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每日安全资讯 (2025-07-30)
今日未发现新的安全文章，以下是 AI 分析结果：
AI 安全分析日报 (2025-07-30)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2021-43857 - Gerapy RCE (Auth) 漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2021-43857 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 17:03:15 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对Gerapy 0.9.8及以下版本的CVE-2021-43857漏洞的PoC。 仓库包含一个Python脚本 exploit.py，实现了对Gerapy的身份验证，创建项目，发送payload以及启动监听。该脚本基于Exploit-DB的PoC更新而来，添加了自动化功能。README.md 文件提供了脚本的使用说明和必要条件。最新提交更新了exploit.py和README.md, exploit.py 实现了RCE, README.md 提供了使用方法和说明。该漏洞是一个经过身份验证的远程代码执行漏洞，攻击者可以通过向受影响的Gerapy服务器发送恶意payload来执行任意代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Gerapy 0.9.8 及以下版本存在RCE漏洞 |
| 2 | 需要通过身份验证才能利用该漏洞 |
| 3 | 提供了完整的PoC脚本，可直接利用 |
| 4 | 漏洞利用涉及创建项目、发送payload |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Gerapy 0.9.8 及以下版本存在安全漏洞，允许经过身份验证的用户通过构造特定的请求来执行任意代码。
利用方法：通过提供的exploit.py脚本，利用默认凭据登录，然后创建一个新项目，并将包含反向shell的payload发送到服务器。
修复方案：升级到 Gerapy 0.9.8 以上版本。
🎯 受影响组件
• Gerapy < 0.9.8
⚡ 价值评估
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该漏洞为远程代码执行漏洞，具有可用的PoC，且利用方法明确，可以用来获取受影响系统的控制权。影响广泛，且POC可以直接利用，因此具有很高的价值。
CVE-2025-44228 - Office文档RCE，利用silent exploit builder
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-44228 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 17:02:46 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库旨在开发针对CVE-2025-44228等漏洞的利用工具，尤其关注Office文档（DOC、DOCX）的恶意代码注入和远程代码执行（RCE）。仓库提供了 silent exploit builder，可以用来构造恶意Office文档。最近的提交仅仅更新了LOG文件中的时间戳，表明作者正在持续跟踪该项目。从描述来看，该漏洞涉及Office文档，可能导致在Office 365等平台上的远程代码执行。虽然没有提供具体的漏洞细节，但提及了利用方式和攻击目标。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 目标为Office文档，包括DOC和DOCX格式 |
| 2 | 使用silent exploit builder构建恶意payload |
| 3 | 可能影响Office 365等平台 |
| 4 | 漏洞利用可能导致RCE |
| 5 | 最新提交仅更新了日志文件 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过构造恶意的Office文档，利用漏洞执行恶意代码。
利用方法：使用silent exploit builder生成恶意文档，诱导用户打开该文档，触发漏洞。
修复方案：及时更新Office软件版本，禁用宏，加强对Office文档的安全性检查。
🎯 受影响组件
• Microsoft Office
• Office 365
⚡ 价值评估
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由于该漏洞涉及RCE，且针对广泛使用的Office文档，同时具备利用工具，因此具有较高的价值。虽然没有提供详细的漏洞信息，但有明确的攻击目标和利用方法，对Office用户具有潜在威胁。
CVE-2025-54352 - WordPress漏洞导致标题信息泄露
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-54352 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 15:12:37 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞涉及通过特制请求利用WordPress的xmlrpc.php接口，推测私有或草稿标题内容，存在信息泄露风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用xmlrpc.php进行请求时间分析实现标题推测 |
| 2 | 影响未公开文章标题，敏感信息泄露 |
| 3 | 需要目标网站开启xmlrpc接口且存在相应权限设置 |
🛠️ 技术细节
通过XML-RPC接口发起请求，测量响应时间差异根据标题字符内容推断信息
利用请求时间差检测私密或草稿状态标题，存在信息泄露
建议限制或关闭xmlrpc.php接口，增强权限管理
🎯 受影响组件
• WordPress系统，尤其启用xmlrpc.php接口的版本
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码完整实现了定时请求分析，具备实际利用价值
分析 2:
没有复杂测试用例，但代码简洁高效，易于复用
分析 3:
代码质量较高，符合漏洞利用工具标准
⚡ 价值评估
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该漏洞具备远程信息泄露能力，影响广泛使用的WordPress平台，攻击成本低，存在潜在风险。
CVE-2025-52289 - MagnusBilling 版本漏洞引起的权限绕过
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-52289 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 17:32:05 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
MagnusBilling 低于 v7.8.5.3 版本存在访问控制缺陷，未授权用户可以通过修改请求参数，将账号状态从待验证提升为激活状态，从而获得未授权的系统访问权限。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞点在用户请求参数未验证权限，允许用户自行提升账户状态 |
| 2 | 影响MagnusBilling系统所有低于v7.8.5.3版本的环境 |
| 3 | 攻击步骤包括注册、登录、拦截修改请求参数并提交 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：未在后端验证请求中的‘active’参数，允许篡改账户状态
利用方法：拦截请求，修改‘rows’参数中的‘active’值为1，提交后账户状态被成功提升
修复方案：在服务器端验证权限请求，禁止用户自行修改关键参数，升级到v7.8.5.3或更高版本
🎯 受影响组件
• MagnusBilling 低于 v7.8.5.3 版本
💻 代码分析
分析 1:
提供完整POC文本，代码清晰，利用链完整有效
分析 2:
测试用例描述详细，重现步骤明确
分析 3:
代码质量良好，逻辑清晰，容易利用
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛用户，存在明显权限提升风险，且有详细的POC，已被验证，具备高危害性。
CVE-2025-29927 - Next.js 15.0.0中x-middleware-subrequest头部绕过验证漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-29927 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 17:25:00 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用x-middleware-subrequest头绕过Next.js 15.0.0及以上版本的中间件验证，未经授权访问受保护路由。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 绕过中间件验证，访问受保护路由 |
| 2 | 影响Next.js 15.0.0及以上版本 |
| 3 | 需要在请求头中注入特定x-middleware-subrequest内容 |
🛠️ 技术细节
通过在请求头中加入特定内容，绕过Next.js的中间件权限控制，达到未授权访问的效果。
利用向请求添加x-middleware-subrequest: middleware:middleware:...，访问原本受保护的页面。
建议升级Next.js版本或限制请求头中的参数，修复此漏洞。
🎯 受影响组件
• Next.js 15.0.0及以上版本
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码利用请求头中注入特定值绕过验证，验证方式明确。
分析 2:
提交内容简单明了，包含验证示例。
分析 3:
代码质量较高，说明易于复现和验证。
⚡ 价值评估
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该漏洞可导致未授权访问敏感路由，影响应用安全。已提供详细描述和POC，具备明显的利用条件，具有较高的价值标准。
CVE-2021-1675 - Windows PrintNightmare漏洞利用组件
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2021-1675 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-29 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-29 20:36:51 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用了Windows远程打印服务中的一个未授权文件复制缺陷，攻击者可通过特制的驱动安装包执行远程代码，危害范围广泛，影响多个Windows版本。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用Windows PrintNightmare漏洞进行远程代码执行 |
| 2 | 影响广泛的Windows版本，包括Windows Server和Client |
| 3 | 需要设置特制打印驱动包，通过打印服务进行利用 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：利用打印驱动安装过程中的文件路径处理缺陷实现任意代码执行
利用方法：上传特制驱动包（DLL文件），通过打印服务触发代码执行
修复方案：微软已发布补丁修复此漏洞，建议更新系统
🎯 受影响组件
• Windows Print Spooler服务
💻 代码分析
分析 1:
提供完整漏洞利用脚本，包含驱动包构建与服务调用逻辑
分析 2:
包含模拟实际利用流程的测试用例，代码完整且可复现
分析 3:
代码结构清晰，注释充分，便于安全研究和测试验证
⚡ 价值评估
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该漏洞影响关键基础设施中的打印服务，已验证存在POC实现且可远程利用，具有高危害性和利用价值。
CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection - 针对CVE-2024的远程代码执行利用工具
📌 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_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库主要提供针对CVE-2024漏洞的远程代码执行(RCE)利用脚本，包含利用技术框架和隐蔽执行方案，旨在进行安全测试或攻击演示。此次更新可能涉及优化利用方法或增加新漏洞利用代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 开发针对CVE-2024漏洞的远程代码执行利用工具 |
| 2 | 更新内容可能包括新的利用代码或方法优化 |
| 3 | 涉及漏洞利用技术的改进与增强 |
| 4 | 影响目标系统的安全性，具潜在危害性 |
🛠️ 技术细节
利用框架结合特定漏洞数据库，构造针对目标的利用代码
优化了隐蔽和静默执行的技巧，提高利用成功率
强调绕过检测的手段，可能包括代码隐藏或利用防御绕过技术
安全影响为：可用于测试和验证目标系统漏洞，但亦具一定的攻防风险
🎯 受影响组件
• 受影响系统的命令执行机制
• 可能涉及漏洞被利用的应用程序或服务
⚡ 价值评估
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该仓库提供针对CVE-2024漏洞的远程代码执行利用代码，含新漏洞利用技术优化和隐蔽执行增强，具有较高的安全研究和测试价值，符合安全利用相关标准。
Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud - 面向Office漏洞的利用工具合集
📌 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 | CRITICAL |
| 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CVEs（如CVE-2025-44228）等漏洞的利用脚本，主要用于Office文档的远程代码执行（RCE）攻击。最新更新强化了利用方案，包含针对特定漏洞的Payload生成和利用技巧，旨在攻击受影响平台如Office 365，具有较强的安全攻击价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对Office系列漏洞的远程代码执行利用工具 |
| 2 | 引入新的利用脚本和Payload生成方案 |
| 3 | 专注于CVEs如CVE-2025-44228的漏洞利用 |
| 4 | 影响Office文档的安全防护和漏洞检测 |
🛠️ 技术细节
通过定制化的XML、DOC、DOCX文件格式，结合已知漏洞实现Payload注入与触发
利用恶意构造的文档激活漏洞，执行远程代码
采用隐蔽的文件结构和Payload设计规避检测措施
影响分析包括利用路径、攻击效率和被检测的风险
🎯 受影响组件
• Microsoft Office文档处理模块
• CVE相关漏洞的解析与利用代码
• Payload生成和隐藏技术
⚡ 价值评估
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该仓库提供了针对高危远程代码执行漏洞（如CVE-2025-44228）的利用工具，显著增强渗透测试和漏洞验证手段，具备高度的攻击技术研究价值，符合安全攻防中的实用性需求。
VulnWatchdog - 漏洞监控与分析自动工具
📌 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/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: 33
💡 分析概述
本仓库监控GitHub CVE相关漏洞仓库，自动获取漏洞信息和POC，并用GPT分析生成报告。此次更新重点在于收录多个高危远程漏洞的详细分析和POC说明，涉及PrintNightmare(CVE-2021-1675)等多项重大安全漏洞，提供漏洞利用手法、风险分析与投毒可能性判断。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动监控GitHub CVE仓库，获取漏洞详细信息与POC代码 |
| 2 | 涵盖多个高危漏洞，包括CVE-2021-1675 PrintNightmare系列、CVE-2016-4622 WebKit内存泄露、CVE-2025-29927 Next.js权限绕过等 |
| 3 | 安全相关变更包括详细漏洞描述、利用分析、投毒风险评估、利用方式说明 |
| 4 | 影响核心系统组件：Windows Print Spooler、WebKit、Node.js中间件、路由器固件等 |
🛠️ 技术细节
分析了每个漏洞的技术实现，包括利用链、代码执行机制、利用条件、漏洞影响范围
指出多个PoC已存在，验证其有效性，详细阐述了利用流程和可能的安全漏洞点
探讨了投毒风险，特别是涉及上传恶意DLL、恶意配置文件、潜在篡改的PoC脚本可能引入后门或恶意代码
🎯 受影响组件
• Windows Print Spooler服务
• WebKit浏览引擎
• Next.js中间件鉴权机制
• TP-Link路由器固件
• Node.js中缺陷的中间件处理
⚡ 价值评估
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这些更新内容高度聚焦网络安全漏洞，包括实用的利用POC、详细的安全分析、投毒风险评估，具有显著的安全价值。涵盖的漏洞影响关键系统，具有较高的实用和研究价值。
wxvuln - 微信公众号漏洞信息采集与报告工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wxvuln |
| 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: 3
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库主要用于自动抓取微信公众号安全漏洞文章，转换为Markdown格式并建立本地知识库，增强漏洞信息收集与管理能力。本次更新增加了多篇安全漏洞相关文章，包含漏洞利用和威胁情报。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动采集微信公众号漏洞文章 |
| 2 | 新增多篇漏洞利用和安全威胁情报文章 |
| 3 | 提升漏洞信息的分类与整理能力 |
| 4 | 对安全研究与漏洞利用分析具有一定价值 |
🛠️ 技术细节
通过RSS源抓取微信公众号安全文章链接，并筛选关键词匹配的漏洞与威胁信息，自动转换成Markdown格式存入本地知识库。
增添了多篇具体漏洞利用案例和威胁情报分析文章，提高信息的安全相关性。
没有直接提供漏洞利用代码或POC，仅是信息采集与归档工具。
🎯 受影响组件
• RSS采集模块
• 数据存储与管理模块
• Markdown报告生成
⚡ 价值评估
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此次更新主要增加安全漏洞及威胁情报内容，丰富了漏洞信息库，为漏洞分析和安全研究提供了资料基础，符合安全信息收集与整理的价值标准。
bad-ips-on-my-vps - 恶意IP资源列表，用于阻断攻击
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | bad-ips-on-my-vps |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 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: 5
💡 分析概述
该仓库维护一个恶意IP地址列表，旨在作为实时威胁情报，自动更新以反映最新安全威胁，帮助防御非法访问和攻击。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集并维护恶意IP地址库 |
| 2 | 每小时更新，动态反映新出现的威胁 |
| 3 | 用于阻断针对服务器的攻击尝试 |
| 4 | 影响安全防护措施，增强入侵检测能力 |
🛠️ 技术细节
更新内容为纯文本IP列表，自动化确保数据的时效性
可能配合安全工具或防火墙实现实时阻断
未披露具体检测或利用技术，属于威胁情报源提供方
🎯 受影响组件
• 网络防火墙
• 入侵检测系统
• 安全情报整合工具
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供高频次更新的恶意IP列表，为安全防御提供即时威胁情报，有助于阻断攻击和提升系统安全性，符合漏洞利用和安全检测保护的价值标准。
awesome-cybersecurity-all-in-one - 多安全漏洞利用与验证工具合集
📌 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 | 漏洞利用/安全验证 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 140
💡 分析概述
该仓库包含大量针对各类安全漏洞的POC，近期主要增加了多个CVE漏洞的利用代码和验证脚本，涉及远程代码执行、提权、信息泄露等安全漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集丰富的漏洞利用POC代码和案例 |
| 2 | 新增多个CVE-系列漏洞的exploit脚本和验证工具 |
| 3 | 安全相关变更大量为漏洞利用代码更新和补充 |
| 4 | 影响安全验证和漏洞验证流程 |
🛠️ 技术细节
采集了从CVE-2001到CVE-2021的多项漏洞利用脚本，包括远程代码执行、权限提升和信息泄露等类型
利用代码多为脚本、POC文件和自动化验证脚本，技术实现涵盖Web、Android、嵌入式设备等多个平台
部分POC调整了更新日期，显示持续维护与新漏洞补充
🎯 受影响组件
• Web应用系统
• Android系统
• IoT设备和嵌入式硬件
• 网络服务与协议
⚡ 价值评估
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仓库持续收集多个关键CVEs的利用脚本，涵盖漏洞验证和渗透测试，有助于安全研究和漏洞验证，符合价值标准。
defi-security-toolkit - DeFi智能合约安全分析与检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | defi-security-toolkit |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供智能合约的静态与动态分析工具，集成多种安全检测分析引擎，支持攻击模拟和实时监控，旨在提升DeFi项目的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种分析工具（Slither, Mythril, Echidna）进行合约检测 |
| 2 | 支持攻击模拟（闪电贷、MEV）和实时监控功能 |
| 3 | 提供安全评估报告，适用于渗透测试与漏洞分析 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关，核心功能聚焦于安全检测和漏洞分析 |
🛠️ 技术细节
结合静态分析和动态测试技术，执行自动化漏洞扫描和攻击模拟
采用Streamlit构建交互式UI，展示检测结果和实时监控数据
实现多工具整合，为安全研究和漏洞利用提供平台支持
🎯 受影响组件
• 智能合约分析模块
• 安全检测引擎
• 攻击模拟与监控系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内容高度关联于安全检测和漏洞分析工具，集成多种先进技术，提供实用的渗透测试与安全研究功能，符合搜索关键词的安全工具范畴，具有较高研究和实战价值。
windows-hardening-script - Windows系统安全加固与审计脚本工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | windows-hardening-script |
| 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
该仓库提供基于PowerShell的Windows系统安全审计与强化工具，支持合规检查和安全配置应用，内容丰富且具有实质技术内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供自动化Windows系统安全审计与硬化脚本 |
