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2025-06-14 03:00:01 +08:00

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Raw Blame History

安全资讯日报 2025-06-14

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：2025-06-14 02:09:22

今日资讯

🔍 漏洞分析

🔬 安全研究

🎯 威胁情报

🛠️ 安全工具

📚 最佳实践

🍉 吃瓜新闻

📌 其他

安全分析

(2025-06-14)

本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览

c2 - C2框架，更新隧道URL

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	c2
风险等级	`HIGH`
安全类型	`安全研究`
更新类型	`SECURITY_CRITICAL`

📊 代码统计

分析提交数: 1

💡 分析概述

该仓库是一个C2框架。本次更新修改了隧道URL。由于C2框架本身就是用于恶意控制的，所以任何关于C2框架的更新都需要谨慎评估。此更新修改了C2框架使用的隧道地址，这可能意味着C2框架的控制端或受控端地址发生了变化。如果该C2框架用于恶意目的，则更新后的隧道URL指向的是攻击者的控制服务器，攻击者可能使用该服务器进行后续的恶意活动。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	C2框架更新了隧道URL
2	隧道URL指向C2框架的控制端
3	更新可能影响C2框架的控制和隐蔽性
4	需注意C2框架的潜在恶意用途

🛠️ 技术细节

更新了C2框架配置中的隧道URL，影响C2框架与控制服务器之间的通信。

隧道URL的改变意味着C2服务器的地址变更，可能用于规避现有的安全防护。

技术细节包括了修改后的URL地址和其对C2框架功能的影响

🎯 受影响组件

• C2框架
• C2框架的控制端
• C2框架的受控端

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

C2框架是攻击者常用的工具，任何关于C2框架的更新都需要引起重视。本次更新直接修改了C2框架的隧道URL，这意味着攻击者的C2控制端地址发生了变化，这可能涉及到攻击基础设施的改变，也可能意味着C2框架的控制方式或隐蔽性发生了变化。

c2-dploy - C2框架，增加OpenTofu支持

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	c2-dploy
风险等级	`MEDIUM`
安全类型	`安全功能`
更新类型	`SECURITY_IMPROVEMENT`

📊 代码统计

分析提交数: 5
变更文件数: 6

💡 分析概述

该仓库是一个C2框架，此次更新主要增加了对OpenTofu的支持，并更新了Metasploit容器的配置，包括添加PostgreSQL支持和修复RabbitMQ环境变量。更新内容包括：1. 增加了OpenTofu的支持，更新了README.md中对运行环境的要求。2. 为Metasploit容器添加了PostgreSQL数据库支持。3. 修复了Mythic RabbitMQ环境变量。这些更新改进了C2框架的部署和功能。由于该仓库涉及C2框架，且Metasploit是渗透测试工具，因此本次更新具有安全相关性，并提升了C2框架的可用性，故判断为有价值的更新。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	增加了对OpenTofu的支持
2	为Metasploit容器添加了PostgreSQL数据库支持
3	修复了Mythic RabbitMQ环境变量

🛠️ 技术细节

更新了README.md文件，添加了OpenTofu的支持说明

修改了docker/metasploit/database.yml和docker/metasploit/start-metasploit.sh文件，增加了PostgreSQL数据库的启动和初始化配置。

修复了RabbitMQ环境变量，可能涉及C2框架的通信配置。

🎯 受影响组件

• C2框架
• Metasploit
• Docker容器
• RabbitMQ

⚡ 价值评估

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更新涉及C2框架功能增强和Metasploit的配置更新，改进了部署和功能。

eobot-rat-c2 - Android RAT C2框架

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	eobot-rat-c2
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: 1

💡 分析概述

该仓库是一个Android RAT C2 (Command and Control) 服务器，主要功能是供安全研究人员和开发人员研究Android恶意软件和僵尸网络的工作原理。本次更新是README.md文件的修改，主要是更新了项目描述和信息，介绍了Eobot RAT C2的功能和定位，为安全研究提供了一个C2框架。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	C2服务器项目
2	用于Android RAT的C2
3	面向安全研究人员
4	提供了C2框架

