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安全资讯日报 2025-03-22
本文由AI自动生成，基于对安全相关仓库、CVE和最新安全研究成果的自动化分析。
更新时间：2025-03-22 22:06:44
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安全分析
(2025-03-22)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW绕过漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-0411 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 17:22:20 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对7-Zip的CVE-2025-0411漏洞的POC。该漏洞允许攻击者绕过Mark-of-the-Web (MotW)保护机制，从而在用户打开恶意压缩文件时执行任意代码。仓库提供了利用该漏洞的POC场景，包括如何构建恶意文件以及绕过安全警告。最新提交主要更新了README文件，修改了下载链接，优化了描述。代码分析显示，POC通过双重压缩恶意可执行文件来绕过MotW保护。由于该漏洞影响广泛使用的7-Zip且存在可用的POC，因此具有较高的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 7-Zip MotW绕过漏洞 |
| 2 | 影响版本为24.09以下 |
| 3 | POC展示了代码执行的可能性 |
| 4 | 利用需要用户交互 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip在处理压缩文件时，没有正确地将MotW属性传递给解压后的文件，导致绕过安全警告。
利用方法：攻击者构造带有恶意可执行文件的压缩文件，通过欺骗用户下载并打开，即可执行任意代码。
修复方案：升级到7-Zip 24.09或更高版本，或加强对未知来源文件的安全检查。
🎯 受影响组件
• 7-Zip
⚡ 价值评估
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影响广泛使用的软件，且有明确的POC和利用方法，可以导致远程代码执行。
CVE-2025-21333 - vkrnlintvsp.sys堆溢出漏洞POC
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-21333 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 17:21:45 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-21333的POC利用代码，该漏洞是一个基于堆的缓冲区溢出。该POC通过利用WNF状态数据和I/O环（IOP_MC_BUFFER_ENTRY）实现漏洞利用。 该漏洞利用了I/O环的机制，通过覆盖I/O环缓冲区条目获取内核任意读写能力。代码已在Windows 11 23h2上测试，并可能在24h2上工作。 仓库包含POC代码、漏洞细节、利用方法和示例payload。 最新提交更新了README.md，修复了链接并增加了下载链接。之前提交包括了漏洞的基本描述，利用了对_IOP_MC_BUFFER_ENTRY的数组的堆分配，和利用I/O环缓冲区实现任意读写。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 堆溢出漏洞 |
| 2 | 利用WNF状态数据和I/O环 |
| 3 | 可获取内核任意读写 |
| 4 | 依赖Windows沙盒特性 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：堆溢出漏洞，通过覆盖I/O环缓冲区条目实现任意读写。
利用方法：通过控制指向_IOP_MC_BUFFER_ENTRY的指针数组，并使用_BuildIoRingWriteFile() / _BuildIoRingReadFile()实现任意读写。
修复方案：微软尚未发布正式补丁，建议关注官方更新。
🎯 受影响组件
• vkrnlintvsp.sys
⚡ 价值评估
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该POC提供了可用的漏洞利用代码，且漏洞影响内核级别，可导致任意代码执行，价值极高。利用方式清晰，具备一定的可操作性。
CVE-2024-50379 - Tomcat条件竞争文件上传漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-50379 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 17:20:27 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对Tomcat CVE-2024-50379/CVE-2024-56337漏洞的条件竞争文件上传exp。 该漏洞允许攻击者通过特定的竞争条件上传恶意文件。 该exp提供了一个命令行工具，用于自动化利用该漏洞，方便安全研究人员进行测试和验证。仓库包含README.md文件，详细介绍了exp的用法和免责声明。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Tomcat 存在条件竞争漏洞 |
| 2 | 漏洞涉及文件上传功能 |
| 3 | 提供条件竞争exp |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过条件竞争实现恶意文件的上传。
利用方法：使用提供的exp工具，指定目标Tomcat服务器地址、上传文件和保存路径。
修复方案：升级到修复该漏洞的Tomcat版本
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
⚡ 价值评估
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仓库提供了可用的exp，可以直接用于漏洞验证和渗透测试，验证了漏洞的实际危害。该漏洞影响广泛使用的流行组件/系统，且有明确的利用方法
CVE-2024-11042 - invoke-ai v5.0.2任意文件删除
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-11042 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 16:59:31 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于invoke-ai/invokeai v5.0.2版本中，允许攻击者通过构造特定的POST请求来删除任意文件。该漏洞的POC已在gothburz的GitHub仓库中提供。仓库主要包含了.gitignore, poc.py, 和 requirements.txt 文件。其中 poc.py 提供了漏洞的利用代码，通过发送POST请求到指定的API端点，可以删除服务器上的文件。给出的代码修改历史显示，poc.py文件被多次修改，最终版本添加了必要的命令行参数解析，以及POST请求发送和响应处理，整体代码较为完善。requirements.txt文件声明了漏洞利用所需的依赖，方便复现和验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 任意文件删除漏洞 |
| 2 | POC已提供 |
| 3 | 影响invoke-ai v5.0.2版本 |
| 4 | 漏洞利用通过POST请求实现 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过构造特定的POST请求，向/api/v1/images/delete接口发送包含待删除文件名的payload，服务端未对输入进行充分过滤，导致文件被删除。
利用方法：运行poc.py脚本，提供目标URL,端口以及需要删除的文件的路径作为参数。
修复方案：在删除文件前，对文件路径进行严格的校验和过滤，确保只能删除允许的文件。
🎯 受影响组件
• invoke-ai/invokeai v5.0.2
⚡ 价值评估
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漏洞影响广泛使用的流行组件，有明确的受影响版本，且存在POC，可以进行验证，具有实际的危害。
CVE-2025-30144 - fast-jwt库的ISS验证漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-30144 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 18:48:58 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了fast-jwt库中存在的一个安全漏洞，该漏洞源于其对JWT（JSON Web Token）的'iss'（issuer）声明的验证不当。具体来说，fast-jwt允许将字符串数组作为有效的'iss'值，这违反了RFC 7519的规范。攻击者可以利用此漏洞构造一个恶意JWT，将自己的域名插入'iss'数组中，从而绕过身份验证。如果应用程序还使用了其他不验证'iss' claim的库（如'get-jwks'），则攻击者可以更容易地伪造JWT并获得未授权访问。该CVE提供了详细的PoC代码，演示了如何利用此漏洞。该漏洞的影响范围广泛，可能导致应用程序的安全性受到严重威胁。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | fast-jwt库的iss claim验证存在缺陷，允许数组作为iss值。 |
| 2 | 攻击者可以构造包含恶意域名的JWT，绕过验证。 |
| 3 | 如果应用程序依赖于不验证iss claim的外部库（例如get-jwks），则更容易受到攻击。 |
| 4 | 提供了完整的PoC代码，演示了如何伪造JWT并绕过验证。 |
| 5 | 漏洞影响了JWT的认证机制，可能导致未授权访问。 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：fast-jwt库的iss claim验证未严格按照RFC 7519，允许数组作为issuer的值，攻击者可以构造伪造的JWT，将恶意域名添加到iss数组中，绕过验证。
利用方法：攻击者构造JWT，在iss claim中包含恶意域名和合法的域名。利用提供的PoC代码，构建一个伪造的JWT，发送到目标服务器。如果目标服务器使用fast-jwt验证JWT，并且没有严格验证iss claim，则会认为该JWT有效，攻击者可以访问受保护的资源。
修复方案：修改fast-jwt库的代码，确保iss claim的值必须是字符串，并严格按照RFC 7519进行验证。
🎯 受影响组件
• fast-jwt library
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的JWT认证机制，具有明确的利用方法（PoC），可能导致远程代码执行或未授权访问。漏洞描述明确，提供了受影响组件和详细的利用方法。
CVE-2025-24813 - Apache Tomcat RCE漏洞，PoC可用
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-24813 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 18:45:06 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-24813 Apache Tomcat RCE漏洞的PoC。PoC代码通过PUT请求上传精心构造的payload.session文件到目标服务器，然后通过HEAD请求触发漏洞，实现远程代码执行。仓库包含一个python脚本，以及README文件，README文件描述了漏洞原理，利用方法和POC的使用方法。提交的代码主要更新了POC脚本，增加了base64编码payload的生成，更新了描述信息，使POC更加完善。由于POC可用，并且可以实现RCE，因此该漏洞具有高价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Apache Tomcat RCE漏洞 |
| 2 | 提供PoC和利用代码 |
| 3 | 利用ysoserial生成payload |
| 4 | 通过PUT请求上传payload.session |
| 5 | 通过HEAD请求触发漏洞 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用了Apache Tomcat的session处理机制。
PoC通过构造恶意的session文件(.session)实现代码注入，该文件包含序列化的Java对象。
POC通过PUT方法将payload.session文件上传到服务器，并通过HEAD请求触发反序列化操作。
修复方案：升级到修复版本
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
⚡ 价值评估
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该漏洞是远程代码执行漏洞(RCE)，并且提供了可用的PoC，明确说明了利用方法，满足is_valuable为true的条件。
CVE-2024-11040 - VLLM DoS漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-11040 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 17:34:05 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库是关于CVE-2024-11040的PoC。漏洞影响vllm-project的vllm 0.5.2.2版本，是一个拒绝服务漏洞。代码中已包含POC，通过构造特定的请求，向/v1/completions接口发送一个包含大量请求的POST请求，可以触发拒绝服务。该POC利用了use_beam_search和best_of参数，构造了一个极大的计算量。最新的提交添加了poc.py文件，该文件包含一个可运行的POC脚本。 POC质量较高，利用条件明确。总的来说，POC的出现使得漏洞的危害性大大增加。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | vllm-project vllm 0.5.2.2 存在拒绝服务漏洞 |
| 2 | POC 已经提交 |
| 3 | 漏洞利用通过发送精心构造的请求触发 |
| 4 | 漏洞利用简单，无需身份验证 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过构造特定的请求参数，触发vllm服务的大量计算，导致服务资源耗尽。
利用方法：运行提供的poc.py脚本，配置URL和端口参数。
修复方案：升级到没有漏洞的版本，或者限制请求的参数，例如
best_of的值。
🎯 受影响组件
• vllm-project vllm version 0.5.2.2