| 2 | 支持业界安全标准如CIS和NIST基础，具有技术深度 |
| 3 | 帮助识别安全配置漏洞并进行自动修复，提升系统安全性 |
| 4 | 与搜索关键词“security tool”高度相关，强调安全审计与防护功能 |
🛠️ 技术细节
采用PowerShell脚本实现系统配置检测与调优，支持符合行业安全基线（CIS、STIG等）
内置安全策略应用与漏洞检测，具有实质性检测和修复功能
🎯 受影响组件
• Windows操作系统配置
• 安全策略应用
• 系统合规性检测
⚡ 价值评估
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仓库专注于Windows安全审计和硬化，提供具体的技术脚本和标准合规方案，符合渗透测试及安全研究的核心内容，具有较高实用价值。
toolvault - 企业级安全检测与漏洞利用框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | toolvault |
| 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: 1
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
该仓库集成了多个针对AI工具平台的安全检测、漏洞利用和安全管理工具，包括漏洞POC、检测功能及安全修复，支持渗透测试和安全防护。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种安全检测与漏洞利用工具 |
| 2 | 包含对安全漏洞的漏洞POC与攻击脚本 |
| 3 | 实现了针对AI平台的安全漏洞利用方案 |
| 4 | 提供安全修复和检测功能，支持安全渗透测试 |
🛠️ 技术细节
融合多种安全工具和漏洞利用代码，支持多协议（stdio、sse、streamable）桥接
通过自动化脚本和SDK实现漏洞扫描、利用和安全检测的功能，提升安全测试效率
🎯 受影响组件
• AI安全平台
• 漏洞检测模块
• 漏洞利用脚本
• 安全管理接口
⚡ 价值评估
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本次更新集成了多个漏洞利用模块和安全检测工具，显著增强平台的安全测试能力，对识别和利用安全漏洞具有直接价值，适合安全测试与漏洞验证场景。
ai-sec - 多代理多视角安全分析平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-sec |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究/安全功能增强 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 19
💡 分析概述
此次更新引入多认知风格的多代理分析模式，支持PDF内容处理，改进漏洞和安全分析功能，将多样化安全视角融入系统。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持多认知风格的多代理分析模式 |
| 2 | 新增PDF分析功能，利用PyMuPDF或模拟数据处理PDF文件 |
| 3 | 增强安全分析能力，支持漏洞识别、多角度风险评估 |
| 4 | 改进系统组件间数据存储和结果合成策略 |
🛠️ 技术细节
实现多客户端多视角损失合成与分析，用于漏洞识别和安全防护优化
引入PDF处理模块，检测PDF文件，支持原生或模拟内容提取，增强信息输入渠道
调整输入输出流程，增强多代理交互的灵活性和可靠性，提升漏洞利用例子和安全评估效率
采用增强模式支持多代理同步运行，提升安全分析的全面性和深度
🎯 受影响组件
• 分析调度与执行引擎
• PDF内容处理模块
• 漏洞与安全风险评估逻辑
• 数据库存储和数据同步组件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
结合多认知视角提升漏洞分析与风险评估的深度与准确性，同时引入PDF内容分析扩展信息渠道，是对安全分析能力的重要提升，具有显著的安全价值。
LogSentinelAI - LLM驱动的日志安全事件分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LogSentinelAI |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全检测/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: 10
💡 分析概述
该仓库利用大型语言模型实现日志中安全事件、异常和错误的自动分析，包括威胁检测和结构化输出，支持Declarative Extraction，提高安全检测效率。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于LLM的安全日志分析和威胁检测 |
| 2 | 引入Declarative Extraction来定义日志分析结构，提高检测精度和便捷性 |
| 3 | 支持SQL注入、XSS、暴力破解和网络异常检测 |
| 4 | 提升安全事件诊断能力，增强日志分析的自动化和智能化 |
🛠️ 技术细节
采用Pydantic定义日志分析的结构模板，LLM根据定义自动分析生成结构化JSON结果
整合OpenAI API等多个LLM提供商，支持多种日志类型
通过敏感度自动调节提升检测性能
实现自动化安全事件检测和报告，减少人工干预
🎯 受影响组件
• 日志分析模块
• 威胁检测引擎
• LLM集成接口
• 结果结构化输出
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库通过引入Declarative Extraction大幅提升日志分析的自动化和智能化水平，结合威胁检测工具，有效识别关键安全漏洞和异常事件，符合安全利用和漏洞检测相关的价值标准。
AI-ML-Security---Red-Teaming-Qwen-2.5-Max-via-Chat-Prompt-Injection-and-Ethical-Guardrail-Bypass - 基于AI的对抗性红队测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-ML-Security---Red-Teaming-Qwen-2.5-Max-via-Chat-Prompt-Injection-and-Ethical-Guardrail-Bypass |
| 风险等级 | HIGH |
| 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: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库通过设计对抗性提示，测试Qwen 2.5 Max模型的伦理安全边界，旨在验证模型的安全防护效果和潜在漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 研究和测试Qwen 2.5 Max模型的伦理对抗性攻击 |
| 2 | 利用提示注入技术尝试绕过模型伦理守护措施 |
| 3 | 安全相关变更：设计对抗性提示绕过伦理屏障的实验 |
| 4 | 影响：潜在揭示模型在反伦理场景下的行为和安全漏洞 |
🛠️ 技术细节
采用精心设计的对抗性Prompt，验证模型对特殊输入的响应和伦理保护机制
通过实验识别模型在对抗性输入下可能的安全漏洞，属于安全研究范畴
🎯 受影响组件
• Qwen 2.5 Max语言模型
• 伦理守护机制
⚡ 价值评估
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该仓库揭示了模型在面对恶意对抗性提示时的潜在安全风险，属于安全漏洞测试和研究范畴，具有较高的实用价值和安全研究意义。
awesome-ai-security-agents - AI安全研究资源整合列表
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | awesome-ai-security-agents |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库为关于AI安全领域的资料汇总，包括论文、工具、博客和基准测试，旨在推动AI安全技术研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 汇总AI安全相关的研究论文、开源项目、技术博客和基准测试 |
| 2 | 主要涉及AI代理的安全增强与攻击防护研究内容 |
| 3 | 提供多篇高质量前沿论文和安全测试方法，具有一定研究价值 |
| 4 | 与搜索关键词'AI Security'高度相关，聚焦于AI安全研究和技术成果 |
🛠️ 技术细节
包括攻防对抗的基准测试框架（如ASB、WASP），提供攻防实验和验证平台
收录多篇针对AI代理、LLM安全漏洞的研究论文，支持学术和实际应用研究
涵盖与AI安全相关的漏洞检测、攻击模拟和安全策略等技术内容
🎯 受影响组件
• AI安全模型
• LLM与多智能体系统的安全机制
• 安全评估与漏洞检测工具
⚡ 价值评估
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本仓库集中了多篇尖端论文、开源攻防工具及安全测试基准，符合渗透测试和深度研究的需求，内容实质性强，与搜索关键词高度相关，重点在于AI安全的技术研究和攻防实践。
SentinelMesh - AI Agent通信安全管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SentinelMesh |
| 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: 5
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库提供用于基于MCP的AI代理通信安全的规则检测和风险评估机制，最近更新中引入了规则检测和风险评分功能，增强了安全监测能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现针对AI代理通信的安全规则检测 |
| 2 | 新增规则引擎集成至主逻辑，进行风险评估 |
| 3 | 引入安全检测逻辑用于风险评分 |
| 4 | 影响组件主要是通信数据的安全检测和风险评估模块 |
🛠️ 技术细节
通过check_all_rules函数分析通信数据，检测潜在威胁，并返回风险等级
更新了调用方式，将安全规则检测融入日志接收流程，提升安全监测能力
依赖yaml用于规则配置，可能影响规则更新的安全性和准确性
🎯 受影响组件
• 通信日志处理系统
• 安全检测规则引擎
⚡ 价值评估
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此次更新加入了安全规则检测和风险分析机制，有助于实时识别和防范潜在的通信威胁，提高整体安全性，符合漏洞利用和安全检测的价值判断标准。
ShellCode-Elevator-Uac-Bypass-Inject-Any-X64-fud - 针对UAC绕过的Shellcode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
该仓库涉及创建用于绕过UAC和防病毒检测的Shellcode，提供注入和加载功能，具有安全规避用途。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 用于UAC绕过和反AV的Shellcode开发工具 |
| 2 | 实现Shellcode注入与加载，强调隐蔽性 |
| 3 | 涉及安全规避技术，具备安全利用潜力 |
| 4 | 可能被用于渗透或恶意活动 |
🛠️ 技术细节
利用shellcode技术实现Windows系统中的权限提升和安全绕过策略
通过编码与注入机制确保shellcode隐蔽操作，可能规避安全检测
具备反检测和反沙箱的技术细节
🎯 受影响组件
• Windows系统的UAC机制
• 反病毒检测系统
• Shellcode加载和注入模块
⚡ 价值评估
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该仓库提供针对UAC绕过和AV规避的shellcode技术，具有明显的安全利用和渗透测试价值，符合安全漏洞和利用方法更新的标准。
CVE-2025-20682 - 基于注册表的漏洞利用，涉及静默执行和FUD技術
📌 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 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 02:28:02 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用涉及注册表的漏洞，通过注册表执行Payload，实现隐蔽的代码执行，配合FUD技术绕过检测，影响潜在的系统控制与安全防护。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用注册表漏洞实现静默执行和隐蔽控制 |
| 2 | 影响范围未明确具体组件或版本，但涉及广泛的注册表利用技术 |
| 3 | 利用条件未详细描述，存在现成POC工具 |
🛠️ 技术细节
原理基于注册表的权限或漏洞，通过注册表项操作触发Payload执行
利用方法通过注册表配置实现远程或本地代码执行，结合工具实现FUD躲避检测
修复方案建议加强注册表安全权限控制及补丁修补漏洞点
🎯 受影响组件
• 注册表操作系统组件/安全机制
💻 代码分析
分析 1:
依据提交的更新内容推测，存在相关工具或POC代码，可能已具备利用条件
分析 2:
提交信息较简略，未提供详细测试用例，但代码可能包含关键利用逻辑
分析 3:
代码质量未知，但存在实用的POC价值
⚡ 价值评估
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该漏洞影响范围明显，具有明确的利用工具（POC），并涉及远程或本地代码执行，属于核心基础设施安全威胁。
Scan-X - AI驱动的Web漏洞扫描器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Scan-X |
| 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: 2
💡 分析概述
Scan-X是一款基于mitmproxy的被动Web漏洞扫描器，专注于识别SQL注入、越权访问等漏洞。更新后的README.md增加了对API接口的支持，允许用户通过API调用AI辅助的漏洞扫描模块。具体更新包括：新增了AI驱动的SQL注入检测模块(sql_AIagent)等多种模块，并提供了API调用的示例，方便用户集成和扩展。扫描器通过代理模式分析HTTP流量，实现被动扫描。API的增加拓展了扫描器的应用场景，可以集成到自动化测试流程中。通过对HTTP请求和响应的分析，实现对SQL注入、XSS等漏洞的检测。此更新表明该项目正在积极引入AI技术来增强Web漏洞扫描能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的Web漏洞扫描器 |
| 2 | 新增了SQL注入检测的AI模块 |
| 3 | 支持API调用，方便集成和扩展 |
| 4 | 被动扫描模式，分析HTTP流量 |
🛠️ 技术细节
新增了sql_AIagent模块，利用AI技术增强SQL注入检测能力。
提供了API接口，允许用户通过POST请求调用扫描功能，简化了集成流程。
扫描器通过mitmproxy拦截并分析HTTP流量，实现被动扫描。
🎯 受影响组件
• Scan-X Web扫描器
• API接口
⚡ 价值评估
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更新增加了基于AI的SQL注入检测模块，并提供了API接口，增强了漏洞检测能力，并且方便与其他工具集成，具有一定的安全研究价值和实用价值。
Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce - 针对LNK文件的远程代码执行工具
📌 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
该仓库包含利用LNK文件进行RCE攻击的工具，涉及CVE漏洞利用技术的开发和示例。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用LNK文件实现远程代码执行 |
| 2 | 更新内容涉及CVE-2025-44228等漏洞的利用技术 |
| 3 | 涉及安全漏洞的具体利用手段 |
| 4 | 可能被用于安全攻防测试或攻击开发 |
🛠️ 技术细节
采用LNK构造技术以实现隐蔽的远程代码执行，利用特定CVE漏洞进行突破
技术细节包括payload设计和绕过检测的方法
在利用框架基础上增强了新漏洞的攻击方式
🎯 受影响组件
• Windows操作系统的LNK文件解析模块
• 相关的文件操作与脚本加载机制
⚡ 价值评估
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仓库提供了针对关键CVE漏洞的利用代码，技术细节丰富，有助于安全研究和漏洞验证，具有较高的实用价值。
TOP - 渗透测试与漏洞利用POC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_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库收集了多种CVE漏洞的POC和利用示例，强调RCE漏洞相关内容，包含安全漏洞利用和测试工具。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收录多项CVE漏洞的利用代码和POC |
| 2 | 包括RCE漏洞的利用示例和相关测试工具 |
| 3 | 强调安全漏洞利用和渗透测试用途 |
| 4 | 潜在的远程代码执行风险，应谨慎使用 |
🛠️ 技术细节
利用示例涵盖多类RCE漏洞，包括受信任程序和服务的远程代码执行
代码实现多以伪造或利用漏洞触发远程命令执行，提供详细的操作流程和payloads
可能存在未修复漏洞的风险，进行安全测试时需控制权限与环境
仓库更新持续添加新漏洞PoC，反映最新安全漏洞信息
🎯 受影响组件
• 受影响的Web服务和应用程序
• 具体漏洞涉及操作系统、网络协议和应用层服务
⚡ 价值评估
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仓库集中提供多项最新RCE漏洞的利用代码和POC，可用于安全测试、漏洞验证与攻防演练，是安全研究和渗透测试中具有高价值的资源。
scoop-security - 渗透测试与网络安全工具集合仓库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | scoop-security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库收集了多款渗透测试和网络安全相关工具，最新更新涉及ENScan工具升级至2.0.0版本。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供多款渗透测试与网络安全工具 |
| 2 | 更新了ENScan工具到版本2.0.0 |
| 3 | 安全相关内容：工具版本升级，潜在新漏洞或功能改进 |
| 4 | 对使用者的安全测试和漏洞利用可能产生影响 |
🛠️ 技术细节
通过版本升级引入新功能或修复潜在安全漏洞，影响工具的安全检测与信息采集能力
没有明显迹象显示新版本存在安全漏洞，但升级可能影响现有安全检测策略
🎯 受影响组件
• ENScan安全信息收集工具
⚡ 价值评估
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新版本升级可能包含安全漏洞的利用方法或安全增强，直接关系渗透测试和安全检测，为安全研究提供潜在价值
sniffnet - 网络流量监控工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | sniffnet |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 3
💡 分析概述
此次更新主要涉及为Windows安装包添加代码签名，增强软件安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 监控Internet流量 |
| 2 | 更新内容为签名Windows安装程序 |
| 3 | 添加了代码签名，提升软件发行的安全信任度 |
| 4 | 影响Windows用户，确保安装包的完整性和真实性 |
🛠️ 技术细节
引入SignPath签名服务，对Windows安装程序进行代码签名
修改CI/CD流程，自动为MSI安装包签名并上传
签名证书由SignPath Foundation提供，确保安装包的可信度
🎯 受影响组件
• Windows安装包
⚡ 价值评估
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通过实现自动签名，显著增强了软件发布的安全性，有效防止伪造和篡改，符合安全工具相关价值标准。
update-github-actions-permissions - 自动化更新GitHub Actions权限设置工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | update-github-actions-permissions |
| 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: 11
💡 分析概述
该仓库旨在检测和自动化管理GitHub Actions工作流文件中的permissions字段，通过静态分析提升权限安全性，具有实质性的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能：分析并自动更新GitHub Actions工作流程中的权限配置 |
| 2 | 安全特性：提升流程权限安全性，减少过度权限风险 |
| 3 | 研究价值：采用静态分析检测权限管理中的潜在安全问题，提供安全改进方案 |
| 4 | 相关性说明：直接与安全工具和渗透测试相关，优化权益设定减少攻击面 |
🛠️ 技术细节
技术实现方案：解析YAML文件，识别和修改
permissions字段，支持批量处理
安全机制分析：通过静态分析优化权限配置，降低权限滥用和权限提升风险
🎯 受影响组件
• GitHub Actions workflow文件（YAML格式）
⚡ 价值评估
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仓库以安全研究和权限配置自动化为核心，提供实质性技术内容，符合渗透测试和红队安全工具范畴，帮助提升CI/CD安全性，与搜索关键词高度相关。
jsmn_bluetooth_tool. - 蓝牙安全测试工具，支持渗透测试
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | jsmn_bluetooth_tool. |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞利用/渗透测试 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了用于蓝牙设备安全测试的工具，涵盖洪水攻击、DoS漏洞利用、音频注入和窃听等功能，旨在协助授权进行渗透测试与漏洞验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 主要功能包括洪水攻击、DoS攻击、音频注入、窃听 |
| 2 | 突出用于授权渗透测试的安全评估 |
| 3 | 提供实用的安全攻击技术验证方案 |
| 4 | 与搜索关键词高度相关，核心目的在于安全测试与漏洞验证 |
🛠️ 技术细节
基于Python实现，利用蓝牙协议漏洞进行攻击模拟
实现了多种攻击模式，包括堆栈攻击和信号注入，具有一定技术深度
操作简单，适用于安全研究人员验证蓝牙设备安全性
🎯 受影响组件
• 蓝牙设备的协议栈和通信模块
⚡ 价值评估
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该仓库具备丰富的蓝牙安全攻击手段，符合安全工具的核心定义，帮助发现蓝牙设备的潜在漏洞，技术含量高，体现出安全研究与渗透测试的价值，且功能实用，有实际研究价值。
pqc-iot-retrofit-scanner - IoT中量子防护扫描与替换工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | pqc-iot-retrofit-scanner |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库为物联网设备提供嵌入式固件量子抗性扫描，识别脆弱加密并生成后量子替代方案，涉及漏洞利用与安全研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动扫描固件识别量子易 vulnerable cryptography |
| 2 | 支持多架构的安全漏洞检测与防护改进 |
| 3 | 提供量子防护相关漏洞分析、技术方案和工具 |
| 4 | 与搜索关键词的相关性在于其用于红队/渗透测试中的漏洞检测及安全研究 |