🛠️ 技术细节

该项目是一个C2服务器，用于控制Android平台的RAT。 C2服务器是恶意软件框架中的关键组件，用于接收来自受感染设备（RAT）的命令，并向它们发送指令，从而允许攻击者控制受感染的设备。虽然本次更新并未涉及代码层面，但提供了项目的基础信息和定位，对后续研究有重要意义。

README.md文件进行了更新，包括项目介绍和链接

🎯 受影响组件

• Android RAT
• C2服务器

⚡ 价值评估

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该项目提供了一个C2服务器框架，为安全研究人员提供了一个研究Android恶意软件的平台。虽然更新内容是文档修改，但它标识了一个潜在的恶意软件研究工具。

Draconus - Draconus C2框架更新，新增功能

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	Draconus
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: 33

💡 分析概述

Draconus是一个恶意软件和shellcode构建器，包含C2框架、工具和编译器。本次更新主要集中在C2框架和编译器的功能增强，包括新增了对base64编码消息的支持，以及在编译器中增加了入口点选择。具体更新包括：

C2框架增强: 增加了TcpB64协议，支持通过TCP发送和接收base64编码的消息，增强了C2通信的灵活性。
编译器改进: 改进了mingw编译器的功能，增加了对GUI程序的入口点选择，增强了编译的灵活性。
模块和库的更新: 更新了几个库文件和模块，增加了对新功能的支持。

总的来说，本次更新增强了C2框架的隐蔽性和功能，提高了恶意软件构建的灵活性。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	新增TcpB64协议，支持base64编码的消息传输
2	mingw编译器增加GUI程序入口点选择
3	增强了C2框架的功能和隐蔽性

🛠️ 技术细节

新增了 app/conn/protocols/tcp_b64.py，实现了Base64编码消息的收发

修改了 app/conn/central.py 和 app/conn/servers/tcp_server.py，以支持新的TcpB64协议

修改了 app/hive/compiler/core/cross_comp.py，增加了GUI程序入口点选择的选项，提高了编译灵活性

更新了库文件和模块，增加了对新功能的支持

🎯 受影响组件

• app/conn/central.py
• app/conn/protocols/tcp_b64.py
• app/conn/servers/tcp_server.py
• app/hive/compiler/core/cross_comp.py

⚡ 价值评估

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新增了 base64 编码通信方式，可以增强C2框架的隐蔽性，规避一些安全检测，对安全研究具有一定的价值。

AI-Driven-Adaptive-SOC-Assistant-AI-SOCA- - AI驱动SOC助手，辅助安全分析

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	AI-Driven-Adaptive-SOC-Assistant-AI-SOCA-
风险等级	`LOW`
安全类型	`安全工具`
更新类型	`安全增强`

📊 代码统计

分析提交数: 1

💡 分析概述

该仓库是一个基于AI的SOC助手，名为AI-SOCA，使用Python、Streamlit、Groq API和Qwen-32B模型构建。它旨在帮助安全分析师快速有效地进行安全事件的分类、响应和报告。主要功能包括SIEM日志摘要、基于MITRE ATT&CK框架的Playbook推荐、CVE威胁上下文分析和交互式聊天模式。该仓库的核心功能与AI安全高度相关，利用AI技术辅助安全分析工作。该仓库的更新包括删除.env文件，这有助于提升安全性，因为不再直接存储API密钥。尽管如此，该项目本身不包含漏洞利用代码，侧重于利用AI进行安全分析，不涉及传统漏洞，风险等级为低。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	利用AI技术，实现SIEM日志摘要、威胁分析和事件响应自动化
2	基于MITRE ATT&CK框架，提供Playbook推荐，辅助安全分析师决策
3	提供CVE威胁上下文分析，帮助理解CVE的影响和利用方式
4	项目使用Groq API和Qwen-32B模型，展示了AI在安全领域的应用
5	与AI安全关键词高度相关，专注于利用AI技术提升安全分析效率