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
POC已提供，漏洞利用简单，危害性较高。
CVE-2024-52375 - WordPress插件任意文件上传漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-52375 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-22 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-22 00:56:33 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对WordPress Datasets Manager插件<=1.5版本的任意文件上传漏洞的利用代码。代码通过上传PHP文件到目标服务器，实现远程代码执行。仓库包含一个python脚本，可以自动检测插件版本，获取nonce值，上传shell文件。README文档详细描述了漏洞的细节，影响范围，以及利用方式。最新提交的代码是一个python脚本，用于自动化利用该漏洞，以及一个README文件，详细说明了漏洞细节和使用方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | WordPress Datasets Manager插件<=1.5版本存在任意文件上传漏洞 |
| 2 | 攻击者可以上传恶意PHP文件，实现远程代码执行 |
| 3 | 无需身份验证即可利用该漏洞 |
| 4 | 漏洞CVSS评分为10.0，属于Critical级别 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：插件在处理文件上传时，未对上传的文件类型进行有效验证，导致攻击者可以上传任意PHP文件。
利用方法：利用提供的Python脚本，通过构造特定的HTTP请求，将恶意PHP文件上传到目标服务器的指定目录。上传成功后，攻击者可以通过访问上传的PHP文件，执行任意代码。
修复方案：升级到1.5以上的版本，或者对上传的文件进行严格的类型和内容校验
🎯 受影响组件
• WordPress Datasets Manager plugin
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的WordPress插件，且可以直接导致RCE。提供了完整的POC/EXP，CVSS评分为10.0，危害极高。
TOP - PoC和Exp收集仓库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | TOP |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | POC更新/漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个用于收集漏洞利用(Exploit)和概念验证(PoC)的仓库，主要关注各种CVE。此次更新增加了CVE-2025-21333的PoC，并更新了README.md文件中的链接和描述。仓库维护了多个CVE的PoC和Exp，此次更新增加了对CVE-2025-21333的PoC，同时更新了已有的CVE信息的链接。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 该仓库维护了多个CVE的PoC和Exp。 |
| 2 | 此次更新增加了CVE-2025-21333的PoC。 |
| 3 | 更新包含对现有PoC的链接更新和描述更新。 |
| 4 | 更新内容表明了最新的漏洞研究成果 |
🛠️ 技术细节
仓库提供了CVE-2025-21333的PoC,该漏洞是一个基于堆的缓冲区溢出漏洞，利用WNF状态数据和I/O环IOP_MC_BUFFER_ENTRY。
PoC可能包含具体的漏洞利用代码，用于演示或测试漏洞。
🎯 受影响组件
• 多个软件或系统，具体取决于所列出的CVE
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了CVE-2025-21333的PoC，表明了最新的漏洞研究成果，为安全研究人员提供了有价值的参考。
VulnWatchdog - 多个Tomcat高危漏洞和WordPress RCE
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnWatchdog |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/POC更新 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 19
💡 分析概述
The repository contains updates related to multiple security vulnerabilities, including several critical Apache Tomcat TOCTOU vulnerabilities (CVE-2024-50379) that can lead to Remote Code Execution (RCE), a WordPress plugin vulnerability (CVE-2024-52375) allowing arbitrary file uploads and RCE, a fast-jwt authentication bypass (CVE-2025-30144), a vllm DoS vulnerability (CVE-2024-11040), and an invokeai arbitrary file delete vulnerability(CVE-2024-11042). The updates provide detailed analysis, exploit methods, and proof-of-concept (POC) code for these vulnerabilities, indicating a strong focus on security research and practical exploitation.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Multiple Apache Tomcat TOCTOU vulnerabilities (CVE-2024-50379) with RCE potential were identified. |
| 2 | A WordPress plugin (CVE-2024-52375) with arbitrary file upload vulnerability leading to RCE. |
| 3 | fast-jwt authentication bypass vulnerability (CVE-2025-30144). |
| 4 | vllm DoS vulnerability (CVE-2024-11040) |
| 5 | invokeai Arbitrary File Delete (CVE-2024-11042). |
🛠️ 技术细节
CVE-2024-50379: Tomcat TOCTOU vulnerabilities arise from the JSP compilation process, exploitable when the default servlet allows writing and the file system is case-insensitive. Attackers can upload malicious JSP files and exploit the race condition to achieve RCE. Multiple POCs are available. CVE-2024-52375: WordPress Datasets Manager plugin vulnerability enables arbitrary file uploads, leading to potential RCE. POC available. CVE-2025-30144: The fast-jwt vulnerability involves authentication bypass due to the lack of strict issuer (iss) claim validation. CVE-2024-11040: vllm DoS vulnerability occurs when sending specific requests to the /v1/completions or /v1/embeddings endpoints. CVE-2024-11042: invokeai Arbitrary File Delete allows unauthorized deletion of files via the /api/v1/images/delete endpoint.
Security Implications: These vulnerabilities could lead to complete system compromise, data breaches, service disruptions, and unauthorized access. The presence of POC code elevates the risk, as it facilitates easy exploitation.
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
• WordPress Datasets Manager Plugin
• fast-jwt
• vllm-project/vllm
• invokeai/invokeai
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The updates include multiple vulnerabilities, including several high and critical severity issues. The availability of POC code increases the immediate risk of exploitation. The variety of affected components signifies the importance of the updates.
firestarter - C2模拟器，UI生成监听器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | firestarter |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
Firestarter是一个C2模拟器，本次更新主要增加了通过UI界面生成监听器的功能。主要更新内容包括：
- 修改了
ui/src/main.js和ui/package.json文件，增加了vue-toastification依赖， 用于显示提示信息。并且调整了提示的显示效果。 - 修改了
internal/service/websocket_adapter.go， 改进了 CreateListener方法，并修改了StopConnection方法，增加了错误日志。增强了程序的健壮性。 这些更新增强了C2模拟器的功能，使其更容易使用和操作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Firestarter是一个C2模拟器。 |
| 2 | 本次更新增加了通过UI界面生成监听器的功能。 |
| 3 | 更新涉及 UI 界面和后端服务，增强了功能。 |
| 4 | 改进了websocket连接的关闭逻辑，增强了程序的健壮性。 |
🛠️ 技术细节
在
ui/src/main.js中， 集成了vue-toastification组件，优化了用户体验。
修改
internal/service/websocket_adapter.go，使得监听器可以通过UI界面创建和管理。同时改进了错误信息提示。
代码优化，使用了WaitGroup同步监听器的启动。
🎯 受影响组件
• C2服务器
• UI界面
⚡ 价值评估
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增加了通过UI生成listener的功能，增强了模拟C2框架的能力和易用性，对安全研究有价值。
anubis - Anubis更新，增强防护能力
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | anubis |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复/安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库是一个使用Proof-of-Work机制来阻止AI爬虫的HTTP请求的工具。本次更新主要修复了一个可能允许绕过Anubis的漏洞，该漏洞与默认允许RSS阅读器的规则有关。同时，添加了MojeekBot到白名单，增强了对常见爬虫的兼容性。此外，还根据X-Forwarded-For设置X-Real-Ip，进一步完善了HTTP请求的处理逻辑。本次更新还包含依赖更新和页面底部信息的修改。修复的漏洞是由于之前的配置中允许RSS阅读器的规则可能被滥用，例如，在某些框架（如Rails）中，类似/things/12345-whateverhaha.json的路径可以绕过Anubis的防护。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 移除了默认的RSS阅读器规则，修复了潜在的绕过风险 |
| 2 | 添加了MojeekBot到白名单 |
| 3 | 根据X-Forwarded-For设置X-Real-Ip |
| 4 | 更新了依赖，并修改了页面底部信息 |
🛠️ 技术细节
移除了cmd/anubis/botPolicies.json中允许RSS阅读器的规则，该规则使用正则表达式匹配特定的文件扩展名(rss, xml, atom, json)，从而允许了潜在的攻击者构造恶意请求绕过安全防护。
添加了MojeekBot到白名单，在cmd/anubis/botPolicies.json中配置了user_agent_regex和remote_addresses。
在internal/headers.go中，新增了XForwardedForToXRealIP函数，用于根据X-Forwarded-For头设置X-Real-Ip。
更新了依赖，将github.com/golang-jwt/jwt/v5从5.2.1更新到5.2.2。
修改了cmd/anubis/index_templ.go，更新了页面底部信息。
🎯 受影响组件
• cmd/anubis/botPolicies.json
• cmd/anubis/main.go
• internal/headers.go
⚡ 价值评估
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修复了一个潜在的安全绕过漏洞，并增强了对已知爬虫的兼容性，提升了整体的安全性。