🛠️ 技术细节
深度固件分析，识别量子易 vulnerable 加密算法
生成可部署的后量子密码学补丁（如Kyber、Dilithium）
整合多架构硬件加速支持（ARM Cortex-M, ESP32, RISC-V）
实现漏洞验证、性能测试、侧信道分析等安全功能
🎯 受影响组件
• 物联网设备固件
• 量子抗性加密算法实现
• 设备安全检测与漏洞利用流程
⚡ 价值评估
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该仓库核心聚焦于识别和利用物联网设备中存在的量子脆弱加密，为渗透测试和安全研究提供实质性工具和技术方案，符合安全工具的定义，具备较高的技术深度和创新性。
Blue-Team-Toolkit - 蓝队防御实用工具集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Blue-Team-Toolkit |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具/研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
仓库是一个收集了蓝队安全检测、分析和响应工具、脚本、操作手册和示例数据的集合，旨在帮助安全团队进行安全检测和事件响应。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 主要功能：工具、脚本、操作手册和示例数据的集合，支援蓝队安全分析和响应 |
| 2 | 安全相关特性：提供检测、日志分析、IOC查询等安全操作内容 |
| 3 | 研究价值：整合实用工具和参考资料，适合作为蓝队工作辅助资源 |
| 4 | 相关性说明：与“security tool”搜索关键词高度相关，符合安全检测和应对的实际需求 |
🛠️ 技术细节
技术实现方案：包括日志解析、IOC查找、PCAP分析脚本和安保操作手册，内容偏向实用工具和流程指南
安全机制分析：侧重工具和方法的实用性，没有包含漏洞利用或攻击技术，注重安全监测和响应
🎯 受影响组件
• 日志分析系统
• IOC查询平台
• 网络流量分析工具
• 应急响应流程
⚡ 价值评估
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仓库提供蓝队防御中的关键工具和资源，内容实用且导向明确，符合安全研究和渗透测试背景，且与搜索关键词高度相关。
Rebel-OtpBot-Twillo-Bypass-Paypal-2fa-80-Country-Usa - 用于OTP绕过与测试的安全工具
📌 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
该仓库致力于OTP验证码绕过和测试，主要针对支付平台和通信工具，涉及安全漏洞利用方案。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | OTP验证绕过工具 |
| 2 | 提供针对PayPal、Telegram、Discord等平台的OTP绕过技术 |
| 3 | 涉及利用OTP安全漏洞的技术实现 |
| 4 | 影响目标平台的安全性，可能被用于非法绕过双因素验证 |
🛠️ 技术细节
利用OTP算法漏洞或实现瑕疵，设计绕过验证码的机制或工具
可能包括自动化脚本、漏洞利用代码或对应的POC，用于在目标平台实现OTP验证绕过
安全影响主要体现在可能导致账户未授权访问、资金被盗或敏感信息泄露
🎯 受影响组件
• OTP验证系统
• 多平台安全验证流程
• 二次验证防护机制
⚡ 价值评估
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该项目包含针对主流平台的OTP绕过技术，直接涉及安全漏洞利用与测试，符合安全研究和渗透测试相关使用场景，具有实际价值。
TokenUniverse - Windows安全策略操作与Tokens管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | TokenUniverse |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该项目是一个用于Windows安全机制实验、研究和操作的工具，主要提供访问令牌管理、权限调整和安全策略测试功能，支持渗透测试和安全研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供丰富的访问令牌操作、创建、修改和查询功能，支持安全策略测试。 |
| 2 | 包含处理Access Tokens、权限管理、对象安全描述符等安全相关内容。 |
| 3 | 可用于研究、漏洞利用中的权限提升或绕过机制，适合渗透测试环境使用。 |
| 4 | 与搜索关键词 'security tool' 相關性体现在安全权限操控与验证方面，是安全研究研发布局的重要工具。 |
🛠️ 技术细节
采用底层Windows API（如NtUtils、NtCreateToken）实现Token的创建、操作与权限调整，具备低层次和高自由度。
实现了安全目标相关的Token信息修改、安全权限采集、访问控制等技术机制，为攻防攻防场景中的权限模拟与漏洞验证提供基础。
支持误用或攻击场景模拟，例如权限提升、Token操控和安全策略绕过。
🎯 受影响组件
• Windows内部安全机制
• Token管理接口
• 安全权限与访问控制系统
⚡ 价值评估
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该仓库具备实质性的安全研究功能，涵盖权限操作、Token操控等核心安全技术内容，且具备渗透测试中常用的权限提升和绕过技巧的技术基础，符合安全工具的定义，具有较高的研究与测试价值。
toolhive - 安全漏洞利用与检测工具集合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | toolhive |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全工具增强 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 90
💡 分析概述
最新更新内容主要涉及安全漏洞利用代码、检测和防护功能的增强，添加了漏洞相关的POC、修复了安全漏洞、优化了安全检测措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含安全漏洞相关的更新内容 |
| 2 | 新增漏洞利用代码和POC |
| 3 | 改进了漏洞利用方法 |
| 4 | 增强了安全检测和防护功能 |
🛠️ 技术细节
增加了对安全漏洞利用流程的支持和优化，例如漏洞辅助检测和利用方法改进。
修复了安全漏洞，提升了整体安全防护能力，涉及漏洞检测、秘钥管理、密钥重置等关键组件。
引入和优化了安全相关的配置和管理模块，包括密钥管理、监控、漏洞检测等方面。
实现了基于Runtime的工作负载监控与状态管理的变更，提高漏洞检测准确性和响应速度。
🎯 受影响组件
• 漏洞利用及检测工具
• 密钥管理与密钥轮换模块
• 工作负载监控与状态管理系统
• 安全配置和参数设置
• 漏洞POC和利用脚本
⚡ 价值评估
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本次更新显著增强了安全漏洞利用与检测能力，修复关键漏洞，并完善安全配置管理，具有较高的安全研究和防护价值。
C2.13.2 - 用于C2通信和控制的后渗透框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2.13.2 |
| 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: 2
- 变更文件数: 14
💡 分析概述
该仓库实现了一个用于C2通信的框架，包括会话管理、请求接收、心跳检测等功能，包含安全相关内容如会话数据保护和模块检测机制。此次更新添加了会话删除和标签化视图，优化了界面和通信模块，增强了对环境的检测和应对能力，有助于渗透测试和隐匿管理。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现C2通信控制框架，支持会话管理和心跳检测 |
| 2 | 新增会话删除和标签化会话视图功能 |
| 3 | 增强对环境检测（如模块存在性检测）以规避安全措施 |
| 4 | 加入浏览器Cookie采集和会话注册信息，优化通信效率 |
🛠️ 技术细节
通过Flask作为后端API，管理会话信息，支持会话注册和心跳维持
PyInstaller未检测到部分模块，反映对环境的检测和环境适应能力
代码部分加入环境模块缺失检测（如pyperclip、browser_cookie3等）以规避反分析
界面增强支持会话标签化与删除，提升操作效率
🎯 受影响组件
• 通信协议模块
• 会话管理系统
• 环境检测与反检测模块
• 界面交互组件
⚡ 价值评估
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该仓库涉及C2协议实现和环境检测机制，核心在于安全攻防中的隐匿与控制，其安全相关功能（如环境检测、会话管理优化和反检测支持）具有较强价值，且此次更新在安全攻防中具有一定的实用价值。
new-c2lem - 网络安全工具与漏洞利用相关仓库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | new-c2lem |
| 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
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
项目涉及C2框架和安全工具的开发与维护，包含漏洞利用代码、POC和相关安全研究内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含c2框架相关内容、漏洞利用代码或POC |
| 2 | 对安全漏洞的利用方法有改进或补充 |
| 3 | 涉及安全检测或防护技术 |
| 4 | 没有明确的恶意行为描述，但内容偏向攻击工具和漏洞利用 |
🛠️ 技术细节
仓库通过增加脚本和代码，可能用于漏洞利用、C2通信或安全渗透测试
代码中集中体现漏洞利用、目标控制和攻击场景的技术实现，具有潜在安全风险
🎯 受影响组件
• C2命令控制框架
• 漏洞利用与POC脚本
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库包含针对安全漏洞的利用代码和C2框架，符合安全研究和渗透测试中关键技术内容，有助于漏洞验证和安全防护研究。
CrystalReAgents - 聚焦安全漏洞与利用技术分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CrystalReAgents |
| 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_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 134
💡 分析概述
该仓库内容主要涉及AI安全、网络安全、漏洞利用代码、渗透测试工具和安全防护方案的开发与研究。此次更新大量采样POC、利用脚本及安全检测算法，强调在模拟环境下的漏洞利用改进与安全机制增强。新增的MemoryTest相关内容提供了针对安全系统记忆优化与攻击测试的技术方案，涉及长期记忆模拟和自动化内容生成，有助于提升渗透测试的自动化与智能化水平。详细文件中包含多样的潜在漏洞利用代码、对应的安全效果分析，以及针对关键系统组件的安全检测方案。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞利用代码和POC新增 |
| 2 | 安全测试脚本与工具增强 |
| 3 | 安全漏洞修复与防护机制改进 |
| 4 | Memory系统的安全性与测试优化 |
🛠️ 技术细节
集成多重漏洞利用样例，使用不同语言与技术实现漏洞攻击脚本，增强攻击仿真能力。
引入MemoryMemory相关脚本，模拟长期记忆与黑盒测试，为渗透测试提供自动化工具，提升效率与覆盖范围。
对安全检测方案进行迭代，包括代码安全扫描、漏洞扫描、入侵检测与威胁预警模型的改进。
实现自动化内容生成与检测，结合自然语言处理技术模拟攻击场景，为安全审计提供技术支持。
🎯 受影响组件
• Memory系统与记忆存储机制
• 渗透测试与漏洞检测工具
• 漏洞利用脚本与POC
• 安全检测与防护框架
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新中添加了多份漏洞利用代码、利用脚本及安全检测方案，显著提升系统的漏洞应对能力与安全测试效率，特别是Memory测试与内容生成部分，具备较强的实战价值和研究意义。适合安全攻防研究、自动化渗透工具开发及安全能力提升，符合漏洞利用和安全修复的价值标准。
CVE-2025-50472 - ms-swift 库 Pickle 反序列化 RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-50472 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 05:02:36 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-50472的技术细节和利用代码。仓库包含LICENSE和README.md文件。README.md详细描述了ModelScope ms-swift库中ModelFileSystemCache类的反序列化漏洞，该漏洞允许通过加载恶意序列化的.mdl文件实现远程代码执行(RCE)。具体来说，漏洞存在于swift/hub/utils/caching.py的load_model_meta()函数中，该函数使用pickle.load()加载不可信数据。攻击者可以通过构造恶意的.mdl文件，诱使用户在训练过程中加载，从而执行任意代码。PoC代码展示了如何生成恶意.mdl文件，该文件在被加载时会创建一个名为HACKED的目录。最新提交更新了README.md文件，详细说明了漏洞的原理、影响、利用方法和PoC代码。 该漏洞利用的关键在于模型训练过程中，攻击者可以替换或注入恶意的.md文件，并且这种操作不会影响正常的训练流程，隐蔽性高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | modelscope/ms-swift 库存在反序列化漏洞 |
| 2 | 攻击者可以通过构造恶意的.mdl文件进行RCE |
| 3 | 漏洞位于swift/hub/utils/caching.py的load_model_meta()函数 |
| 4 | PoC利用pickle.dumps生成恶意.mdl文件 |
| 5 | 攻击隐蔽性高，不易被用户察觉 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理： ModelScope ms-swift 库在 ModelFileSystemCache 中使用 pickle.load 反序列化用户控制的数据，导致任意代码执行。
利用方法：构造恶意的.mdl文件，替换模型目录中的原始文件，并在训练过程中加载该文件。PoC通过pickle.dumps创建恶意.mdl文件，文件被加载时，会执行命令创建 HACKED 目录。
修复方案：建议使用更安全的序列化方法，例如 yaml.safe_load() 或 json.load()，或者对加载的数据进行严格的校验和过滤。
影响版本：<=2.6.1
🎯 受影响组件
• modelscope ms-swift
• ModelFileSystemCache
• swift/hub/utils/caching.py
⚡ 价值评估
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该漏洞属于RCE，影响广泛使用的ModelScope ms-swift库，且提供了明确的PoC和利用方法，危害性高，可以远程执行任意代码，且利用方法隐蔽，价值极高。
CVE-2025-32463 - Sudo chroot 提权漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-32463 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 04:39:40 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对 CVE-2025-32463 的 Sudo chroot 提权漏洞的 PoC 和相关文档。 该漏洞允许具有 sudo 权限的用户通过操纵 chroot 环境来提升至 root 权限。 仓库包含一个 bash 脚本 (cve-2025-32463.sh) 作为 PoC， 以及详细的 README 文档，解释了漏洞原理、利用方法、修复方案和测试环境。 初始提交创建了 README.md，后续更新增加了详细的漏洞描述、利用步骤和缓解措施。 代码更新增加了 cve-2025-32463.sh 脚本，该脚本通过创建 chroot 环境，注入恶意 NSS 库，最终实现提权。 最后的提交更新了 README.md 文件， 提供了更详细的使用说明和风险提示。 PoC 代码质量和可用性较高，可以直接运行。 根据描述，这是一个设计缺陷导致的安全问题，攻击者可以在 chroot 环境中注入恶意库来执行任意代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Sudo 1.9.14-1.9.17 版本存在 chroot 提权漏洞 |
| 2 | 攻击者可通过控制 chroot 环境注入恶意 NSS 库 |
| 3 | 利用该漏洞可实现 root 权限获取 |
| 4 | PoC 代码已在仓库中提供 |
| 5 | 影响广泛，存在明确的利用方法 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Sudo 在 chroot 之后进行安全策略验证，导致攻击者可控制 chroot 环境
利用方法：创建恶意 nsswitch.conf 和 NSS 库，通过 chroot 环境注入并执行
修复方案：升级 Sudo 到 1.9.17p1 或更高版本，或者移除 sudoers 配置文件中 chroot 相关的配置
🎯 受影响组件
• sudo 1.9.14-1.9.17
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的 Sudo 组件， 且影响版本明确，具有完整的 PoC 代码，漏洞利用方法清晰，攻击者可以通过该漏洞实现 root 权限获取，属于高危漏洞。
VulnMainProject - 企业级漏洞全生命周期管理平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnMainProject |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞管理/漏洞生命周期技术方案 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 24
💡 分析概述
该仓库为基于现代化技术栈的漏洞管理系统，支持漏洞追踪、分派、修复、统计分析等关键渗透测试和漏洞攻防环节，包含完整技术内容，强调漏洞管理流程与团队协作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现完整的漏洞管理流程：漏洞录入、分派、修复、验证、统计分析 |
| 2 | 提供安全研究与漏洞生命周期技术内容，支持团队协作 |
| 3 | 包含实质性的技术方案，如漏洞状态追踪、权限权限设计、项目管理机制 |
| 4 | 高相关性：关键词“漏洞”贯穿系统核心功能，与渗透测试和漏洞管理紧密相关 |
🛠️ 技术细节
采用Go（Gin） + Next.js架构，结合MySQL数据库实现全流程漏洞管理
实现漏洞状态追踪、项目角色权限控制、多角色权限体系
集成通知/邮件机制，支持漏洞生命周期技术操作
包含漏洞信息集中存储、流程优化、权限细粒度管理等技术方案
🎯 受影响组件
• 漏洞管理模块
• 权限控制系统
• 项目和团队协作系统
• 通知与报告系统
⚡ 价值评估
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系统全面覆盖漏洞生命周期流程，具有实质性技术内容，且与漏洞关键词高度相关，提供漏洞管理、流程优化以及安全研究的多角度技术应用，符合渗透测试及漏洞研究的价值标准。
zip-secure-macos-password-cleanup - macOS自动加密压缩与密码管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | zip-secure-macos-password-cleanup |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供一套macOS平台的加密压缩工具，支持自动生成密码、存入钥匙串、自动清理旧备份及通知，强调数据安全措施，涵盖密码管理和备份自动化，旨在提升系统安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现自动化的加密压缩和密码存储功能 |
| 2 | 集成密码保护、自动清理旧备份的安全特性 |
| 3 | 关注数据安全的操作流程，属于安全工具范畴 |
| 4 | 与搜索关键词“安全工具”高度相关，侧重于安全备份和密码管理 |
🛠️ 技术细节
采用bash脚本结合7-Zip进行文件压缩和加密，利用密码随机生成保证安全
密码存入系统钥匙串实现密码保护，自动清理旧备份确保存储安全
自动通知用户，提升操作的安全感和易用性
🎯 受影响组件
• macOS的终端，钥匙串，文件系统
⚡ 价值评估
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该仓库着重于利用自动化密码生成、存储和加密技术提升数据安全，核心功能符合安全研究与渗透测试中备份安全性的研究需求。有实质性技术内容，工具链完整，且目标明确提供安全保护方案，满足高级安全工具的标准。
CodeGuardian - 基于AI的代码安全审查工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CodeGuardian |
| 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: 3
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
新增安全扫描模块，集成Bandit工具实现对指定代码文件的安全检测，包含基础漏洞扫描功能，演示了代码潜在安全风险的检测能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成Bandit进行安全漏洞检测 |
| 2 | 新增安全扫描功能，可检测代码中的安全漏洞 |
| 3 | 引入eval等易被滥用的危险函数，暗示检测潜在风险 |
| 4 | 影响在支持的Python文件检测流程中，存在潜在安全风险识别效果 |
🛠️ 技术细节
利用Bandit库实现静态安全扫描，扫描指定文件以识别潜在漏洞
检测逻辑调用Bandit的管理器进行文件发现和测试，输出扫描结果
测试用例中含有eval等存在风险的代码片段，表明检测目标
核心是对代码中的安全漏洞进行识别，增强安全审查能力
🎯 受影响组件
• 安全扫描模块
• 代码检测流程
⚡ 价值评估
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引入基于Bandit的静态安全检测能力，显著增强了代码审核的安全性检测，具备漏洞识别和安全风险提示潜力。
aegis-ai - 安全分析工具与安全上下文管理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | aegis-ai |
| 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: 5
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库提供基于AI的安全分析和检测工具，集成多个安全漏洞数据库，支持CVE等安全实体的查询，旨在提升安全漏洞识别和分析能力。最新更新主要增加了NVD支持、提高了对NVD-MCP工具的配置能力、修正了与LLM相关的调优措施，以及改进了API入口路径。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供基于AI的安全分析与检测功能 |
| 2 | 新增对NVD数据库的支持，提升漏洞信息获取能力 |
| 3 | 优化NVD-MCP工具的开启条件与配置 |
| 4 | 修正了LLM模型调优相关设置，提升系统稳定性 |
🛠️ 技术细节
集成NVD作为安全信息源，允许自动化查询与检测，加强漏洞上下文分析
修改了LLM配置参数，禁用无需调试的推理设置，增强模型稳定性
API入口路径调整，改善接口调用体验
支持通过环境变量开启Otel监控支持
🎯 受影响组件
• 安全情报查询模块
• LLM模型配置
• API接口路径
• 监控与追踪组件
⚡ 价值评估
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此次更新重点增强了漏洞情报来源的丰富性和自动化检测能力，尤其是支持NVD源码的引入和相关工具的配置优化，符合安全漏洞检测和渗透测试相关增强的标准。
