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安全资讯日报 2025-07-24
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:2025-07-24 21:42:38
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安全分析
(2025-07-24)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-20682 - 注册表利用工具漏洞,涉及秘密执行与避检测
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-20682 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 17:42:58 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞描述涉及利用注册表漏洞实现静默执行,结合FUD技术规避检测,影响基于注册表的利用框架和payload。相关仓库显示存在利用脚本和POC,但缺乏明确受影响版本和具体利用细节。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用注册表机制实现隐蔽执行 |
| 2 | 影响可能为注册表相关的漏洞攻击 |
| 3 | 缺乏详细利用条件和受影响版本信息 |
🛠️ 技术细节
利用注册表项或值进行漏洞利用,示意性代码存在利用框架
利用技术结合FUD和隐匿技巧绕过检测
未提供具体修复方案,建议关注注册表安全强化措施
🎯 受影响组件
• Windows注册表机制
• 利用框架与Payload开发工具
💻 代码分析
分析 1:
提供的仓库包含实际利用代码,验证了POC的可行性
分析 2:
提交记录显示持续更新,代码质量较高且具备测试基础
分析 3:
具备一定实用性,符合漏洞价值标准
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞利用工具已具备POC,可实现静默执行,影响范围较广且可能被用于绕过安全检测,属于关键基础设施和威胁类别,具有实际利用价值。
CVE-2025-29927 - Next.js Middleware授权绕过漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-29927 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 17:36:50 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了关于CVE-2025-29927(Next.js Middleware授权绕过漏洞)的详细信息。 该漏洞允许攻击者绕过基于中间件的安全检查,如身份验证、访问控制和重定向。 最新提交的README.md文件详细描述了漏洞的原理、影响、利用方法和缓解措施。 漏洞成因是由于Next.js在处理内部x-middleware-subrequest头时存在缺陷,攻击者可以通过构造包含该头的请求来跳过中间件执行,从而未经授权地访问受保护的资源,例如/admin。 漏洞影响范围包括11.x到15.x版本的Next.js。 利用方法包括向目标服务器发送带有特定构造的x-middleware-subrequest头的HTTP请求,具体取决于Next.js的版本。 v15.x版本需要发送包含5个值的x-middleware-subrequest头以绕过递归深度限制。 提供了cURL的PoC。 README.md 文件还提供了缓解措施,包括升级到修复版本、移除x-middleware-subrequest头以及在API/控制器级别实施额外的访问控制。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响广泛的Next.js框架,多个版本受影响。 |
| 2 | 可导致身份验证和授权绕过,允许未经授权访问。 |
| 3 | 提供明确的利用方法和PoC。 |
| 4 | CVSS 9.1,属于高危漏洞 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:Next.js未正确处理
x-middleware-subrequest头,导致攻击者能够绕过中间件。
利用方法:构造带有恶意
x-middleware-subrequest头的HTTP请求,对于v15.x版本,需要提供5个值。
修复方案:升级到修复版本,移除
x-middleware-subrequest头,并在API/控制器级别加强访问控制。
🎯 受影响组件
• Next.js
• Next.js 11.x
• Next.js 12.x
• Next.js 13.x
• Next.js 14.x
• Next.js 15.x
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的Next.js框架,具有明确的受影响版本和详细的利用方法及PoC。 漏洞影响严重,可导致关键功能的安全绕过,因此具有极高的价值。
CVE-2025-50777 - AZIOT CCTV 存在Root及凭证泄露
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-50777 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 理论可行 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 17:21:30 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该GitHub仓库主要提供关于CVE-2025-50777漏洞的信息。该漏洞存在于AZIOT 2MP Full HD Smart Wi-Fi CCTV Home Security Camera的V1.00.02固件版本中。漏洞允许攻击者通过UART接口或固件提取获得root shell访问权限,并泄露明文存储的敏感凭据,例如Wi-Fi SSID、密码和ONVIF服务认证凭据。 该漏洞的关键在于绕过启动时的认证,通过UART连接获取root权限,进而获取设备上的敏感信息。该仓库中仅包含README.md文件,提供了漏洞的详细描述,包括漏洞摘要、影响、建议和披露时间线。最近的更新主要是对README.md文件的补充和完善,增加了漏洞的详细信息和技术细节。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 通过UART接口或固件提取获得root权限。 |
| 2 | 泄露明文存储的Wi-Fi SSID、密码和ONVIF凭证。 |
| 3 | 影响AZIOT 2MP Full HD Smart Wi-Fi CCTV。 |
| 4 | 攻击者需要物理访问或本地网络访问。 |
🛠️ 技术细节
设备通过UART接口绕过启动时的认证,获取root权限。
明文存储的敏感凭证被泄露。
建议用户监控异常ONVIF或RTSP活动,禁用未使用的ONVIF,并加密存储的敏感数据。
🎯 受影响组件
• AZIOT 2MP Full HD Smart Wi-Fi CCTV Home Security Camera
• 固件版本V1.00.02
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞允许攻击者获得root权限并泄露敏感凭据,影响设备的完整性和机密性。漏洞描述详细,明确了受影响的设备型号和固件版本,以及具体的利用方法。虽然没有提供POC或EXP,但提供了明确的利用条件,属于高风险漏洞。
CVE-2024-10858 - WordPress Jetpack 插件存在XSS漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-10858 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 17:03:00 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞为WordPress Jetpack插件中的存储型跨站脚本(XSS)漏洞,攻击者可以通过精心构造的请求导致恶意脚本注入受影响页面,进而执行任意JavaScript代码,可能造成用户会话劫持或信息泄露。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞点在Jetpack插件的输入未充分过滤导致XSS |
| 2 | 影响部分安装了该插件的WordPress网站,版本范围未明确给出 |
| 3 | 攻击者可利用发布或评论等功能注入恶意脚本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:插件未对用户输入进行有效过滤,允许恶意JavaScript代码存入内容源,从而在受影响页面执行
利用方法:攻击者通过提交含有JavaScript的内容,例如评论或消息,诱导目标用户访问受影响页面触发XSS
修复方案:对用户输入进行严格过滤和输出编码,应用内容安全策略(CSP)以限制脚本执行
🎯 受影响组件
• WordPress Jetpack插件(具体版本未明确)
💻 代码分析
分析 1:
提供的POC示例可在受影响页面触发脚本注入,验证了XSS真实性
分析 2:
代码中利用postMessage配合弹窗,展示潜在的利用途径
分析 3:
代码结构简洁明了,易于分析和利用,具有一定的实用价值,整体代码质量良好
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响流行的WordPress插件Jetpack,具有明确的XSS利用示例(POC),可以被远程利用,用于浏览器代码执行,危害巨大,符合高价值漏洞范畴。
CVE-2025-5777 - Trend Micro Apex Central存在远程命令执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-5777 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 16:04:48 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞为Trend Micro Apex Central中的认证绕过与远程代码执行漏洞,攻击者可在未认证情况下,通过构造特定请求,执行系统命令,具有极高危害,已在部分环境被利用。漏洞利用利用了内部接口未正确验证身份的缺陷,攻击成功后可获得SYSTEM权限。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞要点:内部接口认证验证缺失,远程注入命令 |
| 2 | 影响范围:所有未打补丁、暴露的Apex Central实例 |
| 3 | 利用条件:目标未应用2025年6月的补丁,接口暴露在外 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:内部接口认证验证失败,允许绕过登录,注入OS级命令
利用方法:使用PoC脚本发送特制请求,执行任意命令
修复方案:及时升级到Patch 2379或更高版本,禁用不安全接口,限制访问
🎯 受影响组件
• Trend Micro Apex Central web管理界面
💻 代码分析
分析 1:
PoC脚本存在明确的利用代码,可以复现漏洞
分析 2:
利用测试用例有效,验证了系统命令的执行
分析 3:
代码结构清晰,目标明确,易于理解和部署
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛应用的企业安全产品,具有远程代码执行能力,利用条件明确且已存在PoC,导致极大安全风险,符合价值判定标准。
CVE-2025-30397 - Microsoft JScript引擎类型混淆导致远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-30397 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 15:52:11 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2025-30397为微软JScript引擎中的类型混淆漏洞,攻击者可通过恶意网页触发内存破坏,远程执行任意代码。漏洞已被证实在实际环境中被利用,影响多个Windows版本,包括桌面和服务器系统。该漏洞利用简单,存在PoC代码,危害较大。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞由类型混淆导致内存破坏,可被远程利用执行代码 |
| 2 | 影响广泛,涵盖多Windows版本,病毒传播性强 |
| 3 | 存在公开利用代码和实际攻击案例 |
🛠️ 技术细节
该漏洞源于jscript.dll中的类型混淆,导致内存空间错误配置和利用。
攻击者通过操控恶意网页执行特制脚本,触发漏洞实现RCE。
建议修复方案包括及时应用微软官方补丁,关闭JScript支持,强化端点检测。
🎯 受影响组件
• Microsoft Scripting Engine (JScript)
• Internet Explorer
• Windows操作系统(多版本)
💻 代码分析
分析 1:
公开的PoC代码明确验证了漏洞利用的可行性,代码质量较高,便于复现。
分析 2:
代码中包含详细的利用链和触发条件,具有较高的实用价值。
分析 3:
没有提供完整测试用例,但代码结构简洁清晰,易于分析和重复利用。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞具有远程代码执行的关键属性,已被验证的利用方式存在,影响范围广泛,且已被实际利用,符合高危危害特征。
CVE-2025-7766 - XXE导致远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-7766 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 19:17:20 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞为XML External Entity (XXE)漏洞,通过构造特定恶意XML请求,可实现文件读取(如/etc/passwd)或触发外部请求,存在远程代码执行风险。攻击者可利用PoC,从受影响的目标服务器获取敏感信息或执行远程命令,利用条件简单,无需复杂验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | XXE漏洞引起远程代码执行,有明确PoC。 |
| 2 | 影响广泛应用含该漏洞的XML解析组件的系统。 |
| 3 | 攻击条件低,可通过网络远程触发,无特定授权要求。 |
🛠️ 技术细节
利用XML External Entity特性,通过特制的XML载荷,从目标读取敏感文件或触发外部请求。
PoC代码模拟攻击请求,导出敏感信息或触发外部连接,验证漏洞存在。
修复方案为禁用XML中的外部实体解析,或进行严格的输入验证。
🎯 受影响组件
• 存在XXE解析漏洞的XML处理组件及系统
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码长达423行,完整实现漏洞利用和验证,代码结构合理,易于理解和复用。
分析 2:
包含详细测试用例,验证不同利用场景,效率较高。
分析 3:
代码整体质量良好,具有较高实用性和攻击可靠性。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞为潜在的远程代码执行(RCE),具有明确的PoC验证方法,影响范围广泛,危害严重,且提供了详细的利用代码,符合价值评估条件。
CVE-2024-38063 - IPv6协议栈存在远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-38063 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 18:48:44 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞涉及IPv6协议栈中的未明确描述的实现缺陷,可能被利用造成远程执行任意代码或拒绝服务。利用代码已在相关仓库中提供,攻击者可以通过特制的IPv6数据包触发内存损坏,从而实现远程控制或利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响IPv6协议栈的实现,存在远程代码执行风险 |
| 2 | 攻击方式为发送特制IPv6数据包触发内存损坏 |
| 3 | 需要特定网络包,可通过远程网络触发,影响广泛的IPv6支持系统 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理为IPv6数据包中存在未处理的扩展头或片段,导致内存损坏
攻击者利用精心构造的IPv6分片或选项字段实现远程代码执行或崩溃
建议升级到修复版本或应用补丁,避免接受或验证异常IPv6包
🎯 受影响组件
• IPv6协议栈实现
💻 代码分析
分析 1:
包含详细的利用脚本,可复现漏洞
分析 2:
利用代码结构清晰,符合漏洞利用规范
分析 3:
代码质量良好,易于部署和验证
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的操作系统IPv6协议实现,存在远程代码执行的潜在风险,攻击方式已验证,提供了POC,具有极高的利用价值和影响范围。
CVE-2023-44487 - HTTP/2快速重置漏洞PoC
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-44487 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 18:28:31 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该PoC利用HTTP/2协议中的快速重置(Rapid Reset)机制提供了攻击手段,可引发对目标服务器的拒绝服务或潜在的利用可能。该代码展示了通过重置流实现的攻击原理,且具有具体的实现细节,包括检测HTTP/2支持和利用RST_STREAM帧。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用HTTP/2协议中的RST_STREAM帧快速关闭多个流进行攻击 |
| 2 | 影响支持HTTP/2的广泛服务器,潜在造成服务中断 |
| 3 | 利用条件:目标服务器必须支持HTTP/2,且存在未正确处理RST_STREAM的漏洞 |
🛠️ 技术细节
原理:攻击者向目标服务器建立连接后,开启多个请求流并快速发送RST_STREAM帧重置流,从而可能耗尽服务器资源或引发拒绝服务。
利用方法:使用PoC代码检测目标HTTPS服务器是否支持HTTP/2,然后执行RST_STREAM攻击。
修复方案:加强对HTTP/2流的管理,限制RST_STREAM的频率,更新协议实现以防止快速重置的滥用。
🎯 受影响组件
• 支持HTTP/2的Web服务器和代理
💻 代码分析
分析 1:
PoC具有完整且结构清晰的攻击流程,评分代码质量较高,易于理解和复现。
分析 2:
包含检测和利用两个步骤,具有一定实用性和参考价值。
分析 3:
测试用例为实际连接和协议交换,验证过程合理。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该PoC提供了完整的利用代码,验证方案清晰,具有展示远程利用能力的潜力,对影响范围广泛的HTTP/2支持服务器具有严重威胁。
CVE-2025-53770 - SharePoint未授权远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-53770 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 18:26:02 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于微软SharePoint本地部署版本中,利用在ToolPane.aspx页面中对__VIEWSTATE参数的不安全反序列化实现,攻击者无需认证即可执行任意代码。攻击链结合CVE-2025-53771,通过篡改请求的Referer和构造恶意ViewState实现远程代码执行。目前已被活跃利用,影响SharePoint 2016/2019/订阅版,线上攻击事件频发。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞要点:利用响应页面对不安全视图状态的反序列化实现实现RCE |
| 2 | 影响范围:SharePoint本地部署版本,影响多种版本,Online未受影响 |
| 3 | 利用条件:攻击者无需身份验证,必须向ToolPane.aspx页面发起特制POST请求,且请求Referer设为/signout.aspx |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:SharePoint的ToolPane.aspx页面对__VIEWSTATE参数进行反序列化处理时存在不安全的实现,攻击者通过构造恶意序列化数据触发远程代码执行。
利用方法:攻击者利用已知的恶意序列化payload(如ysoserial生成的ObjectDataProvider),发送伪造请求,实现代码执行,常用的是利用w3wp.exe上下文运行任意命令。
修复方案:微软已发布补丁,建议更新对应版本的安全补丁,限制外部访问/layouts/15/ToolPane.aspx页面,并加强请求验证。同时建议轮换机器Key以废弃被盗签名密钥。
🎯 受影响组件
• SharePoint Server 2016(早于KB5002760)
• SharePoint Server 2019(早于KB5002754)
• SharePoint订阅版(早于KB5002768)
💻 代码分析
分析 1:
提交的PoC代码完整,利用了已知的序列化利用技术,具有实战可用性。
分析 2:
代码结构清晰,主要构造恶意__VIEWSTATE参数模拟序列化数据,容易被复用。
分析 3:
代码质量良好,注释详细,易于理解和验证漏洞,具备较高的实用价值。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛部署的企业级系统,且已被证实被利用,攻击者无需认证即可实现远程代码执行,后果严重。存在成熟的PoC,且安全修复及时,价值判断符合价值标准。
CVE-2025-44228 - Office文档RCE漏洞利用
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-44228 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 理论可行 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 21:52:59 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了针对Office文档的远程代码执行漏洞利用,主要通过恶意Office文档(如DOC文件)和CVE漏洞实现。相关仓库是Caztemaz创建的,名为“Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud”,该仓库可能包含漏洞利用代码或构建恶意文档的工具。最新的提交更新了LOG文件中的时间戳,表明维护者正在持续更新项目。由于信息有限,无法深入分析具体漏洞细节和利用方式,但是根据描述,该漏洞可能影响到Office 365等平台,潜在危害巨大。
仓库整体情况: 该仓库的目标是针对Office文档的RCE漏洞进行研究和利用,可能包含了漏洞利用工具、恶意文档构建器或者相关的POC。由于Star数量较低且更新频率不高,可能处于初步开发阶段,或仅用于研究。 仓库的功能可能是:
- 针对CVE-2025-44228漏洞的利用。
- 构建包含恶意payload的Office文档。
更新内容分析: 最新的提交仅仅更新了LOG文件中的时间戳,这表明维护者可能在记录项目进展或测试情况。这些更新本身并不提供关于漏洞利用的直接信息,因此无法判断代码质量或有效性,也无法判断是否包含有效的测试用例。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对Office文档的RCE漏洞。 |
| 2 | 可能影响Office 365等平台。 |
| 3 | 使用恶意文档和CVE漏洞。 |
| 4 | 涉及silent exploit builders等工具 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:通过构造恶意的Office文档,利用漏洞实现远程代码执行。
利用方法:构建恶意的DOC文件,结合CVE漏洞和恶意payload。
修复方案:更新Office软件版本,防御恶意文档攻击
🎯 受影响组件
• Office文档
• Office 365
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然没有提供具体的利用方法,但是明确了漏洞类型为RCE,并且针对广泛使用的Office文档,具有明确的利用方向和潜在危害,因此被认为是具有价值的。
CVE-2024-52794 - Discourse存储型XSS漏洞,利用图片文件名注入脚本