Secure-Code-Tool-LLM - AI驱动代码安全扫描与修复工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Secure-Code-Tool-LLM |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 新增功能/安全增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库是一个利用LangChain和LLM (gemma3:12b) 的自动化代码安全审计和修复工具。它能够扫描Python、JavaScript、TypeScript、Java、C 和 C++ 源代码中的安全漏洞，并使用LLM进行代码重构，提高代码质量和安全性。此次更新增加了对Gemma3:12b模型的支持，完善了GitHub集成，并增加了SSH Key检测能力。整体功能围绕AI驱动的安全检测与修复展开，与关键词'AI+Security'高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于LangChain和LLM的自动化代码安全审计与修复工具 |
| 2 | 支持多种编程语言的代码安全扫描 |
| 3 | 使用LLM（gemma3:12b）进行安全漏洞检测和代码重构 |
| 4 | 能够自动创建GitHub分支和Pull Request以提交修复 |
| 5 | 与关键词'AI+Security'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用LangChain框架，结合Ollama的LLM gemma3:12b进行代码分析
通过正则表达式检测硬编码凭证、弱加密等安全问题
GitHub集成，自动创建分支和Pull Request
支持邮箱报告功能
🎯 受影响组件
• Python
• JavaScript
• TypeScript
• Java
• C
• C++
• LangChain
• Ollama
⚡ 价值评估
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该项目与'AI+Security'关键词高度相关，核心功能在于利用AI进行代码安全扫描、漏洞检测和修复，具有创新性和实用价值。集成了代码分析、安全扫描、自动修复、GitHub集成和邮件通知等功能，体现了在AI赋能下的安全研究价值。更新内容包括了对更强大的LLM模型的支持以及SSH Key检测能力的添加，增强了安全审计能力。
CVE-2025-1316 - Edimax IC-7100 OS命令注入
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-1316 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-22 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-22 02:18:26 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了Edimax IC-7100设备中存在的OS命令注入漏洞（CVE-2025-1316）。攻击者可以通过构造恶意的请求，利用该漏洞在设备上执行任意命令，从而完全控制设备。仓库中包含了漏洞的描述、安装脚本和POC。最近的提交主要是更新README.md文件，增加了漏洞描述和运行命令的示例。install.sh脚本用于更新系统软件包，并克隆漏洞利用代码。由于存在远程代码执行漏洞，该漏洞具有很高的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Edimax IC-7100存在OS命令注入漏洞 |
| 2 | 攻击者可以通过构造恶意请求实现远程代码执行 |
| 3 | 漏洞影响设备的安全性 |
| 4 | 存在POC |
🛠️ 技术细节
漏洞原理: 由于Edimax IC-7100设备未正确处理用户输入，导致在构造OS命令时，特殊字符没有被正确转义或过滤，从而允许攻击者注入恶意命令。
利用方法: 攻击者构造恶意的HTTP请求，在请求中注入恶意命令。由于该漏洞并未给出具体利用方法，需要对
main文件进一步分析。
修复方案: 修复方案包括对用户输入进行严格的过滤和转义，确保用户输入的内容不会被用于构造OS命令。
🎯 受影响组件
• Edimax IC-7100
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的设备，具有远程代码执行（RCE）的风险，且提供了POC和安装脚本，可以直接进行漏洞验证。
information_find - 自动化信息收集工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | information_find |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库提供用于自动化信息收集的脚本。本次更新主要内容是优化后的信息收集脚本，修复了参数问题并改进了存活检测。添加了check_env.sh脚本用于环境检查。search_simple.sh和search_all.sh脚本提供了不同的信息收集方式，search_all.sh包含Naabu扫描。更新还包括了CPU和内存的监控。删除了旧的脚本文件。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了check_env.sh脚本用于检测运行环境依赖 |
| 2 | 提供了search_simple.sh和search_all.sh两个信息收集脚本，search_all.sh包含Naabu扫描。 |
| 3 | 脚本经过优化，改进了存活检测和参数问题。 |
| 4 | 删除了旧的search_simple.sh和search_with_nabbu.sh，增加了新的信息收集脚本 |
| 5 | 新脚本加入了内存和CPU负载的监控，增加了稳定性 |
🛠️ 技术细节
新增
check_env.sh脚本用于检查环境依赖，包括常用的子域名发现，HTTP探测，爬虫等工具。
search_all.sh使用subfinder, httpx, crawlergogo, katana, gau, waybackurls等工具进行信息收集，并使用Naabu扫描端口。search_simple.sh使用类似的方法，但是不使用Naabu。
脚本内设置了最大线程数, HTTPX请求速率限制，内存和CPU负载阈值等，以保证在资源受限的服务器上稳定运行。
脚本增加了对crawlergogo等进程的清理，避免资源占用
修改了脚本的参数，修复了旧版脚本的问题，并增强了存活检测机制
🎯 受影响组件
• 信息收集脚本
• 依赖的外部工具（dnsx, subfinder, httpx, crawlergogo, katana等）
⚡ 价值评估
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更新优化了信息收集脚本，改进了存活检测，添加了环境检查，并增加了资源监控，提升了工具的可用性和稳定性。
JNDIInjectorGUI - JNDI注入测试GUI工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | JNDIInjectorGUI |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该项目是一个JNDI注入测试工具，它提供了一个图形界面，用于同时启动和管理RMI、LDAP和HTTP文件服务器，模拟JNDI注入攻击场景。 该工具集成了RMI、LDAP和HTTP服务，并提供了友好的GUI界面，方便用户配置和启动相关服务。更新内容为README.md，更新了开发者信息以及一些说明。此工具主要目的是为了安全研究和漏洞测试。该项目具有实际的技术内容和实用性，是进行JNDI注入漏洞测试的有效工具。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | JNDI注入测试工具，集成RMI、LDAP和HTTP服务 |
| 2 | 提供图形界面，方便管理和测试 |
| 3 | 用于模拟JNDI注入攻击场景 |
| 4 | 与漏洞关键词高度相关，用于漏洞测试和安全研究 |
| 5 | 包含POC，可用于漏洞验证 |
🛠️ 技术细节
基于Java Swing的GUI界面
使用Java内置的HTTP服务器
使用UnboundID LDAP SDK
使用Java RMI
可配置恶意类URL、服务端口等参数
通过GUI启动和停止服务
🎯 受影响组件
• Java RMI
• Java LDAP
• Java HTTP Server
⚡ 价值评估
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该工具与漏洞利用高度相关，可以用于测试JNDI注入漏洞，验证漏洞利用方法，对安全研究具有实际价值。 通过集成多个服务以及GUI界面，降低了测试的复杂性。
ai-security-mini-project - AI威胁检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-security-mini-project |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 13
💡 分析概述
该仓库是一个AI威胁检测系统，主要功能是检测AI生成的威胁，包括深度伪造、语音模仿和钓鱼邮件。 此次更新主要集中在完善检测功能和测试流程。具体包括：1. email_detector.py中，文本分类pipeline模型由"microsoft/deberta-v3-base" 更改为 "distilbert-base-uncased"。 2. 增加了测试文件和使用示例，方便进行功能验证。3. 修复了合并冲突，优化了依赖管理。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了AI威胁检测系统，包括深度伪造、语音模仿和钓鱼邮件的检测。 |
| 2 | 更新了email检测器的文本分类模型，修复了潜在的漏洞。 |
| 3 | 新增了测试文件和使用示例，方便进行功能验证。 |
| 4 | 修复了合并冲突，优化了依赖管理。 |
🛠️ 技术细节
更新了email检测器的文本分类模型，使用了不同的预训练模型，这可能会影响钓鱼邮件的检测效果。
新增了测试文件，方便开发者进行功能测试和验证。
修复了合并冲突，提高了代码的稳定性。
依赖更新，优化了项目环境。
🎯 受影响组件
• email_detector.py
• voice_detector.py
• video_detector.py
• main.py
• requirements.txt
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然此次更新没有发现直接的漏洞利用代码，但更新了email检测器的文本分类模型,增加了测试文件，提高了系统的安全检测能力，属于安全功能增强。
16week-upskill - AI安全与SQL注入演示
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | 16week-upskill |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是作者在16周AI安全工程师进修过程中创建的文件。本次更新包含两个关键的安全相关内容：一是通过user_db_vuln.py展示了SQLite数据库中的SQL注入漏洞，可以通过构造特定的SQL语句绕过身份验证；二是构建了一个Flask API，该API提供了干净的以及被投毒的Iris模型，展示了AI模型投毒攻击的潜在危害。API可以通过参数切换不同的模型，并将请求记录到日志文件。此外，还提供了修复SQL注入漏洞的代码user_db_safe.py，采用参数化查询来防止注入攻击。更新内容还包括对OpenSSH的加固，以及UFW的配置，用于提高系统的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | SQLite数据库SQL注入漏洞演示 |
| 2 | Flask API模型投毒攻击 |
| 3 | 漏洞利用代码与修复代码对比 |
| 4 | 展示AI安全漏洞 |
🛠️ 技术细节
SQL注入漏洞：
user_db_vuln.py代码中，SQL查询语句未对用户输入进行参数化处理，导致可以通过构造SQL注入语句绕过身份验证。例如，输入' OR '1'='1可以使SQL查询始终为真。
模型投毒攻击：
flask_poisoned_api.py代码构建了一个Flask API，用于提供干净的和被投毒的Iris模型。通过将一部分训练标签进行翻转，改变模型预测结果。API接收请求，根据参数选择不同的模型，并将请求记录到日志中。展示了AI模型投毒攻击的原理和影响。
安全修复：
user_db_safe.py使用参数化查询来修复SQL注入漏洞，防止恶意SQL代码的注入。
环境加固：更新中提到了使用UFW加固系统，增强了整体安全性。
🎯 受影响组件
• Flask API
• SQLite Database
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库展示了SQL注入攻击和AI模型投毒攻击，提供了漏洞利用代码、修复代码，以及攻击的演示。涉及了AI安全领域较新的攻击方式，具有一定的研究价值和参考意义。
Awesome-Embodied-AI-Safety - Embodied AI安全研究资源库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Awesome-Embodied-AI-Safety |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | Security Research |
| 更新类型 | Content Update |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个精选的Embodied AI安全研究资源库，主要关注对抗攻击、后门攻击、越狱攻击等安全问题。更新的内容是修复了拼写错误，添加了BadRobot相关的论文和代码链接，BadRobot的研究主题是针对物理世界中Embodied LLMs的越狱攻击。此仓库汇总了大量关于AI安全的研究，特别是针对embodied AI的安全性，与AI+Security高度相关，具有较高的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Curated list of publications on safety in Embodied AI, covering adversarial attacks, jailbreaks, etc. |
| 2 | Focus on jailbreak attacks against Embodied LLMs. |
| 3 | Includes links to research papers and code repositories, such as BadRobot, that explore jailbreak attack methods. |
| 4 | Relevance to AI+Security is high due to the focus on security vulnerabilities in AI systems. |
🛠️ 技术细节
The repository provides a collection of research papers related to Embodied AI safety, including papers on jailbreak attacks.