PyRIT - 生成式AI安全风险检测框架PyRIT
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PyRIT |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究/安全修复/安全工具增强 |
| 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
此次更新主要集成了会话追踪和对话ID管理功能，增强对对抗样本和攻击路径的追踪能力，特别是在多轮攻击和树状攻击场景中对对话ID的管理与存储，提升了安全事件的追溯和分析能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入ConversationReference和ConversationType，用于追踪会话ID和类型 |
| 2 | 在攻击上下文和攻击结果中加入related_conversations字段，用于存储相关会话引用 |
| 3 | 在多轮、多节点攻击中自动记录对抗样本和修剪会话的会话ID |
| 4 | 改进对话ID的追踪能力，有助于攻击路径分析和安全事件溯源 |
🛠️ 技术细节
定义ConversationReference为不可变对象，存储会话ID和类别，支持在集合中唯一标识
在AttackContext和AttackResult中加入related_conversations集合，用于存储多个会话引用
在多轮攻击和树状攻击中自动将重要会话ID添加到相关会话集合中
利用ConversationType区分不同会话角色（对抗、修剪、评分等）
增强日志和测试验证对会话ID追踪的覆盖和功能正确性
🎯 受影响组件
• attack上下文管理（AttackContext）
• 攻击结果存储与溯源（AttackResult）
• 多轮和树状攻击路径追踪（multi_turn, tree_of_attacks)
• 会话引用模型（ConversationReference, ConversationType）
• 单元测试中会话ID追踪验证
⚡ 价值评估
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本次更新硬性增强了会话ID的追踪和管理，是实现安全攻击路径分析、对抗样本管理及溯源的重要基础，对安全研究和审计具有显著价值。
Roblox-Nihon - Roblox作弊工具，声称具有安全性能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Roblox-Nihon |
| 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: 3
💡 分析概述
该仓库为Roblox游戏的exploit工具，强调安全特性，提供脚本加载和界面定制，旨在辅助开发者或玩家规避游戏安全机制，属于渗透测试和安全研究范畴。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Roblox游戏的漏洞利用和脚本注入功能 |
| 2 | 强调“增强安全”通过安全特性保护用户 |
| 3 | 作为安全研究和渗透测试的实用工具 |
| 4 | 与搜索关键词“security tool”高度相关，涉及安全工具的开发与应用 |
🛠️ 技术细节
基于Lua脚本支持，允许用户加载和运行定制脚本对游戏进行操控
用户界面设计用于简化利用流程，体现一定的技术封装
安全机制可能包括反检测或反反检测措施，强调安全的 tooling 框架
🎯 受影响组件
• Roblox客户端与游戏环境
⚡ 价值评估
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仓库核心功能为Roblox漏洞利用和安全绕过工具，技术内容丰富，提供实质性利用代码，符合安全研究和漏洞利用工具的定义，与搜索关键词高度相关，且具备显著渗透测试价值。
PhobosSpear - 基于Telegram的C2控制框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PhobosSpear |
| 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: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库实现了一个基于Telegram的指挥与控制（C2）系统，包含权限提升（UAC bypass）、持久化、自我复制和传播等功能，涉及系统管理、信息收集和潜在的渗透操作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Telegram-basedC2系統 |
| 2 | 新增持久化、UAC绕过、自我复制与传播功能 |
| 3 | 安全相关变更：加入了恶意持久化和自我传播模块 |
| 4 | 影响：可能用作远程控制、信息窃取、传播恶意软件 |
🛠️ 技术细节
代码导入多个安全相关库（如cv2、psutil、shutil、ctypes等），实现系统操作、设备控制、捕获和信息采集。
实现了远程命令执行、截图、文件管理、网络信息采集、热键记录等功能。
利用Telegram API进行命令通信，支持远程指令控制，具备弹药持久化与自主传播能力。
安全影响：允许远程攻击者完全控制受害主机，进行信息窃取、环境控制和横向传播。
🎯 受影响组件
• 系统文件和目录管理
• 网络接口
• 摄像头和截屏设备
• 进程和服务管理
• 系统注册表和UAC机制
• 持久化和自我复制模块
⚡ 价值评估
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该仓库包含完整的后门和C2框架代码，具有漏洞利用、持久化和传播能力，符合网络攻击和渗透测试中关键安全漏洞利用的定义，提供安全研究和检测的研究素材。
C2TC_CodeJava - 网络安全相关工具和漏洞研究框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2TC_CodeJava |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全检测/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: 29
💡 分析概述
此次提交主要包含Java安全漏洞利用和检测相关代码，包括利用框架、漏洞模拟、检测与安全功能增强。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含基于Java的漏洞利用示范和POC实现 |
| 2 | 实现了多类安全漏洞的模拟及利用方法 |
| 3 | 增加了安全检测、验证工具和安全工具接口 |
| 4 | 涉及安全漏洞利用代码、检测策略及安全框架设计 |
🛠️ 技术细节
利用抽象类、接口实现漏洞模拟与利用逻辑，涉及形状计算、继承、多态
实现模拟多种系统、设备调用、漏洞利用的工厂方法及接口设计
采用marker接口、嵌套接口实现安全注册与权限标记机制
集成安全检测、漏洞验证、文件扫描、恶意IP过滤等功能模块
🎯 受影响组件
• 漏洞利用框架
• 安全检测工具
• 权限认证机制
• 恶意IP管理
• 网络调用模拟
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
代码中集成了多种安全漏洞模拟、检测方法和相关工具，符合漏洞利用与安全防护研究标准，具有较高的安全价值和研究开发参考价值。
C2TC_Assignments - Java基础特性示例与演示代码集合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2TC_Assignments |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞模拟/安全功能演示 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 56
💡 分析概述
包含大量Java基础语法、面向对象、多态、接口、异常、继承、重写、重载、final关键字等示例代码，以及一些银行系统等应用案例。最新更新引入了多种安全漏洞模拟、接口实现、防护机制示范，增强了安全相关内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 演示多种Java基础和面向对象特性 |
| 2 | 新增或修改多个安全相关示例（如接口实现、final类、重写、多态等） |
| 3 | 包含安全相关演示内容，如漏洞模拟、利用、接口保护等 |
| 4 | 部分代码涉及网络安全漏洞或安全漏洞模拟，供研究分析 |
🛠️ 技术细节
新增包括抽象类、接口、继承、重写、多态、final关键字的示例代码，演示其在安全方面的应用或潜在缺陷
引入接口的自动调用、多态使用、重载、final方法和类、安全设计模型，部分代码用于模拟安全漏洞和防护措施
🎯 受影响组件
• 示范代码涉及抽象类、接口、继承、多态、重载、final类、final方法、接口实现、策略模式、模拟漏洞点
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库通过大量安全相关代码示例，涵盖漏洞模拟、利用、接口保护、安全设计等内容，具备一定的研究价值，特别适合安全研究和漏洞分析。更新强化了安全功能和演示内容，为安全研究和测试提供实用资源。
Pitt - 专为LLM安全漏洞检测的开源工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Pitt |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用、安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库提供针对大型语言模型（LLM）的安全扫描，检测注入、数据泄露等漏洞，具备多攻击技术和智能分析能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持多达90+ AI安全攻击技术和漏洞测试 |
| 2 | 关注prompt注入、数据泄露等AI特定漏洞 |
| 3 | 实现自动化、多技术、多提供报告的漏洞检测框架 |
| 4 | 与搜索关键词'AI Security'高度相关，专注于提升LLM应用的安全性 |
🛠️ 技术细节
采用YAML配置灵活定义测试用例，结合多种攻击技术进行漏洞检测
结合智能Judge LLM分析响应，增强检测准确性
生成HTML和JSON报告，便于漏洞分析与修复
核心功能围绕LLM安全威胁自动识别，具有实质性技术内容
🎯 受影响组件
• 大型语言模型（LLM）应用接口与响应处理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库聚焦AI系统的安全检测与漏洞利用，提供了多技术检测方案，内容实用且高度相关于AI安全关键词，满足安全研究和渗透测试的需求。
AIoT-Intruder-Detection-System - 基于AI的视频监控与入侵检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AIoT-Intruder-Detection-System |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全检测 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该项目通过YOLOv8实现自动化视频监控中的嫌疑行为检测，支持硬件报警。更新内容包括利用YOLOv8模型检测潜在威胁，结合Arduino硬件控制警示灯及蜂鸣器，增强现场警示能力，涉及安全检测和漏洞利用的代码实现。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成YOLOv8模型进行行为检测 |
| 2 | 实现对嫌疑行为的自动识别与报警（红蓝灯、蜂鸣器） |
| 3 | 利用模型检测到威胁后引发硬件报警机制 |
| 4 | 对应安全威胁的检测与反应方案增强 |
🛠️ 技术细节
使用YOLOv8模型进行实时行为分析，模型路径指向训练后最佳权重
检测模型输出根据类别触发硬件响应（红灯、绿灯、蜂鸣器）
硬件部分通过串口命令控制Arduino，实现在检测到嫌疑行为时点亮红灯及启动蜂鸣器
结合OpenCV实现视频流实时检测，模型推理和硬件控制同步进行
🎯 受影响组件
• 行为检测模型（YOLOv8）
• 硬件控制（Arduino串口通信）
• 视频采集与处理（OpenCV）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
项目结合深度学习模型和硬件控制，直接面向安全威胁检测与现场警示，具有明显的安全防护价值。同时实现重要漏洞检测能力（模型检测潜在威胁），符合安全检测和利用的标准。
CVE-2025-50460 - ms-swift存在PyYAML反序列化RCE漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-50460 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 07:47:10 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库是关于CVE-2025-50460的详细信息和利用代码，该漏洞存在于modelscope/ms-swift项目中，由于tests/run.py中使用yaml.load()解析用户提供的YAML配置文件，且使用了yaml.FullLoader，导致了PyYAML库中的不安全反序列化。攻击者可以通过构造恶意的YAML文件，控制--run_config参数，注入恶意payload，从而实现任意代码执行。初始提交仅仅包含了LICENSE文件和README.md的基础信息。最新一次提交更新了README.md文件，提供了漏洞的详细描述、受影响的组件、POC代码、缓解措施以及修复方案。该漏洞的利用方式是构造恶意的YAML文件，然后通过ms-swift的tests/run.py脚本加载该文件，从而实现RCE。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | ms-swift项目tests/run.py存在RCE漏洞 |
| 2 | 使用PyYAML的yaml.load()进行不安全反序列化 |
| 3 | 攻击者可控制--run_config参数，注入恶意YAML |
| 4 | 提供了POC，可直接验证漏洞存在 |
| 5 | 提供了修复方案和缓解措施 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：ms-swift的tests/run.py使用yaml.load()和yaml.FullLoader加载YAML文件，导致PyYAML库中的反序列化漏洞，攻击者可以通过构造恶意YAML文件实现RCE。
利用方法：构造恶意的YAML文件，例如使用!!python/object/new构造payload，然后通过ms-swift的tests/run.py脚本加载该文件，执行任意代码，例如os.system('mkdir HACKED')。
修复方案：升级PyYAML到5.4或更高版本，或使用yaml.safe_load()代替yaml.load()
🎯 受影响组件
• modelscope/ms-swift
• PyYAML <= 5.3.1
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该CVE漏洞存在远程代码执行（RCE）的风险，且提供了明确的POC和利用方法。漏洞影响广泛，因为ms-swift可能被用于各种机器学习相关的任务。攻击者可以通过控制配置文件，执行任意命令，对系统造成严重威胁。
CVE-2024-39211 - Kaiten 用户枚举漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-39211 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 06:30:02 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了关于CVE-2024-39211的PoC信息，该漏洞影响Kaiten工作流管理系统。漏洞允许通过POST请求对用户名和邮箱进行暴力破解，实现用户枚举。仓库主要更新了README.md文件，包含了漏洞描述、链接和使用说明。通过分析提交信息，可以了解到仓库提供了bash脚本用于进行用户枚举。漏洞利用方式为通过POST请求对用户登录名或邮箱进行暴力破解。 根据提供的描述，该漏洞的潜在影响较大，攻击者可以利用该漏洞获取有效的用户名和邮箱列表，为进一步的攻击提供信息。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Kaiten工作流管理系统存在用户枚举漏洞。 |
| 2 | 漏洞允许通过POST请求进行用户名和邮箱的暴力破解。 |
| 3 | 攻击者可获取有效用户名和邮箱列表。 |
| 4 | 仓库提供了bash脚本用于漏洞利用。 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Kaiten系统未对用户登录和邮箱的暴力破解尝试进行限制，导致攻击者可以枚举系统中的用户。
利用方法：使用提供的bash脚本或构造POST请求，通过用户名和邮箱字典进行暴力破解。
修复方案：在Kaiten系统中实现登录和邮箱尝试失败的次数限制，并对用户枚举行为进行监控。
🎯 受影响组件
• Kaiten工作流管理系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞允许攻击者枚举用户名和邮箱，属于信息泄露，且有具体的利用方法和POC，因此判定为有价值。
Detection-struts-cve-2017-5638-detector - Struts CVE-2017-5638 RCE检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Detection-struts-cve-2017-5638-detector |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增项目 |
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对Apache Struts CVE-2017-5638漏洞的实时异常检测系统。该系统使用流式分析、3-gram字节分析和Count-Min Sketch技术，能够在无需签名的情况下检测RCE攻击，具有低延迟（<5ms）和低误报率（<0.1%）的特点。该仓库的核心功能是检测RCE攻击，与搜索关键词“RCE”高度相关。由于仓库描述中明确指出了漏洞利用类型（CVE-2017-5638），因此判断该仓库为针对RCE漏洞的检测系统。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实时检测Apache Struts CVE-2017-5638 RCE攻击 |
| 2 | 采用流式分析和Count-Min Sketch技术实现高效检测 |
| 3 | 无需签名即可检测，降低了检测的滞后性 |
| 4 | 低延迟和低误报率 |
| 5 | 与RCE关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用流式分析处理HTTP请求数据。
3-gram字节分析用于检测异常模式。
Count-Min Sketch用于快速计算和检测异常。
系统设计旨在检测CVE-2017-5638漏洞的利用尝试。
🎯 受影响组件
• Apache Struts
• HTTP请求处理系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接针对RCE漏洞（CVE-2017-5638）进行检测，且采用了创新的检测方法（流式分析，3-gram字节分析和Count-Min Sketch），具有技术深度和实用价值，与RCE关键词高度相关。
ShadowShell - 模块化Shell生成器,反检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ShadowShell |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
ShadowShell是一个高度模块化的Shell生成器，专为渗透测试和安全研究设计。该工具提供加密的反向Shell客户端生成，具有高级混淆和反检测特性。更新内容包括：添加下载器模式，增强反检测功能，添加持久化功能，改进代码混淆技术,并优化了用户界面。下载器模式会生成两个Python文件：主程序文件和下载器文件。主程序文件包含完整的Shell连接功能，下载器文件负责从指定的URL下载并执行主程序，这降低了检测风险。该工具主要用于安全研究和渗透测试，但需要注意授权使用并遵守法律法规。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 高度模块化的Shell生成器，专为渗透测试设计。 |
| 2 | 提供加密的反向Shell客户端生成功能。 |
| 3 | 包含高级混淆和反检测特性。 |
| 4 | 新增下载器模式，降低检测风险。 |
🛠️ 技术细节
加密流程：原始代码 -> XOR加密 -> 自定义算法加密 -> Base64编码 + zlib压缩。
反检测流程：环境初始化检查 -> 反调试检测 -> 反沙箱检测 -> 延迟执行 -> 载荷解密执行。
混淆技术：变量名随机化、代码结构打乱、假函数和变量注入、动态执行路径。
下载器模式: 生成主程序和下载器文件，分离部署，降低检测风险。
🎯 受影响组件
• Python环境
• 目标系统
⚡ 价值评估
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该仓库与安全工具关键词高度相关，ShadowShell提供加密的shell生成，反检测技术，以及下载器功能，可以用于安全研究和渗透测试，具有较高的技术价值和实用性。
secure-zip-mac - macOS安全压缩工具，数据保护
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | secure-zip-mac |
| 风险等级 | LOW |
| 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个 macOS 专用的加密压缩工具，名为 secure-zip-mac。它通过 p7zip 实现对文件和文件夹的加密压缩，并结合了密码存储和自动清理等功能，以确保数据安全。此次更新涉及了安装脚本（install.sh）和核心压缩脚本 (secure_zip.sh)的创建，以及对 README.md 文件的修改。README.md 描述了工具的功能和使用方法。secure_zip.sh 脚本使用 7-Zip 创建加密压缩包，自动生成密码并存储在 macOS 钥匙串中，同时清理旧的备份文件。install.sh 脚本用于安装该工具，包括安装 p7zip（如果未安装）和配置环境变量。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于 7-Zip 的文件加密压缩 |
| 2 | 自动生成并存储密码至钥匙串 |
| 3 | 自动清理旧备份文件 |
| 4 | 右键菜单集成，方便使用 |
| 5 | 与安全工具相关性高 |
🛠️ 技术细节
使用 p7zip (7z) 进行加密压缩，支持 AES 加密
自动生成12位随机密码
使用 security add-generic-password 将密码存储到 macOS 钥匙串
使用 ls 和 rm 命令清理旧的备份文件
使用 bash 脚本实现核心功能
🎯 受影响组件
• macOS
• p7zip
⚡ 价值评估
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该工具是一个实用的安全工具，与安全关键词高度相关。 它提供了文件加密压缩功能，并结合了密码管理和备份清理功能，增强了数据保护能力。虽然没有发现严重的漏洞，但其提供的功能对数据安全具有积极意义。
CyberNest_EDU-Security-Tool - EDU安全工具套件,新增网络扫描
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CyberNest_EDU-Security-Tool |
| 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: 2
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库是一个教育性质的安全工具套件，此次更新新增了ARP网络扫描器和Web目录扫描器，完善了菜单导航和错误处理，并更新了文档。其中，ARP扫描器用于网络设备发现，Web目录扫描器用于扫描网站的隐藏目录。本次更新增加了安全扫描功能。由于是教育性质的工具，风险相对较低，但仍有价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增ARP网络扫描器，用于网络设备发现。 |
| 2 | 新增Web目录扫描器，用于发现隐藏目录。 |