🛠️ 技术细节

使用Python和Streamlit构建用户界面

通过Groq API调用Qwen-32B模型，实现自然语言处理和威胁分析功能

利用.env文件加载API密钥（已删除，提高安全性）

项目结合了SIEM日志分析、MITRE ATT&CK框架和CVE信息，提供全面的安全分析能力

🎯 受影响组件

• Python环境
• Streamlit
• Groq API
• Qwen-32B模型

⚡ 价值评估

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该项目与AI Security主题高度相关，提供了利用AI技术辅助安全分析的实践方案，涵盖了日志分析、威胁情报和事件响应等多个方面，具有一定的研究价值。虽然不直接提供漏洞利用代码，但其对安全事件的自动化分析和响应提供了新的思路，属于安全工具类。

meta-ai-bug-bounty - Meta AI Instagram漏洞报告

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	meta-ai-bug-bounty
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: 1
变更文件数: 1

💡 分析概述

该仓库是关于Meta AI Instagram群聊功能的漏洞报告，主要关注提示注入和命令执行漏洞。该报告详细说明了漏洞的发现、利用方法以及安全影响。更新内容是README.md文件的修改，增加了漏洞报告的详细信息和组织结构，对整体内容进行了完善和补充，以更好地阐述漏洞的细节和影响。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	报告详细介绍了Instagram群聊中的提示注入和命令执行漏洞。
2	提供了关于漏洞发现、利用方法和安全影响的详细信息。
3	更新内容主要在于完善和补充README.md文件，增强了漏洞报告的完整性和可读性。
4	主要针对 Meta AI的Instagram 群聊功能。

🛠️ 技术细节

该报告详细描述了在Instagram群聊功能中发现的提示注入和命令执行漏洞。这些漏洞可能允许攻击者通过构造恶意输入来控制AI的行为，甚至执行恶意命令。

README.md文件的更新可能包含了漏洞的详细描述、利用示例、受影响的组件以及缓解措施等技术细节。

🎯 受影响组件

• Meta AI
• Instagram Group Chat

⚡ 价值评估

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该报告详细描述了Instagram群聊功能中的安全漏洞，并提供了相关的技术细节和安全影响分析，对安全研究人员和开发者具有参考价值。

AI-Code-Security-Scanner - AI驱动代码安全扫描器

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	AI-Code-Security-Scanner
风险等级	`MEDIUM`
安全类型	`安全工具`
更新类型	`新功能添加`

📊 代码统计

分析提交数: 5
变更文件数: 27

💡 分析概述

该仓库是一个企业级代码安全扫描器，由Graph Neural Networks和CodeBERT驱动，用于检测代码漏洞。仓库整体结构较为完整，包含核心引擎、AI层、数据层、API层和UI层。项目实现了多语言支持，包括Python, JavaScript, Java, PHP和C/C++，并且结合了AST解析进行漏洞检测，同时支持多种安全模式，如OWASP Top 10和CVE检测。该次更新添加了多语言解析器，支持多种编程语言的代码解析，并实现了基于AST的漏洞检测。更新内容包括了通用代码解析器、智能语言检测、AST解析的漏洞检测和代码度量提取。测试文件包含了针对不同语言的漏洞示例。整体来说，该项目是一个具有一定技术含量的代码安全扫描工具，项目包含了AST解析、AI模型集成，具有一定的研究和应用价值。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	多语言支持，包括Python, JavaScript, Java, PHP, C/C++
2	基于AST的漏洞检测和代码度量提取
3	AI模型集成，结合GNN和CodeBERT
4	CVE feed集成
5	与AI Security关键词高度相关，体现在核心功能上

🛠️ 技术细节

使用Tree-sitter构建通用代码解析器，支持多种语言

基于抽象语法树（AST）进行漏洞模式匹配

使用语言检测器智能识别文件语言

代码度量计算：函数、复杂度、结构

集成了AI模型（GNN + CodeBERT）进行代码分析，提高了漏洞检测的准确性

项目使用FastAPI构建API，WebSocket提供实时扫描

项目集成了PostgreSQL,Redis数据库，用于数据存储和缓存

🎯 受影响组件

• 代码解析器
• 漏洞检测模块
• AI模型
• API接口

⚡ 价值评估

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该项目与AI Security高度相关，核心功能是使用AI技术进行代码安全扫描。项目结合了多种技术，包括AST解析、AI模型、多语言支持。其价值在于提供了一种结合AI技术的代码安全检测方案，具有一定的创新性和实用性。