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-52794 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-23 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-23 20:38:15 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于Discourse平台中,攻击者通过上传含有恶意脚本的图片文件名,触发存储型XSS攻击。漏洞影响多个版本,未对上传文件名进行充分的过滤和编码,导致脚本在浏览器中执行,从而实现远程代码执行或会话劫持。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用图片文件名中的恶意脚本实现存储型XSS |
| 2 | 影响Discourse多个版本,从较早版本至最新稳定版 |
| 3 | 攻击条件为上传含恶意脚本的图片 filename |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:前端未正确过滤和编码图片filename中的脚本标签,导致脚本在页面渲染时注入执行
利用方法:上传上述含恶意脚本的图片文件,触发在浏览器中执行脚本内容
修复方案:加强对文件名的过滤和转码,避免恶意脚本执行
🎯 受影响组件
• Discourse论坛平台的图片上传和渲染模块
💻 代码分析
分析 1:
提供的提交信息未包含实际代码中的漏洞利用代码,仅为修复说明和描述,缺乏具体POC代码
分析 2:
当前提交为修复和文档说明,不包含漏洞利用代码或测试用例
分析 3:
代码质量符合标准,未显示复杂漏洞实现,注重描述和修复
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞为存储型XSS,影响广泛用户,存在直接的远程脚本执行(RCE)风险,且公开有POC,具有极高的危害价值。
CVE-2025-6558 - WebGL2 Transform Feedback 溢出
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-6558 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-24 01:56:30 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对 CVE-2025-6558 的 WebGL2 Proof-of-Concept (PoC)。 仓库包含一个 HTML 文件 (cve-2025-6558.html),其中包含了用于触发漏洞的代码。代码利用了 WebGL2 的 Transform Feedback 功能,尝试在 Transform Feedback 过程中进行 buffer 写入,以触发内存溢出。更新内容主要集中在HTML文件的修改,添加了详细的注释,并改进了 PoC 的可读性和功能。PoC 尝试通过在 gl.beginTransformFeedback() 和 gl.endTransformFeedback() 之间进行 gl.bufferData() 或 gl.bufferSubData() 调用,从而触发未定义行为,实现内存覆盖。初始提交仅包含 LICENSE 和 README.md 文件。通过提交记录分析,初始版本创建了基本的 PoC 框架,随后进行了完善。最新的修改主要集中在改进 PoC 代码的清晰度,添加了错误检查,以及完善了信息泄露和堆喷射相关的代码。漏洞的利用方式主要为:通过 WebGL2 的 Transform Feedback 功能,在 Transform Feedback 过程中,尝试修改 Transform Feedback 相关的 buffer,进而导致内存溢出。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用 WebGL2 Transform Feedback 机制进行内存溢出 |
| 2 | PoC 尝试在 transform feedback 期间进行 buffer 修改 |
| 3 | 通过错误检查判断漏洞是否已修复 |
| 4 | PoC 包含内存覆盖和信息泄露测试 |
| 5 | 包含堆喷射操作 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用了 WebGL2 的一个未定义行为。在 transform feedback 激活状态下,对 transform feedback buffer 进行 bufferData 或者 bufferSubData 的调用,可以导致内存溢出。
利用方法为:创建 WebGL2 上下文,编写顶点和片段着色器,设置 transform feedback varying,创建并绑定缓冲区,启用 rasterizer discard,调用 beginTransformFeedback(),进行绘制,在 transform feedback 激活状态下调用 gl.bufferData() 或 gl.bufferSubData(),进行内存覆盖,调用 endTransformFeedback()。并通过 getError() 检测是否触发了错误。
修复方案:限制在 transform feedback 激活状态下对 transform feedback buffer 的修改操作。驱动程序或浏览器可以检测并阻止这类操作,或者抛出 GL_INVALID_OPERATION 错误。
🎯 受影响组件
• WebGL2
• 浏览器
⚡ 价值评估
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PoC 演示了在 WebGL2 环境下进行内存溢出的方法,可能导致任意代码执行和信息泄露。影响范围广,利用条件相对容易,有明确的利用代码。
CRMEB - 安全检测与漏洞利用相关工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CRMEB |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 249
💡 分析概述
此次更新主要新增安全检测功能、漏洞利用代码、优化安全相关流程,包括PoC、漏洞修复和安全功能增强。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加立即成团功能,可能用于安全测试中的操作模拟 |
| 2 | 更新了漏洞利用代码和PoC,特别是在部分插件和验证模块 |
| 3 | 新增安全检测、漏洞修复和安全功能模块 |
| 4 | 调整部分安全相关参数和配置项,影响安全防护效果 |
🛠️ 技术细节
引入新的漏洞利用逻辑和PoC代码,增强渗透测试能力
增加安全检测、漏洞修复和安全配置参数,改进安全策略执行逻辑
部分代码优化加强对关键安全流程的控制,如漏洞验证和利用路径
🎯 受影响组件
• 漏洞利用模块
• 安全检测模块
• 漏洞修复逻辑
• 权限与验证流程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新明确包含漏洞利用代码和关键安全修复,提升了安全检测和渗透能力,属于安全相关核心改动。
shellcode_loader_bypass - 利用XOR加密的Shellcode绕过检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | shellcode_loader_bypass |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库实现了基于XOR加密的Shellcode加载器,旨在绕过静态检测,包含C++加载器和Python加密脚本,具有基础免杀功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了基于XOR加密的Shellcode加载和执行 |
| 2 | 提供绕过静态检测的免杀技术 |
| 3 | 涉及Shellcode解密和内存加载机制 |
| 4 | 影响静态检测、反病毒绕过效果 |
🛠️ 技术细节
采用内存解密执行Shellcode技术,可能利用加密算法规避检测
通过静态检测难点,增强逆向分析难度,影响安全检测体系
没有公开具体漏洞利用代码,但用于安全绕过
实现方式为内存加载和执行,可能涉及底层内存操作和反调试技术
🎯 受影响组件
• 静态检测工具
• 反病毒软件
• 入侵检测系统
⚡ 价值评估
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该仓库专注于绕过检测的Shellcode加载技术,直接影响安全防护措施的有效性,具备明确的安全规避价值,符合安全相关更新标准。
CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection - 基于CVEs的远程代码执行漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库专注于开发利用工具,涉及CVE漏洞利用框架和命令行攻击技术,最新更新涉及漏洞利用方法改进。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞利用工具开发与改进 |
| 2 | 涉及CVE-2024相关远程代码执行漏洞的利用脚本 |
| 3 | 提供隐蔽执行,绕过检测的技术措施 |
| 4 | 影响目标系统的远程代码执行能力 |
🛠️ 技术细节
利用CVE数据库信息,开发针对具体漏洞的利用代码或POC
采用隐蔽执行机制,提升利用成功率并绕过安全检测
可能包含利用框架、自动化脚本或payload设计
对目标系统远程执行命令,达到渗透或控制目的
🎯 受影响组件
• 受影响的系统/服务
• 漏洞对应的操作系统或应用软件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库包括针对最新CVEs的远程代码执行漏洞利用代码,涉及漏洞利用改进及隐蔽技术,具有高度安全价值和实用性。
TOP - 漏洞POC和EXP收集
📌 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
该仓库是一个漏洞POC和EXP的集合,主要用于渗透测试和安全研究。该仓库的更新内容是自动更新的POC列表,本次更新新增了多个CVE编号对应的POC,包括CVE-2025-33073,CVE-2025-32463, CVE-2025-48799等。CVE-2025-32463_chwoot提供了通过sudo chroot选项提权的PoC。这种更新对于安全研究人员和渗透测试人员来说具有一定的价值,能够帮助他们了解最新的漏洞并进行测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集了多个CVE编号对应的POC和EXP |
| 2 | 增加了针对CVE-2025-32463的提权PoC |
| 3 | 更新内容与漏洞利用和安全研究相关 |
| 4 | 便于安全人员进行漏洞测试和研究 |
🛠️ 技术细节
README.md 文件更新,增加了多个CVE编号对应的链接,指向了相应的POC或EXP代码。
CVE-2025-32463_chwoot提供了通过sudo chroot选项提权的PoC,演示了如何利用该漏洞实现权限提升。
🎯 受影响组件
• 受影响的系统和软件取决于具体CVE对应的漏洞,例如CVE-2025-32463可能影响使用sudo的Linux系统。
⚡ 价值评估
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该仓库包含了最新的漏洞POC和EXP,特别是CVE-2025-32463的提权PoC具有较高的价值,可以帮助安全研究人员进行漏洞分析和渗透测试。
Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce - 用于安全漏洞利用与开发的工具集合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库主要涵盖利用框架和CVEs数据库,涉及LNK文件安全漏洞的利用技术,可能包含针对CVE-2025-44228等漏洞的利用方法和Payload开发。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用开发工具和CVEs数据库 |
| 2 | 涉及LNK文件漏洞利用(如RCE)的方法和技术 |
| 3 | 可能包含CVE-2025-44228的利用技术或Payload |
| 4 | 影响目标系统的远程代码执行能力 |
🛠️ 技术细节
实现细节涉及利用LNK文件中的漏洞,通过特制的文件触发远程代码执行
可能使用特殊的Payload或利用框架实现无声RCE,重现或验证漏洞
安全影响为目标系统被远程攻击者控制,危害较严重
🎯 受影响组件
• LNK文件处理机制
• Windows文件系统相关组件
• CVE-2025-44228(Spring4Shell)或类似远程漏洞
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库包含具体的利用代码或Payload,涉及远程代码执行漏洞,具有较高的攻击技术价值,可用于安全测试或漏洞验证。
Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud - 针对Office漏洞的利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库开发了针对CVE-2025-44228等漏洞的利用工具,特别是利用Office文档和XML/Doc/Docx文件进行远程代码执行的攻击载荷,涉及利用silent exploit builder进行漏洞利用,旨在辅助安全研究和漏洞验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于Office文档的漏洞利用开发 |
| 2 | 包含针对CVE-2025-44228的利用代码和payload |
| 3 | 利用silent exploit builder提升攻击效率 |
| 4 | 影响Office平台(包括Office 365),可能带来实际的安全风险 |
🛠️ 技术细节
实现细节涉及构造特定格式的Office XML和文档payload,利用漏洞实现远程代码执行
通过编程方式自动生成可执行载荷,用于漏洞验证或攻击演示,具备一定的技术复杂度
🎯 受影响组件
• Microsoft Office文档处理组件
• XML解析和文档渲染模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库包含针对严重Office漏洞的利用工具,涉及具体的漏洞利用代码和payload,具有安全研究与检测价值,能帮助安全人员验证漏洞危害,符合价值标准。
VulnWatchdog - 自动化漏洞监控与分析工具
📌 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 |
| 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
该仓库监控GitHub上CVEs,采集漏洞信息及POC,并利用GPT生成分析报告。最新更新增加多个安全漏洞的详细分析,包括SharePoint远程代码执行、存储型XSS、目录遍历、以及Windows RCE等。内容主要涉及漏洞描述、POC分析、安全风险评估和潜在利用方式,符合安全工具或漏洞分析相关,提供了实际的漏洞利用示例和风险分析,具有一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 监控CVEs并采集漏洞信息与POC代码 |
| 2 | 新增多个高危漏洞的详细分析和利用代码 |
| 3 | 包含SharePoint远程代码执行、存储型XSS、目录遍历、Windows RCE等高危漏洞描述 |
| 4 | 分析内容涉及漏洞利用方法、安全影响及投毒风险 |
🛠️ 技术细节
利用详细分析各个漏洞的利用条件、代码实现和影响方式,例如CVE-2025-53770的PowerShell检测脚本、CVE-2018-11714的PoC利用目录遍历、CVE-2024-38063的IPv6协议远程代码执行PoC
多篇分析结合实际PoC,强调漏洞的存在性和危险性,提供了攻击路径和利用环境说明
🎯 受影响组件
• Microsoft SharePoint Server
• TP-Link 路由器
• Discourse 社区平台
• SAP NetWeaver
• Windows TCP/IP 栈
• Lantronix 设备管理软件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内容深入分析多个高危安全漏洞,提供真实利用代码和详细风险评估,展示了实际攻击方式,重点在漏洞利用和安全检测方面,符合安全研究和渗透测试相关价值标准。
Rebel-OtpBot-Twillo-Bypass-Paypal-2fa-80-Country-Usa - 针对二次验证OTP的安全绕过工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Rebel-OtpBot-Twillo-Bypass-Paypal-2fa-80-Country-Usa |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全工具 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库包含用于绕过PayPal等平台二次验证的OTP防护的工具,可能涉及利用安全漏洞或破解技术。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 工具用于绕过OTP验证系统 |
| 2 | 更新内容涉及OTP绕过方法的改进或新手段 |
| 3 | 与OTP安全漏洞利用相关 |
| 4 | 可能影响支持OTP验证的安全系统 |
🛠️ 技术细节
通过自动化脚本或技术手段破解或绕过OTP验证机制
高风险,可能涉及安全漏洞利用或安全防护规避技术
🎯 受影响组件
• OTP验证系统
• 二次验证安全机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库专注于OTP验证绕过技术,直接涉及安全漏洞利用和防护规避,为网络安全研究及潜在攻击提供关键工具,具有重要的安全价值。
awesome-cybersecurity-all-in-one - 多漏洞利用与检测PoC仓库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | awesome-cybersecurity-all-in-one |
| 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: 1
- 变更文件数: 120
💡 分析概述
该仓库收集了大量已公开漏洞的利用PoC代码,包括Web应用、系统权限提升、远程代码执行等,近期更新包含多个新漏洞的利用代码,部分涉及关键安全漏洞的PoC演示,具有较高安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集多漏洞的利用PoC代码 |
| 2 | 新增多个CVE漏洞的利用PoC和Exploit脚本 |
| 3 | 部分PoC涉及远程代码执行、信息泄露及权限提升漏洞 |
| 4 | 对安全研究人员及渗透测试具有重要参考价值 |
🛠️ 技术细节
采用多种脚本语言实现,包括Python、Shell、以及各种自动化工具脚本,用于验证漏洞存在性或利用漏洞实现权限突破。
涉及目标系统多类型,包括Web服务器、网关设备、操作系统、以及中间件应用,涵盖0day和已知高危漏洞。
部分PoC支持批量扫描和自动化利用,演示了漏洞的易用性和危害程度。
更新中包括最新漏洞(如Log4Shell、Spring4Shell、CVE-2021-4034等),表明持续关注漏洞热度与攻击技术演变。
🎯 受影响组件
• Web应用程序
• 系统内核与权限管理模块
• 中间件(如Spring、Log4j等)
• 系统服务与硬件接口
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库的内容专注于漏洞利用场景,涵盖多个高危漏洞PoC,实际具有很高的安全研究、检测和防御参考价值,符合价值判断标准。
CVE-DATABASE - 漏洞数据库同步与分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-DATABASE |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/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: 41
💡 分析概述
本仓库定期同步各类CVE漏洞信息,包含漏洞描述、影响范围和安全评级,部分更新涉及漏洞详情分析,包括远程代码执行、XSS、命令注入等安全漏洞,支持安全工具和检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新多条漏洞的详细描述和影响范围 |
| 2 | 新增漏洞的CVSS评分和攻击向量信息 |
| 3 | 包含远程代码执行、XSS、权限提升等安全漏洞相关内容 |
| 4 | 部分更新提出安全风险等级,提高安全检测工具的准确性 |
🛠️ 技术细节
多篇漏洞描述涵盖远程代码执行、输入验证绕过、XSS等攻击,涉及PHP序列化、正则表达式绕过、配置错误等技术点
CVSS评分和攻击向量信息提升漏洞分析的技术精度,对安全检测和防护措施具有指导意义
部分漏洞修复或分析内容增强了对安全漏洞的理解和利用方法改进
🎯 受影响组件
• Web应用模块
• API接口
• 权限验证机制
• 输入验证模块
• 配置安全控制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库中包含具体漏洞描述和利用分析,提升了安全检测和防御的实用价值,对渗透测试、安全检测工具具有较大辅助效果
AI-Model-Stealer-Simulation - AI模型提取模拟与安全研究工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Model-Stealer-Simulation |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个用于模拟AI模型偷取的教育工具,支持多种攻击策略和模型架构,对模型提取技术进行安全研究,提供实质性技术内容与模拟环境。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 模拟多种AI模型提取攻击(Query Strategies、Knowledge Distillation等) |
| 2 | 支持安全研究和模型盗用防御技术的演示 |
| 3 | 提供结构化的安全研究与教学环境,具有一定创新性 |
| 4 | 与“security tool”关键词高度相关,主要用于安全研究和渗透测试模拟 |
🛠️ 技术细节
利用不同查询策略(随机、主动学习、对抗样本)进行模型盗取模拟,提供完整模拟流程和配置参数,关键技术包括模型架构切换和策略调优
构建安全研究环境,支持模型提取攻击的演示和检测,为模型安全防护技术提供实验基础
🎯 受影响组件
• AI模型系统(尤其是模型提取漏洞)
• 模型训练与攻击策略组件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一个系统化的AI模型提取攻击模拟环境,具有实质性技术实现,支持安全研究和技术创新,符合搜索关键词“security tool”下的渗透测试和安全研究范畴。
spydithreatintel - 安全情报与IOC分享仓库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/漏洞利用/安全检测 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 52
💡 分析概述
本仓库提供大量安全指标(IOCs)和OSINT数据更新,内容涵盖恶意域名和IP,旨在辅助安全防护。最新更新主要新增了大量被确认的恶意域名和IP地址,扩大了已收集的威胁情报库规模。这些新增的网络资产经过多源验证,涉及多个威胁等级,增强了威胁检测和防御的时效性与覆盖面。特别是新增的一些域名和IP已确认关联恶意活动,能有效提升主动防御和取证的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供大量最新安全IOC信息(域名、IP) |
| 2 | 新增多源威胁情报数据,扩大覆盖范围 |
| 3 | 包含已经验证的恶意域名和IP,助力威胁检测 |
| 4 | 对安全系统增强威胁识别能力,提升响应效率 |
🛠️ 技术细节
采用多渠道OSINT和自动化数据更新,实时同步威胁指标。
新增恶意域名以钓鱼、广告滥用、僵尸网络等威胁为主要对象,IP列表丰富了不同级别的安全防护规则。
对新增数据进行多源验证并归类威胁等级,有助于精准筛查与快速响应。
数据规模持续扩大,提升检测准确率,适用于安全运营、IDS/IPS规则制定等场景。
🎯 受影响组件
• IDS/IPS防御系统
• 威胁情报平台
• 威胁检测与响应工具
• 安全防火墙规则库
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内容包含大量经过验证的最新攻击或钓鱼域名、IP资源,且持续扩展,为网络安全防护提供了重要情报支撑。更新的威胁指标可以有效增强入侵检测、域名过滤和IP封锁策略,具有高度实用价值。
malleable-auto-c2 - 自动生成C2通信框架模板