| 3 | 更新了主菜单，增加了新工具的入口。 |
| 4 | 改进了错误处理和文档。 |
🛠️ 技术细节
ARP扫描器通过ARP协议和ping扫描进行网络设备发现，包括IP地址、MAC地址、主机名和厂商信息。
Web目录扫描器用于扫描目标网站的目录，以发现潜在的敏感文件和目录。
main.py 文件中增加了对ARP扫描器的调用，增加了菜单选项。
🎯 受影响组件
• arp_scanner.py
• main.py
• Web Directory Scanner
• requirements.txt
• README.md
⚡ 价值评估
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新增网络扫描功能，扩展了工具的功能，为安全研究和学习提供了新的实践机会。虽然风险较低，但增加了安全相关的功能。
afrog - afrog: 漏洞扫描工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | afrog |
| 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: 3
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
afrog 是一个用于漏洞挖掘、渗透测试和红队行动的安全工具。 本次更新主要集中在POC的更新和修复，包括新增了针对 CVE-2025-52488 (DNN Unicode 路径规范化 NTLM Hash 泄露) 和 CVE-2025-53833 (LaRecipe 模板注入) 的 POC。 同时，修复了部分 POC 中的语法错误。 CVE-2025-52488 允许攻击者通过构造恶意请求来泄露 NTLM Hash。 CVE-2025-53833 存在模板注入漏洞，攻击者可以通过构造恶意输入来执行任意代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了针对 DNN NTLM Hash 泄露漏洞的 POC。 |
| 2 | 新增了针对 LaRecipe 模板注入漏洞的 POC。 |
| 3 | 修复了部分 POC 中的语法错误。 |
| 4 | 漏洞利用方式: 通过构造恶意请求触发漏洞。 |
🛠️ 技术细节
CVE-2025-52488: DNN (DotNetNuke) 6.0.0 to before 10.0.1 版本中，由于 Unicode 路径规范化问题，可能导致 NTLM Hash 泄露。 POC 利用此漏洞，构造恶意请求。
CVE-2025-53833: LaRecipe 存在模板注入漏洞，攻击者可以构造恶意 payload, 利用 Blade 模板指令，执行任意代码。
POC 代码更新包括修改了 pocs/afrog-pocs 目录下多个yaml文件, 修复了其中的语法错误，并新增了针对新漏洞的 POC。
🎯 受影响组件
• DNN (DotNetNuke) 6.0.0 to before 10.0.1
• LaRecipe
⚡ 价值评估
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更新了多个漏洞利用的 POC，增加了对新漏洞的检测能力，提高了工具的实用性和价值。
CVE-DATABASE - CVE数据库更新与漏洞信息
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-DATABASE |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/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: 13
💡 分析概述
该仓库是一个CVE数据库，包含已知的漏洞信息。本次更新增加了多个CVE条目，包括Red Hat Enterprise Linux相关的libxml2漏洞修复，以及Linux内核相关的漏洞。此外，还发现了Ventem e-School中的授权和文件上传漏洞。更新内容涵盖了多个CVE条目，包括对 Red Hat Enterprise Linux 和 Linux Kernel 的更新，以及 Ventem e-School 的漏洞信息。这些更新为安全研究人员提供了最新的漏洞信息，有助于安全评估和漏洞修复。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了多个CVE条目 |
| 2 | 包含 Red Hat Enterprise Linux 相关的libxml2漏洞信息 |
| 3 | 包含 Linux Kernel 相关漏洞信息 |
| 4 | 新增了 Ventem e-School 授权和文件上传漏洞信息 |
| 5 | 提供最新的漏洞信息，用于安全评估和修复 |
🛠️ 技术细节
更新了CVE数据库，包含了最新的漏洞信息
更新了 Red Hat Enterprise Linux 7 Extended Lifecycle Support 中 libxml2 的受影响版本信息
增加了Linux内核代码相关的安全漏洞信息，包含代码commit修复信息
增加了CVE-2025-8322（Ventem e-School 权限绕过漏洞）和 CVE-2025-8323 (Ventem e-School 任意文件上传漏洞)信息
更新了多个CVE的描述、影响版本和修复信息
🎯 受影响组件
• Red Hat Enterprise Linux
• Linux Kernel
• Ventem e-School
⚡ 价值评估
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仓库更新了CVE数据库，新增了多个漏洞信息，包括 Red Hat Enterprise Linux 和 Linux Kernel 的漏洞，以及 Ventem e-School 的漏洞。这些信息对于安全研究和漏洞修复具有重要价值。
pungoe - AI驱动渗透测试平台更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | pungoe |
| 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: 6
💡 分析概述
该仓库是一个整合了AI的现代渗透测试平台，名为Pungoe。本次更新主要涉及对kali-tools的修改，以及对依赖库的更新，并添加了几个知识库文件。具体来说，更新包括修改了 kali-tools/app.py 文件，该文件似乎涉及到文件上传功能，并且集成了paramspider工具。更新还包含添加了新的依赖，以及上传了一些知识库文档。由于更新中修改了可能涉及到文件上传和参数扫描的功能, 存在潜在的安全风险。paramspider可能被用于扫描网站参数，如果输入文件处理不当，可能导致安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新修改了kali-tools/app.py，涉及文件上传和paramspider集成。 |
| 2 | 更新添加了新的依赖项。 |
| 3 | 添加了多个知识库文件，可能与漏洞扫描或知识库有关。 |
| 4 | 文件上传功能存在潜在安全风险 |
🛠️ 技术细节
kali-tools/app.py中集成了paramspider，用于扫描URL参数。
新增了依赖项，可能包括安全相关的库。
上传了多个.txt文件，其中包含Usability Testing相关内容
🎯 受影响组件
• kali-tools/app.py
• paramspider
• 依赖库
⚡ 价值评估
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更新涉及到文件上传和参数扫描，可能存在安全风险，且更新了相关的安全工具。
RedTeamPlaybook - Metasploit RedTeam Playbook
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RedTeamPlaybook |
| 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
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个红队作战手册，主要包含使用Metasploit进行渗透测试的工具、技术和流程。本次更新新增了使用Metasploit进行侦察和利用永恒之蓝漏洞的文档。 更新内容包括：使用Metasploit的辅助模块进行侦察，涉及服务和端口扫描、密码爆破、漏洞检测和信息收集。以及利用EternalBlue漏洞（MS17-010）的步骤，包括查找漏洞、选择payload等。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用Metasploit进行侦察 |
| 2 | 利用EternalBlue漏洞的步骤 |
| 3 | 展示了Metasploit的使用方法和流程 |
| 4 | 介绍了辅助模块的功能 |
🛠️ 技术细节
侦察部分介绍了Metasploit的辅助模块，包括服务扫描、密码爆破等功能
漏洞利用部分详细介绍了如何使用EternalBlue漏洞进行渗透，包括搜索漏洞模块、配置RHOSTS、选择payload等
提供了具体的Metasploit命令示例和步骤说明
🎯 受影响组件
• Windows系统
• Metasploit
⚡ 价值评估
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该仓库提供了关于Metasploit的利用方法，包含具体的漏洞利用步骤和示例，对安全从业人员具有参考价值。 EternalBlue是一个高危漏洞，因此相关内容具有较高的安全价值。
Advanced-code-scanner - 多语言代码安全扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Advanced-code-scanner |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 代码重命名 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个多语言源代码安全扫描工具，名为Advanced Code Security Scanner，使用传统模式匹配与AI辅助分析相结合。仓库主要功能是扫描多种编程语言的代码，检测安全漏洞、代码质量问题和潜在的错误。仓库的主要更新在于将文件名Source Code Security Scanner.py重命名为advanced_scanner.py。该工具支持多种输出格式，包括文本、JSON、SARIF等，并集成了GitHub Actions，方便在CI/CD流程中使用。根据提供的README内容，该工具可以配置本地LLM和OpenAI进行AI辅助分析，以增强代码分析能力。该项目与安全工具关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 多语言支持：支持18+种编程语言 |
| 2 | AI辅助分析：集成本地和云端LLM，提供智能分析能力 |
| 3 | CI/CD集成：支持SARIF输出和GitHub Actions集成 |
| 4 | 与安全关键词高度相关：该项目专注于代码安全检测 |
🛠️ 技术细节
AST-Based Analysis：对Python和JavaScript进行深度语义分析。
LLM集成：支持Qwen, CodeLlama, DeepSeek Coder等本地模型以及OpenAI。
SARIF输出：符合行业标准的安全报告格式。
🎯 受影响组件
• 各种编程语言的源代码文件
• 本地LLM环境（可选）
• OpenAI API（可选）
⚡ 价值评估
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该工具与安全工具关键词高度相关，具备实际的安全扫描功能，可以用于发现代码中的安全漏洞，并支持多种语言，功能丰富。同时，集成了AI辅助分析，增强了代码分析的能力。提供静态扫描能力，有助于提升代码安全。
Digital-Bug - ESP8266 WiFi安全分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Digital-Bug |
| 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: 3
💡 分析概述
Digital Bug是一个基于ESP8266的WiFi安全分析工具，提供了交互式扫描和被动监听两种模式。更新内容包括实现了数据包嗅探逻辑，更新了主文件和index.html，并更新了项目结构，增加了WiFi扫描器和嗅探器功能。更新还包括readme文档和vscode的配置. 该工具的功能包括扫描WiFi网络，被动记录网络活动，并可以通过Web界面进行控制。由于该工具主要用于安全分析和渗透测试，因此风险等级较高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 多模式WiFi安全分析工具，ESP8266平台 |
| 2 | 实现数据包嗅探和WiFi扫描功能 |
| 3 | 提供交互式Web界面控制 |
| 4 | 用于安全测试和渗透目的 |
🛠️ 技术细节
基于ESP8266开发，可能使用libpcap或其他类似库进行数据包捕获
提供了Web界面用于控制和查看扫描结果
增加了WiFi扫描和嗅探器的实现
更新了项目结构和Readme文档
🎯 受影响组件
• ESP8266
• WiFi网络
• Web界面
⚡ 价值评估
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该工具包含WiFi扫描和数据包嗅探功能，这些功能是安全分析和渗透测试的关键组成部分。更新增加了核心功能，对安全研究具有价值。
Secure-ci-cd - CI/CD安全工具，自动触发安全检查
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Secure-ci-cd |
| 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: 5
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库构建了一个CI/CD流程，用于在开发者推送代码到GitHub仓库时自动触发安全检查。它集成了gitleaks, safety, 和bandit等安全工具，实现了静态代码分析、依赖项漏洞扫描和敏感信息泄露检测。更新包括添加了一个Flask Webhook服务器（flask-webhook-server.py），用于接收来自GitHub的webhook事件，并触发安全扫描。此外，增加了安全报告的生成和处理逻辑。仓库的目的是自动化安全检查，提高代码安全性。考虑到集成了安全扫描功能，且与关键词高度相关，因此具有一定价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化安全检查流程 |
| 2 | 集成了gitleaks, safety, 和bandit |
| 3 | 使用Webhook触发安全扫描 |
| 4 | 生成安全报告 |
| 5 | 与关键词'security tool'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Flask构建Webhook服务器接收GitHub Webhook事件
安全扫描工具：gitleaks(敏感信息泄露), safety(依赖漏洞扫描), bandit(静态代码分析)
使用安全扫描结果生成JSON格式的安全报告
webhook_handler.py 中包含GitHub签名验证和扫描结果处理逻辑
🎯 受影响组件
• Flask Webhook服务器
• GitHub Webhook
• gitleaks
• safety
• bandit
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库实现了CI/CD流程中的自动化安全扫描，集成了多种安全工具，与'security tool'关键词高度相关，提供了代码安全检查的实用功能，具有一定的研究和应用价值。虽然功能相对简单，但解决了安全左移的问题，值得肯定。
c237-ca2-mdb - 电影数据库的更新与权限修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c237-ca2-mdb |
| 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: 3
💡 分析概述
该仓库是一个电影数据库应用。本次更新主要涉及了对 app.js 文件中的一些路由和权限控制的修改。更新内容包括了重定向的修改以及用户权限的调整。具体来说，app.js 文件中的/addMovie路由的重定向目标从 /addMovie 更改为 /movieList，同时修改了 /updateMovie/:id 相关的路由，移除了 checkTermed 的中间件，这可能导致了用户权限控制的变更。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修改了 /addMovie 路由的重定向目标。 |
| 2 | 修改了 /updateMovie/:id 相关的路由。 |
| 3 | 移除了 /updateMovie/:id 路由中 checkTermed 中间件，可能导致权限控制漏洞。 |
🛠️ 技术细节
/addMovie路由重定向的更改：将添加电影成功后的重定向目标从/addMovie更改为/movieList。
/updateMovie/:id路由的修改：移除了用户更新电影信息时，用户被限制更新操作的checkTermed的中间件。
🎯 受影响组件
• app.js
• 电影数据库的更新模块
⚡ 价值评估
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移除了 checkTermed 的中间件,可能导致未经授权的用户能够执行更新电影信息的操作, 带来安全风险。
spydithreatintel - 恶意IP/域名情报更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 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: 30
💡 分析概述
该仓库 spydisec/spydithreatintel 维护了各种恶意IP地址和域名的列表，用于威胁情报分析和安全防护。本次更新是自动更新，更新了多个文件，主要涉及恶意域名、钓鱼域名、垃圾邮件域名，以及恶意IP列表。此次更新增加了新的恶意IP和域名，更新了现有的列表。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了恶意域名列表 |
| 2 | 更新了钓鱼域名列表 |
| 3 | 更新了垃圾邮件域名列表 |
| 4 | 更新了恶意IP地址列表 |
🛠️ 技术细节
更新了多个TXT文件，这些文件包含了恶意域名和IP地址的列表，主要包括：advtracking_domains.txt, phishing_domains.txt, spamscamabuse_domains.txt, filtered_malicious_iplist.txt, high_confidence_limited.txt, high_confidence_unlimited.txt, low_confidence.txt, master_malicious_iplist.txt, medium_confidence_limited.txt, medium_confidence_unlimited.txt
更新内容是新增和移除部分IP和域名，以及修改了各个列表的版本号和最后修改时间。
🎯 受影响组件
• 安全防护系统
• 威胁情报分析平台
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新维护了恶意IP地址和域名列表，对于安全防御和威胁情报分析具有积极意义。更新了恶意域名和IP地址列表，增强了安全防护能力。
C237-project-work - C2框架配置与部署更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C237-project-work |
| 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: 230
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架项目，包含前端和后端。最近的更新主要涉及了视图目录配置、端口配置和数据库凭据的修改。这些改动虽然不直接构成安全漏洞，但与C2框架的部署和配置息息相关，间接影响了安全性。重点在于，这些更新暗示了C2框架的部署配置方式，对于攻击者了解目标系统的部署有一定价值。考虑到C2框架的特性，风险级别定义为中等。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修改视图目录配置 |
| 2 | 更新端口配置 |
| 3 | 更新数据库凭据 |
| 4 | 涉及C2框架的部署配置 |
🛠️ 技术细节
app.js中修改了视图的路径，确保视图文件能被正确加载。
app.js中更新了端口配置，增加了对环境变量PORT的支持，使部署更加灵活。
app.js中更新了数据库凭据，包含host, user, password, database等信息
🎯 受影响组件
• app.js
• C2框架部署环境
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然更新内容并非直接的安全漏洞，但涉及了C2框架的关键配置信息，如端口、数据库凭据等，这些信息对攻击者进行C2框架的部署和利用有重要参考价值。
AzureC2PocDeployment - Azure C2 POC 部署
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AzureC2PocDeployment |
| 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
该仓库提供了使用Sliver进行C2环境部署的Azure Resource Manager模板。更新增加了azurefd模板，用于部署Azure Front Door，实现C2流量转发，增强了隐蔽性。更新还包括对base模板和install脚本的修改，以适应环境变化。由于该项目用于C2环境搭建，主要用于渗透测试，因此具有一定的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Azure环境下的C2环境部署模板 |
| 2 | 新增Azure Front Door（azurefd）模板，用于流量转发 |
| 3 | 更新base模板和install脚本 |
| 4 | 主要用于渗透测试，具有C2环境的搭建功能 |
🛠️ 技术细节
新增了azurefd模板，用于部署Azure Front Door，实现流量转发，提高隐蔽性。
修改了base模板和install.sh脚本，可能涉及Sliver服务端或环境的配置。
通过Azure服务部署C2环境，涉及网络配置和安全策略的设定。
🎯 受影响组件
• Azure Function App
• Azure Front Door
• Sliver C2 Server
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了C2环境的部署模板，更新包括了流量转发功能，增强了隐蔽性，对渗透测试人员具有一定的价值。
marcus-project-assistant - 量子安全AI助手，RSA密钥增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | marcus-project-assistant |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个 AI 项目助手，名为 Marcus。它提供项目检测、执行、加密签名、空间清理等功能。本次更新主要集中在安全增强和安装脚本改进。具体包括：将RSA密钥大小修改为16384位，以实现量子计算安全；修复了marcus-deploy权限问题，增强了安装脚本的鲁棒性，增加了安装测试套件，验证部署的正确性。鉴于其使用了量子安全技术，以及对密钥生成和安装过程的改进，该更新对安全性有显著提升。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强了RSA密钥，使用16384位以实现量子安全 |
| 2 | 修复了marcus-deploy的权限问题 |
| 3 | 增加了安装测试套件，确保部署的正确性 |
| 4 | 包含了核心模块和安全特性，比如双层加密、证书撤销和完整性监控 |
🛠️ 技术细节
修改了OpenSSL命令，生成16384位RSA密钥。
改进了安装脚本，添加了对bin目录的权限设置(chmod 755) 以及对marcus-deploy可执行文件的权限设置和安装后的验证。
增加了安装测试套件，验证安装脚本的可访问性，核心文件是否可下载，独立部署器的功能性等
🎯 受影响组件
• marcus-deploy
• install.sh
• marcus-core.ts
• marcus-runners.ts
• marcus-security.ts