The repository links to research papers exploring various attack vectors against embodied AI systems, and defense strategies.
🎯 受影响组件
• Embodied AI systems
• LLMs
• Robotics
⚡ 价值评估
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The repository provides a valuable collection of research papers and links to code related to AI security, specifically focusing on the safety of Embodied AI systems, which is highly relevant to the AI+Security search terms. It covers current security threats like jailbreak and backdoor attacks, presenting real-world security challenges in AI.
AI-ExamIntegrity - AI在线考试完整性监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-ExamIntegrity |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Feature |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 24
💡 分析概述
The repository implements an AI-based system for online exam integrity, using features like facial recognition and sound analysis. The recent update adds new modules (alert, attempt) and enhances existing modules (accounts, proctor) to enable real-time monitoring, alert generation for violations, and comprehensive exam management. The new Alert module provides functionalities to record and manage different types of alerts during the exam. Student registration in accounts now requires a unique student ID. The proctor module is updated to handle exam configuration and monitoring. The new attempt module is for managing the student's exam attempts, its status and other relevant information.
These updates enhance the system's ability to detect and respond to potential violations during exams, providing improved security features.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Introduces new modules for 'alert' and 'attempt' functionality. |
| 2 | Enhancements to the 'accounts' and 'proctor' modules to support exam integrity features. |
| 3 | Addition of models for 'Alert', 'Attempt' and corresponding admin interfaces |
| 4 | Student registration now requires student ID verification. |
| 5 | The system now supports alerts based on violations during the exam. |
🛠️ 技术细节
New models and admin interfaces implemented for 'Alert' and 'Attempt' modules in Django.
Modified 'accounts/views.py' to include student ID validation during registration. Specifically, the student ID is now retrieved and validated to ensure that it's not empty during student registration.
New module 'alert' with models, migrations, tests, views and admin setup for alerting functionalities
New module 'attempt' with models, migrations, tests, views and admin setup for managing student's exam attempts.
Updated 'proctor/models.py' to include the proctor field for the Exam model.
🎯 受影响组件
• Django App
• Alert Module
• Attempt Module
• Proctor Module
• Accounts Module
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The update introduces improved security features like alert generation based on student behavior during exams and provides more comprehensive exam management. The student registration changes are critical to preventing unauthorized access. The addition of new modules for alert and attempt provides increased capabilities for monitoring and management.
kereva-scanner - LLM代码静态扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | kereva-scanner |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 功能新增与文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个LLM代码静态扫描工具，名为Kereva LLM Code Scanner，主要功能是检测基于LLM的Python应用中的安全漏洞、性能问题和效率问题。它通过静态分析，无需运行代码即可发现问题，例如提示词注入、偏见、低效的LLM使用模式等。仓库更新内容主要是README文档，详细介绍了工具的功能、安装、使用方法、扫描器类别、报告格式和使用案例。该工具提供了多种扫描器类别，包括prompt, chain, output等，能够检测XML标签使用、主观术语、不安全的用户输入等问题。报告格式支持console和JSON。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 静态代码分析，检测LLM应用中的安全风险 |
| 2 | 提供针对LLM的专用扫描器，检测提示词注入等漏洞 |
| 3 | 支持多种文件格式(Python, Jupyter Notebook) |
| 4 | 可生成JSON格式报告，便于集成 |
| 5 | 与AI+Security高度相关 |
🛠️ 技术细节
静态代码分析技术
内置多种扫描器，针对LLM应用特有的安全问题
支持多种报告格式(Console, JSON)
提供离线模式和调试模式
🎯 受影响组件
• LLM应用程序
• Python代码
• Jupyter Notebook
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security关键词高度相关，专注于LLM应用的安全检测，提供了实用的工具，并支持生成结构化的JSON报告，方便集成到安全测试流程中。其提供的扫描器能够检测LLM应用中特有的安全问题，具有一定的研究和应用价值。
NpsPocExp - NPS漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | NpsPocExp |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库是一个NPS漏洞利用工具，主要功能是检测和利用NPS服务器的漏洞。仓库提供了弱口令检测、从Hunter API主动获取目标，以及针对NPS的漏洞利用代码。更新内容包括了主程序、扫描模块、Hunter API集成、以及相关配置文件和依赖。提供了主动扫描模式(-a)，可以从Hunter API获取目标，也支持单URL(-u)和URL文件(-f)的被动扫描模式。核心的NpsScan模块，包含了get_token、weak_passwd_check等方法。根据README.md描述，该工具专注于NPS相关的漏洞利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | NPS漏洞利用工具 |
| 2 | 支持Hunter API主动扫描 |
| 3 | 包含弱口令检测和漏洞利用代码 |
| 4 | 实现了主动和被动扫描模式 |
🛠️ 技术细节
使用requests库进行HTTP请求
使用md5加密生成token
实现Hunter API的集成，用于主动扫描
使用threading进行多线程扫描
包含弱口令检测功能
漏洞利用代码
使用python实现
🎯 受影响组件
• NPS
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了针对NPS的漏洞利用工具，可以用于安全测试和渗透测试。包含了Hunter API的集成，可以自动获取目标。弱口令检测和漏洞利用代码增加了实用性。可以帮助安全研究人员快速评估NPS服务器的安全性。
ServerSecurityProject - C2服务器扫描与识别
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ServerSecurityProject |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个互联网扫描项目，使用Censys API来识别托管钓鱼页面、恶意软件可执行文件以及潜在C2服务器的恶意站点。最近的更新添加了一个名为“Dec2024.txt”的文件，该文件似乎包含了C2服务器的详细信息，包括域名，IP地址和端口。虽然该项目本身没有直接包含漏洞利用代码，但它提供的信息对于安全研究人员和渗透测试人员来说非常有价值，可以用于识别和分析C2服务器。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 该仓库旨在扫描互联网，识别恶意网站和C2服务器。 |
| 2 | 更新添加了包含C2服务器信息的恶意站点列表。 |
| 3 | 更新文件包含C2服务器的域名、IP地址和端口信息。 |
| 4 | 该项目基于Censys API实现，用于网络安全和渗透测试。 |
🛠️ 技术细节
该项目使用Censys API扫描互联网，生成恶意站点列表。
更新的“Dec2024.txt”文件包含C2服务器的域名、IP地址、端口等信息，以及联系人和组织信息。
项目可能使用多种技术来检测C2服务器，例如域名分析、IP信誉评估和端口扫描等。
🎯 受影响组件
• C2服务器
• 互联网扫描系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了C2服务器相关的情报信息，有助于安全研究和渗透测试。虽然更新内容本身没有直接的漏洞利用代码，但是对C2服务器的识别和分析具有重要价值。
C2-Panels-SHA-256-Hashes- - C2恶意软件SHA256哈希列表
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2-Panels-SHA-256-Hashes- |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 更新哈希列表 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库包含C2恶意软件家族的SHA-256哈希值列表，可用于识别恶意C2服务器。更新内容为更新了README.md文件，提供了查找C2服务器的urlscan.io链接。该仓库可以帮助安全研究人员进行恶意软件分析和威胁情报收集，特别是针对C2基础设施的分析。哈希列表可以用于检测和阻止已知C2服务器的通信。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了C2恶意软件家族的SHA-256哈希值列表 |
| 2 | 可用于威胁情报分析和恶意软件狩猎 |
| 3 | 与C2关键词高度相关 |
| 4 | 利用urlscan.io进行C2服务器查找 |
🛠️ 技术细节
SHA-256哈希值列表，包括C2恶意软件家族名称和对应的哈希值
README.md文件包含C2服务器的搜索链接
🎯 受影响组件
• C2 恶意软件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与C2关键词高度相关，提供了C2恶意软件的哈希值，可用于威胁情报分析和恶意软件狩猎，具有安全研究价值，符合关键词相关性和功能性要求。
tinyAgent - Agent缓存与CLI优化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | tinyAgent |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的Agent框架，主要功能是使用AI来执行各种任务。本次更新主要集中在agent.py和cli/main.py，agent.py添加了缓存逻辑，提升了性能，cli/main.py增加了CLI输出的格式化。虽然没有直接的安全漏洞修复或利用，但这些更新改进了框架的稳定性和用户体验，属于功能上的增强。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了缓存逻辑，优化了Agent的性能。 |
| 2 | 更新了CLI输出格式，增强了用户体验。 |
| 3 | 修改了Agent核心功能，提高了Agent的效率和稳定性。 |
🛠️ 技术细节
agent.py 中增加了缓存机制，用于存储和复用Agent的中间结果，减少了重复计算。
cli/main.py增加了CLI输出的格式化功能，使得输出结果更易读。