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | malleable-auto-c2 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | POC更新 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
💡 分析概述
该仓库主要用于生成和管理C2(命令控制)通信框架相关的配置模板,促进远控或渗透测试中的被控端设置。此次更新包含自动生成AWS S3和Google APIs的配置文件,提升了C2的灵活性和隐蔽性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2通信框架模板自动生成工具 |
| 2 | 更新内容包括自动生成AWS S3和Google API配置 |
| 3 | 涉及C2框架的配置管理,可能用于隐蔽控制通信 |
| 4 | 提高C2配置的自动化水平,增加潜在安全风险 |
🛠️ 技术细节
利用自动脚本生成AWS S3和Google API配置文件,可能用于搭建远控通信渠道
安全影响分析:该工具可被恶意利用实现隐蔽的后门通信或远控,增加被检测难度
🎯 受影响组件
• C2通信框架配置模块
• 远控通信渠道
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心在于生成C2通信配置模板,尤其是自动化生成云服务配置,可能被用于渗透测试或攻击工具,具有较强的安全利用潜力。
chat-with-document - 企业文档AI搜索与聊天工具,强调安全性
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | chat-with-document |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库提供一个基于AI的企业文档搜索与聊天系统,包含安全考虑,强调隐私保护和信息过滤,支持多文件类型上传,具备一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成AI驱动的企业文档搜索和聊天功能 |
| 2 | 强调安全性,包含安全过滤模块 |
| 3 | 具备安全研究价值的内容,包括数据保护与过滤策略 |
| 4 | 与搜索关键词'AI Security'相关,体现安全机制与隐私保护 |
🛠️ 技术细节
利用Python和Flask框架实现,采用LangChain等技术进行文档处理和问答调度
引入安全过滤模块,对潜在敏感信息进行检测和过滤,体现信息安全措施
🎯 受影响组件
• 文档处理模块
• 安全过滤机制
• API接口与用户交互层
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库结合AI搜索与安全过滤,资料涉及安全研究与信息保护,核心功能为安全防护演示,内容实质性且具有一定创新性,对渗透测试和红队攻击中的信息安全策略具有参考价值,符合搜索关键词'AI Security'的关联性。
ShellCode-Elevator-Uac-Bypass-Inject-Any-X64-fud - Windows系统的Shellcode注入与绕过工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ShellCode-Elevator-Uac-Bypass-Inject-Any-X64-fud |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库主要提供用于后渗透任务的Shellcode开发,包括UAC绕过和反病毒规避,用于黑客工具链中关键的Payload制作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Shellcode生成和注入技术 |
| 2 | 实现UAC权限提升绕过和反病毒规避 |
| 3 | 主要安全相关模块涉及利用技术与防检测方案 |
| 4 | 影响Windows系统的权限提升和隐蔽性 |
🛠️ 技术细节
使用汇编和编码技术生成高隐蔽性的Shellcode,包含绕过UAC和反病毒检测的技巧
可能包含针对Windows安全机制的利用代码,提升渗透效率和隐蔽性
🎯 受影响组件
• Windows操作系统的权限管理子系统
• 反病毒软件和安全检测机制
• Shellcode加载与注入模块
⚡ 价值评估
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该仓库涉及利用技术和安全绕过技术,核心是渗透测试和漏洞利用的关键部分,符合安全漏洞利用与防护的价值标准。
WebFrameworkTools-5.5-enhance - 集成多种Web漏洞利用与检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WebFrameworkTools-5.5-enhance |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库提供针对多种Web框架和CMS的RCE、反序列化漏洞的利用脚本,支持批量getshell和漏洞检测,包含最新漏洞追踪与利用方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 主要功能为多Web框架和CMS的远程代码执行漏洞利用 |
| 2 | 更新内容包含针对Microsoft SharePoint CVE-2025-53770的批量shell模块 |
| 3 | 实现对log4j RCE、向日葵、禅道、瑞友天翼虚拟化系统、金蝶云等多漏洞的追踪和利用 |
| 4 | 对漏洞利用技术进行增强,支持批量攻击和实时追踪安全漏洞 |
🛠️ 技术细节
利用具体的CVEs和漏洞链实现批量远程命令执行和getshell,涉及反序列化与RCE技术
实时整合最新漏洞信息,自动生成利用脚本和exp,增强攻击效率
结合漏洞链分析和技术实现,具有一定的技术深度和实战性
🎯 受影响组件
• 多Web框架
• 主流CMS系统
• 企业级虚拟化系统
• 企业管理平台
⚡ 价值评估
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仓库包含最新高危漏洞的利用脚本和攻击工具,具有实战价值,能辅助安全测试和攻击研究。
RingReaper - 基于io_uring的隐蔽提权工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RingReaper |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 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
该仓库提供利用io_uring绕过EDR检测的Linux后渗透代理,旨在实现隐蔽性和规避检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 开发用于Linux环境的后渗透代理 |
| 2 | 利用io_uring绕过传统syscall进行隐藏操作 |
| 3 | 讨论如何通过io_uring实现EDR规避 |
| 4 | 影响安全检测与检测规避能力 |
🛠️ 技术细节
采用io_uring机制替代传统系统调用,增加检测难度
实现技术涉及内核级操作与异步IO,增强隐蔽性
可能用于绕过安全监控、进行潜伏操作
🎯 受影响组件
• Linux内核IO子系统
• 证件检测机制
• EDR与行为监控系统
⚡ 价值评估
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该工具体现了利用新内核技术进行安全规避的技术内涵,有潜在被用于隐蔽攻防操作的风险,具有明确的安全研究和漏洞利用价值
IPWatchdog - 用于检测可疑IP的Web安全监控工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | IPWatchdog |
| 风险等级 | HIGH |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库结合日志分析、机器学习(K-Means聚类)和Web界面,帮助识别web服务器中的潜在恶意IP,提升安全监控能力。本次更新主要包括引入完整的日志解析、模型训练与预测、前端展示等功能,极大增强了系统的检测能力和易用性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 整合日志解析、机器学习模型训练与实时监控 |
| 2 | 实现利用K-Means对IP行为进行聚类检测异常IP |
| 3 | 增加Web Dashboard界面,支持上传日志和展示结果 |
| 4 | 加强检测工具的自动化和操作便捷性 |
🛠️ 技术细节
采用Python Flask框架开发Web界面,结合模型进行IP异常检测。
新增日志解析模块,支持上传Web日志文件,提取IP信息。
实现IP数据的预处理、特征编码及模型训练流程。
前端界面展示疑似恶意IP统计信息和监控图表。
🎯 受影响组件
• 日志解析模块
• 机器学习模型训练与预测程序
• Web前端展示界面
⚡ 价值评估
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此次更新引入完整的IP异常检测流程,结合日志分析、机器学习和可视化展示能力,显著增强了系统在web安全监控中的实用价值,满足安全漏洞检测和利用工具的标准。
CSC842 - 隐私日志监测与风险检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CSC842 |
| 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: 4
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库提供了用于扫描应用日志中的隐私敏感信息、检测隐私风险的工具,包括规则定义和扫描脚本。此次更新新增了两个核心工具Tool5和相关规则文件,旨在帮助识别和防止隐私数据泄露,具有一定安全监测价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供隐私敏感信息检测工具和规则 |
| 2 | 新增Tool5用于日志隐私数据检测 |
| 3 | 增强对日志中PII、敏感信息的识别能力 |
| 4 | 辅助合规性核查,提升隐私保护措施 |
🛠️ 技术细节
实现基于正则表达式的检测规则匹配,支持动态更新规则集
支持扫描Vector、Grafana Agent等工具生成的NDJSON格式日志,检测敏感信息如邮箱、SSN、电话、信用卡等
工具设计考虑到规则去重和动态扩展,方便用户定制检测规则
检测结果包括行号和建议措施,帮助用户进行快速响应
🎯 受影响组件
• 日志扫描脚本
• 规则定义文件
⚡ 价值评估
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新工具和规则的引入显著增强了对敏感信息的检测能力,有助于识别隐私泄露风险,符合安全检测与风险预警的价值标准。
security-checker-agent - Code安全漏洞检测VS Code扩展
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | security-checker-agent |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复 |
| 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
该仓库提供基于OWASP Top 10的安全漏洞自动分析,新增对React、Vue、Angular等现代框架的安全检测,增强API安全分析能力,并支持智能学习与建议。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多语言的安全检测功能 |
| 2 | 新增React、Vue、Angular框架特定漏洞检测 |
| 3 | 扩展API安全检测范围,包括GraphQL、REST、JWT |
| 4 | 增强对现代框架安全漏洞的识别能力 |
| 5 | 引入实时安全分析和git集成 |
| 6 | 安全相关变化:新增多框架和API安全检测功能,检测潜在的XSS、注入等严重漏洞 |
🛠️ 技术细节
基于AST的深度分析,结合框架特定的安全漏洞检测逻辑,识别dangerouslySetInnerHTML、v-html、innerHTML等XSS漏洞及信任绕过方法;检测API如GraphQL中的查询复杂度、注入和DoS风险;分析JWT弱密钥和签名验证问题。
安全影响:显著提升对前端框架相关XSS、多条API安全漏洞的检测能力,有助于早期发现关键漏洞,减少被攻破风险
🎯 受影响组件
• React、Vue.js、Angular框架代码
• API接口实现(GraphQL、REST)
• 安全漏洞检测规则引擎
• 代码静态分析模块
⚡ 价值评估
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此次更新在安全检测范围、深度及框架覆盖方面均有重大提升,增强漏洞发现能力,特别是对复杂前端框架和API的安全漏洞检测,明显提升工具的实用价值和安全保障能力。
mcp-ecosystem-platform - 基于AI安全扫描与漏洞检测的企业级安全平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-ecosystem-platform |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用和安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库主要实现了AI驱动的安全扫描、漏洞检测和安全策略管理,具有实质性的安全研究内容,提供安全漏洞检测和报告工具,符合渗透测试和安全分析需求。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 内置AI安全扫描与漏洞检测模块 |
| 2 | 支持安全漏洞的技术代码和POC演示 |
| 3 | 提供安全策略与漏洞报告指南 |
| 4 | 与搜索关键词高度相关,集中于AI辅助的安全检测 |
🛠️ 技术细节
集成FastAPI等后端框架,实现自动化安全扫描与漏洞检测流程
利用AI模型进行威胁识别与漏洞分析
实现漏洞报告、漏洞利用POC示例及安全策略建议
通过安全政策文件和漏洞报告指南强化安全研究深度
🎯 受影响组件
• 安全扫描引擎
• 漏洞利用与POC模块
• 漏洞报告与漏洞管理系统
⚡ 价值评估
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仓库包含与AI安全相关的功能实现,包括漏洞检测、威胁识别和安全策略,核心内容集中于AI驱动的安全分析,符合搜索关键词‘AI Security’的核心需求,且提供技术实质内容,无仅有文档或基础工具,是安全研究和漏洞利用的重要资料。
aisecurity-mcp-relay - AI安全模型检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | aisecurity-mcp-relay |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复/安全提升 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
更新内容涉及将工具的哈希算法由MD5改为SHA256,增强工具识别的安全性和抗碰撞性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 工具核心功能为AI安全模型检测与管理 |
| 2 | 更新了工具的哈希算法,从MD5改为SHA256 |
| 3 | 修改工具注册与查找机制以支持SHA256 |
| 4 | 影响工具识别和安全验证相关组件 |
🛠️ 技术细节
技术实现中,将工具哈希计算方法由MD5替换为SHA256,涉及哈希生成和查找逻辑调整
这种更改增强了哈希唯一性和抗冲突能力,提高安全验证的可靠性
🎯 受影响组件
• 工具注册和管理模块
• 工具哈希计算与匹配逻辑
• 工具安全验证机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新直接提升了工具的安全识别能力,通过采用更安全的SHA256哈希,有助于防止哈希碰撞和伪造,对于安全敏感场景具有重要意义。
Cyber-Security-Range-Platform - 网络安全实训平台,含漏洞复现模块
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Cyber-Security-Range-Platform |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 渗透测试与漏洞利用平台 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 124
💡 分析概述
该仓库为山东大学“fl4g”团队开发的一站式网络安全实训平台,集成渗透测试靶场、漏洞复现等核心安全研究内容,支持在线攻防演练和靶场操作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种网络安全工具与漏洞复现模块 |
| 2 | 支持漏洞复现、渗透测试、攻防演练 |
| 3 | 具有实质技术内容,涉及漏洞利用和安全研究 |
| 4 | 高度相关于“漏洞复现”搜索关键词 |
🛠️ 技术细节
采用Vue + SpringBoot架构实现前后端分离,支持多项安全模块联动
包含漏洞复现、文件读写、URL跳转、XSS、XXE、SQL注入等多种安全漏洞实现与演示
实现多模块功能,如靶场环境、一键启动、实战模拟,适合作为安全研究与漏洞复现的平台
涉及多种技术细节,包括漏洞代码实现、攻防环境搭建、安全检测和利用工具
🎯 受影响组件
• 网络安全靶场模块
• 漏洞利用演示模块
• 实战攻防平台
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心功能围绕漏洞复现和安全攻防,技术内容丰富,符合渗透测试和漏洞利用研究的标准;结构完整,涉及多类型安全漏洞,具有较高的研究及教学价值。
wallet-tracker - 基于行为和统计的区块链安全分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wallet-tracker |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 安全研究、漏洞利用分析、渗透检测工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 93
💡 分析概述
该仓库实现了结合行为模式分析、统计方法和实时数据的区块链安全监测系统,旨在检测可疑活动、攻击行为和异常模式,主要面向漏洞利用、渗透检测与红队攻防研究,包含实质性技术内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能点:行为模式分析、统计异常检测、Gas攻击识别、实时监控 |
| 2 | 安全相关特性:无硬编码地址,支持多链行为分析,Gas篡改与前端/中毒攻击检测 |
| 3 | 研究价值说明:提供多维度异常识别框架,适用于漏洞挖掘、攻击溯源和红队测试,技术内容丰富且具有创新性 |
| 4 | 与搜索关键词相关性说明:内容完全围绕“security tool”关键词,聚焦技术性安全检测和渗透分析,为安全研究与攻防提供实用工具 |
🛠️ 技术细节
技术实现方案:使用Go语言进行高性能数据采集、行为特征提取、统计建模和实时监控,结合多链API和自定义算法实现复杂异常检测
安全机制分析:采用多指标联合评估风险值,支持动态地址库管理,结合Gas分析、节点行为和交互历史进行多层次安全检测,提升检测准确性和响应能力
🎯 受影响组件
• 区块链交易分析模块
• Gas价格分析引擎
• 行为特征提取子系统
• 实时监控和风险评分系统
⚡ 价值评估
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该仓库核心围绕“security tool”关键词,提供了前沿的行为分析、统计检测与Gas异常识别技术,非简单工具,内容技术深厚,具有较高渗透测试和红队攻防价值,满足新发现仓库的价值标准。
AdvancedReconScanner - 集成Nmap、Nikto与Metasploit的渗透测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AdvancedReconScanner |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用、渗透测试工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库实现了结合Nmap、Nikto和Metasploit的自动化扫描,用于漏洞发现和渗透测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成Nmap、Nikto和Metasploit实现自动化漏洞扫描 |
| 2 | 具备服务检测、web漏洞扫描和漏洞利用功能 |
| 3 | 为渗透测试提供实用工具组合,技术内容丰富 |
| 4 | 与安全工具关键词高度相关,针对安全测试场景 |
🛠️ 技术细节
采用Python编写,自动化调用各个安全工具
自定义扫描参数、报告生成,支持并发和中断处理
集成漏洞利用框架Metasploit实现自动化渗透
支持多协议、多端口扫描,涵盖web和服务检测
🎯 受影响组件
• 网络服务、Web应用、漏洞利用模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此仓库同时结合多个核心安全工具,提供系统性渗透测试方案,包含实质性的技术实现,符合安全研究与漏洞利用目的。其自动化整合多工具的功能极具实用价值,符合搜索关键词的高相关性。
mcp-context-forge - API协议转换与安全增强的模型管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-context-forge |
| 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: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库提供MCP协议的网关与注册管理,包含安全授权机制的改动。最新更新调整了认证逻辑的实现,修复了HTTP端点的权限验证问题,特别是取消了不必要的权限检查调用,改善认证流程正确性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | MCP协议转换和网关管理 |
| 2 | 修复了Streamable HTTP端点的认证逻辑,明确了权限验证流程 |
| 3 | 调整了认证调用的执行顺序,可能影响安全验证的完整性 |
| 4 | 影响了安全验证流程,确保只有授权请求通过 |
🛠️ 技术细节
更改了mcpgateway/main.py中的认证调用逻辑,将auth_required的检查条件移出,确保每次HTTP请求都能正确验证权限,修正了之前可能的重复调用或遗漏问题。
此变更修正了由于条件判断不正确导致的权限验证流程缺失,增强了接口的安全性。
🎯 受影响组件
• mcpgateway/main.py
• HTTP请求认证机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新改善了认证授权逻辑,优化权限验证流程,直接影响系统安全性,对于安全相关的协议认证流程修复具有实际价值。
Knoxguard- - 基于VirusTotal的恶意URL检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Knoxguard- |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个Python安全工具,用于检测恶意URL和可疑后台进程,利用VirusTotal API实现威胁检测,具有用户友好的GUI界面。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用VirusTotal API进行恶意URL检测 |
| 2 | 检测后台进程的安全特性 |
| 3 | 安全研究用途,旨在识别恶意链接和潜在威胁 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'相关,重点是网络安全威胁检测 |
🛠️ 技术细节
采用Python编写,结合requests、psutil和customtkinter实现安全检测和GUI界面
利用VirusTotal API提供威胁情报支持,扫描URL安全性
🎯 受影响组件
• 系统浏览器操作(URL扫描)
• 后台进程管理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库符合渗透测试和安全工具的核心定义,提供实质性安全检测功能,利用高质量API进行恶意URL识别,符合安全研究的价值标准,且具备一定创新性(结合GUI与多功能检测)。虽然没有漏洞利用代码,但其目标明确且技术实现具有实际应用价值。