SOC_L1_AnalysisEnhance_Using_GeminiAI - AI驱动的L1 SOC分析自动化

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	SOC_L1_AnalysisEnhance_Using_GeminiAI
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: 5
变更文件数: 3

💡 分析概述

该仓库是一个使用Python脚本自动化L1 SOC分析的项目，它利用Google Gemini AI分析SIEM/EDR的JSON数据。主要功能包括：从EDR检测中提取关键细节，总结信息，并使用Gemini AI生成结构化的报告，包含摘要、事件细节、分析、补救措施和建议。更新内容主要集中在README.md的完善，添加了更多的使用说明、安装指南和示例输出，便于用户理解和使用该工具。没有发现与漏洞相关的利用方式。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	自动化分析EDR/SIEM数据，提高SOC L1分析效率。
2	结合Google Gemini AI进行深度分析，提供结构化报告。
3	包含详细的安装和使用说明，方便用户部署和使用。
4	与关键词“AI Security”高度相关，仓库利用AI进行安全分析。

🛠️ 技术细节

使用Python脚本实现，依赖google-generativeai库与Gemini AI交互。

脚本解析JSON格式的EDR数据，提取关键信息并传递给AI进行分析。

通过分块处理大型数据集，避免超出Gemini AI的token限制。

🎯 受影响组件

• Python环境
• google-generativeai库
• EDR/SIEM系统（JSON数据输出）

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

该项目利用AI技术增强SOC L1分析能力，与搜索关键词高度相关，并提供了可直接运行的代码，虽然目前风险较低，但其创新性和实用性使其具有一定的研究价值。

ReconScan - AI驱动的Web应用漏洞扫描器

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	ReconScan
风险等级	`MEDIUM`
安全类型	`安全工具`
更新类型	`修复`

📊 代码统计

分析提交数: 1
变更文件数: 1

💡 分析概述

ReconScan是一个为红队模拟和安全研究设计的Web应用程序漏洞扫描器。它支持SQL注入、XSS、命令注入、安全头分析、路径遍历等漏洞检测，并提供AI响应分类模块。本次更新主要修改了README.md，更新了安装命令中的仓库地址。该工具强调用于教育和伦理测试，不应在未经授权的系统上使用。由于扫描器具备多种漏洞检测能力，并结合了AI技术进行响应分类，因此具有一定的研究和实用价值。但需要注意，该工具可能用于漏洞利用，存在潜在的风险，使用时需谨慎。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	具备SQL注入、XSS等多种Web漏洞检测功能
2	集成了AI响应分类模块，增强检测能力
3	支持HTML和JSON报告输出
4	更新了README.md，修复了克隆地址

🛠️ 技术细节

使用Python开发，基于aiohttp实现异步扫描

配置文件(YAML)和模块化设计，方便扩展

AI模块可能用于识别和过滤扫描结果，提升效率

🎯 受影响组件

• Web应用程序
• 可能存在的服务器端组件

⚡ 价值评估

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该仓库的功能与AI Security关键词相关，体现在使用了AI响应分类模块。该工具是一个漏洞扫描器，可以用于安全研究和渗透测试，提供了多种漏洞的检测功能，具有一定的价值。

e0e1-config - 后渗透工具，提取敏感信息

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	e0e1-config
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

该仓库是一个后渗透工具，旨在从多种应用程序中提取敏感信息，包括浏览器数据、远程桌面软件凭证、数据库连接信息、以及文件传输软件凭证等。本次更新主要集中在firefox和chromium内核浏览器的解密功能。本次更新完善了浏览器数据提取功能，增加了对firefox浏览器数据的解密支持，使其能够提取浏览记录、下载记录、书签、cookie和用户密码。修复了在提取这些信息的时候的潜在问题。该工具具有一定安全风险，可能被用于恶意目的，例如窃取用户凭证和敏感数据。用户需要注意其使用场景，并采取适当的安全措施。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	提取Firefox和Chromium浏览器数据，包括浏览记录、密码等
2	支持多种常用软件的凭证提取
3	可以获取包括Firefox在内的多种浏览器中的敏感数据
4	该工具可被用于后渗透阶段信息收集