🎯 受影响组件
• core/agent.py
• core/cli/main.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然更新内容不直接涉及安全漏洞或防护，但是对Agent核心功能进行了优化和完善，提升了可用性。考虑到框架的潜在安全风险，这类更新也有一定的价值。
ScamDroid - AI驱动漏洞扫描与修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ScamDroid |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
ScamDroid是一个结合多种扫描工具和AI推荐引擎的安全扫描工具。该仓库近期更新主要集中在修复和改进功能，包括修复AI日志报告的查看问题，修复Naabu扫描器的问题，修复AI API相关问题以及其他错误修复。这些更新提升了系统的稳定性和可用性，增强了AI推荐功能，并修复了一些潜在的错误。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了AI日志报告的查看问题，增加了AI日志文件目录。 |
| 2 | 修复了Naabu扫描器的问题，可能提高了扫描的准确性或稳定性。 |
| 3 | 修复了AI API相关问题，增强了AI推荐功能的稳定性和可用性。 |
| 4 | 修复了若干错误，提升了整体的代码质量和用户体验。 |
🛠️ 技术细节
在scanner.py中，修复了AI日志报告的查看问题，新增了AI日志文件的写入和存储路径。改进了Naabu扫描器的执行方式，增加了对Naabu扫描器执行路径的修正。
在aiRecommendation.py中，修复了API调用相关的错误，可能包括API密钥处理、请求参数、超时配置和错误处理等。增加了对超时配置的修改，改进了错误处理机制。
在requirements.txt中，增加了新的依赖，提高了整体代码的质量和用户体验。
🎯 受影响组件
• scanner.py
• aiRecommendation.py
• requirements.txt
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新修复了AI API、扫描器和日志等相关问题，提升了系统稳定性和用户体验。由于该工具结合了AI进行安全推荐，修复API问题对功能的完整性有重要意义。
CVE-2024-13346 - Avada主题未授权代码执行
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-13346 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-22 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-22 07:44:07 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对Avada主题CVE-2024-13346漏洞的利用脚本。初始提交包含了LICENSE和README文件，README文件简单描述了漏洞和脚本。后续的提交中，requirements.txt添加了依赖库requests, cryptography 和 urllib3。exploit.py文件是核心的漏洞利用脚本，实现了对Avada主题的未授权代码执行，包括了WAF绕过、创建管理员账户和反弹Shell的功能。脚本通过构造恶意的请求，利用Avada主题中短代码执行的漏洞，最终达到代码执行的目的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Avada主题7.11.14及以下版本存在未授权短代码执行漏洞 |
| 2 | 通过构造恶意请求，可以在目标WordPress站点上执行任意短代码，从而实现代码执行 |
| 3 | 提供的脚本可以创建管理员账户和执行反弹Shell |
| 4 | 漏洞利用无需认证 |
| 5 | WAF绕过功能 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Avada主题中的短代码功能存在安全漏洞，允许未授权用户执行任意短代码。利用此漏洞，攻击者可以构造恶意的请求，在服务器上执行任意PHP代码。
利用方法：exploit.py脚本通过发送精心构造的HTTP请求，在目标WordPress站点上执行PHP代码。脚本包含WAF绕过功能，增加了攻击的成功率。脚本提供了创建管理员账户和反弹Shell的功能。
修复方案：升级Avada主题到7.11.14以上版本，或者禁用不安全的短代码功能。
🎯 受影响组件
• Avada Theme < 7.11.14
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的流行组件，且存在明确的受影响版本；具有完整的利用代码，包括WAF绕过和创建管理员账户，可以实现远程代码执行，风险极高。
c2-docker - C2框架新增身份验证机制
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2-docker |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架，本次更新主要集中在安全方面，增加了身份验证机制。具体来说，更新引入了客户端身份验证和服务器质询，增强了C2通信的安全性。虽然实现的安全机制有待完善（如shared_secret硬编码），但整体上提高了C2框架的安全性。 代码中硬编码的 shared_secret 具有一定的安全风险
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了基于身份验证的安全机制 |
| 2 | 引入了客户端身份验证和服务器质询 |
| 3 | 增强了C2通信的安全性 |
| 4 | 代码中包含了敏感信息（shared_secret） |
🛠️ 技术细节
新增了基于身份验证的安全机制，包括生成challenge和验证客户端response
在srvr/routes.py的verify函数中，增加了验证逻辑，通过hash_challenge函数进行服务端和客户端的交互验证
客户端agent.py也增加了对challenge和response的处理
在服务器端代码中硬编码了shared_secret，这是一个安全隐患
🎯 受影响组件
• C2 Server
• C2 Agent
⚡ 价值评估
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更新增加了身份验证机制，提升了C2框架的安全性，虽然存在安全隐患，但整体上改进了安全性。
Ultron-AI-Smart-Automation-for-Your-PC - AI桌面助手，自动化任务
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Ultron-AI-Smart-Automation-for-Your-PC |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个AI驱动的跨平台桌面助手，通过语音或文本命令来自动化任务，例如应用程序控制、文件管理和系统设置。它集成了自然语言处理（NLP）技术，支持Windows、macOS和Linux系统。更新内容主要在README中增加了对安全性的描述，包括身份验证机制（PIN或人脸识别）来限制对敏感文件和操作的访问。仓库功能完整，但没有发现任何漏洞或可利用的代码。鉴于它实现了安全相关的特性，并且功能与AI+Security关键词相关，因此仓库具有一定价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的桌面助手，通过语音/文本命令自动化任务 |
| 2 | 包含身份验证与安全机制，限制敏感文件访问 |
| 3 | 使用NLU翻译用户指令，并执行系统调用 |
| 4 | 与AI和安全关键词高度相关 |
| 5 | 提供了文件管理和系统设置控制功能 |
🛠️ 技术细节
使用NLP解析用户输入，将其转换为可执行的系统调用。
通过系统调用进行文件管理（CRUD）。
使用Python的os和subprocess模块控制系统设置。
实现了身份验证机制以增强安全性。
🎯 受影响组件
• Windows
• macOS
• Linux
⚡ 价值评估
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该项目结合了AI和安全功能，使用AI技术实现对PC的自动化控制，包括一定程度的安全功能，如身份验证。虽然没有发现直接的安全漏洞，但其自动化功能和对系统设置的控制，使其与安全主题相关。基于AI和安全性，具有一定研究价值。
RCE-labs - RCE技巧靶场，用于漏洞学习
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RCE-labs |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究/POC |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
RCE-labs是一个旨在收集RCE技巧的靶场项目。本次更新主要集中在README.md文件的修改，增加了关于如何部署靶场环境的说明，包括本地部署的步骤和在NSSCTF平台上的部署信息。更新还提到了Level 27关卡涉及模板注入RCE。虽然本次更新没有直接的代码变更或漏洞利用示例，但提供了更详细的部署说明，方便用户复现和学习RCE相关的知识，对安全研究有积极意义。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | RCE-labs是一个靶场，用于收集和展示RCE (Remote Code Execution) 技巧。 |
| 2 | 更新的README.md文件增加了关于题目部署的说明，包括本地部署和合作平台NSSCTF。 |
| 3 | README.md更新了Level 27的描述，表明该关卡涉及模板注入导致的RCE。 |
| 4 | 增加了在NSSCTF平台上的部署说明和截图，方便用户进行实战演练。 |
🛠️ 技术细节
README.md文件新增了本地部署的步骤，包括git clone、使用build脚本构建镜像和docker启动关卡等。
README.md文件增加了关于在NSSCTF平台上查找和体验靶场的说明。
Level 27的描述更新表明该关卡是关于模板注入RCE。
🎯 受影响组件
• RCE靶场环境
⚡ 价值评估
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虽然是文档更新，但RCE靶场本身具有很高的安全研究价值，并且更新增加了部署说明，方便用户复现和学习RCE技术，故判定为有价值更新。
PHPSerialize-labs - PHP反序列化CTF靶场更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PHPSerialize-labs |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个PHP反序列化CTF靶场，旨在帮助学习者理解PHP反序列化漏洞。本次更新主要包括：1. 更新README.md，增加了关于CTF平台的信息和题目；2. 增加了新的题目，并提供了详细的解题思路和POC示例，方便学习者理解和实践。这些更新有助于提高对PHP反序列化漏洞的理解和实战能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | PHP反序列化靶场 |
| 2 | 新增CTF题目 |
| 3 | 更新题目解题思路 |
| 4 | 提供POC示例 |
🛠️ 技术细节
更新README.md文件，增加了CTF平台链接和题目信息，以及本地部署的docker-compose命令。
提供了针对CTF题目的解题思路，包括通过序列化对象控制变量值，最终达到获取flag的目的。
给出了修改反序列化字符串长度的POC示例，详细说明了如何通过构造payload来绕过限制。
🎯 受影响组件
• PHP
• Docker
⚡ 价值评估
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更新内容包含CTF题目，提供了漏洞利用的POC，可以帮助安全研究人员和CTF爱好者学习和复现PHP反序列化漏洞，具有实际的教学和研究价值。
reference-path - JavaScript对象引用处理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | reference-path |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库提供了一个JavaScript库，用于解决JavaScript对象在序列化和反序列化过程中遇到的循环引用和重复引用的问题。它通过将对象引用转换为字符串格式的引用路径，使得序列化后的数据能够正确地恢复对象之间的引用关系。更新内容包括新增的README、CHANGELOG、package.json、tsconfig.json等配置文件。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现JavaScript对象序列化和反序列化时处理循环引用和重复引用的问题。 |
| 2 | 提供replaceReference和restoreReference方法。 |
| 3 | 核心功能与反序列化和序列化高度相关。 |
| 4 | 通过引用路径（$ref:path）解决循环引用问题 |
| 5 | 代码质量良好，有详细的README文档和示例 |
🛠️ 技术细节
replaceReference方法：将对象结构中的重复引用转换为字符串格式的引用路径。
restoreReference方法：将引用路径还原为对象引用，恢复对象间的关系。
使用JSON.stringify进行序列化，并自定义处理循环引用。
引用路径以$ref:开头，通过'.'分隔属性。
🎯 受影响组件
• JavaScript
• JSON
⚡ 价值评估
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该仓库解决了JavaScript开发中常见的问题，即JSON序列化和反序列化过程中循环引用导致的错误和重复引用导致的数据丢失问题。虽然不是直接针对漏洞利用，但对于理解序列化和反序列化的安全问题，以及开发安全相关的工具和框架有参考价值，与反序列化关键词高度相关。
php-cgi-Injector - PHP CGI 漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | php-cgi-Injector |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 17
💡 分析概述
该仓库是一个用于测试CVE-2024-4577和CVE-2024-8926安全漏洞的渗透测试工具。更新内容主要集中在增强绕过Web应用防火墙(WAF)的能力，通过添加多个bypass模块，包括payload混淆、CGI路径大小写混合、添加垃圾字符、随机User-Agent和伪造IP等方式。此外，该工具还支持任意PHP代码执行、文件上传和下载等功能，并可以通过Tor隐藏攻击流量。此次更新新增了多个绕过模块，增强了对payload和请求的修改能力，提高了绕过WAF的成功率，并增加了工具的灵活性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对CVE-2024-4577和CVE-2024-8926的渗透测试工具 |
| 2 | 新增多个Bypass WAF模块 |
| 3 | 支持任意PHP代码执行和文件操作 |