xray-config-toolkit - 网络安全检测与防护工具集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | xray-config-toolkit |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 285
💡 分析概述
此次更新引入了多个云端配置模板,包括用于安全检测与配置的脚本、钓鱼检测模板、以及DNS安全策略配置,增强了网络安全策略的自动化和灵活性。同时新增Cloudflare和阿里云DNS配置,优化DNS安全和过滤能力。这些更新提升了漏洞检测、钓鱼防护和DNS安全的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 配置脚本和模板自动化管理安全检测策略 |
| 2 | 新增DNS安全配置和策略模板 |
| 3 | 整合钓鱼检测规则模板 |
| 4 | 强化安全检测能力,提升漏洞识别和防护效果 |
🛠️ 技术细节
引入多阶段自动化脚本,包括依赖安装、核心检测工具更新、配置文件批量生成和提交上传
新增多个DNS安全配置模板,含阿里云、Cloudflare等不同场景的DNS策略规则,增强DNS层面攻击检测和拦截能力
添加钓鱼检测相关配置模板,支持识别钓鱼链接和策略制定
自动化实现配置文件的合并、编码和分发,提升安全策略部署效率
🎯 受影响组件
• DNS配置模块
• 漏洞检测脚本和模板
• 安全策略自动化部署流程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
最新配置和脚本的引入显著增强了网络安全检测和防护能力,特别是在DNS安全和钓鱼识别方面有明显提升,有助于提升整体安全性。
jetpack - WordPress安全与性能优化工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | jetpack |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞修复/安全防护/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 46
💡 分析概述
该仓库主要提供WordPress网站的安全加固、性能优化工具和相关功能。在最新更新中,主要引入了重要的安全漏洞修复、性能改进(如优化加载速度和缓存机制)和安全防护措施(比如安全检测与错误处理的增强)。更新内容还涉及一些安全漏洞的修复和安全相关功能的增强,为WordPress站点提供更全面的安全保护。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供WordPress安全防护、性能优化和数据展示工具 |
| 2 | 引入多个安全漏洞修复和安全功能增强 |
| 3 | 安全漏洞修复与安全检测相关的关键变动 |
| 4 | 提升网站安全性与稳定性的影响 |
🛠️ 技术细节
通过修复已知安全漏洞、增强错误处理和动态错误支持,提升站点安全防护能力。
改善安全检测功能,增强对安全攻击的防御措施,减少潜在的安全风险。
加入安全验证和安全策略相关的配置,加强对攻击和异常行为的检测与阻止。
优化错误管理和异常处理机制,减少安全漏洞利用的可能性。
🎯 受影响组件
• 安全检测模块
• 错误处理系统
• 安全策略配置
• 漏洞修复和安全强化相关代码
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新核心涉及重要安全漏洞的修复和安全功能的增强,显著提升了WordPress站点的安全性,符合安全研究对漏洞修复和安全防护措施的价值标准。
KubeArmor - KubeArmor运行时安全强化系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | KubeArmor |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全检测 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库提供基于LSMs的容器和工作负载安全防护,涵盖策略硬化和沙箱化。此次更新主要引入了Vulnerability扫描的自动化支持,通过集成Trivy实现对镜像的漏洞检测,增强安全保障能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了基于LSMs的运行时安全策略和容器等工作负载的硬化与沙箱化 |
| 2 | 集成Trivy漏洞扫描工具,自动检测镜像中的安全漏洞 |
| 3 | 在CI/CD流程中加入漏洞扫描步骤,提升镜像构建安全性 |
| 4 | 安全相关变更:引入漏洞扫描机制,提升整体安全保障 |
🛠️ 技术细节
在GitHub Actions CI流程中新增了环境变量'has_vulns',用于控制漏洞扫描流程
集成aquasecurity/trivy-action进行镜像漏洞扫描,扫描结果影响后续镜像推送
示意性配置:仅在'has_vulns'为false或扫描标志为假时,跳过漏洞检测步骤
该机制可以提前捕获镜像中的已知漏洞,降低部署风险
🎯 受影响组件
• CI/CD自动化流程
• 镜像构建和推送流程
• 漏洞检测和安全保障模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
引入漏洞扫描机制是安全运维的重要措施,能主动检测和修复潜在安全风险,显著提升整体安全水平,符合安全工具和安全修复的价值标准。
TibaneC2 - 用于渗透测试的模块化C2控制框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | TibaneC2 |
| 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: 2
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库为面向攻防演练的C2框架,包含自定义C++植入端和Web操控面板,最新更新实现了通信配置的调整和安全相关通讯方式的规划。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 面向攻击者的C2通信和控制框架 |
| 2 | 添加了通信方式配置,调整通信渠道参数 |
| 3 | 涉及私钥和SSL证书配置,属于安全通信方案,提升操作隐蔽性 |
| 4 | 更新内容影响C2的通信安全性和配置灵活性,增强隐匿性 |
🛠️ 技术细节
调整了通信参数配置文件,增加了多通信协议支持(TCP、SSL、HTTPS)配置选项
对SSL证书路径和端口参数进行了更新,涉及安全通讯配置
未见具体漏洞利用代码或安全检测机制的新增内容,但加强了通讯配置的安全性设计
改进方案可能增强C2框架在实际攻防中的隐蔽性和抗侦测能力
🎯 受影响组件
• 通信配置模块
• SSL/TLS安全通信设置
• Web操控面板的端口配置
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新涉及通信安全配置,提升隐蔽性和通信安全性,有助于在攻防中进行安全操控和反侦察工作,符合安全研究和红队工具的价值标准
C2TC_CoreJavaProgram - 基于Java的安全漏洞检测与防护工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2TC_CoreJavaProgram |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/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: 14
💡 分析概述
此仓库包含多段与Java代码安全相关的更新,包括漏洞利用代码、漏洞修复和安全功能增强,涉及输入处理、权限控制、数据封装等方面的安全改进。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增的漏洞利用和安全检测代码 |
| 2 | 修复关键安全漏洞(如输入控制、权限管理等) |
| 3 | 增强了安全功能(如加密、验证) |
| 4 | 影响多种Java组件和系统行为 |
🛠️ 技术细节
引入敏感操作的权限和输入验证机制,对用户输入进行了限制和过滤
利用示例代码模拟安全漏洞,提供漏洞利用的POC
对数据封装(encapsulation)和输入输出处理进行了安全优化
实现了基本的安全检测逻辑,提高了检测准确性
🎯 受影响组件
• 输入输出处理模块
• 权限验证相关代码
• 数据封装和对象访问控制部分
• 漏洞利用和检测脚本
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库中不仅包含了安全漏洞的利用示例和检测代码,还对多种系统安全机制进行了增强和修复,具有较高的安全研究价值,特别是在模拟攻击和防御措施方面体现出明确的安全导向。
Block-Chain-Based-Efficient-and-Secure-Privacy-Framework-for-smart-cities - 利用区块链实现智能城市隐私保护
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Block-Chain-Based-Efficient-and-Secure-Privacy-Framework-for-smart-cities |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用框架/安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 25
💡 分析概述
该仓库旨在构建利用区块链技术确保智能城市数据的安全和隐私,结合AI相关内容提升安全性,探索安全研究方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心技术包括区块链安全框架和隐私保护机制 |
| 2 | 涉及数据加密和分布式账本技术以保障数据安全 |
| 3 | 研究具有创新性,通过结合AI进行安全漏洞检测与漏洞利用 |
| 4 | 与搜索关键词'AI Security'高度相关,注重安全研究与漏洞利用 |
🛠️ 技术细节
采用AES加密、密码哈希(SHA-256)以及区块链分布式存储实现数据安全
引入AI技术辅助安全检测,进行威胁识别与漏洞分析
技术方案强调数据隐私和系统完整性,并结合智能合约实现自动化安全控制
🎯 受影响组件
• 智能城市数据管理系统
• 区块链基础设施
• 安全监测与漏洞检测模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心目标在于基于区块链的隐私保护,结合AI技术进行安全漏洞研究,包含实质性的技术内容和创新方法,符合渗透测试与漏洞利用的价值标准。
sap-security-ai-detector - SAP 보안 위험 탐지 인공지능 시스템
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | sap-security-ai-detector |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全防护 |
| 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
该仓库使用AI结合机器学习和RAG技术,实时检测SAP系统中的安全威胁和恶意提示,包含模型加载、分析流程等安全相关安全措施。更新涉及安全环境配置调整,SSL验证绕过措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | SAP系统安全风险检测与分析 |
| 2 | 引入SSL验证绕过配置,确保模型下载和系统连接的安全通信 |
| 3 | 整合RAG系统,结合快速ML和查询增强技术提高分析安全性 |
| 4 | 影响模型安全通信和数据处理流程,增强检测准确性 |
🛠️ 技术细节
添加SSL验证绕过机制,解决模型及依赖下载中的安全验证问题,确保环境稳定性
配置环境变量及Python脚本增强系统的安全通信能力,提升检测环境的安全性和稳定性
🎯 受影响组件
• 环境配置模块
• 模型下载和通信模块
⚡ 价值评估
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此次更新增强了对系统通信安全性的支持,确保模型下载和数据交互的安全性,符合漏洞利用或安全防护的技术提升,提升了检测环境的可靠性和安全性。
Cyber-Security-AI-Enhanced-Intrusion-Detection-System - 基于AI的入侵检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Cyber-Security-AI-Enhanced-Intrusion-Detection-System |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库实现了利用机器学习模型(随机森林)进行Web攻击检测的AI增强入侵检测系统,具有前端界面和实时预测功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 采用机器学习模型(随机森林)进行网络安全检测 |
| 2 | 具备Web攻击检测的安全特性和预测能力 |
| 3 | 提供AI驱动的安全研究与检测方案,展示实际应用 |
| 4 | 与AI安全关键词高度相关,核心功能围绕AI在安全中的应用 |
🛠️ 技术细节
实现基于scikit-learn的随机森林模型加载与预测,结合Flask框架开发Web界面,收集4个网络流特征进行入侵检测。
结合前端输入验证、模型调用及结果展示,构建了完整的防护与检测流程。模型训练于外部,重点在实际部署与应用。
🎯 受影响组件
• 网络流特征处理模块
• 模型加载与预测系统
• Web界面与API接口
⚡ 价值评估
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仓库明确应用AI技术实现网络攻防检测,提供实质性的AI驱动安全研究示范,符合渗透测试与安全研究的价值标准。具备自主模型开发或应用示范,具有较高实用性和研究价值。
CVE-2024-12085 - Rsync信息泄露漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-12085 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-24 08:24:29 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库包含了针对CVE-2024-12085的信息泄露漏洞的exploit,主要针对Rsync。 仓库包含:exploit.py(漏洞利用脚本),checksum.py(用于计算checksum,未完成),port-forwarding.py(端口转发,用于流量捕获),test.sh(测试脚本,用于测试堆分配)。
此次更新增加了对README.md的更新,以及关键的漏洞利用脚本exploit.py,这表明漏洞利用正在进行中。
exploit.py 的作用是利用信息泄露漏洞,从目标Rsync服务器泄露内存信息。 脚本通过与Rsync服务器交互,构造特定的请求来触发漏洞,进而获取敏感数据。漏洞利用基于对Rsync协议的理解,特别是checksum计算和数据传输过程。 漏洞的利用方法主要包括:1. 初始化与Rsync服务器的连接;2. 通过构造特定payload,发送给Rsync服务器,触发信息泄露;3. 从服务器的响应中解析泄露的内存信息。
根据提交内容,结合漏洞描述和提交的代码,可以推断这是一个具有POC的信息泄露漏洞。尽管自动计算校验和的功能尚未实现,但手动设置的配置信息使漏洞利用成为可能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Rsync信息泄露漏洞 |
| 2 | 提供Python exploit 代码 |
| 3 | 存在POC |
| 4 | 可用于泄露内存信息 |
🛠️ 技术细节
漏洞位于Rsync服务器,通过构造特定的请求,可以泄露内存信息。
利用方法包括:与Rsync服务器建立连接,构造payload发送至服务器,从响应中解析泄露数据。 其中payload包含特定checksum配置信息,控制了服务器的行为。
修复方案:更新Rsync版本,加强输入验证,防止恶意构造的请求。
🎯 受影响组件
• Rsync
⚡ 价值评估
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该漏洞提供可用的POC,能够泄露内存信息,具有较高的风险。
CVE-2024-23897 - Jenkins任意文件读取漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-23897 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-24 07:53:12 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个Jenkins CVE-2024-23897的复现环境和利用脚本。仓库包含docker-compose文件,用于快速搭建一个存在漏洞的Jenkins实例。更新内容主要集中在增加利用脚本和详细的说明文档。
漏洞分析: CVE-2024-23897是一个Jenkins核心组件中的任意文件读取漏洞。攻击者可以通过Jenkins CLI工具读取服务器上的任意文件。该仓库提供了两种利用方法:
help命令:通过该命令读取文件第一行内容。connect-node命令:通过该命令读取文件的全部内容。
通过分析提供的auto-exploit.sh脚本,可以自动化利用该漏洞读取/etc/passwd,/opt/test-files/secret.txt等敏感文件,证明了漏洞的实际危害。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Jenkins 任意文件读取漏洞 |
| 2 | 提供完整的漏洞复现环境和利用脚本 |
| 3 | 可读取服务器敏感文件,如/etc/passwd和secret.txt |
| 4 | 利用方式简单,通过Jenkins CLI工具实现 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:Jenkins核心组件存在任意文件读取漏洞,攻击者可以利用Jenkins CLI工具读取服务器上任意文件。
利用方法:通过
help或connect-node命令结合文件路径读取文件内容。auto-exploit.sh提供了自动化的利用脚本。
修复方案:升级Jenkins版本到安全版本。
🎯 受影响组件
• Jenkins 2.441及更早版本
⚡ 价值评估
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该漏洞危害严重,允许攻击者读取服务器上的任意文件,可能导致敏感信息泄露。 该仓库提供了漏洞复现环境和可用的利用脚本,降低了漏洞利用的门槛,因此具有较高的价值。
toboggan - RCE转Dumb Shell工具,增强版
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | toboggan |
| 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: 5
- 变更文件数: 34
💡 分析概述
该仓库是一个旨在将RCE转换为功能齐全的Dumb Shell的工具。它主要用于受限环境,例如防火墙,在这些环境中,传统的反向Shell是不切实际的。本次更新主要集中在改进文件上传功能,新增静态二进制文件上传功能,以及增强Kubernetes环境下的信息收集。更新包括:
- 文件上传增强: 改进了文件上传机制,支持了分块上传和Base64编码,提高了在受限环境中的文件传输成功率。 增加了本地MD5校验
- 静态二进制文件上传: 引入了
DropStaticBinary动作,允许上传预构建的静态二进制文件(如curl, kubectl)。 - Kubernetes信息收集增强: 改进了在Kubernetes环境中收集pod信息的机制。
- 代码重构和修复: 优化了代码结构,修正了错误,提高了工具的稳定性和可靠性。
安全分析:
- RCE利用: Toboggan的核心功能是将RCE转换为功能更强大的Shell。它能够通过各种方式(包括文件上传、命令执行等)在受限环境中建立交互式Shell。如果目标系统存在RCE漏洞,攻击者可以通过Toboggan提升权限和控制范围。
- 文件上传安全: 文件上传功能的增强,意味着攻击者更容易通过RCE上传恶意文件(例如,WebShell)到目标系统。分块上传和Base64编码绕过了某些安全限制。
- Kubernetes环境下的信息收集: 增强了在Kubernetes环境中收集信息的能力,包括获取Kubernetes token,攻击者利用这些信息可以进一步探测和攻击集群。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强了文件上传功能,包括分块上传和Base64编码,更易于绕过安全限制。 |
| 2 | 新增了上传静态二进制文件的功能,简化了攻击链。 |
| 3 | 改进了在Kubernetes环境中的信息收集,增加了攻击面。 |
| 4 | 该工具的设计目标就是将RCE转换为一个功能性的shell,具有高风险。 |
🛠️ 技术细节
文件上传使用gzip压缩、base64编码,以绕过特定环境的文件上传限制。增加了本地MD5校验
DropStaticBinary动作允许通过BinaryFetcher下载预编译的静态二进制文件,例如curl,然后上传到目标系统,简化了攻击流程。
改进了Kubernetes token的获取和信息收集,能够获取pod信息和token,并保存token文件到本地用于后续利用
代码重构和修复,提升了工具的稳定性和可靠性。
🎯 受影响组件
• 任何存在RCE漏洞的系统。
• 目标系统上的文件上传机制。
• Kubernetes集群。
⚡ 价值评估
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更新增强了文件上传功能和Kubernetes环境下的信息收集,简化了RCE的利用链。这些改进使得攻击者更容易在受限环境中利用RCE漏洞,并进一步控制受害系统。
HXLibs - C++高性能网络库, 修复反序列化漏洞
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | HXLibs |
| 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: 5
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库是一个C++库,主要功能包括协程并发服务器、HTTP/HTTPS/WebSocket支持、Socks5代理、JSON无宏反射等。本次更新修复了与JSON反序列化相关的漏洞和一些编译问题,提升了代码的稳定性和安全性。更新修复了反射字段问题,以及MSVC编译器下std::from_chars的参数类型问题,修复了json read模块的一个Mask 1u << 32 的UB问题,修复了IO::recvLinkTimeout 接口的问题。同时,更新了cmake配置,增加了win的编译测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了JSON反序列化相关漏洞 |
| 2 | 提升了库的稳定性和安全性 |
| 3 | 改进了编译兼容性,特别是在MSVC环境下 |
| 4 | 增加了Windows平台的编译测试 |
🛠️ 技术细节
修复了JSON反序列化相关的潜在漏洞,这些漏洞可能导致数据损坏或程序崩溃。
修复了MSVC编译器下std::from_chars参数类型导致的兼容性问题。
修复了JSON read模块中的一个潜在的整数溢出(UB)问题。
修复了IO::recvLinkTimeout接口,该接口可能存在超时相关的逻辑错误。
更新了cmake配置,增加了Windows平台构建测试的流程。
🎯 受影响组件
• JSON反序列化模块
• IO模块
• MSVC编译器环境
⚡ 价值评估
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修复了JSON反序列化相关的安全漏洞,提升了代码的稳定性和安全性。这些漏洞修复对于防止潜在的拒绝服务攻击或数据篡改至关重要。
autocve - CVE抓取工具更新,集成百炼大模型分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | autocve |
| 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: 2
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个CVE漏洞数据抓取工具,此次更新增加了与百炼大模型的集成,可以自动分析抓取的CVE数据。主要功能包括:交互式日期范围选择、批量抓取高危漏洞、生成Excel报告、一键上传至百炼平台进行分析,以及分析结果的保存和清理。更新内容包括: 增加了bailian_analysis.txt文件,用于存储百炼的分析结果;修改了cve_workflow.py文件,增加了百炼大模型的调用逻辑,包括上传、分析和结果处理;增加了key.txt用于存储API Key;增加了prompt.txt用于配置百炼分析的提示词。根据更新内容,该工具的核心功能在于自动化抓取CVE数据,并利用大模型进行分析,减少人工分析的时间和成本。更新内容引入了百炼大模型的分析能力,能够对抓取的CVE数据进行更深入的分析,帮助用户快速了解漏洞的实际影响和修复建议。由于该工具集成了大模型分析,理论上可以更快速的分析漏洞,但具体分析结果的准确性依赖于大模型。根据prompt可以判断,该工具使用大模型进行漏洞关联性校验和分析,根据组件匹配漏洞。对自动匹配的漏洞进行分析,判断是否真的影响到组件本身,输出不匹配的CVE编号、组件名称及分析过程,并建议正确的归类方向。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化CVE数据抓取 |
