 2 options. Soit vous le réenregistrez vous-même pour sécuriser votre infrastructure, soit vous signalez le problème au propriétaire du site qui référence ce domaine HS.

L’infra recommandée par Lauritz pour faire tourner Dead Domain Discovery est un Raspberry Pi configuré comme DNS primaire de votre réseau. Faible conso, c’est toujours allumé, et ça permet de tout surveiller en continu. Mais vous pouvez aussi le déployer sur un VPS si vous voulez monitorer un réseau distant.

Notez que les notifications Telegram nécessitent un bot API token et un chat ID. L’email passe par du SMTP classique et les webhooks acceptent des headers personnalisés, ce qui est pratique si vous voulez intégrer ça dans votre système de monitoring existant.

L’outil dispose aussi d’une extension Chrome qui fais la même chose et scanne les pages web pour iframes, scripts et autres styles externes, puis vérifie si leurs domaines résolvent. Même auteur, même principe, mais côté navigateur. L’extension utilise l’API Google DNS pour vérifier les domaines et ne communique aucune donnée à son auteur. Vous scannez, vous voyez les morts au combat, et ensuite, vous pouvez agir.

Bref, vous l’aurez compris, Dead Domain Discovery ne vous protègera pas directement mais vous dira juste quels cadavres traînent dans votre réseau.

À vous ensuite de les enterrer comme il se doit.

Ce serait cool si on pouvait réunir les Avengers des LLMs pour les faire bosser ensemble sur de la recherche de faille de sécurité ? OpenAI, Anthropic, X.AI et Meta ensemble contre les forces du mal, c’est maintenant possible avec Deep Eye , un super scanner de vulnérabilités qui transforme les quatre IA rivales en équipe de pentesteurs. Vous allez voir, c’est assez génial !

Deep Eye, c’est donc un outil Python open source qui scanne les sites web et les API pour trouver des vulnérabilités. SQL injection, XSS, command injection, SSRF, path traversal, authentication bypass, au total y’a plus de 45 méthodes d’attaque automatisées. Vous lui indiquez une URL, et il teste tout en switchant entre les services d’IA selon le contexte.

Dans le contexte d’un pentest légitime, Deep Eye a même trouvé comment parler aux IA pour qu’elles acceptent de pondre du code un peu sensible. Et ça tombe bien car chaque IA a ses forces et ses faiblesses. GPT-4 par exemple excelle sur les payloads créatifs et les contournements de filtres. Claude lui est plus méthodique, et capable de mieux analyser le contexte et de génèrer des attaques adaptées au framework détecté. LLAMA en local quand à lui est rapide et ne coûte rien en appels API. Et Grok ? Bah il a le mérite d’être dispo même s’il est loin d’être le meilleur.

Deep Eye en tout cas est capable des les utiliser toutes selon la situation. Pour l’installer, ça se passe en 3 commandes :

Vous installez ça comme ceci :

git clone https://github.com/zakirkun/deep-eye.git
cd deep-eye

cd scripts
./install.ps1

chmod +x scripts/install.sh
cd scripts
./install.sh

python deep_eye.py -u https://example.com

Si vous faites du pentest, il doit vous arriver parfois de lancer un petit bruteforce sur un formulaire un peu pourri, pour tester les mots de passe classiques gens 1234, ou admin…etc. Mais parfois, certains formulaires de connexion donnent envie de se flinguer… Les sélecteurs CSS changent à chaque rafraîchissement, les noms des champs sont aléatoires…etc bref, ça peut vite être un véritable labyrinthe pour automatiser quoi que ce soit.

Heureusement pour vous les amis, le développeur Mor David s’est occupé du problème et a inventé BruteForceAI, un outil de bruteforce qui comme son nom l’indique, embarque une bonne dose d’intelligence artificielle.

La petite subtilité donc avec BruteForceAI, c’est qu’il ne se contente pas de lancer des milliers de combinaisons en mode berserk. Non, l’outil étudie d’abord la page HTML avec un modèle de langage qui comprend la structure du formulaire. Cette première phase atteint un joli 95% de précision dans l’identification des éléments de connexion, comme ça plus besoin de passer des heures à mapper manuellement les sélecteurs CSS.

C’est un système en deux temps où l’IA déchiffre d’abord le HTML et génère automatiquement les sélecteurs CSS nécessaires. Puis seulement après, l’attaque démarre avec des comportements qui imitent un humain : délais aléatoires, rotation des user-agents, logique de retry intelligente. L’outil peut même détecter les changements dans le DOM pour valider qu’une connexion a réussi.

Pour faire tourner la bête, il vous faudra Python 3.8+, Playwright pour l’automatisation du navigateur, et un modèle LLM. Vous avez le choix entre Ollama en local avec llama3.2:3b (pratique pour rester discret) ou Groq dans le cloud avec llama-3.3-70b-versatile si vous voulez plus de puissance.