| 4 | 提供Payload混淆和流量隐藏功能 |
🛠️ 技术细节
新增 bypass_modules 目录，包含多种绕过WAF的Python脚本，例如：tamper_append_adad.py（添加随机字符串）、tamper_cgi_case_mixer.py（CGI路径大小写混合）、tamper_cgipath_garbage.py（添加垃圾字符）、tamper_insert_dummy_element.py（插入假参数）、tamper_payload_shuffle.py（打乱Payload顺序）、tamper_phpfilter_wrap.py（使用php://filter）、tamper_phpinput_to_data.py（使用data://）、tamper_random_useragent.py（随机User-Agent）、tamper_redirect_status.py (添加重定向状态)、tamper_xxf_ip_bypass.py（伪造IP）。
更新了 exploit.py 文件，增加了对新bypass模块的调用。更新了 banner.py和bypass_manager.py,提升了用户交互及Bypass模块管理能力。
安全影响分析： 通过多种payload混淆和绕过技术，该工具能够绕过常见的WAF防护，允许攻击者利用CVE-2024-4577和CVE-2024-8926等漏洞执行任意代码，获取敏感信息或控制服务器。
🎯 受影响组件
• PHP CGI
⚡ 价值评估
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新增了多个绕过WAF的模块，增强了工具的实用性和绕过能力，并且包含了针对php cgi的最新漏洞的利用，增加了工具的攻击范围，修复了潜在的WAF绕过漏洞，极大地提高了该工具的价值。
Krushet_by_C2 - C2框架增加消费者和投资者API
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Krushet_by_C2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 19
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架，本次更新主要增加了消费者和投资者相关的API。包括注册、登录功能，以及相关的数据库模型、路由和前端组件。总体上，更新增加了系统的功能，修复了一些潜在的安全问题，但是没有直接的安全漏洞利用或修复。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架更新，新增消费者和投资者API。 |
| 2 | 增加了用户注册、登录功能以及产品管理模块。 |
| 3 | 更新包括前后端代码的修改，增加了新的路由和组件。 |
| 4 | 修复了部分代码逻辑，增强了安全性。 |
🛠️ 技术细节
新增了consumer-controller.js、consumer-model.js、contact_us-model.js、product-model.js、consumer-router.js和consumer-validator.js文件，实现了消费者的注册、登录和相关数据模型。
修改了server.js、farmer-controller.js、farmer-model.js、farmer-router.js、server.js文件，整合消费者和投资者的API。
增加了client/src/components/home-1/component.js文件，提供了新的前端组件。
对前后端代码进行了修改，涉及路由、验证、数据库模型等多个方面。
🎯 受影响组件
• Server-side application
• Client-side application
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了用户注册登录和产品管理等安全相关功能，提升了系统的安全性。代码修改涉及数据库模型和路由等，可能潜在的安全风险。
C2SE.03_Backend_CampMate - C2后端：用户认证与授权
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2SE.03_Backend_CampMate |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Improvement |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 13
💡 分析概述
该仓库实现了一个C2后端的注册、登录、注销，以及用户数据获取功能。更新内容主要集中在用户认证和授权方面，包括用户注册、登录，JWT token的生成与验证，以及用户邮箱验证和密码重置等功能。同时，通过nodemailer增加了发送验证码的能力，并通过jwt进行用户身份的验证，增强了安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Implemented user authentication and authorization features. |
| 2 | Added registration, login, logout functionalities with JWT. |
| 3 | Introduced email verification and password reset functionalities. |
| 4 | Includes security measures like password hashing and OTP verification. |
🛠️ 技术细节
Implemented user registration using bcrypt for password hashing and stores user data in MongoDB.
Implemented login functionality, issuing JWT tokens upon successful authentication.
Added user authentication middleware to protect certain API endpoints, verifying JWT tokens.
Implemented email verification using OTP and password reset features.
Utilized nodemailer to send verification emails.
🎯 受影响组件
• app.js
• package.json
• src/Config/connectdb.js
• src/Config/nodemailer.js
• src/Middleware/userAuth.js
• src/controllers/authController.js
• src/controllers/userController.js
• src/models/Users.js
• src/routes/authRoutes.js
• src/routes/userRoutes.js
⚡ 价值评估
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该更新增加了用户身份验证和授权，强化了C2后端的安全性，包括密码加密、token验证、邮箱验证等，有助于防止未授权访问，降低了安全风险。
C2C-Bot--TG - Telegram C2 Bot
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2C-Bot--TG |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | New Repository |
💡 分析概述
该仓库疑似实现了一个基于Telegram Bot的C2框架，允许通过Telegram控制和管理受感染的设备。由于仓库信息不完整，无法详细了解其具体实现和功能。但是，它与C2（Command and Control）关键词高度相关，具有潜在的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架实现 |
| 2 | Telegram Bot控制 |
| 3 | 与C2关键词高度相关 |
| 4 | 潜在的安全风险 |
🛠️ 技术细节
基于Telegram Bot的C2控制
Bot交互实现
🎯 受影响组件
• Telegram
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与C2关键词高度相关，C2框架是渗透测试和红队攻击的重要组成部分。虽然没有明确的漏洞利用代码，但其C2的设计和实现本身具有研究价值。
oblivion - 对抗LLM框架，测试AI安全
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | oblivion |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
Oblivion是一个用于通过对抗性提示测试AI系统（例如，LLM）的框架，以发现偏见、数据泄露和越狱等漏洞。本次更新增加了对Qwen LLM模型的支持，并修改了相关的代码，包括修改了openai_client.py和run.py文件，以及修改了训练数据，增强了恶意提示的生成能力。这表明该项目正在积极探索新的LLM模型，并持续改进其对抗性攻击能力。这些更新有助于安全研究人员评估和提高LLM的安全性，尤其是针对恶意提示的抵抗能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Oblivion是一个对抗LLM的框架，用于通过漏洞利用提示测试AI系统。 |
| 2 | 更新增加了对Qwen模型的支持，并更新了相关的训练和调用脚本。 |
| 3 | 更新修改了openai_client.py和run.py文件，调整了与vLLM服务的交互方式。 |
| 4 | 通过修改训练数据，增加了对恶意提示的生成。 |
| 5 | 该更新涉及安全研究，可能有助于发现LLM的潜在安全漏洞。 |
🛠️ 技术细节
增加了对Qwen模型的支持，可能包括修改模型加载和推理相关的代码，使其兼容Qwen模型的API调用方式。
更新了vllm_service的配置文件，使其能够正确加载和运行Qwen模型。
修改了openai_client.py中的代码，调整了prompt的格式化方式，使其能够正确地与vLLM服务交互，调用Qwen模型。
修改了run.py文件，增加了对Qwen模型的调用，可能是修改了模型加载的参数。
修改了README.md文件，增加了数据集的描述，展示了LoRA和SFT的输入数据结构。以及训练LLM生成恶意prompts的方式。
🎯 受影响组件
• LLM models
• vLLM service
• OpenAI client
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新增加了对Qwen模型的支持，并且修改了vLLM服务和OpenAI客户端的交互方式，表明该项目积极追踪LLM技术发展，并持续改进其对抗性攻击能力。这些更新有助于安全研究人员评估和提高LLM的安全性。
oss-fuzz-gen - LLM Fuzzing提示角色修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | oss-fuzz-gen |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库是使用LLM进行模糊测试的工具。本次更新修复了Python、Rust和JVM项目中OpenAI提示的初始化（priming）和问题（problem）角色使用错误。具体来说，更新修改了llm_toolkit/prompt_builder.py文件，调整了模板文件的加载方式，修复了在构建提示时，对OpenAI的System, User, Assistant角色使用不当的问题，这会影响LLM生成测试用例时的质量和准确性，从而影响模糊测试的效果。更新还重命名了模板文件，例如python_base.txt改为了python_priming.txt。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修正了OpenAI提示（prompt）的初始化（priming）和问题（problem）角色使用错误 |
| 2 | 更新涉及JVM, Rust和Python项目，修复了提示模板加载和角色分配的逻辑错误 |
| 3 | 修复了LLM在模糊测试中提示构建的错误，可能影响模糊测试的有效性 |
🛠️ 技术细节
修复了 prompt_builder.py 文件中 OpenAI 提示构建逻辑的错误。
更新涉及 JVM、Rust 和 Python 项目，修复了提示模板加载和角色分配的逻辑错误。
代码更改包括修改模板文件加载方式，调整了
_format_problem方法中对提示的处理。
🎯 受影响组件
• llm_toolkit/prompt_builder.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了LLM提示构建的错误，这直接影响到模糊测试的有效性，提升了安全测试的能力。
ciso-assistant-community - 增强Kubernetes安全配置。
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ciso-assistant-community |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能/安全基准 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
该仓库是CISO Assistant社区版本，主要用于GRC管理，包括风险、应用安全和合规/审计管理，支持70+个全球框架。本次更新主要集中在：
- 安全增强： 增加了CIS Kubernetes Benchmark，这是一个重要的安全标准，用于配置和加固Kubernetes集群，对容器化部署的安全有重要意义。
- Helm Chart 更新： 修复了Helm chart中TLS相关配置问题，包括
ingress.tls.enabledflag，ingress.tls.existingSecret的使用，以及 URL scheme 计算问题，确保了TLS证书的正确配置和使用，提高了Kubernetes部署的安全性。此外，还更新了chart版本。 - **TPRM仪表盘功能增强：**增加了评估指标，优化了用户体验，虽然TPRM仪表盘本身与安全并非直接相关，但其改进能够间接提升安全态势感知能力。
- 国际化支持： 新增了丹麦语的支持，这属于常规更新，与安全性没有直接关系。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了CIS Kubernetes Benchmark 安全基准库，用于增强Kubernetes安全配置。 |
| 2 | Helm Chart 进行了更新，修复了TLS配置相关问题，提高了部署的安全性。 |
| 3 | TPRM (Third-Party Risk Management)仪表盘功能增强，新增指标，优化用户体验。 |
| 4 | 增加了对丹麦语的支持，提升了国际化体验。 |
🛠️ 技术细节
新增了
cis-benchmark-kubernetes.yaml文件，包含CIS Kubernetes Benchmark的定义。
Helm Chart更新，修改了