🛠️ 技术细节

通过解析Firefox和Chromium浏览器的数据文件，提取存储的浏览记录、密码、cookie等信息。

针对不同软件，采用不同的方法提取凭证信息，如从配置文件、注册表中获取。

工具可能包含解密算法，用于恢复被加密的密码和其他敏感信息。

提供命令行参数，允许用户指定提取的目标和输出方式。

🎯 受影响组件

• Firefox浏览器
• Chromium内核浏览器(Chrome, Edge等)
• 向日葵远程控制软件
• ToDesk
• Navicat数据库连接工具
• DBeaver
• FinalShell
• Xshell和Xftp
• FileZilla
• WinSCP

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

更新增加了对Firefox浏览器数据的解密支持，增强了后渗透阶段的信息收集能力。这类工具在渗透测试中具有实用价值，虽然该更新并未直接修复安全漏洞，但改进了信息窃取的能力。

NavicatPwn - Navicat后渗透框架更新

📌 仓库信息

属性	详情
仓库名称	NavicatPwn
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: 1

💡 分析概述

NavicatPwn是一个针对Navicat的后渗透利用框架。更新内容修改了README.md文件，从描述来看，这是一个用于渗透测试的工具，旨在帮助安全专业人员识别Navicat安装中的漏洞并增强其安全性。README.md 提供了关于该工具的概述。该工具专注于后渗透阶段，旨在利用 Navicat Premium 数据库管理工具的潜在漏洞。虽然更新本身仅修改了文档，并未涉及代码层面的安全增强或漏洞修复，但其功能和目标与安全相关，因此可以视为对工具的更新说明。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	NavicatPwn是一个针对Navicat的后渗透框架。
2	更新修改了README.md，增加了工具的概述和下载链接。
3	该工具旨在帮助安全专业人员识别Navicat安装中的漏洞。

🛠️ 技术细节

README.md文件更新，包含了工具的描述和下载链接等信息。

该工具的目的是为了在后渗透阶段利用Navicat Premium中的潜在漏洞。

🎯 受影响组件

• Navicat Premium

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

虽然更新内容仅为文档修改，但NavicatPwn本身是针对Navicat后渗透利用的框架，其功能与安全直接相关。该工具的目标是发现Navicat安装中的漏洞，从而可以辅助安全人员进行渗透测试，提升对数据库安全的检测能力。

CVE-2025-32433 - Erlang SSH 预认证命令执行

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2025-32433
风险等级	`CRITICAL`
利用状态	`漏洞利用可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 18:00:31

📦 相关仓库

CVE-2025-32433

💡 分析概述

该仓库提供了CVE-2025-32433的PoC和相关的环境搭建。仓库包含 Dockerfile 用于构建一个易受攻击的 Erlang SSH 服务器，以及一个 Python 脚本 CVE-2025-32433.py 用于执行漏洞。该漏洞存在于 Erlang/OTP 的 SSH 实现中，允许未经身份验证的攻击者通过发送精心构造的 SSH 消息，在服务器上执行任意命令。更新内容包括：

README.md: 详细描述了 CVE-2025-32433 漏洞，并提供了安装和使用 PoC 的说明。
Dockerfile: 构建一个包含易受攻击的 Erlang SSH 服务器的 Docker 镜像，该服务器运行着一个自定义的 erlang ssh_server.erl。该镜像包含了 SSH 密钥生成和配置。
ssh_server.erl: 包含易受攻击 SSH 服务器的代码。
CVE-2025-32433.py: 一个 Python 脚本，用于利用 CVE-2025-32433，通过发送精心构造的 SSH 消息，触发命令执行。该脚本执行了预认证攻击，能够向目标服务器发送一个 file:write_file 命令，在服务器上创建文件。