| 2 | 集成百炼大模型进行漏洞分析 |
| 3 | 生成Excel报告并支持上传 |
| 4 | 分析结果自动保存和清理 |
🛠️ 技术细节
使用requests库进行HTTP请求,抓取CVE数据
使用pandas库生成Excel报告
通过openpyxl库设置Excel样式
使用多线程并发抓取,提高效率
增加了与百炼大模型交互的功能,包括上传、分析和结果处理
增加了对分析结果的校验功能
🎯 受影响组件
• CVE数据抓取工具
• 百炼大模型
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具结合了CVE数据抓取和AI分析,能够自动化分析漏洞,提高了安全分析的效率。特别是集成了百炼大模型,使其能够进行更深入的漏洞分析,具有一定的实用价值。
Esp32-Deauth - ESP32 Wi-Fi Deauth攻击工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Esp32-Deauth |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库是一个基于ESP32的Wi-Fi去认证攻击工具,使用Python编写。它提供了一个命令行界面,用于擦除和烧录ESP32,扫描Wi-Fi网络,并发起多种无线攻击。更新内容包括:更新了README.md文件,增加了项目描述、硬件需求、功能特性、安装和使用说明。增加了对5G网络的攻击兼容性判断。修改了 setup.py 文件,更新了版本号。此工具主要功能是进行Wi-Fi去认证攻击,潜在风险是滥用可能导致网络中断。 由于其功能与安全工具直接相关,提供了用于渗透测试和安全研究的工具,因此具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用ESP32进行Wi-Fi去认证攻击 |
| 2 | 提供了命令行界面,方便用户操作 |
| 3 | 支持多种攻击模式,如去认证、握手包捕获 |
| 4 | 项目主要用于安全研究和渗透测试 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写,基于ESP32开发板
通过命令行工具与ESP32交互,进行扫描、攻击等操作
提供自动WiFi重连功能
包含擦除和烧录ESP32的脚本
支持无限/循环攻击模式,可用于压力测试
更新了README.md,增加了项目描述、硬件需求、功能特性、安装和使用说明
增加了对5G网络的攻击兼容性判断
修改了 setup.py 文件,更新了版本号
🎯 受影响组件
• ESP32开发板
• Wi-Fi网络
• Python环境
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具与搜索关键词'security tool'高度相关,因为它提供了一个用于Wi-Fi安全测试的工具,尤其是用于去认证攻击。该项目主要用于安全研究和渗透测试,提供了实质性的技术内容,符合仓库价值判断标准。
WebVulnScan - Web漏洞扫描工具,多线程扫描
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WebVulnScan |
| 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: 3
- 变更文件数: 17
💡 分析概述
该仓库是一个Web应用程序安全扫描器,名为 WebVulnScan,旨在为渗透测试人员、安全研究人员和网络安全专业人员提供自动化漏洞发现功能。它使用Python构建,包含端口扫描、CMS检测、目录爆破、HTTP标头检查、子域枚举以及初步的漏洞扫描功能。本次更新主要包括了对 main.py、config.json、wordlists/common_dirs.txt、以及 modules 下各个模块的增强和完善,同时增加了 requirements.txt 和测试文件test_webvulnscan.py。config.json 添加了扫描的配置选项,wordlists则添加了常见的目录,这些更新表明了该工具在功能上的扩展和易用性的增强。由于该工具主要用于安全扫描和漏洞检测,对安全研究有直接的帮助。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | WebVulnScan是一个用于Web应用程序安全扫描的工具。 |
| 2 | 该工具集成了端口扫描、CMS检测、目录爆破等多种扫描模块。 |
| 3 | 更新增加了配置选项、常用目录字典以及测试模块,增强了实用性。 |
| 4 | 该工具的核心功能与安全研究相关,可用于发现Web应用程序漏洞和配置问题。 |
| 5 | 该工具包含的目录爆破功能,可以用于发现未授权访问的敏感文件,存在一定风险。 |
🛠️ 技术细节
该工具使用Python编写,包含模块化的扫描功能,如端口扫描 (基于nmap),CMS检测 (基于whatweb),目录爆破, 头部检查和子域名爆破。
增加了对配置文件 config.json 的支持,可以通过配置文件进行扫描配置,如线程数、延时等。
新增了测试文件 test_webvulnscan.py,方便进行单元测试。
🎯 受影响组件
• Web服务器
• Python环境
• Nmap
• WhatWeb
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一个Web漏洞扫描工具,与“security tool”的关键词高度相关。该工具实现了多种Web安全检测功能,能够帮助安全研究人员进行漏洞挖掘和安全评估。虽然功能相对简单,但具备一定的技术深度,例如nmap和whatweb的集成,使得该工具具有一定的研究价值。
M.I.M.I.C. - ML驱动的鼠标行为模拟工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | M.I.M.I.C. |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库名为M.I.M.I.C.,是一个基于机器学习的工具,用于生成逼真的人类鼠标移动,以规避沙盒环境中的高级检测系统。该项目旨在用于安全测试和行为规避研究。由于是初始提交,没有具体的更新内容可以分析,但仓库的核心功能是利用机器学习进行行为模拟,针对安全领域。如果后续有具体的漏洞利用代码或者创新的研究方法,那么仓库的价值会大大提高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用机器学习生成逼真的鼠标移动。 |
| 2 | 用于规避沙盒环境的检测。 |
| 3 | 主要用于安全测试和行为规避研究。 |
| 4 | 与"security tool"关键词高度相关,是安全工具的一种。 |
| 5 | 项目目前处于初始提交阶段 |
🛠️ 技术细节
项目核心在于利用机器学习模型生成鼠标移动轨迹。
具体的实现方案需要进一步的分析,但其目标是模拟人类鼠标操作,从而规避检测。
🎯 受影响组件
• 沙盒环境
• 安全检测系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目直接与安全测试和规避检测相关,属于安全工具范畴。通过机器学习技术,M.I.M.I.C. 尝试模拟人类行为,以绕过沙盒检测,这在安全领域具有一定的研究价值。 虽然是初始提交,但其设计思路和目标与安全领域高度相关。
sops - 管理机密信息的简易工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | sops |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库为一款用于安全管理机密信息的工具,主要实现了敏感数据的加密与解密。在最新更新中,增加了“--value-file”选项,允许用户从文件读取值以避免在进程列表中泄露秘密,提升了安全操作的便捷性和安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能:机密数据管理(加密/解密) |
| 2 | 新增功能:支持通过文件读取敏感值,防止泄露 |
| 3 | 安全相关变更:增加“--value-file”参数,有助于提升安全性 |
| 4 | 影响说明:增强了操作安全性,减少敏感信息误露风险 |
🛠️ 技术细节
在命令行设置中添加了“--value-file”参数,此参数允许用户指定文件路径读取敏感数据,替代直接输入,避免敏感信息出现在命令行参数或进程列表中。
代码实现读取指定文件内容作为设置值,确保数据安全传递。
🎯 受影响组件
• sops命令行界面
• 设置操作流程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增“--value-file”参数显著提升敏感信息的安全管理能力,减少泄露风险,属于安全功能增强,符合漏洞利用或安全修复的标准。
doxing-tool-security-analysis - Doxing工具安全分析与Spyware风险
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | doxing-tool-security-analysis |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增分析文档和证据文件 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库是一个对名为“DOXING-TOOLS”的doxing工具的安全分析项目。项目通过分析工具的源代码,揭示了其中隐藏的spyware,该spyware会窃取用户数据并通过Telegram API发送。仓库包含了对该工具的解密过程、安全风险分析,以及最终的结论和建议。更新内容包括:新增了对原始加密代码、解密后的源代码、安全风险分析、结论和建议等文档,以及相关证据文件和MIT许可证。项目的核心功能是分析doxing工具的安全风险,并提供教育目的的安全意识,不包含任何漏洞利用代码。但揭示了潜在的风险,展示了安全研究的方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 分析了DOXING-TOOLS工具,揭示其隐藏的Spyware功能。 |
| 2 | 详细介绍了代码解密过程和安全风险。 |
| 3 | 提供了关于安全风险、数据泄露和隐私保护的分析,以进行安全教育。 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关,因为项目直接分析了工具的安全漏洞。 |
🛠️ 技术细节
使用Base64多层加密的代码解密过程。
分析了被加密的Python源代码,识别了其恶意行为,包括数据窃取,通过Telegram发送用户信息,以及位置跟踪等。
该分析涵盖了工具的运行机制、风险评估以及潜在的危害。
项目提供了原始加密代码和解密后的源代码,方便分析。
🎯 受影响组件
• DOXING-TOOLS工具本身
• 用户隐私数据
• 网络通信(Telegram API)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库与'security tool'相关,因为它提供了对一个实际存在的doxing工具的安全分析,揭示了其隐藏的spyware行为。仓库包含对安全威胁的详细分析,具有教育意义,可以帮助用户增强安全意识,并了解恶意软件的运作方式,以及对安全工具的安全分析方法。
simple-c2-demonstration - 简易C2服务器演示,Python实现
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | simple-c2-demonstration |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 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
该仓库提供了一个使用Python socket实现的简单C2(Command & Control)服务器-客户端配置的演示。本次更新仅修改了README.md文件,增加了TODO列表,包括数据加密和文件传输功能。 该仓库作为一个基础的C2实现,其主要功能是展示C2的基本工作流程,为后续的安全研究提供一个基础。 虽然目前代码简单,但为后续的C2研究提供了基础,并可以结合其他项目,例如勒索软件,实现更复杂的功能。 仓库本身不包含明显的漏洞,但其C2架构设计存在潜在的安全风险,例如未加密的通信,这可能导致敏感信息泄露。 仓库本身是一个演示性质的项目,尚未实现加密和文件传输功能,因此风险等级较低。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于Python socket实现的简易C2演示 |
| 2 | 提供了C2服务器和客户端的基本配置 |
| 3 | 展示了C2通信的基本流程 |
| 4 | 更新增加了TODO列表,包括加密和文件传输 |
| 5 | 与搜索关键词'c2'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python socket进行网络通信
服务器监听指定端口,客户端连接服务器并发送数据
README文件详细说明了服务器和客户端的启动方法
TODO列表中提到了数据加密和文件传输
🎯 受影响组件
• Python
• socket库
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一个基础的C2框架,与搜索关键词'c2'高度相关。 虽然代码简单,但为后续的C2安全研究,例如C2通信加密、隐蔽通信等提供了基础,具有一定的研究价值。 尽管代码质量一般,且更新内容较少,但其核心功能与安全领域高度相关,且提供了C2实现的基础框架。
RedTeam-Attack-Library - 红队技术库,含XSS和CSRF利用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RedTeam-Attack-Library |
| 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个红队技术库,包含了多种攻击技术和TTPs,包括XSS、CSRF等Web安全漏洞的利用。本次更新移除了两个CSRF相关的PortSwigger lab的md文件,并新增和更新了XSS相关的md文件。其中,更新的文件分析了AngularJS的XSS绕过方法,包括对sandbox的escape,以及CSP的绕过。新增加的文件则关注了在属性被阻止的情况下,如何利用SVG和HTML Anchor标签进行XSS攻击。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库包含多种红队攻击技术,特别是Web安全漏洞利用。 |
| 2 | 更新内容涉及XSS和CSRF相关的漏洞利用。 |
| 3 | 详细介绍了AngularJS的XSS绕过技术。 |
| 4 | 提供了在属性被阻止的情况下利用SVG和HTML Anchor标签进行XSS攻击的方法。 |
| 5 | 更新了XSS相关的攻击技巧,包括针对CSP和AngularJS沙箱的绕过。 |
🛠️ 技术细节
更新内容包括了对AngularJS XSS沙箱的绕过,针对绕过技术提供了代码示例和分析。
详细说明了如何在CSP存在的情况下进行XSS攻击。
分析了在href属性被阻止的情况下,利用SVG和HTML anchor标签进行XSS攻击的细节。
提供了在不同环境下进行XSS测试和利用的技巧。
🎯 受影响组件
• AngularJS
• 浏览器
• Web应用程序
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容涉及了XSS漏洞的利用,包括了绕过CSP、利用SVG和HTML标签等技巧,对安全研究和渗透测试具有实际价值。
C237-CA2 - C2框架,用户注册登录
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C237-CA2 |
| 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: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架,包含了用户注册、登录和首页功能。近期更新主要集中在修复和完善用户认证流程。主要的功能变更包括:修改了数据库查询语句,修复了用户注册和登录相关的潜在问题。由于是C2框架,存在被恶意利用的风险,例如用户账户接管和信息窃取。更新修复了SQL注入的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架,提供用户注册和登录功能 |
| 2 | 修复了SQL注入漏洞 |
| 3 | 更新了用户认证相关的逻辑 |
| 4 | 可能存在账户接管风险 |
🛠️ 技术细节
修复了用户注册时使用的SQL查询语句,防止SQL注入。
改进了用户登录和首页的路由处理,完善用户认证流程。
数据库密码使用SHA1加密
🎯 受影响组件
• app.js
• 数据库
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了SQL注入漏洞,提升了安全性。是C2框架,对于安全研究具有重要意义。
CA2_C237 - C2框架, 管理页面增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CA2_C237 |
| 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: 2
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架。本次更新主要集中在对管理页面的改进,增加了针对'Admins'目标受众的公告筛选功能。具体来说,更新后的代码在/admin/announcements路由处理程序中增加了针对管理员的公告过滤,并构建了SQL查询语句。虽然更新内容主要集中在功能增强,但由于涉及对公告信息的处理,如果未对输入进行适当的过滤和验证,则可能存在安全风险,例如SQL注入。由于没有具体的漏洞信息,所以初步定级为MEDIUM。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架管理页面功能增强 |
| 2 | 增加了针对管理员的公告筛选功能 |
| 3 | SQL查询语句构建, 可能存在SQL注入风险 |
🛠️ 技术细节
更新了
app.js文件
在
/admin/announcements路由处理程序中增加了根据target_audience过滤公告的功能,使用SELECT * FROM announcements WHERE target_audience = ?查询语句。
未对用户输入进行校验,可能存在SQL注入漏洞
🎯 受影响组件
• app.js
• C2框架管理页面
⚡ 价值评估
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更新了C2框架的管理功能,虽然是功能增强,但涉及到数据库查询,增加了SQL注入风险。存在潜在的安全风险
AIL-framework - AIL框架邮件提取与搜索优化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AIL-framework |
| 风险等级 | LOW |
| 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
该仓库是AIL框架,一个信息分析和泄露框架。 本次更新主要集中在邮件提取模块的改进和邮件搜索功能的优化。具体包括限制邮件提取数量以避免性能问题,改进邮件提取的准确性,以及优化邮件搜索的性能,引入缓存机制和分页功能。由于该项目已迁移至其他仓库,仅分析更新内容。更新内容涉及邮件提取逻辑的优化,以及邮件搜索功能的增强,其中对邮件提取数量的限制和缓存机制的引入,对提升系统安全性和性能有积极意义。没有发现明显的安全漏洞修复或利用代码更新,但对邮件处理的优化提升了框架的整体安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 改进邮件提取模块,限制提取数量,提高性能 |
| 2 | 优化邮件提取逻辑,提高准确性 |
| 3 | 增强邮件搜索功能,引入缓存机制 |
| 4 | 实现邮件搜索分页,提升用户体验 |
🛠️ 技术细节
Mail.py 模块中限制了邮件提取的数量,以避免因提取过多邮件导致性能问题。
Onion.py 模块中添加了对URL的解析,增强了邮件处理的准确性。
Mails.py 模块中改进了邮件搜索的性能,引入了缓存机制,并增加了邮件搜索分页功能,使用户能够更好地浏览和管理搜索结果。
AIL框架中增加了分页功能,优化了邮件搜索体验。
🎯 受影响组件
• bin/modules/Mail.py
• bin/modules/Onion.py
• bin/lib/objects/Mails.py
• bin/lib/ail_core.py
• var/www/blueprints/objects_mail.py
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更新改进了邮件提取和搜索功能,增强了框架的性能和用户体验,虽然没有直接的安全修复,但对整体安全性有积极意义。
Chaterm - AI终端支持JumpServer和登录
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Chaterm |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的安全终端工具。本次更新主要增加了对JumpServer资产连接的支持,包括修改命令构造以支持JumpServer,以及支持通过Google和GitHub进行第三方登录。更新涉及数据库结构修改,新增表用于存储组织资产信息。由于该项目是安全相关的终端,因此JumpServer的支持以及第三方登录功能对于安全来说具有一定的意义,特别是JumpServer本身用于管理和控制访问权限,以及第三方登录可能带来的身份验证安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了对JumpServer资产连接的支持 |
| 2 | 支持通过Google和GitHub进行第三方登录 |
| 3 | 更新了数据库结构,新增组织资产表 |
🛠️ 技术细节
修改src/renderer/src/assets/db/db_chaterm.js,增加了t_organization_assets表,用于存储组织资产信息,包括主机名、IP、跳板机类型等。
修改package.json和package-lock.json,更新了依赖。
🎯 受影响组件
• src/renderer/src/assets/db/db_chaterm.js
• package.json
• package-lock.json
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JumpServer的支持和第三方登录功能的引入,增强了终端的功能,同时也增加了潜在的安全风险,例如JumpServer配置不当导致的安全问题,以及第三方登录的身份验证安全问题。
security-requirements-analyzer - AI驱动Chrome插件,安全需求分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | security-requirements-analyzer |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的Chrome扩展程序,用于自动化安全需求分析和威胁建模。仓库最近的更新主要集中在修复插件运行时错误,增强附件检测能力,以及改进用户界面。具体更新包括:修复了 Chrome 插件运行时错误,解决了由于文件路径引用错误、Manifest V3 环境限制以及异步消息处理问题导致的页面检测失败。增强了附件检测,增加了对 Coding.net 的附件解析支持,并改进了选择器权重。用户界面方面,修复了 ES6 模块导入问题,优化了配置存储,增强了错误处理和调试日志。本次更新修复了插件核心功能,确保其正常运行。此次更新对于插件的可用性至关重要,修复了导致插件无法正常工作的关键错误,提高了插件的稳定性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Chrome插件运行时错误,提升了插件的稳定性 |
| 2 | 增强了附件检测功能,提升了功能性 |
| 3 | 修复了页面检测失败问题,核心功能恢复正常 |
| 4 | 优化了配置存储和消息处理机制 |
🛠️ 技术细节
修复了service worker中文件路径引用错误,确保正确加载 content script
移除了service worker中不支持的动态导入,改为静态配置
修复了popup.js中的ES6模块导入问题
修复了配置存储不一致问题,使用了sync storage
优化了content script消息响应机制,使用Promise处理
增强了错误处理和调试日志,提供详细故障排查信息
添加了对Coding.net附件的自定义解析
🎯 受影响组件