charts/ciso-assistant-next/Chart.yaml，charts/ciso-assistant-next/README.md，charts/ciso-assistant-next/templates/ingress/ingress.yaml，charts/ciso-assistant-next/templates/ingress/tls-secret.yaml以及charts/ciso-assistant-next/values.yaml文件，修正TLS配置。
TPRM 仪表盘更新涉及
backend/core/helpers.py,backend/core/models.py,backend/core/views.py和backend/tprm/views.py的代码修改，增加了评估指标和优化显示。
新增了
frontend/messages/da.json和修改frontend/messages/en.json，以支持丹麦语。
🎯 受影响组件
• Helm Charts
• Kubernetes
• TPRM (Third-Party Risk Management) Dashboard
• Backend Core Components
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增CIS Kubernetes Benchmark，能够增强Kubernetes集群的安全配置，属于安全功能增强。Helm Chart的TLS配置修复能够避免潜在的安全漏洞。
AI-Drone-Enemy-Detection - AI Drone Vision: Face/Distance/Mapping
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Drone-Enemy-Detection |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | Security Tool |
| 更新类型 | New Project |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 37
💡 分析概述
The repository provides an AI-powered drone vision system for face recognition, distance measurement, and real-time mapping. It leverages Python, OpenCV, and Haar Cascade models. The primary functionalities include object tracking, color detection, and web-based visualization. The updates involve the addition of various scripts related to distance calculation, face recognition, mapping, and object tracking using multiple methods. The README also outlines the project's structure, tech stack, installation, and future enhancements. The project's goals seem to be related to drone navigation and security monitoring which directly involves AI.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered drone vision system for face recognition, distance measurement, and real-time mapping. |
| 2 | Implements face recognition and object tracking features. |
| 3 | Includes real-time mapping functionalities using Google Maps. |
| 4 | Demonstrates potential for security and surveillance applications. |
| 5 | The project's core functionality directly aligns with AI and Security, providing a solid basis for further research and development. |
🛠️ 技术细节
Uses OpenCV and Haar Cascade for face detection.
Employs Python for implementing the AI-based functionalities.
Integrates Google Maps API for real-time mapping.
Utilizes different scripts for calculating distance and face recognition. (e.g.
black.py,facereco.py)
Includes features like object tracking and color detection, and web visualization to provide real-time surveillance capabilities.
🎯 受影响组件
• OpenCV
• Haar Cascade
• Python
• Google Maps API (Optional)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The project directly addresses the intersection of AI and security by providing a drone vision system with face recognition, object tracking and real-time mapping. The codebase and documentation demonstrate functionalities for drone navigation and security monitoring, aligning with the search keywords. The project offers practical implementation of AI techniques.
CVE-2025-24813-POC - CVE-2025-24813 Tomcat RCE PoC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-2025-24813-POC |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | POC更新/漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了针对Apache Tomcat的CVE-2025-24813远程代码执行(RCE)漏洞的PoC。仓库包含一个Python脚本CVE-2025-24813.py，用于利用该漏洞，并提供了详细的配置说明和环境设置步骤，包括如何配置易受攻击的Tomcat，以及使用ysoserial生成payload。更新主要集中在完善README.md文档，增强了PoC的使用说明，添加了环境设置的详细步骤，如启用PUT访问等，并且新增了免责声明。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供针对CVE-2025-24813的RCE漏洞的PoC。 |
| 2 | 包含漏洞利用代码和环境配置说明。 |
| 3 | PoC利用ysoserial生成payload，演示了RCE的实现。 |
🛠️ 技术细节
PoC使用Python脚本发送构造的请求触发Tomcat的漏洞。
PoC利用ysoserial生成序列化payload，通过BeanUtils组件进行RCE。
更新在README.md中添加了环境配置的具体步骤，包括修改web.xml文件等。
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库提供了CVE-2025-24813漏洞的PoC，可用于验证漏洞存在并进行安全测试，具有较高的安全研究价值。
payloaddict - 收集漏洞挖掘payload
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | payloaddict |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | POC收集 |
| 更新类型 | initial commit |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库名为 payloaddict，主要收集在CTF比赛和漏洞挖掘过程中使用的payload及其变形。 初始提交仅包含一个README文件，对仓库的功能进行了简要说明。 仓库主要目的在于积累payload，方便安全研究人员进行漏洞测试和利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集CTF和漏洞挖掘过程中使用的payload |
| 2 | 包含payload和变形，可能涵盖多种漏洞类型 |
| 3 | 有助于安全研究人员快速查找和测试payload |
| 4 | 与搜索关键词“漏洞”高度相关，直接针对漏洞利用 |
🛠️ 技术细节
README.md 文件简要描述了仓库的功能
内容可能包含不同类型漏洞的payload
payload的变形可能涉及绕过防护机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接针对漏洞利用，收集和整理了用于漏洞挖掘的payload，与搜索关键词“漏洞”高度相关，具有一定的研究价值，虽然初始版本内容较少，但其目的明确，因此被认为是具有价值的。
grin-c2-framework - Web-based C2 框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | grin-c2-framework |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 创建 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于 Web 的 C2 框架，使用 Python, JavaScript, CSS, HTML 构建。它使用 Flask 托管本地 Web 服务器，并接受 Windows 和 Linux 客户端连接。此次更新仅包含 README.md 文件，介绍了框架的基本功能和截图。由于是 C2 框架，与搜索关键词高度相关，因此具有一定的安全研究价值。由于是基础框架，且没有详细的安全分析，所以风险等级较高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于 Web 的 C2 框架 |
| 2 | 支持 Windows 和 Linux 客户端连接 |
| 3 | 使用 Python, JavaScript, CSS, HTML 构建 |
| 4 | 与 C2 关键词高度相关，直接针对渗透测试 |
| 5 | 框架的初步实现，可能包含安全风险 |
🛠️ 技术细节
使用 Flask 作为 Web 服务器
客户端与服务器之间的通信机制（未在 README 中明确）
客户端命令执行和控制机制（未在 README 中明确）
🎯 受影响组件
• Windows
• Linux
• Flask
⚡ 价值评估
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该仓库是 C2 框架，与搜索关键词'c2'高度相关。C2 框架是渗透测试中的关键工具，具有安全研究价值。尽管代码尚未成熟，但提供了进行安全研究的起点。
c2w2 - C2框架的Web界面
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2w2 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | C2框架 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库创建了一个C2框架，并创建了c2w2-v2.html文件，这可能意味着C2框架具有Web界面。虽然具体细节未知，但此类框架常用于渗透测试或恶意活动。因此，新增的HTML文件可能包含C2框架的功能实现或者配置。 由于C2框架的特性，它本身就与安全相关，即使是简单的Web界面更新，也可能带来安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 构建了一个C2框架，可能用于渗透测试和恶意活动。 |
| 2 | 创建了c2w2-v2.html文件，可能包含C2框架的Web界面或指令。 |
| 3 | 更新可能涉及C2框架的功能、界面或配置。 |
🛠️ 技术细节
c2w2-v2.html文件的创建表明该C2框架可能具备Web界面。
Web界面可能允许攻击者通过浏览器与C2服务器交互，从而执行命令、上传文件等。
潜在的安全风险包括：XSS、CSRF、身份验证绕过等。
🎯 受影响组件
• Web服务器
• C2框架
⚡ 价值评估
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虽然更新内容仅为创建HTML文件，但鉴于其与C2框架相关，并且C2框架本身就具有高度的安全敏感性，因此评估为有价值。 即使是UI的调整，也可能包含安全漏洞或功能增强。
Patent-AI-in-security - 基于AI的钓鱼邮件检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Patent-AI-in-security |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增项目说明 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库介绍了一个基于AI的钓鱼邮件检测系统。它使用机器学习和AI技术来分析电子邮件，并根据内容、发件人信誉和可疑模式将其分类为安全或钓鱼邮件。更新内容主要为README.md的完善，描述了项目的标题、功能、工作流程以及未来的改进方向。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用AI进行钓鱼邮件检测 |
| 2 | 包含邮件预处理、特征提取、AI模型预测等功能 |
| 3 | 提供自动分类和通知 |
| 4 | 项目与AI+Security关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
邮件预处理和清洗
特征提取(域名验证、可疑链接、语言提示)
AI模型预测，带置信度评分
自动分类(安全或钓鱼)
对标记邮件发出警报和通知
🎯 受影响组件
• 电子邮件系统
⚡ 价值评估
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该项目与AI+Security关键词高度相关，直接应用了AI技术来解决安全问题，实现了独特的安全检测功能，因此具有一定的研究价值。
nyx-wallet - 增强钱包登录安全