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新增强了RSA密钥的安全性，修复了部署问题，并增加了安装测试，显著提升了项目的安全性。
ai-sast-dast-pipeline-ci-cd - CI/CD安全自动化pipeline
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-sast-dast-pipeline-ci-cd |
| 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: 3
💡 分析概述
该仓库是一个CI/CD驱动的安全自动化项目，集成了SAST、DAST，并结合AI/NLP进行代码漏洞的早期检测和修复。本次更新主要集中在改进安全扫描流程，包括针对变更文件的扫描和处理缺失的JSON报告。具体来说，更新包括：
- dev-sast-pipeline.yml 文件修改，增加了对Bandit安全工具的运行，并针对PR事件优化了文件变更检测逻辑，以减少扫描范围。
- combine_reports.py 文件修改，增加了对JSON报告的安全加载处理，避免因报告缺失导致的程序崩溃。 这些更新旨在提高代码安全扫描的效率和稳健性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成了SAST、DAST等安全工具。 |
| 2 | 增加了对Bandit工具的集成，用于代码安全扫描。 |
| 3 | 优化了PR事件的文件变更检测逻辑，提升扫描效率。 |
| 4 | 改进了JSON报告的加载方式，增强了程序的健壮性。 |
🛠️ 技术细节
在dev-sast-pipeline.yml中，增加了对Bandit的调用，并修改了文件变更检测方法。
combine_reports.py 中使用 safe_load_json 函数安全加载 JSON 文件，避免因文件不存在或格式错误导致的程序崩溃。
通过
git diff --name-only origin/main ${{ github.sha }}提取push事件的文件变化。
🎯 受影响组件
• .github/workflows/dev-sast-pipeline.yml
• combine_reports.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目实现了代码安全扫描流程的自动化，并针对扫描过程中的异常情况进行了处理，有助于提升代码安全水平。虽然此次更新未直接涉及漏洞修复，但优化了扫描流程，提升了项目的整体安全性。
AI-Code-Review-Squad - AI驱动的自动化代码安全审计工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Code-Review-Squad |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 新增项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的多代理代码审查系统，旨在自动化代码审查流程，提高代码质量和安全性。它集成了5个专门的AI代理，分别负责安全、性能、风格、逻辑和架构的分析。 仓库包含FastAPI后端、React前端，并使用Celery/Redis进行异步任务处理。更新内容主要涉及README的修改，增加了技术架构图，并添加了前端和后端代码的初始提交。其中，config/agents.yaml文件定义了各个AI代理的配置，包括规则、阈值和LLM提供商。docs目录下提供了详细的文档，包括架构、开发、部署等，对整体框架和实现细节有更深入的描述。
该项目在安全方面，Security Agent 负责查找 OWASP Top 10 漏洞、硬编码密钥、注入等问题。虽然项目本身未直接提供漏洞利用代码，但其核心价值在于通过AI技术自动化代码安全审计，并检测潜在的安全漏洞。 因此，该仓库侧重于通过AI实现安全代码审查，并提供了一个框架来检测和报告潜在的安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的自动化代码审查，提高了代码审查的效率和准确性。 |
| 2 | 多代理设计，针对不同代码质量维度进行分析，全面覆盖代码审查内容。 |
| 3 | 集成了FastAPI后端和React前端，实现了前后端分离的架构。 |
| 4 | 提供了详细的文档，包括架构、开发和部署，方便用户理解和使用。 |
| 5 | 安全代理能够检测常见的安全漏洞，例如OWASP Top 10。 |
🛠️ 技术细节
FastAPI作为后端API，处理GitHub Webhook和代码审查任务。
Celery和Redis用于异步任务处理，提高系统响应速度。
使用多个AI代理，每个代理负责代码的不同方面的分析。
前端使用React构建，提供用户友好的界面展示代码审查结果。
使用YAML文件配置AI代理，方便扩展和定制。
🎯 受影响组件
• FastAPI
• React
• Celery
• Redis
• AI Agents
• GitHub Webhook
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库的核心功能与AI安全高度相关，通过AI技术实现代码安全审计，并提供了针对多种安全漏洞的检测能力。虽然不包含漏洞利用代码，但其提供的安全检测功能具有研究价值，并且实现了创新的安全研究方法，因此判断其具有价值。
wazuh-security-chat - AI赋能威胁狩猎助手，附带Websocket
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wazuh-security-chat |
| 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: 164
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的威胁狩猎助手项目，重点在于结合Wazuh SIEM实现安全事件分析和响应。项目使用FastAPI构建，集成了身份验证、日志管理、审计、聊天会话等功能。本次更新涉及了多个文件，涵盖了代码、配置、文档和部署相关的改动，包括对核心代码的重构、添加监控指标以及kubernetes部署相关文件。关键更新包括：1. 增加了Prometheus指标监控，可以监控HTTP请求、WebSocket连接、应用信息等。2. 完善了Kubernetes部署文件。没有发现漏洞利用和安全修复。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 项目提供基于AI的威胁狩猎功能 |
| 2 | 增加了Prometheus指标监控，便于监控应用运行状态 |
| 3 | 更新了Kubernetes部署文件，支持容器化部署 |
| 4 | 项目架构包括FastAPI、Redis、Ollama等组件 |
🛠️ 技术细节
使用了FastAPI构建REST API和WebSocket接口。
集成了身份验证、日志管理、审计和聊天会话功能
新增Prometheus监控，包括HTTP请求、WebSocket连接等指标
提供了Kubernetes部署文件，支持容器化部署。
🎯 受影响组件
• FastAPI应用
• Kubernetes部署
• Prometheus监控
⚡ 价值评估
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增加了应用监控，完善了部署，对安全运维有一定价值。
ciso-assistant-community - CISO助手：安全合规与风险管理
📌 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 |
| 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
该仓库是一个CISO助手，用于安全风险、应用安全、合规管理、隐私保护等。本次更新新增了与摩洛哥网络安全法律05-20相关的风险矩阵，并修改了用户表，增加了observation字段和用户列表筛选功能。由于新增了特定国家的风险矩阵，与网络安全合规相关，因此具有一定的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了摩洛哥网络安全风险矩阵 |
| 2 | 更新了用户模型，增加了observation字段 |
| 3 | 增加了用户列表筛选功能 |
| 4 | 项目涉及安全风险管理，合规等 |
🛠️ 技术细节
新增了
backend/library/libraries/risk_matrix_cyber_maroc-V1.yaml文件，定义了符合摩洛哥05-20网络安全法律的风险矩阵，包括风险评估的概率和影响，以及对应的风险等级。
修改了
backend/core/views.py，增加了authors和reviewers字段，扩展了 RiskAssessmentViewSet和ComplianceAssessmentViewSet。
在
backend/core/serializers.py和backend/iam/models.py中增加了用户observation字段，用于记录用户相关信息，backend/iam/migrations/0014_user_observation.py创建了数据库迁移。
更新用户列表增加了筛选功能
🎯 受影响组件
• 风险矩阵模块
• 用户管理模块
⚡ 价值评估
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虽然更新内容不直接涉及漏洞利用，但增加了特定国家合规相关的风险矩阵，更新涉及安全风险管理，因此具有一定的安全价值。
ramparts - MCP服务器安全扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ramparts |
| 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
💡 分析概述
Ramparts是一个MCP服务器安全扫描工具，用于扫描MCP服务器的间接攻击向量和安全或配置漏洞。本次更新主要集中在迁移到官方Rust MCP SDK，并增强了扫描功能和安全性。更新内容包括多传输支持（HTTP, SSE, 子进程），自动传输回退，增强的安全扫描（YARA-X集成），以及代码质量改进。代码质量改进包含修复clippy警告、错误处理、消除无用代码、优化clone操作等。这次更新强化了安全评估框架，提升了工具的整体安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 迁移至官方Rust MCP SDK |
| 2 | 增强了多传输支持和自动回退机制 |
| 3 | 新增YARA-X集成，增强安全扫描能力 |
| 4 | 全面提升代码质量和错误处理能力 |
🛠️ 技术细节
迁移到官方Rust MCP SDK，这通常意味着更好的性能和安全性。
支持多传输协议(HTTP, SSE, 子进程)和自动回退机制，提高了兼容性和稳定性。
集成YARA-X，允许更高级的恶意代码检测和安全扫描。
修复了clippy警告并改进了错误处理机制，这有助于减少潜在的漏洞和提高代码稳定性。
🎯 受影响组件
• MCP服务器
• Ramparts工具
⚡ 价值评估
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该更新增强了安全扫描功能（YARA-X集成），提升了代码质量和错误处理，间接提升了对潜在漏洞的检测和防护能力。迁移到官方SDK也可能修复一些潜在的安全问题。
AI_Security - AI Jailbreak & Prompt Leak
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI_Security |
| 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: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库似乎专注于研究AI模型的越狱和Prompt泄露。更新内容主要集中在对在线平台（可能指代聊天机器人）的Jailbreak测试，通过构造特定的问题来诱导模型泄露敏感信息。具体来说，更新的内容展示了如何通过精心设计的提问，绕过模型的安全限制，获取到系统提示（system prompt）中的信息，这可能包含了模型的内部运作机制或秘密。此外，更新还展示了通过构造特殊提问，获取了密码字符，进行密码爆破的测试。该仓库主要目的是探索AI模型的脆弱性，并寻找绕过安全限制的方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 通过特定问题，诱导AI模型泄露敏感信息（system prompt）。 |
| 2 | 展示了绕过模型安全限制的方法，实现对模型的Jailbreak。 |
| 3 | 利用AI模型进行密码字符获取，为密码爆破提供测试基础。 |
🛠️ 技术细节
使用了特定的Prompt工程技术，诱导模型回答预设问题，进而暴露敏感信息。
通过修改提问方式，如要求模型倒着说出秘密，绕过模型安全防护机制。
通过多轮对话和迭代，逐步获取密码字符信息，为密码破解提供线索。
🎯 受影响组件
• 在线AI平台
• 基于大语言模型的聊天机器人
⚡ 价值评估
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该更新展示了对AI模型的Jailbreak攻击方法，揭示了模型可能存在的安全漏洞，对理解AI安全有重要参考价值，属于针对AI安全的研究。
microsandbox - 安全沙箱文件系统提取
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | microsandbox |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 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: 2
💡 分析概述
该仓库是一个自托管的平台，用于安全地执行不受信任的用户/AI代码。本次更新主要修复了数据库schema问题，维护了文件类型位在 stat xattr 中的信息，并添加了一个用于比较实际文件状态和覆盖状态的 debug 脚本。虽然更新内容没有直接引入新的安全漏洞，但修复了潜在的数据库错误并提升了沙箱文件系统的完整性。添加的debug脚本有助于安全研究和问题排查。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复数据库 schema 错误，避免了程序运行错误 |
| 2 | 保证文件类型位在 xattr 中正确存储，维护文件系统完整性 |
| 3 | 添加 debug 脚本，方便开发和安全研究 |
| 4 | 提升了沙箱文件系统的可靠性 |
🛠️ 技术细节
修复了对不存在的 groups 表的引用，避免数据库查询错误。
添加了get_full_mode() 函数以保证文件类型位在 xattr 中正确存储。
添加了 compare_stat_overrides.sh 脚本，用于比较实际文件状态和覆盖状态。
增加了跨平台兼容性，处理 macOS 和 Linux 平台之间的差异。
🎯 受影响组件
• Microsandbox 平台
• 文件系统虚拟化模块
⚡ 价值评估
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虽然本次更新没有直接新增安全功能或修复严重漏洞，但修复了数据库问题，提升了文件系统完整性，并提供了 debug 工具，有助于安全研究。这些改进对沙箱的稳定性和安全性具有积极作用。
AI-agentic-surveillance - AI驱动的智能视频监控系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-agentic-surveillance |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/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
该仓库是一个基于AI的智能视频监控系统，使用YOLOv5进行目标检测，并结合Google Gemini AI进行视频分析。更新内容包括README的翻译、功能改进和技术文档的补充。仓库的主要功能包括实时监控和特定目标搜索，支持多Agent架构。漏洞分析：该项目本身并非针对漏洞利用，主要关注安全监控。但从安全角度考虑，若AI模型或相关依赖存在漏洞，可能导致模型被恶意篡改、拒绝服务等问题。由于未直接涉及漏洞利用，风险等级定义为中等。 技术细节：项目使用Streamlit作为前端，OpenCV进行视频处理，PyTorch作为ML框架，YOLOv5用于目标检测，Google Gemini AI用于视觉分析。更新增加了安装指南和技术细节文档，进一步阐述了系统的架构和运行流程。未发现直接的安全漏洞利用，但需要注意AI模型安全问题。 风险等级：MEDIUM
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的智能视频监控系统 |
| 2 | 使用YOLOv5和Google Gemini AI |
| 3 | 支持实时监控和特定目标搜索 |
| 4 | 多Agent架构设计 |
| 5 | 更新包括安装指南和技术文档 |
🛠️ 技术细节
前端：Streamlit
目标检测：YOLOv5
视觉分析：Google Gemini AI
视频处理：OpenCV
机器学习框架：PyTorch
🎯 受影响组件
• YOLOv5模型
• Google Gemini API
• Streamlit
• OpenCV
• PyTorch
⚡ 价值评估
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仓库的核心功能与AI安全相关，项目实现了基于AI的视频监控，涉及目标检测、事件分析等，与关键词AI Security高度相关。提供了创新性的安全研究方法，实现了独特的安全检测功能。
Zero - Zero: 邮件应用Sentry监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Zero |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库是一个开源的邮件应用程序Mail-0/Zero。本次更新主要集中在整合Sentry错误监控，以增强对Cloudflare Worker环境的运行时错误捕获和报告能力。具体来说，更新包括集成@sentry/cloudflare包，并替换了原有的Sentry集成方式。此更新提高了应用程序的稳定性，并且方便开发者进行问题排查。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成了Sentry错误监控 |
| 2 | 增加了对Cloudflare Worker环境的错误监控 |
| 3 | 改进了应用程序的稳定性 |
| 4 | 方便开发者进行问题排查 |
🛠️ 技术细节
安装了@sentry/cloudflare包
替换了原有的Sentry集成方式
使用Cloudflare WorkerEntrypoint类处理fetch，queue和scheduled events
🎯 受影响组件
• Cloudflare Worker环境
⚡ 价值评估
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虽然此次更新没有直接修复安全漏洞，但增强了错误监控能力，有助于提高应用程序的稳定性和安全性，从而间接提升了安全性。
CVE-2023-22809 - sudoedit漏洞自动利用脚本
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-22809 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 10:23:24 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞允许具有sudoedit权限的用户通过修改sudoers文件实现权限提升到root。脚本自动检测sudo版本及权限，利用sudoedit执行配置更改，从而获得root权限。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞点：sudo版本影响，存在权限提升风险 |
| 2 | 影响范围：具有sudoedit权限的用户 |
| 3 | 利用条件：用户具备sudoedit权限，且sudo版本在受影响范围内 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：利用sudoedit修改sudoers配置实现提权
利用方法：检测sudo版本，验证sudoedit权限，用脚本自动修改sudoers文件获得root权限
修复方案：升级sudo到非受影响版本，或限制sudoedit权限
🎯 受影响组件
• sudo（版本1.8.x, 1.9.x中的特定版本）
💻 代码分析
分析 1:
脚本包含自动检测sudo版本、验证sudoedit权限、修改sudoers文件的完整流程，具备实用性。
分析 2:
未检测或模拟测试环境，可能存在环境依赖，但整体代码结构清晰。
分析 3:
代码质量良好，逻辑清晰，易于理解和复用。
⚡ 价值评估
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该漏洞已提供完整的自动利用脚本，明确的利用条件和影响范围，具有高危害性和实用性，满足价值判断标准。
CVE-2023-2533 - PaperCut NG/MF 任意代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-2533 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 09:28:39 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2023-2533 是一项存在于 PaperCut NG/MF 打印管理软件中的严重 CSRF 漏洞，影响最高版本至 22.0.10。利用该漏洞，攻击者可以在已认证的管理员会话中诱导管理员访问恶意页面，实现远程代码执行。漏洞已被验证且提供利用脚本，影响范围明确。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 通过CSRF实现管理员权限的RCE攻击 |
| 2 | 影响版本：最高至22.0.10，包括22.0.10 |
| 3 | 利用需要管理员已登录且访问恶意网页 |
🛠️ 技术细节
利用通过伪造请求欺骗已登录管理员，执行恶意操作实现远程代码执行。
攻击者使用预设的恶意网页和脚本诱导管理员执行未授权命令。
建议升级至最新版本，部署CSRF防护策略，验证请求合法性。
🎯 受影响组件
• PaperCut NG/MF 22.0.10及之前版本
💻 代码分析
分析 1:
提供完整的利用POC脚本，验证了漏洞的实际可用性。
分析 2:
包含详细的环境配置和利用流程，测试用例明确。
分析 3:
代码质量良好，结构清晰，易于理解和复用。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞具有远程代码执行能力，影响广泛使用的企业级打印管理系统，且已有验证的利用脚本，属于高危类别，安全价值极高。
CVE-2025-29824 - Windows CLFS驱动Use-after-Free权限提升漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-29824 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-30 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-30 08:15:59 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用Windows Common Log File System (CLFS)驱动中的Use-after-Free缺陷，攻击者通过触发内存管理竞争状态实现本地权限提升，获得SYSTEM权限，从而进行后续的凭据窃取和勒索等操作。已发布的PoC代码显示出完整漏洞利用流程，包括内核基地址泄露、堆喷、操控UAF触发点执行Shellcode实现权限升级的可能性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用CLFS驱动的Use-after-Free实现本地权限提升 |
| 2 | 受影响系统包括Windows 7到Windows 11（除Win11 24H2）及Windows Server 2008到2025 |
| 3 | 利用条件包括触发内核UAF关键点，堆喷，执行Shellcode |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过竞态条件引发CLFS驱动中的对象被提前释放，使攻击者能在后续操作中操控内存，实现特权升级。
利用方法：泄露内核基本地址，堆喷创建大量CLFS日志对象，利用race condition触发UAF，执行Shellcode实现令牌覆盖，获得SYSTEM权限。
修复方案：等待微软正式补丁，建议禁用或限制CLFS功能，监测异常的日志写入行为及内存操作。