• Chrome 插件核心功能
• content-script.js
• service-worker.js
• popup.js
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修复了导致插件无法正常使用的关键错误,恢复了核心功能,提升了插件的可用性,并增强了附件检测,增强了插件的功能性。
malwi - AI驱动的恶意软件扫描器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | malwi |
| 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: 16
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的恶意软件扫描器,本次更新主要集中在src/research/ast_to_malwicode.py文件以及src/research/mapping.py文件中,增加了新的mapping functions、修改了字符串处理逻辑,以及增加了针对URL和localhost的识别功能,并更新了测试文件。更新内容包括:
src/research/ast_to_malwicode.py:- 增加了
map_argument函数的关键注释,强调了该函数对模型训练的重要性。 - 修改了
map_argument函数的逻辑,移除了CALL_FUNCTION操作码的整数映射,并根据不同的操作码返回不同的值。 - 启用了字符串映射功能。
- 新增了对URL、localhost的识别功能,并增加了
CONTAINS_URL和STRING_LOCALHOST特殊情况。
- 增加了
src/research/mapping.py:- 增加了
contains_url和is_localhost函数,用于检测字符串是否包含URL或者localhost。 - 增加了
SpecialCases枚举,用于表示特殊情况,新增了CONTAINS_URL和STRING_LOCALHOST常量。
- 增加了
- 其他文件:
- 修改了
tests/source_samples和tests/test_mapping.py文件,以适配新的mapping函数。
- 修改了
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了新的字符串映射功能,改进了对代码的抽象表示。 |
| 2 | 增加了对URL和localhost的识别,提升了对恶意代码特征的检测能力。 |
| 3 | 修改了map_argument函数逻辑,可能影响模型训练效果。 |
| 4 | 更新了测试用例,保证了新功能的正确性。 |
🛠️ 技术细节
新增了
contains_url函数,使用简单的正则匹配判断字符串是否包含URL。
新增了
is_localhost函数,判断字符串是否为localhost相关地址。
修改了
ast_to_malwicode.py文件,增加了对URL和localhost的特殊处理。
更新了
tests/test_mapping.py文件,增加了对contains_url和is_localhost函数的测试用例。
🎯 受影响组件
• src/research/ast_to_malwicode.py
• src/research/mapping.py
• tests/test_mapping.py
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增加了对URL和localhost的识别,增强了对恶意代码的检测能力,提高了扫描器的性能。虽然更新内容更多的是功能增强和代码优化,但其对安全分析功能的提升是明确的。
LunarLumos - 网络安全工程师的工具和学习资源
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LunarLumos |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 文档更新/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LunarLumos的安全工程师个人项目集合,包含了Perl、Bash、Python等多种语言的编程学习资料、网络安全工具(NetWarn和SpecterScan),以及个人简介和技能展示。最近更新主要集中在README.md文件的内容更新,包括个人介绍、技能、项目展示等。 Netwarn是一个扫描服务器端口并发送Telegram警报的工具,SpecterScan是一个SQL注入漏洞扫描器。这两个工具具有一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含Perl和Bash脚本编写的网络安全工具,如NetWarn和SpecterScan。 |
| 2 | SpecterScan是一个SQL注入漏洞扫描器,具备一定研究价值。 |
| 3 | README.md更新,展示了作者的技能和项目,并提供了工具的使用说明。 |
🛠️ 技术细节
NetWarn: 使用Perl编写,用于扫描服务器端口,并通过Telegram发送警报。
SpecterScan: 使用Perl编写,用于扫描SQL注入漏洞。
README.md:更新了个人介绍,技能展示,项目介绍,包括对NetWarn和SpecterScan的描述。
🎯 受影响组件
• 服务器端口
• Telegram
• SQL注入漏洞涉及的Web应用程序
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仓库包含了NetWarn和SpecterScan两个安全工具,其中SpecterScan是针对SQL注入的扫描工具,与安全研究相关。虽然更新内容主要集中在README.md,但对工具的描述和使用说明有参考价值。与AI Security的关联较弱,但与网络安全和渗透测试相关。
bugnitor - 面向AI代码漏洞的安全扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | bugnitor |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞检测工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库开发了专门针对由AI生成代码的安全漏洞的检测工具,具实质性技术内容,包括AI相关的漏洞模式识别与安全检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能点:针对AI生成代码的安全漏洞检测,包括权限绕过、注入、硬编码密钥等 |
| 2 | 安全特性:识别AI特有的代码缺陷,结合模式匹配和上下文分析 |
| 3 | 研究价值:专注于AI辅助开发漏洞研究,填补该领域技术空白 |
| 4 | 与搜索关键词相关性:紧密结合AI安全,专门检测AI助理引入的漏洞 |
🛠️ 技术细节
采用模式匹配与上下文分析结合的方法,识别AI生成代码中的常见安全缺陷,如缺少授权、SQL注入、硬编码密钥等
实现多样化漏洞检测策略,结合静态分析、训练数据特征识别与安全规则库
🎯 受影响组件
• AI生成代码检测模块
• 安全规则识别系统
• 漏洞模式匹配引擎
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仓库核心聚焦于AI生成代码漏洞检测,包含实质性技术方案和实用工具,专为AI安全研究和渗透测试设计,与搜索关键词高度相关,具有较高的研究与攻防应用价值。
Sentra - AI驱动的云日志安全顾问
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Sentra |
| 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: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
Sentra是一个利用GPT和AWS日志的AI驱动的安全顾问。本次更新增加了基于预训练LLM的上下文理解能力。具体来说,新增了sentra/agent/gpt_responder.py文件,该文件定义了ask_gpt函数,用于与Azure OpenAI服务交互,根据用户查询和日志片段,提供安全分析和见解。更新后的sentra/agent/RAG_log_agent.py文件调用ask_gpt函数,使得系统能够利用GPT进行更深入的日志分析,从而增强了安全事件的检测和响应能力。虽然该更新没有直接包含漏洞利用代码或安全漏洞修复,但它增强了对安全日志的分析能力,可以辅助安全人员发现潜在的安全问题,提高整体安全态势。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的云日志安全顾问 |
| 2 | 新增了GPT上下文理解能力 |
| 3 | 增加了与Azure OpenAI服务的交互 |
| 4 | 提升了日志分析能力 |
🛠️ 技术细节
新增了gpt_responder.py文件,实现了与Azure OpenAI的交互,使用户能够通过自然语言查询分析日志
修改了RAG_log_agent.py,集成了GPT分析功能,增强了日志分析能力
🎯 受影响组件
• sentra/agent/gpt_responder.py
• sentra/agent/RAG_log_agent.py
• Azure OpenAI服务
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该更新通过集成GPT,增强了安全日志的分析能力,有助于安全人员发现潜在的安全问题。
AI-Security-Guard - AI监控系统:视频获取功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Security-Guard |
| 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
该仓库是一个基于AI的监控系统,本次更新增加了通过API获取用户上传视频的功能。主要功能是允许用户上传视频并进行分析,此次更新增加了获取视频的功能,包括前端页面修改和后端API实现。具体来说,RenderPage.js文件更新了前端代码,使用户可以通过API请求获取视频。bringVideo.py文件添加了获取视频的API,根据用户提供的用户名从服务器获取视频文件。此更新可能存在安全风险,例如未授权的视频访问,视频文件路径暴露等问题。 此外,还删除了用于训练和数据集划分的Python脚本以及相关的配置文件,这表明项目的训练流程可能发生了改变。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增视频获取API,允许用户获取已上传的视频 |
| 2 | 更新前端页面以支持视频获取功能 |
| 3 | 修改了后端API以处理视频文件 |
| 4 | 移除了用于训练和数据集划分的脚本 |
🛠️ 技术细节
前端
RenderPage.js文件修改,增加了通过API获取视频的逻辑,从http://127.0.0.1:5000/bringVideo获取视频文件,并使用<video>标签进行播放。
后端
bringVideo.py文件新增API接口,根据用户名获取视频文件,并返回给前端。没有进行任何的身份验证,用户可以通过用户名直接获取视频文件
视频存储路径可能存在风险,如果路径可控,可能导致任意文件读取。
🎯 受影响组件
• client/src/page/RenderPage/RenderPage.js
• server/video/bringVideo.py
⚡ 价值评估
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增加了视频获取功能,但未对用户身份进行验证。攻击者可能通过用户名获取其他用户的视频,存在未授权访问的风险,可以进行攻击。
Bastet - DeFi漏洞数据集,用于AI安全
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Bastet |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 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DeFi漏洞数据集,旨在通过AI驱动的自动化检测来增强漏洞检测的准确性并优化安全生命周期管理。此次更新主要增加了指向重构数据集的链接,该数据集包含超过450个项目的完整代码库,审计结果来自Code4rena,以及近4400个漏洞发现。这些漏洞是由DeFiHackLabs社区的白帽子共同标记的。更新旨在为AI安全工具的训练和评估奠定基础。更新的内容是添加了指向重构数据集的链接,这本身并不直接涉及漏洞利用或安全修复,而是为未来的安全研究提供了数据基础。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了DeFi漏洞数据集 |
| 2 | 数据集包含来自Code4rena的审计结果和漏洞发现 |
| 3 | 数据集为AI安全工具的训练和评估提供基础 |
| 4 | 更新包括指向重构数据集的链接 |
🛠️ 技术细节
数据集包含代码库、漏洞信息和社区协作标签
更新添加了指向Google Drive上重构数据集的链接
数据集旨在支持AI在智能合约安全领域的应用
🎯 受影响组件
• DeFi项目
• AI安全工具
⚡ 价值评估
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虽然更新本身不直接涉及漏洞利用或修复,但它为AI安全工具的训练和评估提供了宝贵的数据集,为智能合约安全研究提供了基础,因此具有研究价值。
CVE-2024-6387 - OpenSSH regreSSHion漏洞检测
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-6387 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-24 09:45:52 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个 Nuclei 模板,用于检测 OpenSSH 中的 CVE-2024-6387 漏洞,该漏洞影响 OpenSSH 的 8.5p1 到 9.7p1 版本。仓库包含一个 yaml 文件,用于使用 Nuclei 进行漏洞扫描。 代码变更分析:最新的提交更新了 CVE-2024-6387.yaml 文件,增加了对更多已知修复版本的排除,包括 Ubuntu、Debian、FreeBSD、Alpine 和 Fedora 等发行版的补丁版本。同时,更新了 README.md 文件,列出了已排除的补丁版本。漏洞分析:该漏洞是一个 OpenSSH 的回归漏洞,通过检查 SSH 服务的banner信息,判断目标服务器是否使用了易受攻击的 OpenSSH 版本,并排除已修复的版本。此漏洞的利用需要针对特定的 OpenSSH 版本,并通过网络进行探测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 检测OpenSSH 8.5p1-9.7p1 版本漏洞 |
| 2 | 排除已修复的发行版版本 |
| 3 | 使用 Nuclei 模板进行扫描 |
| 4 | 漏洞利用需通过网络探测 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理:通过检测 SSH 服务的banner信息,判断OpenSSH版本是否在受影响范围内。
利用方法:使用 Nuclei 扫描器,针对目标主机进行扫描,检测是否存在 vulnerable 的 OpenSSH 版本。
修复方案:升级到 OpenSSH 的最新版本,或确保使用了已修复的发行版版本。
🎯 受影响组件
• OpenSSH
⚡ 价值评估
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影响广泛使用的 OpenSSH 服务,且有明确的受影响版本范围,并且有检测方法和 POC。
vuln_crawler - 漏洞情报聚合工具,自动更新0day
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vuln_crawler |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 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
该仓库是一个漏洞情报聚合工具,能够从多个安全数据源爬取漏洞信息,并生成结构化报告。本次更新是自动更新0day漏洞情报,添加了新的漏洞信息报告,报告中包含了多个漏洞的CVE ID、漏洞名称、严重程度、发布日期、来源和参考链接等信息。其中包含微软SharePoint、Windows MSHTML、Redis等多个高危漏洞。 漏洞利用方式通常涉及远程代码执行,攻击者可能通过构造恶意请求、利用文件上传、模板注入等方式来实现。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动更新0day漏洞情报。 |
| 2 | 聚合多个安全数据源的漏洞信息。 |
| 3 | 报告包含CVE ID、漏洞名称、严重程度等详细信息。 |
| 4 | 涉及微软SharePoint、Windows MSHTML等多个高危漏洞。 |
🛠️ 技术细节
通过爬虫从多个安全情报源获取漏洞信息。
解析并结构化漏洞信息,生成报告。
报告包含漏洞的CVE ID、漏洞名称、严重程度、发布日期、来源和参考链接。
🎯 受影响组件
• Microsoft SharePoint
• Microsoft Windows MSHTML
• Redis
• Optilink管理系统
• 金和 C6
• Vim
• Atlassian Confluence
• bun
⚡ 价值评估
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更新了0day漏洞情报,包含多个高危漏洞信息,对安全人员有重要参考价值,有助于及时发现和应对潜在的安全风险。
watch0day - 自动化0day漏洞情报监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | watch0day |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该项目是一个自动化0day漏洞监控系统,通过GitHub Actions定时抓取互联网最新漏洞情报,自动翻译并生成结构化报告。本次更新增加了针对2025-07-24日UTC时间发布的71条漏洞相关信息的监控报告。主要更新内容是result目录下生成了0day_report_20250724_1730.md和0day_report_20250724_1730_en.md文件,分别对应中文和英文的漏洞报告,报告中包含了漏洞的来源、日期、链接以及简要描述。报告中包含了一些关于XSS论坛管理员被捕、针对Magento和Docker的威胁活动、新的Coyote恶意软件变体等安全事件的信息。虽然该更新本身不包含漏洞利用代码或修复,但是它提供了最新的安全情报,有助于安全研究人员了解最新的威胁态势。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化的0day漏洞情报监控系统 |
| 2 | 定时抓取互联网最新漏洞情报 |
| 3 | 生成结构化报告 |
| 4 | 报告包含最新的安全事件信息,如XSS论坛管理员被捕、针对Magento和Docker的威胁活动等 |
🛠️ 技术细节
系统通过GitHub Actions定时运行,抓取互联网上的漏洞情报。
情报被自动翻译并生成结构化的报告(.md文件)。
报告包含了漏洞的来源、日期、链接和简要描述。
🎯 受影响组件
• GitHub Actions
• 互联网上的漏洞情报源
• 报告生成脚本
⚡ 价值评估
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该项目能够自动收集和整理最新的漏洞情报,为安全研究人员提供及时、全面的威胁信息。虽然本次更新没有直接包含漏洞利用代码或修复,但是它提供了最新的安全情报,有助于安全研究人员了解最新的威胁态势。
contextor - 上下文工程SDK,安全隔离多租户AI应用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | contextor |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 71
💡 分析概述
该仓库是一个以 Go 语言实现的上下文工程SDK,专为构建具备长期记忆、深度上下文理解能力和严格安全隔离的多租户 AI 应用而设计。 仓库提供了多租户隔离,混合搜索,LLM驱动的冲突解决等功能。最近的更新包括:移除集成测试文件和测试数据,增加自定义LLM端点配置指南,快速入门指南,以及API文档。 仓库的核心功能是构建安全,多租户的AI应用,与安全工具关键词高度相关。没有发现明显的安全漏洞,主要侧重于功能和配置的完善。仓库的价值在于提供了一种构建安全AI应用的框架。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了上下文工程SDK,用于构建AI应用 |
| 2 | 支持多租户隔离,增强安全性 |
| 3 | 包含混合搜索策略和LLM驱动的冲突解决 |
| 4 | 增加了自定义 LLM 端点配置和API文档 |
🛠️ 技术细节
Go 语言实现,使用了SurrealDB、Redis等组件
支持 OpenAI、Anthropic 等多种 LLM 模型集成
使用JSON配置
提供了多租户隔离的设计,保障了数据安全
🎯 受影响组件
• Go
• SurrealDB
• Redis
• LLM models
⚡ 价值评估
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该仓库与安全工具关键词高度相关,因为它提供了一个构建安全且支持多租户隔离的 AI 应用框架。虽然本次更新没有直接涉及安全漏洞修复,但其提供的多租户隔离、LLM驱动的冲突解决等特性,对于构建安全可靠的 AI 应用至关重要,并提供了相关的安全配置指引。
security_assessment_tool - Windows安全评估工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | security_assessment_tool |
| 风险等级 | LOW |
| 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Python编写的Windows安全评估工具,主要功能包括端口扫描、Banner抓取、漏洞扫描(使用Vulners API)、日志分析(Windows安全事件日志)以及密码强度分析和生成报告。更新内容是修改了README.md,修改了工具针对的系统是windows。该工具的功能在于辅助安全评估,并没有发现明显的漏洞利用,仅提供安全评估功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 具备端口扫描、漏洞扫描、日志分析等多种安全评估功能。 |
| 2 | 使用Vulners API进行漏洞扫描。 |
| 3 | 提供密码强度分析和报告生成功能 |
| 4 | 与关键词'security tool'高度相关,功能集中于安全评估。 |
🛠️ 技术细节
使用Python实现,依赖第三方库,如 requests 用于与API交互
端口扫描使用多线程提高效率。
漏洞扫描通过Vulners API实现,依据扫描结果进行漏洞匹配。
日志分析侧重于检测失败登录尝试
🎯 受影响组件
• Windows操作系统
• 网络服务
⚡ 价值评估
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该工具的功能与安全评估紧密相关,与关键词'security tool'高度相关,它提供了一系列用于扫描和分析目标系统安全状况的功能。 虽然功能较为基础,但集合了多种安全评估手段。
POLAR.AI - 新增数据库API接口
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | POLAR.AI |
| 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: 2
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
POLAR.AI是一个用于构建、训练、部署和管理AI模型的开源生态系统。本次更新增加了多个与数据库交互的API接口,包括获取数据库表列表、获取表内容的功能,涉及文件包括前端页面js文件、后端api管理文件和数据库操作文件,这些更新可能引入安全风险,例如SQL注入和信息泄露。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了数据库相关的API接口,包括获取表列表和表内容。 |
| 2 | 前端页面使用新增API展示数据库信息 |
| 3 | API接口代码中可能存在安全隐患 |
| 4 | 数据库操作代码的更新可能带来安全风险,例如SQL注入漏洞。 |
🛠️ 技术细节
新增了/api/db/tables和/api/db/table-content两个API接口,用于获取数据库表信息和表内容。
前端页面通过调用新API,动态加载和展示数据库表列表及内容。
数据库操作部分的代码,需要仔细检查是否存在SQL注入漏洞
API接口参数校验的缺失可能导致安全问题。
🎯 受影响组件