Les modes d’attaque proposés sont assez classiques mais efficaces… Par exemple, le mode Brute-Force teste exhaustivement toutes les combinaisons possibles, tandis que le mode Password-Spray est plus subtil puisqu’il teste chaque mot de passe sur plusieurs comptes pour éviter les blocages après X tentatives échouées. Cette dernière technique est d’ailleurs redoutable contre les entreprises qui imposent des politiques de mots de passe uniformes.

D’après une analyse récente de CipherX Labs , l’IA rend le cracking de mots de passe 100 fois plus rapide qu’avec les méthodes traditionnelles. Un mot de passe de 10 caractères, même avec majuscules, minuscules et symboles, est maintenant considéré comme faible. L’aspect éthique est évidemment crucial ici et Mor David insiste sur le fait que l’outil est uniquement destiné aux tests de sécurité autorisés, à la recherche et aux programmes de bug bounty. Si vous faites des choses illégales avec ça, vous irez obligatoirement en prison et ce sera bien fait pour vous !

BruteForceAI dispose aussi d’un système de notifications plutôt bien pensé. Quand l’outil trouve des identifiants valides, il peut vous prévenir via Discord, Slack, Teams ou Telegram. Tout est loggé dans une base SQLite pour l’analyse post-attaque. Le côté multi-threadé permet aussi de lancer plusieurs attaques en parallèle, avec des timing humains pour éviter la détection.

Alors pour se défendre contre ce genre d’outils, les méthodes classiques ne suffisent plus… Par exemple, compter les tentatives de connexion échouées, c’est un peu has been… Non, maintenant il vous faut des systèmes de détection comportementale qui analysent les patterns d’accès en temps réel, du type UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Les entreprises qui n’ont pas encore intégré ce genre de solutions sont aujourd’hui des cibles faciles pour les cybercriminels.

En plus, PassGAN et d’autres outils similaires apprennent à partir des bases de données de mots de passe qui ont fuité…. Plus il y a de fuites, plus l’IA devient efficace pour prédire les prochains mots de passe. C’est un cercle vicieux où chaque fuite de données nourrit la machine qui causera les prochaines fuites de données…

Maintenant si vous voulez tester BruteForceAI (sur vos propres systèmes, hein), l’installation est simple :

clonez le repo, installez les dépendances avec pip, téléchargez un des navigateurs Playwright, et c’est parti. Les commandes de base ressemble à ça :

# Etape 1: Analyser le formulaire
python main.py analyze --urls targets.txt --llm-provider ollama --llm-model llama3.2:3b

# Etape 2: Attaquer avec 20 threads
python main.py attack --urls targets.txt --usernames users.txt --passwords passwords.txt --threads 20 --delay 5 --jitter 2

Vous saviez que des milliers de caméras de surveillance sont accessibles sans mot de passe sur Internet ? Et bien Cameradar est l’outil qui vous aidera à trouver ces caméras vulnérables en quelques secondes. Et bien sûr, comme je suis super sympa, je vais vous montrer comment ça marche (pour tester VOS caméras, bien sûr).

Développé par Ullaakut, Cameradar est un scanner RTSP open source écrit en Go qui fait trois trucs essentiels : il détecte les flux RTSP sur un réseau, identifie le modèle de caméra, et lance des attaques par dictionnaire pour trouver les identifiants. En gros, c’est l’outil parfait pour vérifier si vos caméras sont bien sécurisées.

Une IA qui deviendrait meilleure que les meilleurs hackers éthiques de la planète, ce n’est plus de la science-fiction, c’est ce qui vient de se passer vraiment avec XBOW, une intelligence artificielle qui a littéralement explosé le classement mondial du bug bounty. Pour la première fois dans l’histoire, un robot a atteint la première place du leaderboard américain de HackerOne, la seconde plateforme de référence du bug bounty après YesWeHack évidemment ^^.

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• lien nᵒ 1 : TuxMake
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• lien nᵒ 3 : QEMU
• lien nᵒ 4 : FVP
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tuxrun --device qemu-arm64 \
       --kernel https://example.com/arm64/Image

/usr/bin/qemu-system-aarch64 \
    -cpu max,pauth-impdef=on \
    -machine virt,virtualization=on,gic-version=3,mte=on \
    -nographic -nic none -m 4G -monitor none -no-reboot -smp 2 \
    -kernel /.../Image \
    -append "console=ttyAMA0,115200 rootwait root=/dev/vda debug verbose console_msg_format=syslog systemd.log_level=warning earlycon" \
    -drive file=/.../rootfs.ext4,if=none,format=raw,id=hd0 \
    -device virtio-blk-device,drive=hd0

tuxrun --device qemu-arm64 \
       --kernel https://example.com/arm64/Image \
       --tests ltp-smoke

tuxrun --device fvp-aemva \
       --kernel https://example.com/arm64/Image \
       --tests ltp-smoke \
       --image tuxrun:fvp

tuxrun --device qemu-arm64 \
       --kernel https://example.com/Image \
       --rootfs https://example.com/rootfs.ext4.zst

python3 -m pip install tuxrun

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