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | nyx-wallet |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Improvement |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个安全导向的加密货币钱包，通过AI驱动的交易分析来保护用户。本次更新增加了用户登录功能，并引入了WebAuthn支持进行生物特征身份验证，从而增强了安全性。文件变动涉及了用户数据存储、账户管理以及身份验证流程的修改，提升了钱包的整体安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Added user login functionality with direct and biometric authentication. |
| 2 | Implemented WebAuthn support for secure biometric login. |
| 3 | Enhanced security features within the crypto wallet. |
| 4 | Modification of authentication and main javascript files. |
🛠️ 技术细节
新增了data/users.json文件，用于存储用户信息，包括用户名、钱包地址、私钥和身份验证凭证。
static/js/account.js增加了生物识别登录流程，支持WebAuthn注册和登录。
static/js/auth.js文件修改了登录选项，并增加了状态提示，检查浏览器是否支持WebAuthn。
static/js/main.js文件中，新增了Base Sepolia区块链的交易链接
安全影响分析：引入WebAuthn可以提升账户安全性，但如果实现不当，仍可能存在安全风险，例如用户生物特征数据泄露，身份验证绕过。
🎯 受影响组件
• WebAuthn authentication
• User login functionality
• Wallet application
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该更新增加了WebAuthn支持，这是一种更安全的身份验证方式，有助于增强钱包的安全性。虽然没有直接涉及漏洞修复，但加强了身份验证的安全性，对用户资产安全有积极意义。
DRILL_V3 - DRILL C2框架PEM模块更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DRILL_V3 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架，本次更新主要增加了自定义PEM模块的支持，允许用户上传和使用自定义的Python脚本（PEM）来执行各种操作。此次更新移除了部分内置的PEM模块，如BSOD、Discord信息窃取、WiFi密码获取等。更新还包括对前端JavaScript代码的修改，以支持新的PEM模块选择和发送逻辑，以及对配置文件config.json的修改，以提供PEM模块的配置示例。由于C2框架的性质，此类更新允许攻击者自定义恶意代码并在受害者机器上执行，因此具有较高的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | DRILL C2框架增加了自定义PEM模块的支持 |
| 2 | 移除了多个内置的PEM模块，如BSOD、Discord信息窃取等 |
| 3 | 修改了JavaScript代码，增加了PEM模块的选择和发送功能 |
| 4 | 更新了配置文件config.json，增加了PEM模块配置示例 |
🛠️ 技术细节
在c2.py中，增加了对PEM模块的调用逻辑，通过self.sio.emit("pem", {'uid': uid, "url": data['path']})触发执行。
更新了main.py，增加了对config.json文件中PEM模块的读取，用于前端展示。
修改了static/js/index.js，增加了PEM模块的选择和发送逻辑，通过AJAX请求将选定的PEM模块发送到服务器。
移除了templates/client/pem/目录下多个Python脚本文件，如bsod.py, discord.py, wifi.py等。
更新了配置文件config.json，增加了PEM模块的配置示例。
🎯 受影响组件
• C2 Framework
⚡ 价值评估
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增加了自定义PEM模块的功能，使得攻击者可以定制化的payload，提高了C2框架的灵活性和潜在危害。
C2_Malware_Dev - C2服务器和恶意软件开发
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2_Malware_Dev |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库是一个用于教育目的的C2服务器和恶意软件开发项目。主要包含一个C2服务器和简单的反向shell。 C2服务器具有管理受感染目标的功能。更新增加了C2服务器的工作原理、可用命令，包括list、send、jump和drop，增强了C2服务器的功能。仓库与C2关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 构建了一个C2服务器 |
| 2 | 包含一个简单的反向shell |
| 3 | C2服务器可以管理和控制受感染的目标 |
| 4 | 更新增加了C2服务器的功能和使用方法 |
| 5 | 与搜索关键词'C2'高度相关 |
🛠️ 技术细节
C2服务器使用TCP服务器接受来自受感染机器的连接
C2服务器具有多线程处理能力，主线程用于切换目标，次要线程用于接收连接
C2服务器实现了一些基本命令，如列出连接、发送命令、切换到shell和删除目标模块
包含反向shell实现，使用Windows API
🎯 受影响组件
• C2 Server
• Reverse Shell
⚡ 价值评估
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该仓库实现了C2服务器，与关键词'C2'高度相关，并且提供了C2服务器的核心功能和使用方法。虽然是为教育目的，但提供了关于C2服务器实现的技术细节，具有一定的研究价值。
SnapReview - AI驱动的GitHub PR自动化审查工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SnapReview |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个GitHub App，名为SnapReview，利用Gemini AI自动审查GitHub Pull Requests。它提供即时代码质量反馈、安全漏洞扫描等功能。更新内容为index.js文件，移除了healthRoutes的引用。仓库功能与AI+Security相关，通过AI赋能代码安全审查，具有一定的研究和实用价值。该项目利用AI技术增强代码审查，可以检测潜在的安全漏洞，但其本身的安全性有待考量。 更新内容较少，但仓库整体功能与安全密切相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用Gemini AI自动进行GitHub PR审查 |
| 2 | 提供代码质量分析、安全扫描等功能 |
| 3 | 与搜索关键词'AI+Security'高度相关 |
| 4 | 实现了独特的功能，结合AI进行安全相关的代码审查 |
🛠️ 技术细节
使用Node.js和Express.js构建的GitHub App
通过GitHub webhook接收事件
利用Gemini AI进行代码分析和漏洞检测
提供代码质量分析、安全扫描等功能
🎯 受影响组件
• GitHub
• Gemini AI
• Node.js
• Express.js
⚡ 价值评估
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该项目直接与AI+Security相关，实现了使用AI自动进行代码审查的功能，包括安全漏洞检测，具备一定的创新性和实用价值。尽管当前更新内容不多，但仓库核心功能满足安全研究需求。
ImagiX - AI驱动的容器镜像自动化更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ImagiX |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增功能 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 53
💡 分析概述
ImagiX是一个基于AI的智能容器镜像更新工具，旨在主动感知更新、分析安全漏洞并与GitOps无缝集成，实现自动化。 该项目当前主要基于Kubebuilder框架实现Kubernetes Operator，用于管理和自动化容器镜像的更新流程。 此次更新主要涉及了项目的基础构建，包括使用kubebuilder初始化项目，创建API, 定义CRD等，并构建了基本的RBAC配置，为后续的功能实现打下了基础。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-based container image update |
| 2 | Automated security vulnerability analysis |
| 3 | Integration with GitOps |
| 4 | Kubernetes Operator implementation |
🛠️ 技术细节
使用Kubebuilder创建Kubernetes Operator。
定义了IntelligentImageUpdater CRD，用于描述容器镜像更新的配置。
实现了RBAC配置，定义了Operator的权限。
使用了Go语言编写。
初步实现了使用Kubernetes的控制循环来管理容器镜像更新的机制。
🎯 受影响组件
• Kubernetes
• Container Images
⚡ 价值评估
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该项目与AI+Security关键词高度相关，因为它试图利用AI来实现容器镜像的自动化安全更新和漏洞分析。虽然目前处于初步开发阶段，但其目标是自动化安全检测和防护，具有一定的研究和应用价值。该项目实现了独特的安全检测或防护功能，同时与搜索关键词的相关性也很高。
tel-security-ai - AI-powered Voice Security System via Telegram
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | tel-security-ai |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Tool/Research Project |
| 更新类型 | New Project |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 18
💡 分析概述
This repository presents a security system controlled via a Telegram bot, utilizing facial recognition and speech synthesis. The system appears to integrate with hardware components, like a relay. The update includes an initial structure and setup for the system, including a telegram bot, voice functionality, and facial recognition. The project's value lies in its intersection of AI and security concepts, particularly the creation of a voice-controlled security system. The project's core functionality is tied directly to the search terms (AI + Security).
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Integrates AI for security purposes, specifically using facial recognition and voice interaction. |
| 2 | Implements a Telegram bot for remote control and interaction. |
| 3 | Incorporates hardware components (e.g., relay, PIR sensor) potentially for physical security. |
| 4 | The project demonstrates the usage of AI in security but lacks comprehensive security measures for its components. |
| 5 | High relevance to the 'AI+Security' search terms due to the integration of AI and security systems. |
🛠️ 技术细节
Uses a Telegram bot (telebot library) for remote interaction and control.
Employs facial recognition using OpenCV.
Integrates speech synthesis using the voice module.
The system may control physical components, like a relay, through GPIO (likely dependent on connected hardware).
The bot utilizes telebot for telegram interaction.
🎯 受影响组件
• Telegram Bot
• Facial Recognition System
• Speech Synthesis System
• GPIO (if applicable)
• Camera (if applicable)
⚡ 价值评估
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The project aligns with the 'AI+Security' search terms, as it uses AI for security (facial recognition, voice) and is controlled by a telegram bot. The project is not just documentation but has working code. The integration of AI, Telegram bot control, and hardware interaction demonstrates value and relevance.
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