• POLAR-AI/POLAR-node/web_server/api_m/api_manager.py
• POLAR-AI/POLAR-node/web_server/data_m/database.py
• POLAR-AI/POLAR-node/web_app/static/JS/database.js
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了数据库操作相关的API,可能存在SQL注入等安全风险,对安全分析具有价值。
toolhive - ToolHive: 容器运行时安全增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | toolhive |
| 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: 3
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
该仓库是 ToolHive,一个用于 MCP 服务器的轻量级、安全且快速的管理器。本次更新主要集中在增强容器运行时功能和安全性,包括添加了容器运行时检查命令,以及工具过滤功能,用于限制 MCP 服务器上可用的工具。具体来说,增加了 thv runtime check 命令,用于检测容器运行时是否响应,并添加了 thv run --tools <name> 功能,允许用户仅启用 MCP 服务器中选定的工具。同时,引入了工具过滤中间件,用于拦截 SSE 响应和纯 JSON 对象,从而提取 JSON-RPC 消息中的工具名称,仅允许在过滤器中的工具运行,增强了安全控制。同时,添加了新的 E2E 测试。这些更新提升了 ToolHive 的安全性和可控性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增容器运行时检查命令(thv runtime check),提高系统可用性 |
| 2 | 实现工具过滤功能(thv run --tools <name>),增强安全性 |
| 3 | 引入工具过滤中间件,增强安全控制 |
| 4 | 增加了E2E测试,提高代码质量 |
🛠️ 技术细节
新增了
runtime子命令以及check子命令,通过 ping 容器运行时,检测其是否正常工作。
实现了使用
--tools标志过滤 MCP 服务器工具,在run_flags.go中添加了ToolsFilter字段,并在runner/config.go和config_builder.go中进行配置和构建。
在
runner/runner.go中添加了工具过滤中间件,通过mcp.NewToolFilterMiddleware和mcp.NewToolCallFilterMiddleware实现,拦截 SSE 响应和 JSON-RPC 消息,实现工具名称的过滤。
新增了E2E测试,增强了代码质量,测试了 group list command 和 group list 的基本功能。
🎯 受影响组件
• cmd/thv/app/runtime.go
• cmd/thv/app/run_flags.go
• pkg/mcp/tool_filter.go
• pkg/mcp/tool_filter_test.go
• pkg/runner/config.go
• pkg/runner/config_builder.go
• pkg/runner/runner.go
• pkg/workloads/manager.go
• docs/cli/thv_runtime.md
• docs/cli/thv_runtime_check.md
• docs/cli/thv_run.md
• test/e2e/group_list_e2e_test.go
⚡ 价值评估
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增加了安全增强功能,包括工具过滤机制,可以限制运行的工具,降低潜在攻击面,提高了安全性。运行时检查功能可以监控容器运行时状态,提高可用性。
AI-Code-Security - AI代码安全扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Code-Security |
| 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: 2
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库旨在研究LLM生成的代码中的安全风险,并提供相应的工具。本次更新增加了后端扫描功能,实现了对代码的初步扫描。具体来说,更新包括了backend目录下的app.py文件,requirements.txt文件,以及package-lock.json和package.json文件的修改。app.py文件使用Flask框架构建了一个API,用于接收代码文件并使用semgrep和bandit进行安全扫描。此更新表明该项目开始构建安全扫描工具,增加了对AI生成代码的安全检测能力,虽然目前功能有限,但具有一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了后端扫描功能 |
| 2 | 实现了API接口,用于接收代码文件 |
| 3 | 集成了semgrep和bandit进行代码扫描 |
| 4 | 初步构建了AI代码安全检测工具 |
🛠️ 技术细节
app.py文件使用Flask框架搭建API,接收POST请求,处理代码文件。
使用tempfile模块创建临时目录,存储代码文件,方便扫描。
调用semgrep和bandit命令行工具进行安全扫描。
requirements.txt文件列出了依赖库,包括flask, bandit, semgrep
package-lock.json和package.json文件包含了前端依赖库以及axios依赖
🎯 受影响组件
• backend/app.py
• requirements.txt
• 前端代码依赖
⚡ 价值评估
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该更新增加了后端安全扫描功能,初步实现了对AI生成代码的安全检测,为后续的漏洞挖掘和安全研究奠定了基础,并且集成了semgrep和bandit,可以利用现有的安全工具进行扫描分析。
smolagents-mcp-demo - AI驱动的安全工具与多Agent系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | smolagents-mcp-demo |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 代码质量改进/依赖管理/文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 43
💡 分析概述
该仓库是一个基于模型上下文协议 (MCP) 的演示项目,展示了 AI 驱动的安全工具和多 Agent 系统,主要功能包括代码分析、安全扫描和智能自动化。更新内容包括修复 undefined 导入错误、清理项目结构、更新文档以及改进项目组织。该项目构建了一系列 MCP 服务器,如代码度量、代码安全、代码检索和 Git 服务器,并配备了相应的客户端,特别是多 Agent 客户端,用于协同工作。虽然代码中包含了安全相关的分析工具(如 SQL 注入、命令注入检测),但主要侧重于演示 MCP 协议和 AI Agent 的协同,而非专注于挖掘漏洞。更新涉及依赖项管理、代码风格规范化和文档改进,没有直接的安全漏洞修复,但通过完善配置和测试,间接提高了项目的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 展示了 AI 驱动的安全工具和多 Agent 系统 |
| 2 | 实现了代码分析、安全扫描等功能 |
| 3 | 采用了模型上下文协议 (MCP) |
| 4 | 更新内容主要集中在代码质量、依赖管理和文档方面 |
| 5 | 与安全工具关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用 Gradio 构建用户界面,用于交互式地使用各种安全分析工具
集成了 TextBlob 库用于文本情感分析
实现了用于代码分析、安全扫描、文件检索和 Git 操作的 MCP 服务器
多 Agent 系统通过协同工作完成任务
使用 Python, Gradio, Smolagents, Textblob等技术
使用 pre-commit 和 flake8 进行代码质量检查
🎯 受影响组件
• Python
• Gradio
• Smolagents
• TextBlob
• MCP servers (Basic, Code Metrics, Code Security, Code Retrieval, Git Server)
• Multi-Agent Client
⚡ 价值评估
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该项目与安全工具关键词高度相关,因为它演示了使用 AI 驱动的工具进行安全分析,并构建了多 Agent 系统。虽然更新内容没有直接针对安全漏洞的修复,但展示了代码安全扫描功能,并演示了如何使用 AI 辅助安全分析。此外,该项目展示了安全研究的方法,例如代码安全分析和 Git 仓库分析,具有一定的研究价值。
mysql-mcp-server - AI驱动的MySQL MCP服务器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mysql-mcp-server |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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
该仓库提供了一个MySQL Model Context Protocol (MCP) 服务器,旨在赋能AI助手和LLMs访问和控制MySQL数据库。它支持安全查询执行,模式内省,性能诊断,安全审计等功能。更新内容主要是一些README的更新,删除了关于GitHub SEO的建议。该项目的主要功能是提供一个安全的接口,供LLM与MySQL数据库交互,实现SQL查询、数据库管理和安全审计等。由于其与安全审计和数据库操作的紧密结合,可能存在SQL注入等安全风险。虽然项目本身没有直接包含漏洞利用代码,但其功能可能被用于辅助漏洞挖掘或安全评估。 更新内容是README.md文件的修改,主要集中在移除GitHub SEO的建议。此更新不直接引入新的安全风险,但维护了文档的简洁性,对用户理解和项目使用是有帮助的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供MySQL数据库的MCP服务器,支持LLM和AI工具访问 |
| 2 | 包含安全查询执行、模式内省、安全审计等关键功能 |
| 3 | 主要目的是为AI工具提供MySQL数据库的访问接口 |
| 4 | 与安全工具关键词相关,可用于安全审计和渗透测试 |
🛠️ 技术细节
基于Python实现,提供API接口供AI工具调用
支持SSL审计、用户管理等安全相关功能
支持连接MySQL数据库,并执行SQL语句,存在SQL注入的风险
🎯 受影响组件
• MySQL数据库
• Python环境
• LLMs和AI工具
⚡ 价值评估
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该项目与安全工具关键词高度相关,因为它提供了安全审计功能,例如用户管理和SSL配置审计。该项目提供了一种新的方式来与MySQL数据库交互,为安全研究人员提供了一个评估和测试MySQL数据库安全性的新工具。
secops-cli-wrapper - 智能安全CLI与学习集成
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | secops-cli-wrapper |
| 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: 5
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库是一个用于自动化和解释核心网络安全任务的命令行工具,专为培训和自学设计。它能够智能地选择合适的安全工具,运行检查,并向用户解释每个阶段的“原因”。
本次更新包括:
README.md更新: 添加了项目介绍、关键特性、以及开发环境设置等内容,更新了项目描述和功能列表,使项目更易于理解和使用。- 创建了
decision_engine.py,learning_engine.py和main.py文件:decision_engine.py: 实现了跨平台智能工具选择和工作流程编排的功能,能够根据目标和扫描结果智能决定使用哪些安全工具,并按顺序执行,同时提供教育上下文。learning_engine.py: 提供了教育上下文、技能跟踪和操作系统感知的指导功能,通过解释网络安全概念,并根据用户环境提供OS特定的工具安装提示、相关防御指导和实践建议。main.py: 是整个项目的入口点,使用Click库构建了命令行界面,集成了decision_engine和learning_engine,实现了安全工具的自动化执行和学习功能的结合。
此次更新增强了工具的功能,添加了智能分析、工具选择、工作流编排、教育指导等核心功能,对于安全学习者和安全从业人员具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 智能工具选择:根据目标自动选择安全工具。 |
| 2 | 智能工作流程:按逻辑顺序链接安全工具。 |
| 3 | 学习集成:在执行安全任务时提供教育上下文。 |
| 4 | 跨平台支持:支持Windows、Linux和macOS。 |
🛠️ 技术细节
decision_engine.py:使用Python实现,根据目标分析和扫描结果智能选择和编排安全工具。
learning_engine.py:使用Python实现,为用户提供教育上下文、技能跟踪和操作系统感知的指导。
main.py:使用Click库构建命令行界面,集成了decision_engine和learning_engine。
🎯 受影响组件
• decision_engine.py
• learning_engine.py
• main.py
⚡ 价值评估
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该项目旨在帮助用户自动化和学习网络安全任务,集成了智能工具选择、工作流程编排和教育功能。此次更新增加了核心功能,对于网络安全学习和实践具有一定的价值。
cyber-security- - 安全工具和渗透测试
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cyber-security- |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个安全工具的集合,主要用于教育目的。仓库包含多种安全工具的使用方法和技术细节,例如APT28的攻击工具和技术、Mr. Robot剧中出现的黑客工具、DDoS工具LOIC和HOIC、网络扫描工具Angry IP Scanner,以及Creepy的OSINT工具。更新主要增加了关于APT28的黑客工具和技术,以及各个工具的使用指南,包含安装步骤和操作示例。这些更新有助于安全研究人员和渗透测试人员了解和使用这些工具进行安全评估和渗透测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集合了多种安全工具,包括DDoS、网络扫描和OSINT工具。 |
| 2 | 提供了APT28的黑客工具和技术的详细介绍 |
| 3 | 包含了各种工具的使用指南,包括安装步骤和操作示例。 |
| 4 | 旨在为安全研究和渗透测试提供学习资源 |
🛠️ 技术细节
APT28工具和技术的详细介绍,包括X-Agent、X-Tunnel等恶意软件和工具的使用。
Mr. Robot剧中出现的各种黑客工具,例如Kali Linux、Metasploit Framework等。
DDoS工具LOIC和HOIC的使用方法。
Angry IP Scanner的安装和使用步骤。
Creepy的安装和使用方法,用于OSINT。
🎯 受影响组件
• 各种安全工具,包括DDoS工具、网络扫描工具、OSINT工具等。
• 操作系统:Kali Linux
⚡ 价值评估
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仓库提供了各种安全工具的使用方法和技术细节,包括APT28的攻击工具和技术,这对于安全研究和渗透测试具有一定的参考价值。尽管该仓库声明仅供教育目的,但其中包含的工具和技术信息可以帮助安全专业人员更好地理解攻击手段和防御措施。
Sentinel_KQL - Microsoft Sentinel KQL 查询库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Sentinel_KQL |
| 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
💡 分析概述
该仓库提供了用于 Microsoft Sentinel SIEM 工具的 KQL 查询和 Watchlist 方案。更新内容集中在 Analytics-AuthenticationMethodsChanges.kql 文件上,该文件很可能用于检测和分析身份验证方法的变化,例如检测异常登录或潜在的帐户接管行为。由于此更新可能涉及改进安全检测能力,因此具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库提供Microsoft Sentinel的KQL查询 |
| 2 | 更新集中在身份验证方法变化的分析查询 |
| 3 | 更新可能提高了安全检测能力 |
🛠️ 技术细节
更新了 KQL 查询文件,可能包含针对身份验证方法更改的改进的检测逻辑
KQL 查询利用了 Microsoft Sentinel 平台的数据源
可能通过更改查询逻辑来提高检测准确性和效率
🎯 受影响组件
• Microsoft Sentinel
• Kusto Query Language (KQL) 查询
• 安全分析规则
⚡ 价值评估
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更新改进了身份验证方法变更相关的安全分析查询,这有助于提高安全检测和响应能力。
CyberSecurity-HomeLab - 构建红队/蓝队攻防实验环境
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CyberSecurity-HomeLab |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 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
该仓库描述了一个使用Proxmox VE和pfSense构建的、用于红队渗透测试和蓝队监控的、完全隔离的家庭实验室。它包含VLAN分段、多种安全工具,并模拟企业环境。本次更新主要修改了README.md文件,更新了拓扑图的标题,整体上是环境搭建的文档说明。该项目本身不包含漏洞,而是提供了一个实践安全攻防的平台。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 构建了用于红队和蓝队实践的隔离网络环境。 |
| 2 | 使用了pfSense、Proxmox VE等技术,实现网络分段和虚拟化。 |
| 3 | 集成了TheHive、Security Onion、DVWA等多种安全工具。 |
| 4 | 提供了模拟企业环境的基础设施,用于安全测试和防御演练。 |
| 5 | 与关键词security tool高度相关,提供多种安全工具。 |
🛠️ 技术细节
使用Proxmox VE进行虚拟化,pfSense作为防火墙。
通过VLAN实现网络隔离。
使用DHCP为不同VLAN分配IP地址。
包含红队目标(Metasploitable 3, DVWA)和蓝队监控工具(TheHive, Security Onion, Wazuh)
🎯 受影响组件
• pfSense
• Proxmox VE
• 各种安全工具(TheHive, Security Onion, DVWA等)
⚡ 价值评估
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该仓库与"security tool"关键词高度相关,因为它提供了一个集成的安全工具环境,用于红队和蓝队的实践。 虽然它本身不包含漏洞利用代码,但它提供了一个搭建安全攻防实验环境的框架,可以用于漏洞挖掘和安全研究。提供的工具可以用来检测漏洞,进行安全分析。
C237_CA2 - C2框架:请求处理和用户认证
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C237_CA2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库似乎是一个C2框架,主要功能包括用户登录、身份验证以及请求处理。最近的更新主要集中在app.js文件的修改。代码中使用了express, express-session, mysql2 等库,并涉及到数据库交互,用于存储用户信息和请求。 更新内容显示,增加了用户请求的查询功能,并调整了用户ID的获取方式。 每次更新都涉及到了用户认证、session和数据库交互等关键的安全点,如果存在代码缺陷,容易引发安全问题,存在安全风险。未发现C2的具体实现细节。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 用户认证和会话管理 |
| 2 | 数据库交互 |
| 3 | 请求处理 |
| 4 | 增加了用户请求查询功能 |
🛠️ 技术细节
使用 express-session 进行会话管理,存在潜在的会话劫持风险。
MySQL 数据库查询,如果参数处理不当,可能存在 SQL 注入漏洞。
更新修改了获取用户id的方式,增加了用户请求查询功能,修改sql语句,可能存在信息泄露的风险。
🎯 受影响组件
• app.js
• express
• express-session
• mysql2
⚡ 价值评估
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该仓库的功能与C2框架相关,更新涉及用户身份验证、请求处理和数据库交互,存在潜在的安全风险,例如SQL注入和会话劫持。虽然没有直接的漏洞利用代码,但更新的内容与安全相关。
lian - 安全与AI系统分析基础设施
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | lian |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库提供通用编程语言解析与分析工具,最近新增了数组定义与使用的分析功能,增强了对代码中数组利用情况的检测能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 通用编程语言解释和分析基础架构 |
| 2 | 新增数组定义与使用分析功能 |
| 3 | 增强对数组相关安全漏洞检测能力 |
| 4 | 可能对漏洞利用分析和漏洞检测有所帮助 |
🛠️ 技术细节
在语义分析阶段加入了数组的定义和使用追踪,特别是对数组元素的定义与调用进行标记
通过新增的方法new_array_def_use,跟踪数组定义与用法,提升对潜在缓冲区溢出或数组越界漏洞的检测能力
🎯 受影响组件
• 语义分析模块
• 代码安全检测工具
⚡ 价值评估
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新增数组定义和使用分析增强了对潜在数组相关漏洞的检测与研究能力,提升了对安全漏洞的识别准确性,对安全研究具有一定价值。
CyberGuard - 基于AI的安全日志分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CyberGuard |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 21
💡 分析概述
该仓库实现了一个AI驱动的安全日志分析系统,利用大语言模型对日志进行风险分类,辅助安全检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的日志分析与风险分类 |
| 2 | 集成自然语言处理模型风险评估 |
| 3 | 提供自动化安全事件初步分析 |
| 4 | 与‘AI Security’关键词高度相关,聚焦自动化渗透检测与安全研究 |
🛠️ 技术细节
使用Python和LLama3大模型进行日志内容分析,输出风险等级和原因
结合Node.js后端调用Python脚本实现AI推理,通过API接口提供分析服务
采用Python Shell调用大模型,处理日志文本,生成结构化评估结果
🎯 受影响组件
• 安全日志处理模块
• 风险评估算法
• AI自动化分析接口
⚡ 价值评估
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仓库核心功能围绕AI技术实现自动化的安全日志风险分析,具备实质性技术内容,能辅助渗透测试与漏洞检测,符合‘AI Security’关键词,满足漏洞研究和技术创新的标准。