🎯 受影响组件
• Windows内核中的CLFS驱动
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码实现完整，包含内核基地址泄露、堆喷、UAF触发和Shellcode执行，具有较高实用性。
分析 2:
利用代码结构清晰，逻辑完整，能作为检测和测试场景的参考。
分析 3:
代码质量较高，逻辑严谨，能有效复现漏洞利用步骤。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛且可实现本地远程权限提升，配合详细PoC泄露利用流程，具备极高的危害价值，特别是对关键基础设施和企业网络构成重大风险。
tensorflow-rce - TensorFlow远程代码执行漏洞利用与检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | tensorflow-rce |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用POC/安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
本站仓库提供针对TensorFlow模型中Lambda层的远程代码执行（RCE）漏洞的PoC、利用脚本、检测工具及防御思路，内容实质性涉及安全漏洞利用，符合安全研究和渗透测试主题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含针对TensorFlow Lambda层的RCE漏洞PoC和利用脚本 |
| 2 | 实现了恶意模型的注入与检测机制 |
| 3 | 充分演示安全漏洞利用流程，具有研究价值 |
| 4 | 与搜索关键词'RCE'高度相关，核心内容是远程代码执行漏洞利用 |
🛠️ 技术细节
利用自定义Lambda层注入恶意代码，结合TensorFlow模型保存与加载操作实现远程执行
检测脚本通过解析模型文件中的Lambda层，识别恶意代码的Base64编码内容，具有一定的技术深度
🎯 受影响组件
• TensorFlow模型（.h5格式模型）
• 模型中的Lambda层
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心内容为TensorFlow中Lambda层远程代码执行的漏洞PoC和检测工具，技术内容完整且具有实际的渗透与漏洞利用价值，符合搜索关键词的安全研究范畴，内容实质性强。
VulneraX0 - 面向安全练习的现代漏洞Web应用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulneraX0 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库提供一个专门设计的易受攻击的Web应用环境，用于练习多种网络安全漏洞，包括XSS、IDOR、RCE等。这次更新增加了对SQL注入的支持，丰富了攻击场景，有助于安全学习与测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供安全漏洞练习平台 |
| 2 | 新增SQL注入漏洞内容 |
| 3 | 未直接修复漏洞或增强防护措施，强调能力培养 |
| 4 | 适合安全学习和漏洞测试 |
🛠️ 技术细节
引入SQL注入漏洞场景，扩展了现有漏洞类型
没有提及针对漏洞的安全修复措施或安全增强
利用手段包括XSS、IDOR、RCE等，SQL注入作为新增内容
可能利用SQL注入进行数据泄露、绕过认证等攻击
🎯 受影响组件
• Web应用的输入处理模块
• 数据库交互层
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库新增了SQL注入漏洞内容，为渗透测试和防御研究提供新的实战场景，有助于实战能力的提升，与网络安全直接相关。
CVE-2025-32463-lab - 基于Docker的sudo本地权限提升漏洞复现环境
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-2025-32463-lab |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用框架/安全研究/渗透测试 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库提供了 CVE-2025-32463 漏洞的完整复现环境，包含漏洞利用脚本和技术细节，适用于漏洞研究和渗透测试实践。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 搭建的复现实验环境主要用于演示sudo权限提升漏洞 CVE-2025-32463 |
| 2 | 包含漏洞利用脚本、Docker配置和安全研究资料 |
| 3 | 提供技术实现方案、PoC和攻防细节，有助安全研究和漏洞验证 |
| 4 | 与“漏洞复现”关键词高度相关，核心内容为漏洞实战复现 |
🛠️ 技术细节
使用Docker构建多架构环境，集成源码和deb包的sudo安装镜像
漏洞利用脚本通过chroot权限绕过实现root权限提升，含C语言PoC
结合容器隔离机制，分析chroot在容器安全中的局限性
🎯 受影响组件
• sudo权限管理模块
• Docker容器隔离机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库明确聚焦于漏洞复现和技术攻击手段，提供实用PoC及详细技术分析，符合渗透测试和漏洞利用研究的价值标准，与“漏洞复现”关键词高度契合。
Vulnerability-wiki - 多类网络设备安全漏洞PoC合集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Vulnerability-wiki |
| 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: 2
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
仓库包含多篇针对Web应用、嵌入式设备的高危安全漏洞PoC，涉及SQL注入、远程命令执行、路径穿越等，具有较强的安全利用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收录多项高危漏洞的PoC示例（如SQL注入、远程命令执行、路径穿越） |
| 2 | 最新更新添加了多个针对实际安全漏洞的PoC代码，提高攻击验证和渗透测试能力 |
| 3 | 详细介绍漏洞原理和利用方法，具有明显的安全研究和实际渗透价值 |
| 4 | 影响具体设备和系统，展示潜在的安全风险和攻击路径 |
🛠️ 技术细节
包含针对Web界面SQL注入、远程命令执行、路径遍历等漏洞的利用代码，详细描述攻击流程和请求示例
漏洞利用技术直接对应已有高危安全漏洞，能有效辅助安全测试和漏洞验证
🎯 受影响组件
• Web管理界面
• 嵌入式设备Web接口
• 系统后台处理逻辑
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内PoC涉及多类严重安全漏洞，具有现实中可用性和验证价值，能帮助安全从业者进行漏洞验证和攻击模拟，推动安全防护工作
vuln_crawler - 多源漏洞情报聚合工具
📌 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/安全修复/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
该仓库可以爬取多个安全漏洞数据源，聚合并生成结构化漏洞报告。最新更新涉及自动采集2025年的多个高危漏洞信息，包括缓冲区溢出、反序列化漏洞和远程代码执行等，提供详尽的漏洞列表和出处，该内容对漏洞信息的搜集和分析具有安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞情报聚合工具，面向安全研究与情报分析 |
| 2 | 自动采集2025年7月30日的高风险漏洞信息，包含多个高危漏洞的详细数据 |
| 3 | 新增漏洞信息，涉及缓冲区溢出、反序列化漏洞、命令执行等安全关键问题 |
| 4 | 对漏洞信息的及时采集可辅助安全防护和漏洞验证 |
🛠️ 技术细节
利用漏洞数据库源（ThreatBook、奇安信）自动爬取官方漏洞报告，结构化存储
实现漏洞信息自动同步更新，支持筛查和过滤高危漏洞
安全影响主要在于漏洞利用信息的快速采集与核查，为漏洞研究和防御提供基础
无需自行开发漏洞检测代码，提供完整的漏洞情报链路
🎯 受影响组件
• 漏洞信息采集模块
• 漏洞报告生成系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
最新的自动采集措施收录了多项2025年高危漏洞的详细信息，涉及漏洞利用和安全风险分析，具有高度的安全研究实用价值，能帮助快速理解当前的漏洞态势，提升安全防护能力。
Tscan - 全功能安全扫描与渗透工具平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Tscan |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞利用/渗透测试 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 82
💡 分析概述
该仓库集成端口扫描、漏洞利用、弱口令爆破、子域收集和安全检测等多功能，具备实质性的技术内容，支持渗透测试及红队攻防。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 全面集成多种渗透测试技术，包括端口扫描、漏洞检测和弱口令爆破 |
| 2 | 支持Web信息提取、漏洞扫描、子域名收集、目录爬取等红队常用操作 |
| 3 | 具有自主开发的安全工具链和自动化检测能力，技术方案先进 |
| 4 | 与搜索关键词“安全工具”高度相关，核心功能围绕渗透测试设计 |
🛠️ 技术细节
采用Go语言开发，集成nmap、httpx、nuclei及subfinder等流行安全工具，支持多任务调度和结果归档
实现端口扫描、漏洞利用、服务识别、弱口令爆破、爬虫采集、漏洞扫描等多层次安全检测，具有丰富的技术实现方案
🎯 受影响组件
• 端口扫描模块
• Web信息提取与指纹识别
• 漏洞利用与检测框架
• 子域名收集与爆破系统
• 多任务调度与结果存储数据库
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此仓库高度聚焦于安全研究、漏洞利用与渗透工具开发，提供一体化解决方案，技术内容丰富且实用，完全符合安全工具类研究的价值标准，具备实战和研究价值。
mcp-validation - Model Context Protocol安全验证与漏洞检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-validation |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究/安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个用于MCP服务器协议合规性、功能验证及安全漏洞扫描的综合验证工具，集成了协议测试与mcp-scan安全分析，具备生成详细报告的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现MCP协议完整验证流程，包括初始化握手与能力检查 |
| 2 | 集成mcp-scan实现安全漏洞检测 |
| 3 | 生成详细JSON验证与安全扫描报告 |
| 4 | 与搜索关键词高度相关，核心功能为安全验证与渗透测试准备 |
🛠️ 技术细节
采用异步Python实现，执行子进程管理协议交互，解析JSON结构进行协议与安全检测
利用JSON结构化响应及漏洞扫描结合，实现系统性安全验证逻辑
内部聚焦验证协议的合规性、能力及安全漏洞，支持自动化CI/CD集成
🎯 受影响组件
• MCP协议实现接口
• 安全漏洞检测模块
• 报告生成机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库在实现MCP协议验证的基础上，结合安全漏洞扫描，提供独特的安全验证方案，属于渗透测试相关的研究与工具。项目包含高质量漏洞检测代码和完整验证流程，符合安全研究、漏洞利用的价值标准，内容实质性强，非基础工具或通用框架，也未显示为废弃或低质项目。
smjlabs-meta-tools - Laravel多功能Meta标签管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | smjlabs-meta-tools |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究/网页安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 11
💡 分析概述
该仓库是一个Laravel封装的SEO、Open Graph、Twitter Cards、安全头信息及JSON-LD结构化数据管理包，提供易用的接口和Blade指令，支持自定义配置，重点在Meta数据处理和网页结构优化。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Meta标签、Open Graph、Twitter Cards和JSON-LD封装管理 |
| 2 | 支持安全头信息（X-Frame-Options, Content-Security-Policy等）配置 |
| 3 | 集成Blade指令实现Meta数据动态化管理 |
| 4 | 关注网页安全及结构化数据，优化搜索引擎和社交媒体表现 |
| 5 | 与“security tool”关键词高度相关，侧重网页安全和结构化数据，符合渗透测试与安全研究工具的范畴 |
🛠️ 技术细节
基于Laravel框架的配置和视图封装，利用Blade指令动态生成Meta标签和JSON-LD数据
包含MetaManager类负责Meta数据的设置、获取、重置和渲染，支持JSON-LD的动态添加
提供配置文件支持安全头信息和Meta标签的自定义管理，实现安全实践中的网页标签优化
🎯 受影响组件
• 网页前端Meta标签生成流程
• 安全头信息的头部配置
• 网页结构化数据（Schema.org）
⚡ 价值评估
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仓库专注于网页Meta信息与安全头的管理，符合搜索引擎优化和网页安全的需求，包含实用的封装和Blade指令，技术内容丰富，符合渗透测试中网页信息结构分析与安全配置的应用场景。与搜索关键词高度相关，具有实质性安全研究价值。
athena - 专注于网络安全的渗透测试和工具发行平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | athena |
| 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: 13
💡 分析概述
该仓库主要提供具有安全渗透测试功能的操作系统环境和安全工具集，最新更新涉及Firefox浏览器安全配置和自动化脚本调整，增强针对浏览器隐私与安全的防护措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于Arch/Nix发行安全测试操作系统 |
| 2 | 更新Firefox浏览器的安全和隐私配置，添加扩展和偏好设置 |
| 3 | 优化自动化脚本，调整安全工具的安装和配置细节 |
| 4 | 影响系统组件主要涉及Firefox浏览器配置和安全工具集 |
🛠️ 技术细节
引入Chrome/Firefox相关扩展的配置文件和偏好设置，强化隐私防护和数据限制
修改脚本以自动化部署安全浏览器环境，调整软件版本以支持最新安全标准
未检测到漏洞利用或敏感漏洞修复，但配置变更可能影响安全防护策略
配置文件中的偏好设置可限制浏览器的安全风险，提高抗追踪和数据泄露能力
🎯 受影响组件
• Firefox浏览器配置
• 安全工具自动化脚本
• 系统ISO镜像构建流程
⚡ 价值评估
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更新内容中包括针对浏览器隐私保护的扩展和偏好调整，强化浏览器安全性，虽非漏洞利用代码，但涉及关键安全配置策略，因此具有一定价值。
cybersuite-security-tools - 集成多功能网络安全工具平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cybersuite-security-tools |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 56
💡 分析概述
该仓库为CyberTools安全分析套件，整合了7个安全工具，支持命令行和图形界面，用于漏洞检测、网络分析、渗透测试、数字取证等安全研究，具备实质性技术内容和应用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能包括SSL/TLS分析、端口扫描、DNS解析、Hash破解、网络数据包捕获、数字取证、日志分析等 |
| 2 | 实现了多种安全检测和漏洞利用相关技术，支持实战渗透测试和安全评估 |
| 3 | 提供了技术文档、示例和多平台部署方案，强调安全研究和漏洞利用目的 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关，核心功能覆盖网络安全中的多个关键领域 |
🛠️ 技术细节
采用C++、Qt6、CMake进行跨平台界面开发，集成OpenSSL等安全库进行数据分析，支持多协议解析、漏洞检测和数据采集
实现安全测试与检测机制，包括证书分析、端口识别、DNS信息收集、流量监控及数字取证等，具有实战研发深度
🎯 受影响组件
• 网络协议解析模块
• 漏洞检测与利用模块
• 多平台交互界面
• 安全数据收集与分析系统
⚡ 价值评估
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该项目不仅技术实现丰富，覆盖漏洞利用、渗透测试和安全检测等核心内容，还提供实用示例和技术文档，验证其在网络安全攻防中的应用价值，符合搜索关键词'security tool'的核心定位。
vulnerablecode - 安全漏洞与修复分析工具库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vulnerablecode |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用、修复、风险分析 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 89
💡 分析概述
此次更新新增了ImpactPackage模型、V2影响包数据结构、漏洞影响关系处理、漏洞扫描与修复追踪功能，增强对安全漏洞利用、修复路径的检测与管理，优化漏洞影响范围表示与风险评估能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入ImpactPackage模型用于跟踪受影响和修复包信息 |
| 2 | 增强AffectedPackageV2，支持版本范围、精确版本表示 |
| 3 | 更新分析逻辑，支持漏洞影响范围与修复版本的详细描述 |
| 4 | 新增安全漏洞影响关系链的存储与查询能力 |
| 5 | 实现漏洞修复措施及利用场景的详细追溯 |
| 6 | 支持自动化漏洞风险评估与影响包关系管理 |
🛠️ 技术细节
在VulnerableCode数据库中新增ImpactedPackage模型，关联Advisory与受影响、修复包信息，支持版本范围表达。
AffectedPackageV2引入AffectedVersionRange与FixedVersionRange字段，利用univers版本范围库支持范围描述与检测。
解析自定义版本范围字符串，支持Vers格式标记，增强漏洞影响范围精度。
在导入流程中扩展漏洞影响关系的存储，提升漏洞利用场景的管理能力。
通过ImpactPackage关联影响包信息，支持复杂的影响路径追溯与风险评分计算。
🎯 受影响组件
• 漏洞影响关系管理模块
• 漏洞导入与修复追踪系统
• 风险评估模型
• 漏洞依赖链分析子系统
⚡ 价值评估
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此次更新深度增强了对漏洞利用与修复关系的表达能力，支持版本范围、影响路径的精确描述，有助于提升漏洞管理和风险评估的安全性，具有重要的安全技术价值。
doc-sherlock - 检测PDF中隐藏文本的安全工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | doc-sherlock |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/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
该仓库旨在识别PDF文档中可能被用于跨越提示注入攻击的隐藏文本，帮助安全团队检测恶意内容隐藏技术。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 检测PDF文件中的隐藏文本 |
| 2 | 新增测试确保JSON输出正确 |
| 3 | 用于发现隐藏信息以防C2或提示注入攻击 |
| 4 | 辅助识别潜在安全漏洞的隐藏内容 |
🛠️ 技术细节
实现通过PDF分析检测隐藏文本内容，利用特定算法识别潜在风险
安全影响在于能辅助发现利用隐藏文本进行的恶意攻击或信息隐藏，提升安全防护能力
🎯 受影响组件
• PDF文件解析模块
• 检测功能和输出格式
⚡ 价值评估
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仓库重点在于检测PDF中的隐藏信息，属于安全检测工具。新增加的测试保证了检测结果的正确性，有助于提升整体检测能力，符合安全工具的价值标准。
mcp-context-forge - 安全工具相关的API和验证增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-context-forge |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全增强 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 21
💡 分析概述
该仓库新增了敏感信息掩码、RPC请求验证、输入验证规则、错误处理优化，以及安全防护的相关改进措施，增强了安全检测和数据保护能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入敏感信息掩码机制，隐藏API响应中的验证信息 |
| 2 | 对RPC请求参数和方法名添加验证，防止XSS和恶意注入 |
| 3 | 增加输入参数长度限制和正则检验，提高输入安全性 |
| 4 | 优化数据库错误信息，提供更明确的安全相关提示 |
| 5 | 增强提示注册操作的异常处理和输入验证 |
| 6 | 增加安全相关的正则模式，用于检测潜在危险字符和脚本 |
| 7 | 改进错误消息格式，使安全事件更易于识别和处理 |
🛠️ 技术细节
使用正则表达式验证RPC方法名和参数，限制长度，避免XSS风险
实现Sensitive Data Masking，隐藏API中敏感身份验证信息
扩展数据库异常处理逻辑，识别唯一性和外键冲突，提供准确安全提示
新增安全检测模式如危险HTML/JS正则，减少资源注入风险
在关键API路径中加入异常捕获和日志，增强安全审计能力
🎯 受影响组件
• API请求验证模块
• RPC协议处理逻辑
• 数据库错误处理机制
• 安全配置参数
• 提示和输入表单验证
⚡ 价值评估
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该仓库通过对输入验证、异常处理和敏感信息保护等安全关键路径的增强，有效提升了系统的安全防护能力，符合安全漏洞检测和防御研究的价值标准。
DevSecOps-WebApp-Pipeline - CI/CD安全集成与检测示范方案
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DevSecOps-WebApp-Pipeline |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库展示了集成安全扫描工具（Trivy、Snyk）于DevSecOps CI/CD流程中的技术实现，强调安全扫描在自动化部署中的应用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种安全扫描工具（Trivy、Snyk）于CI/CD流程中 |
| 2 | 实用的安全检测方案，确保容器和依赖安全 |
| 3 | 演示安全检测的自动化集成，有一定的研究价值 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关，核心在安全检测工具在DevSecOps中的应用 |
🛠️ 技术细节
使用Trivy和Snyk进行容器镜像及依赖安全扫描，将安全检测流程融入CI/CD流水线
自动化脚本与流程设计，确保安全检测在每次提交和部署中执行