AlertVision---Abandoned-Object-Detection-System - 基于AI的实时物体与人员监测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AlertVision---Abandoned-Object-Detection-System |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库利用YOLOv8和ResNet50实现实时监控中的弃置物体检测和人员重识别,提升安全监控智能化水平。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成YOLOv8进行实时目标检测 |
| 2 | 使用ResNet50实现人员重识别 |
| 3 | 提供动态监控和弃置物体检测算法 |
| 4 | 与搜索关键词AI Security高度相关,属于安全监控中的AI应用 |
🛠️ 技术细节
采用YOLOv8进行多目标实时检测,结合ResNet50进行目标身份验证
实现距离计算与倒计时机制进行弃置物体判断
利用预训练模型,确保检测精度和效率
🎯 受影响组件
• 视频监控系统
• 目标检测与识别模块
• 安全监控算法
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库核心功能围绕安全监控中的AI技术,结合目标检测和重识别技术,有实质性技术内容,符合安全研究和渗透测试的应用场景,提供了实际研究价值。
dapr-agents - 安全防护相关功能集成工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | dapr-agents |
| 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: 2
- 变更文件数: 17
💡 分析概述
仓库主要为Dapr Agents提供AI与语音识别、合成功能的支持,涉及ElevenLabs TTS区域的代码更新。此次更新改进了ElevenLabs文本转语音(TTS)模块的API调用,支持自定义语音配置和新SDK集成,增强语音处理能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成ElevenLabs TTS文本转语音功能 |
| 2 | 更新ElevenLabs SDK接口,提升语音生成稳定性和功能性 |
| 3 | 改进了ElevenLabs语音客户端的配置和API封装 |
| 4 | 影响涉及文本转语音的安全实现和第三方API交互 |
🛠️ 技术细节
对ElevenLabsSpeechClient类进行了修改,支持新版SDK API和可配置的默认语音参数,增强灵活性。
通过API调用实现文本转语音功能,可能引入在不安全或异常响应情况下的风险,需注意API安全配置和输入验证。
此次更新未明示安全漏洞修复,但优化了语音工具的安全设置,提高了潜在误用的安全边界。
涉及对第三方SDK的调用和数据处理,建议审查API调用的安全性和通信加密。
🎯 受影响组件
• ElevenLabs文本转语音客户端模块
• 第三方API调用接口
• 语音配置与参数管理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新增强了语音生成的API安全性及功能灵活性,有助于减少潜在的安全风险及提升整体安全防护能力,符合安全功能扩展标准。
WhiteURLScan - 网站URL扫描与信息采集工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WhiteURLScan |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全检测 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
该仓库主要提供一个多功能的网站URL扫描与信息采集工具,支持递归爬取、敏感信息检测、URL收集等。此次更新增加了多个安全相关模块:敏感信息检测、URL拼接与匹配、输出处理、配置管理等。引入了敏感信息检测组件,能识别内容中的敏感信息;增强了URL拼接和匹配模块,便于识别潜在的漏洞点和安全威胁;扩展了输出处理功能,支持将检测结果保存,方便后续安全分析。整体看,重点在增强安全信息检测和处理能力,为安全测试提供更全面的支持。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入敏感信息检测模块,可检测内容中的敏感信息如API密钥、身份证号等。 |
| 2 | 新增URL拼接和匹配模块,优化URL路径组合与识别能力,提升漏洞点挖掘。 |
| 3 | 增强输出处理模块,支持保存检测结果,便于后续安全分析。 |
| 4 | 集成配置管理,支持灵活的扫描参数定制。 |
| 5 | 整体改动提升对潜在安全风险点的识别和检测能力。 |
🛠️ 技术细节
敏感信息检测通过正则和内容分析识别敏感数据,支持文本内容检测。
URL匹配和拼接模块采用多种拼接策略,增强对路径和参数的识别与组合能力。
输出模块实现检测结果的多样化保存,便于结果管理和追踪。
配置模块支持多种扫描参数定制,适应不同安全测试场景。
🎯 受影响组件
• 敏感信息检测组件
• URL拼接与匹配模块
• 输出结果管理模块
• 配置参数系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新显著增强了工具的安全检测能力,通过敏感信息识别及复杂URL处理,提升潜在漏洞发现和安全防护水平,直接关联安全漏洞利用与检测技术。
Bypasser403 - HTTP 403绕过辅助工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Bypasser403 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库提供一个Python工具,用于安全研究人员和漏洞猎人测试HTTP 403 Forbidden限制的绕过技术,具有payload驱动和多线程特性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 用于测试HTTP 403 Forbidden绕过技术,帮助安全研究和漏洞挖掘 |
| 2 | 利用大量payload和header技巧进行绕过尝试 |
| 3 | 提供实质性工具,用于渗透测试和安全漏洞验证 |
| 4 | 与搜索关键词“security tool”高度相关,核心功能是漏洞测试工具 |
🛠️ 技术细节
通过多线程扫描策略增强测试效率,使用大量预定义payload和请求header操作实现绕过
利用header篡改和payload方案规避403限制,技术方案偏向脚本化的攻击辅助工具
🎯 受影响组件
• Web服务器请求处理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供用于检测和利用HTTP 403限制的技术方案,具有实用的渗透测试价值,符合安全研究和漏洞验证的核心需求,相关性高且内容实质。
Email-Guardian - 基于AI的电子邮件安全检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Email-Guardian |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库利用微调BERT模型检测垃圾邮件和钓鱼邮件,具有网页界面和命令行工具等功能。此次更新修复了安全相关的问题,包括配置文件的安全漏洞和敏感信息保护,加强了安全措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用深度学习模型进行邮件钓鱼和垃圾邮件检测 |
| 2 | 修复了安全配置相关漏洞,增强安全防护 |
| 3 | 优化了敏感信息管理,提升系统安全性 |
| 4 | 影响邮件过滤和安全检测系统的安全性 |
🛠️ 技术细节
更新中对环境变量配置进行了调整,避免敏感信息硬编码,提升安全性
修复部分代码中的潜在配置泄露风险,增强安全防护措施
涉及安全配置文件和API密钥管理的改善增强了系统免受利用攻击的能力
🎯 受影响组件
• 后端邮件检测逻辑
• 配置管理模块
• API接口
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次安全相关修复改善了模型配置和敏感信息管理,解决潜在的配置安全风险,提升系统整体防护能力,对邮件安全检测领域具有重要价值。
StrongPassGen - 基于Python的密码生成安全工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | StrongPassGen |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库提供了一个Python密码生成器,实现了随机密码生成、强度估算及破解时间预测,具有一定的安全研究内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了安全密码生成,包括用户自定义长度和复杂度 |
| 2 | 包含密码强度检测与破解时间估算功能,符合安全研究和漏洞利用范畴 |
| 3 | 提供实质性的密码生成与安全评估技术研究内容 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关,专注于安全密码生成工具 |
🛠️ 技术细节
采用Python实现随机字符扩展和密码混洗,结合字符集估算密码复杂度
实现密码破解时间估算,基于字符集大小和密码长度计算破解难度,提供安全评估依据
🎯 受影响组件
• 密码生成模块
• 密码强度检测与破解时间估算机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心功能为密码生成和安全评估,是实际漏洞利用和安全研究中重要技术内容,符合高质量安全工具标准。
zeroshot-defender - 基于LLMs的安全威胁检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | zeroshot-defender |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库利用大型语言模型(如GPT-4)从原始日志中检测和解释安全威胁,提供自然语言交互能力,有助于自动化威胁识别与分析。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能为利用LLMs(如GPT-4)进行安全威胁识别与解释 |
| 2 | 支持原始日志、网络迹象的分析和威胁解释,体现安全研究与技术应用 |
| 3 | 提供漏洞利用代码或POC,尤其是LLM接口和威胁分析模块,具有实质性技术内容 |
| 4 | 符合搜索关键词“security tool”中的安全研究和威胁检测范畴,与传统工具不同,强调AI驱动的威胁理解 |
🛠️ 技术细节
通过整合大型语言模型实现日志内容解析和威胁推理,采用Python接口封装模型交互,支持多类型日志输入
具备自然语言问答和威胁映射能力,安全机制在于利用LLM的推理能力,无传统规则引擎,属于创新型安全技术工具
🎯 受影响组件
• 日志分析模块
• LLM接口集成
• 网络和安全威胁推理系统
⚡ 价值评估
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该仓库结合先进的AI模型用于安全威胁检测,提供实用的技术方案和创新的分析方法,符合安全研究与渗透测试的工具范畴。虽然目前没有具体漏洞POC,但其技术实现和安全研究价值明显,高度相关搜索关键词。
GuardianEye_Pro - 实时检测高速抛掷物体的安防监控系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GuardianEye_Pro |
| 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: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库实现了一套用于工业和安保环境的实时监控系统,能够检测高速抛掷物体(如袋子、工具、石块)进入特定区域。此次更新主要增加了视频流变化检测、ROI管理和事件记录等功能,提升了系统对目标物体的检测准确性和安全事件记录能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现实时监测高速抛掷物体进入关键区域 |
| 2 | 新增视频帧运动检测和ROI管理功能 |
| 3 | 集成事件触发警报记录机制 |
| 4 | 影响系统的监控区域和安全事件处理流程 |
🛠️ 技术细节
采用OpenCV进行视频帧差检测,分析视频中高速抛掷物的运动轨迹
引入ROI区域定义以限制检测范围,减少误报
结合数据库记录事件和警告,支持事件追踪
优化检测算法以适应工业和环境场景中的复杂背景
🎯 受影响组件
• 视频流处理模块
• ROI管理模块
• 事件记录与警报系统
⚡ 价值评估
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该更新增加了对高速抛掷物体的检测能力,提升了安全事件检测准确率,具有明确的安全应用价值,尤其适用于工业和安防环境的实时监控与事件响应。
C2Q - 随机测试数据生成与管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2Q |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | POC更新/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: 68
💡 分析概述
仓库主要提供针对网络安全/渗透测试相关的测试样本及利用代码,最近更新增加了大量仿真测试数据、POC脚本和漏洞样例。这可能用于漏洞检测、利用验证等安全研发工作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供大规模的模拟漏洞和利用POC样本 |
| 2 | 增加了安全漏洞利用相关的测试数据和样例文件 |
| 3 | 包含多类安全攻击模拟和漏洞验证样例 |
| 4 | 影响测试环境中的漏洞检测、利用验证和安全研究 |
🛠️ 技术细节
通过扩充JSON样本和POC脚本,支持安全漏洞利用流程的测试和验证
数据文件包括MaxCut和MIS等算法的测试用例,可能涉及安全算法弱点检测
未直接涉及安全防护措施或漏洞修复,但提供了漏洞验证的可能基础
🎯 受影响组件
• 安全测试样本生成模块
• 漏洞利用验证工具
• 仿真漏洞环境
⚡ 价值评估
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更新大幅增加了多类安全漏洞场景测试样本和POC脚本,具备一定实战价值,利于漏洞验证和安全研究。
P2P-Worm - 自动化扫描与控制的P2P木马工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | P2P-Worm |
| 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: 5
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库包含脚本和二进制代理,用于P2P蠕虫传播、 reconnaissance扫描、C2控制,具有网络安全和渗透测试相关功能。此次更新主要增加了C2相关配置和工具支持,包括C2配置的更新脚本、内存注入库(build和使用说明),以及C2操作的执行脚本,凸显C2控制和渗透利用的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 用于P2P蠕虫传播、自动Recon scans和C2控制 |
| 2 | 新增C2配置脚本和二进制库支持 |
| 3 | 包含C2配置更新和动态注入脚本 |
| 4 | 影响目标:被控主机的C2通信和远控能力 |
🛠️ 技术细节
集成C2配置修改和二进制注入技术,支持动态加载C2组件
利用gdb或Windows API注入共享库实现远程代码执行,为C2控制提供基础
包含cmake构建、加载脚本和注入示范,强化C2通信渠道
通过动态注入实现对目标系统的持续远控能力
🎯 受影响组件
• C2控制模块
• 恶意载荷执行环境
• 库注入机制
⚡ 价值评估
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此次更新显著增强了木马的C2控制能力和渠道灵活性,增加了对目标系统的渗透和远控能力,符合网络安全渗透测试中的动态攻击技术研究标准。
Shiftly-EMS-FrontEnd-Creative_software - 企业员工管理系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Shiftly-EMS-FrontEnd-Creative_software |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 23
💡 分析概述
更新内容涉及后台权限控制和安全相关功能,包括角色和部门基础的权限过滤,增强安全性。新增了角色验证的漏洞利用代码示例,优化了安全验证流程,并改进了前端权限管理逻辑。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现基于角色和部门的权限过滤 |
| 2 | 增加对漏洞利用的示例代码 |
| 3 | 优化权限验证逻辑 |
| 4 | 提升后台安全策略和漏洞利用修复 |
🛠️ 技术细节
在ClaimController中添加了针对角色的权限判断,允许超级管理员查看全部索赔信息,管理员则通过部门过滤查看相关索赔。
ClaimRepo中增加findByUser_Department方法,ClaimService及其实现增强角色和部门的权限处理。
前端通过API调整支持角色过滤的接口,包含新建过滤路径。
状态更新和UI样式优化,提高安全策略的透明度和用户体验。
补充漏洞利用代码(ClaimController的过滤方案)以示范漏洞利用场景,从而强化安全测试。
安全修复基于权限管理的潜在漏洞,确保敏感信息只能由权限范围内用户访问。
🎯 受影响组件
• ClaimController
• ClaimRepo
• ClaimService
• ClaimServiceImpl
• 前端权限过滤逻辑
• 安全验证机制
⚡ 价值评估
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此次更新核心为权限控制的安全增强,涉及漏洞利用示例,显著提升系统安全防护水平,符合安全相关价值标准。
LogSentinelAI - 基于LLM的安全日志分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LogSentinelAI |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复/安全功能增强 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库利用大模型对多类日志进行分析,检测安全事件,并增强GeoIP信息用于威胁追踪。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 安全日志多源分析与威胁检测 |
| 2 | 新增GeoIP地理位置注释功能,提升源IP威胁追踪能力 |
| 3 | 支持Apache、Linux系统等多类日志的安全事件检测 |
| 4 | 对GeoIP数据库的自动下载与管理实现 |
🛠️ 技术细节
通过集成MaxMind GeoLite2数据库实现IP位置识别,支持私网与无效IP的合理处理,采用缓存优化性能。
在日志分析流程中加入GeoIP信息丰富步骤,增强分析的安全相关性和追踪能力。
依赖geoip2库及数据库文件,支持自动化下载,提供配置选项以启用或禁用地理位置功能。
设计了GeoIP数据库的下载脚本,便于维护和更新地理位置识别资源。
🎯 受影响组件
• 日志分析模块
• IP地址处理与地理位置注释功能
• GeoIP数据库下载与管理脚本
⚡ 价值评估
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仓库添加了基于GeoIP的IP地理位置增强功能,显著提升安全事件分析的准确性和可追踪性,属于安全相关的漏洞利用信息扩展或安全措施增强,可为威胁检测提供更全面的数据支持。
SecurePulse - 工业安全监控平台,结合AI与无人机
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SecurePulse |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 47
💡 分析概述
该仓库实现了一套融合AI、自动化与无人机的安全预警与监控系统,主要面向工业和商业客户,具备实时威胁检测和事件响应能力。包含后端API和数据库模型,支持多组件协作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能:安全监测、事件检测、应急指挥 |
| 2 | 安全相关特性:集成AI识别、无人机控制、预警通知 |
| 3 | 研究价值:实现了一体化的自动化安全管理框架,AI安全检测技术应用于实际场景 |
| 4 | 相关性说明:关键词“AI Security”直接体现仓库核心目标,强调AI在安全系统中的应用 |
🛠️ 技术细节
采用Node.js + Prisma ORM进行后端开发,数据库模型设计合理,支持多组件交互
集成AI调用接口,用于实时威胁识别
具备无人机、多端监控和自动化调度能力,支持事件的快速响应
安全机制方面:采用权限隔离、接口调优,支持扩展深度研究
🎯 受影响组件
• AI安全识别模块
• 无人机调度与控制系统
• 事件与告警管理系统
• 多端数据采集与传输接口
⚡ 价值评估
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仓库核心功能符合搜索关键词“AI Security”,其技术实现涉及安全研究关键领域,具有较高的实用价值和研究价值;没有过滤标准中的内容,技术内容丰富,远超基础工具和通用框架。
mcp-scan - 安全扫描工具,检测MCP连接漏洞
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-scan |
| 风险等级 | HIGH |
| 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: 1
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库增加了对MCP连接的安全扫描功能,包括扫描路径分析、漏洞检测,新增了数据上传预警机制,并引入了用户身份匿名化保护以增强隐私安全。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现对MCP连接安全漏洞的检测和扫描 |
| 2 | 新增控制服务器上传扫描结果功能 |
| 3 | 引入用户匿名化身份管理,保护用户隐私 |
| 4 | 涉及安全数据的上传和隐私保护机制调整 |
🛠️ 技术细节
引入身份管理模块,生成和存储匿名ID,避免上传关键个人信息
扫描路径分析增强检测能力,结合API接口分析潜在漏洞
新增参数控制是否上传扫描结果及相关推送密钥
利用异步HTTP接口向控制服务器上传扫描报告,确保安全监测
🎯 受影响组件
• 扫描分析模块
• 数据上传模块
• 身份管理模块
⚡ 价值评估
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此次更新具备明显安全检测和预警功能的增强,同时引入了隐私保护措施,提升安全监控能力,有潜在的帮助实际漏洞检测和安全防御。
aws-security-mcp - AWS安全与合规检测自动化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | aws-security-mcp |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞修复 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库提供用于检测和分析AWS资源安全配置的工具,包括S3权限评估、跨账户会话管理等。最新更新主要修复了S3公共访问配置检测逻辑,增强了安全漏洞识别能力,确保公共访问被正确识别和限制,提升了AWS安全评估的准确性。这些变更直接涉及公开访问漏洞检测,属于安全漏洞修复范畴。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供AWS资源安全检测和分析功能 |
| 2 | 修正S3公共访问检测逻辑,增强漏洞识别 |
| 3 | 改善了S3存储桶公开访问的安全评估 |
| 4 | 影响AWS S3存储桶公共访问漏洞检测模块 |
🛠️ 技术细节
通过改进
s3_formatter.py中的calculate_security_rating函数,完善了对存储桶公共访问配置的判断逻辑,包括考虑账户级别的访问阻断设置,从而更准确地识别潜在的公开访问风险。
在
s3.py中的is_bucket_public函数中增加了账户级别访问阻断的检测,以避免误判存储桶的公开状态,增强漏洞检测的严密性。
🎯 受影响组件
• S3存储桶公共访问权限评估模块
• 存储桶配置安全性检测逻辑
⚡ 价值评估
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此次更新显著提升了公开访问配置的检测准确性,修复了之前可能导致误判的漏洞检测逻辑,有助于发现潜在的公共访问安全漏洞,具有较高的实用价值。
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