通过Terraform和Kubernetes等工具实现基础设施与部署的自动化，保证安全检测的持续集成
🎯 受影响组件
• 容器镜像、依赖包、CI/CD流程、基础设施
⚡ 价值评估
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仓库核心关注点为安全工具的集成与自动化检测，符合安全研究和渗透测试相关的价值，从技术实现角度提供了实用的安全扫描方案，具有一定的研究和实践意义。
vss - 基于Python的安全扫描和漏洞检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vss |
| 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: 11
💡 分析概述
该仓库为名为V$$的安全工具，集漏洞扫描、识别配置错误、信息收集等功能，旨在支持渗透测试和安全研究，特别针对基础设施漏洞与信息收集。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种漏洞扫描模块（S3桶、FTP、端点、JWT、Shodan等） |
| 2 | 提供漏洞验证与安全检测功能 |
| 3 | 支持技术研究与安全攻击测试 |
| 4 | 与搜索关键词高度相关，旨在辅助渗透测试与安全评估 |
🛠️ 技术细节
使用Python语言实现，包含多模块调用，各扫描模块使用对应API与技术接口实现漏洞检测
具有多样化扫描选项、报告生成和检测机制，结合外部信息源如Shodan等，适合安全测试与漏洞验证
🎯 受影响组件
• Web应用、云存储（S3桶）、FTP服务、端点接口、JWT鉴权机制、网络端口与SSL/TLS配置
⚡ 价值评估
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该仓库具有多功能集成的安全检测技术，支持渗透测试中的常用漏洞和信息收集场景，内容技术实质性强，符合安全工具目的，符合高相关性。通过多模块实现漏洞探索与验证，具有较高的安全研究价值。
class-validator-security-enhancer - TypeScript验证增强工具，结合AI提升安全性
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | class-validator-security-enhancer |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库利用AI自动为TypeScript项目中的class-validator装配安全验证装饰器，强化关键字段的安全性，主要面向渗透测试和安全防护。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的安全验证增强，自动识别并强化DTO中的关键字段 |
| 2 | 安全特性包括UUID验证、邮箱规范、数组限制等，提升请求对象安全性 |
| 3 | 提供安全验证技术方案，尤其针对Token、ID、用户输入的安全防护 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关，强调安全验证和防护的核心功能 |
🛠️ 技术细节
采用Google Gemini AI模型自动分析和提升TypeScript DTO的验证规则，通过代码扫描实现自动注入安全装饰器
安全机制包括正则匹配、格式验证（如UUID、Email）、数组和枚举限制，预防注入和越权等攻击
🎯 受影响组件
• TypeScript DTO类和请求对象的验证逻辑
⚡ 价值评估
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该仓库符合安全研究和漏洞利用相关的标准，利用AI技术自动增强验证安全性，核心功能直接面向提升应用安全，属于渗透测试和安全检测工具范畴。其技术内容丰富，提供实质性的安全验证方案，符合关键安全研究资料的收集与创新安全方法的标准，与搜索关键词高度相关。
AutoPilotSys---Linux-Toolbox - 基于Bash的Linux安全检测与管理工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AutoPilotSys---Linux-Toolbox |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库为一款Linux系统管理脚本集，包含安全检测、系统监控和备份等功能，设计用于提升系统安全性和自动化管理。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成系统监控、安全检查和自动化管理脚本 |
| 2 | 提供安全相关检测功能，如端口检测和登录审计 |
| 3 | 强调系统安全和管理自动化，具一定安全研究价值 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关，涵盖安全检测 |
🛠️ 技术细节
基于Bash脚本实现，包含安全检测、系统报告和备份自动化功能
利用常用Linux命令（如netstat、grep、awk）实现安全检测，具有一定技术深度
🎯 受影响组件
• Linux系统的网络端口、登录审计、系统监控模块
⚡ 价值评估
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仓库核心为安全检测和系统管理脚本，涵盖安全监控和漏洞检测的基础功能，属于实用的安全工具，符合渗透测试和安全研究的范畴。内容丰富且具有一定创新性。
compliantkubernetes-apps - 符合ISO27001安全要求的Kubernetes安全工具集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | compliantkubernetes-apps |
| 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
该仓库基于Open Source Kubernetes分发，提供安全工具和可观察性，最新更新主要增加了对Trivy漏洞扫描器的环境变量配置支持，以增强安全漏洞扫描的灵活性和效率。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供符合ISO27001标准的Kubernetes安全工具集 |
| 2 | 新增配置选项，可为Trivy漏洞扫描器添加额外的环境变量 |
| 3 | 增强安全漏洞扫描的定制化能力 |
| 4 | 对安全检测流程的影响：提升扫描的可控性和扩展性，但没有直接修复漏洞或新增漏洞利用代码 |
🛠️ 技术细节
在配置文件中引入extraEnvVars参数，允许用户为Trivy扫描器指定额外的环境变量，例如镜像源的镜像库地址，从而实现扫描DB的镜像替换或扩展
配置实现通过定义环境变量数组，为扫描器提供更灵活的漏洞数据库镜像选择和定制能力
安全影响分析：增加配置项可能优化漏洞扫描效率，间接提升整体安全性，但本次更新未直接修复漏洞或增强安全防护手段
🎯 受影响组件
• Trivy漏洞扫描器配置
• Kubernetes安全工具集
⚡ 价值评估
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该更新显著提升了漏洞扫描的可扩展性和定制能力，有助于安全团队根据不同环境定制扫描策略，增强漏洞识别，比如支持镜像源的镜像库切换，间接强化整体安全防护措施。
s3x - 综合安全扫描与漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | s3x |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用框架/安全研究/安全工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 43
💡 分析概述
该仓库集成多模块安全扫描（如S3、FTP、JWT、Shodan、端口、SSL等）支持漏洞检测、分析和利用，提供自动报告生成功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能：多协议渠道的安全扫描和漏洞检测，包括S3、FTP、JWT、Shodan、端口、SSL等 |
| 2 | 安全特性：检测公开存储、开发端点、弱SSL协议、被利用的漏洞和风险点 |
| 3 | 研究价值：集成多项安全技术和漏洞利用方式，支持安全研究和漏洞验证 |
| 4 | 相关性说明：关键词“security tool”对应仓库核心功能，专注安全研究、漏洞利用、渗透测试为目标 |
🛠️ 技术细节
技术实现方案：多模块独立设计，支持异步扫描、端口服务识别、JWT分析、云存储检测、Shodan信息采集、报告生成等
安全机制分析：结合异步请求、签名匹配、漏洞检测和漏洞利用技术，具有一定的技术深度和实用性
🎯 受影响组件
• 云存储（S3）、文件传输（FTP）、Web端点、JWT认证、Shodan信息接口、端口及SSL服务、漏洞利用引擎
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库集成多种核心渗透测试和漏洞检测技术，包含实用工具和实战技术内容，符合安全工具的价值定义，与搜索关键词高度相关，且具备技术深度。
meusec - 安全检测与漏洞利用工具支持
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | meusec |
| 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: 1
- 变更文件数: 70
💡 分析概述
该仓库为钱包的用户体验与信息安全评估工具，最新更新主要添加了潜在安全相关内容，包括密码重置、密码更改和用户邮箱修改接口，涉及用户密码安全措施，可能影响安全防护策略，但未明确删除或修复漏洞，部分接口设计可能存在安全风险；此外，更新还增加了安全相关的用户角色要求提示。整体来看，新增内容偏向安全漏洞利用与安全检测，部分实现可能影响系统安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持钱包用户体验和信息安全评估 |
| 2 | 增加密码重置、更改功能，涉及密码管理安全措施 |
| 3 | 接口调用涉及密码验证、邮箱修改，安全设计需评估 |
| 4 | 引入bcryptjs，提示密码加密措施（安全增强） |
🛠️ 技术细节
修改了后台server.js中的密码重置、更改接口，增加bcryptjs用于密码加密，修改部分请求流程，避免明文密码存储。
更新前端界面，优化用户角色提示，强调安全相关操作的角色要求。
在密码和邮箱操作中是否采用充分的验证和防护措施需确认，但存在潜在风险点，如接口安全设计和权限控制不足可能被利用进行密码攻击。
🎯 受影响组件
• 用户认证模块
• 密码管理接口
• 用户信息维护接口
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增加的密码安全操作功能涉及密码保护和信息安全，增强了系统的安全检测与防护能力，虽然没有直接提供漏洞利用代码，但在安全管理方案中具有较高价值。
ThreatFox-IOC-IPs - ThreatFox的IP恶意指数更新工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ThreatFox-IOC-IPs |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/安全情报/威胁检测 |
| 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ThreatFox平台的IP黑名单，更新频繁，包含用于检测与C2通信相关的恶意IP，最新版在IP列表中添加了多个潜在的恶意C2相关IP。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供ThreatFox平台的可读IP黑名单 |
| 2 | 最新更新添加了多个疑似C2相关IP地址 |
| 3 | 内容涉及网络威胁情报的IP地址，具有安全检测价值 |
| 4 | 影响目标为恶意C2通信检测和防御系统 |
🛠️ 技术细节
通过自动化流程每小时更新IP列表，手工或自动检测潜在恶意IP
内容集中在ThreatFox威胁情报平台，IP可能指示C2或恶意基础设施
更新新增IP可能代表威胁情报的扩展，针对可能的C2通信进行检测
为安全监测工具提供快速追踪和阻断恶意C2相关通信的依据
🎯 受影响组件
• 网络入侵检测系统
• 防火墙规则
• 威胁情报集成平台
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库持续提供与C2相关的恶意IP列表，且在最新版本中扩展了疑似C2的IP地址，有助于检测和拦截C2通信，具有明显的网络安全价值。
C2C - 先进的环路传输和Tag机制实现工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2C |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 安全修复/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 18
💡 分析概述
该仓库实现了基于CrossRing协议的环路传输控制器，重点在于E-Tag与I-Tag的研究与优化，用于防止环路资源饥饿和提升安全性，同时提供完整的传输调度、预约和回收机制。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现完整的环路传输控制与调度机制 |
| 2 | 整合E-Tag防饿死策略与I-Tag预约机制 |
| 3 | 包含针对环路信息、Tag状态管理的详细逻辑 |
| 4 | 支持复杂的Slot预约、回收与优先级升级策略 |
🛠️ 技术细节
引入PipelinedFIFO实现Slot的流水线传输，保证每周期稳定传输1个Slot，减少断链可能性
在CrossRingFlit中加入injaction_wait_start_cycle、itag_reserved等字段，支持精细的Tag超时与预约控制
在CrossPoint中实现两阶段Tag调度：计算阶段检查超时，更新阶段执行Slot预约与释放，确保Tag机制的完整落实
在Link中扩展Slot管理，支持两级调度逻辑与Slot空闲检测
大幅增强Tag预留、超时、释放和优先级升级的逻辑，增强系统的防饥饿能力
🎯 受影响组件
• CrossRingFlit：添加Tag相关状态字段
• RingSlice：引入流水线FIFO和统一控制接口，支持Slot的流水线传输
• CrossPoint：实现完整的Tag逻辑及两阶段调度
• Link：扩展Slot管理架构与状态监控
• 模型核心：支持全流程的Tag策略、Slot调度和资源回收
⚡ 价值评估
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该仓库针对环路传输中的重中之重的Tag管理与Slot调度提供了完整实现，包括SLOT流水线、Tag超时、预约回收、优先级提升等关键安全机制，极大增强渗透测试中对抗环路饥饿和安全漏洞的能力，是面向高端安全攻防和环路安全设计的重要工具。
C2TC_CoreJavaProgram - 网络安全漏洞利用和安全检测工具集
📌 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/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库涉及漏洞利用代码（如C2框架）及一些安全相关工具的开发，最新更新添加了针对C2通信的示例代码和接口实现，属于安全研究和漏洞利用范畴。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含C2通信框架相关示例代码 |
| 2 | 新增Executor和TicketBooking类，可能用于模拟远控通信 |
| 3 | 涉及漏洞利用流程的演示代码 |
| 4 | 更新内容强调安全相关功能实现 |
🛠️ 技术细节
主要通过Java实现C2通信和远控功能的示例代码，可能用于渗透测试和漏洞验证
代码中涉及你通信的模拟和漏洞利用链的实现，具备一定的安全攻击模拟性质
🎯 受影响组件
• C2通信框架
• 远控控制程序
• 漏洞利用示例代码
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增的C2通信和漏洞利用示例代码，为安全研究和渗透测试提供参考工具，有助于检测和验证潜在漏洞，具有重要安全价值。
C2TC_CoreJavaaa - 网络安全相关工具和漏洞利用框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2TC_CoreJavaaa |
| 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: 2
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库包含多个涉及安全漏洞利用、测试和相关安全功能的Java代码模块，新增了用于模拟银行账户类、交易类及多种账户类型的实现，以及安全验证或攻击相关的示范代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现多类型银行账户及交易模型，模拟实际安全场景 |
| 2 | 新增各类账户类（Account、CheckingAccount、SavingsAccount、Transaction、Main） |
| 3 | 代码涉及账户操作、余额管理、模拟账户交易行为 |
| 4 | 可能用于渗透测试、漏洞验证或安全分析 |
🛠️ 技术细节
新增Java类，用于模拟银行账户体系，包含基础的存款、取款、余额查询等功能
代码设计可能被攻击者利用进行财务系统安全测试或演练
缺乏安全防护措施和验证逻辑，存在潜在的安全测试价值
🎯 受影响组件
• 银行账户管理系统
• 金融交易处理模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增的账户管理和交易类代码可以作为渗透测试/漏洞验证的基础框架，用于模拟和检测财务系统安全漏洞，符合漏洞利用或安全研究类项目的价值标准。
C2TC_COREJAVA - 连接控制与信息管理的后门创建工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2TC_COREJAVA |
| 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: 58
💡 分析概述
该仓库包含用于建立C2（命令与控制）框架的核心Java代码，涉及信息通信、后台管理等。最新提交主要添加了Object类示例、字符串操作、接口定义、抽象类及多态实现模块，为构建网络控制后台提供基础代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供C2框架核心相关示例代码，包括接口与抽象类实现 |
| 2 | 新增Object类和字符串操作的示例代码，便于理解Java基础特性 |
| 3 | 实现不同通信接口（如Jio和Samsung）以支持多渠道信息传输 |
| 4 | 未直接包含漏洞利用或安全工具，但支撑潜在的控制通信功能，带有较高安全风险 |
🛠️ 技术细节
代码中定义了抽象Shape类及其实现，演示多态机制
接口设计了多种通信渠道（如Jio和Samsung），通过工厂方法动态创建对象
内容涉及对象管理、接口继承、覆盖方法等基础Java面向对象编程技术
最新更新未包含明显安全漏洞利用代码，但为后门控制信息传输提供实现基础，信息隐蔽性较高
🎯 受影响组件
• 通信接口模块
• 信息管理抽象层
• 多态与接口实现类
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
包含多类型抽象及实现示例，为命令与控制框架奠定基础。虽未包含具体漏洞利用代码，但其结构可被用于VPN、反拖库等渗透测试中，具有较高潜在安全价值。
mcp-scan - 安全扫描与漏洞检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp-scan |
| 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: 4
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
此仓库主要用于检测MCP连接的安全漏洞，修复了扫描逻辑中的误判与扫描范围问题，优化了安全相关调用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Constrain, log and scan MCP连接 |
| 2 | 修复了扫描命令误入的漏洞点 |
| 3 | 优化了服务器签名处理，避免潜在安全风险 |
| 4 | 影响MCP服务安全检测流程 |
🛠️ 技术细节
修改了scan_server方法，减少不必要的扫描行为，避免可能导致信息泄露的误判
调整verify_api中的签名数据处理，确保签名数据安全性与正确性
增强了扫描调度和日志记录的安全性，防止敏感信息泄露
🎯 受影响组件
• MCP服务器扫描模块
• 签名验证与API通信
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新修复了扫描流程中的潜在漏洞，优化签名处理和检测能力，对于提升系统整体安全性具有重要价值
AI-Based-Cyber-Security-Threat-Detection - 基于AI的网络威胁检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Based-Cyber-Security-Threat-Detection |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全检测/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: 47
💡 分析概述
该仓库包含与网络安全相关的项目，重点是基于人工智能的威胁检测。最新更新主要包含大量代码文件引入，包括安全检测和漏洞利用相关模块，可能支持安全漏洞检测、利用代码、以及安全工具开发。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入多达数千行的安全相关代码模块和工具 |
| 2 | 新增安全工具和检测框架代码 |
| 3 | 添加安全漏洞利用和验证相关的实现文件 |
| 4 | 可能涉及安全漏洞检测、利用方法改进以及安全工具开发 |
🛠️ 技术细节
大量的代码文件涉及安全检测、漏洞利用和工具框架的实现，包括核心类定义、转换器、安全验证、权限控制等，显示其为一个较完整的安全检测与利用平台。
最新变更聚焦于代码序列引入，没有详细描述新功能，但文件结构暗示集成了漏洞利用、检测工具和安全研究能力，可能支持安全漏洞的检测、利用和防护措施。
没有显示明确的漏洞利用代码或安全漏洞修复，但引入了多功能的安全检测和辅助工具，具有潜在的安全研究价值。
🎯 受影响组件
• 安全检测模块
• 漏洞利用框架
• 安全验证和防护工具
• 相关的代码框架和工具库
⚡ 价值评估
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仓库引入大量与网络安全和渗透测试相关的代码，涵盖检测、利用和安全工具框架，具有较高的安全研究和实用价值。虽然没有明确漏洞利用代码或修复内容，但其内容为安全检测与攻击研究提供基础，符合价值判断标准。
AI-POWERED-FACE-RECOGNITION-FOR-SECURITY - 基于深度学习的面部检测与识别系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-POWERED-FACE-RECOGNITION-FOR-SECURITY |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 14
💡 分析概述
本仓库实现了面部识别与活体检测功能，包括面部识别模型、活体检测模型训练及应用，安全相关内容主要体现在活体检测模型的引入旨在防止面部伪造攻击，为安全门禁、监控提供基础技术支撑。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现面部识别和活体检测功能 |
| 2 | 引入深度学习模型进行活体检测与面部识别 |
| 3 | 加载并使用CNN深度模型进行活体检测训练 |
| 4 | 利用面部识别防止身份伪造，提高安全性 |
🛠️ 技术细节
包含自定义的CNN模型定义（liveliness_model.py）用于活体检测，模型采用多卷积层结构，输出二分类（真人或假体）
识别模块使用face_recognition库进行面部位置检测和编码提取，结合深度模型进行活体验证
前端配合摄像头采集面部图像，并进行验证，部署环境依赖FFmpeg和opencv
训练模型数据加载与预处理流程未详示，但模型结构已定义，推测用于提升活体检测的准确率
🎯 受影响组件
• face_recognition算法模块
• 活体检测CNN模型
• 摄像头图像采集与处理流程
• 前端视频采集与本地抓取
⚡ 价值评估
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项目在原有面部识别基础上加入了活体检测技术，有助于提升安全防护，核心在于深度模型的引入和应用，符合安全相关漏洞利用、安全工具和防御功能的标准。