漏洞利用方式：

攻击者向 SSH 服务器发送 SSH_MSG_KEXINIT 消息，进行密钥交换初始化。
攻击者发送 SSH_MSG_CHANNEL_OPEN 消息，创建一个新的通道。
攻击者发送 SSH_MSG_CHANNEL_REQUEST 消息，其中包含 'exec' 请求，以执行任意命令。通过构建合适的SSH消息，可以绕过身份验证并执行恶意命令。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	Erlang SSH 预认证命令执行漏洞
2	利用 Python 脚本实现远程代码执行
3	提供 Docker 环境方便复现
4	影响 Erlang/OTP 的 SSH 实现
5	PoC 代码已公开

🛠️ 技术细节

漏洞位于 Erlang/OTP 的 SSH 实现中，允许未经身份验证的攻击者执行命令。

利用 Python 脚本 CVE-2025-32433.py 通过构造 SSH 消息，发送 exec 请求，从而执行任意命令。

修复方案是升级到修复了该漏洞的 Erlang/OTP 版本。

🎯 受影响组件

• Erlang/OTP
• SSH Server

⚡ 价值评估

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该漏洞允许未经身份验证的远程代码执行，提供了完整的 PoC 和 Docker 环境，方便复现和验证，且影响了广泛使用的 Erlang/OTP 系统，属于高危漏洞。

CVE-2024-25600 - WordPress Bricks Builder RCE

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2024-25600
风险等级	`CRITICAL`
利用状态	`漏洞利用可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 17:47:11

📦 相关仓库

CVE-2024-25600

💡 分析概述

该仓库提供了针对WordPress Bricks Builder插件CVE-2024-25600漏洞的利用代码。仓库包含一个Python脚本 (exploit.py)，用于检测漏洞并执行远程代码。最新提交主要更新了README.md文档，更加详细地描述了漏洞、利用方法和使用说明，并增加了下载链接。exploit.py脚本的功能包括获取nonce、构造恶意请求、检测漏洞、提供交互式shell。漏洞利用方式是通过构造恶意的请求，在 Bricks Builder 插件的 /wp-json/bricks/v1/render_element 接口中执行任意代码。用户可以通过该脚本进行批量扫描，也可以指定单个URL进行漏洞检测和利用。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	WordPress Bricks Builder插件存在未授权RCE漏洞
2	提供Python脚本用于检测和利用该漏洞
3	影响版本：<= 1.9.6
4	利用方式是通过构造恶意请求执行任意代码
5	提供交互式shell

🛠️ 技术细节

漏洞原理：Bricks Builder插件在处理用户输入时存在安全漏洞，允许未经身份验证的攻击者执行任意PHP代码。

利用方法：利用exploit.py脚本，通过构造POST请求到/wp-json/bricks/v1/render_element接口，传递恶意payload，执行任意代码。

修复方案：更新Bricks Builder插件到1.9.6以上版本，或实施相关的安全措施以限制对受影响接口的访问。

🎯 受影响组件

• WordPress
• Bricks Builder 插件 (<= 1.9.6)

⚡ 价值评估

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该漏洞为未授权远程代码执行 (RCE)，可以直接控制服务器。影响广泛使用的WordPress插件，且有明确的POC和利用方法，属于高危漏洞。

CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW Bypass 漏洞

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2025-0411
风险等级	`HIGH`
利用状态	`POC可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 17:33:56

📦 相关仓库

7-Zip-CVE-2025-0411-POC

💡 分析概述

该仓库提供了CVE-2025-0411的POC，该漏洞允许绕过7-Zip的Mark-of-the-Web (MotW)保护机制。攻击者可以通过诱使用户下载恶意压缩文件来执行任意代码。仓库包含POC场景，说明了漏洞的细节和利用方法。分析显示，仓库维护者持续更新README文件，完善漏洞描述和POC的说明。最近的提交修改了README文件中的链接和logo，以及更新了关于POC的说明。漏洞利用方式是构造特殊的压缩文件，当受害者解压该文件时，7-Zip不会正确处理MotW信息，从而允许执行恶意代码。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	7-Zip 软件存在Mark-of-the-Web (MotW) 绕过漏洞
2	攻击者可构造恶意压缩文件进行攻击
3	成功利用可导致任意代码执行
4	POC代码已在仓库中提供

🛠️ 技术细节

漏洞原理：7-Zip在处理特定构造的压缩文件时，未能正确传递Mark-of-the-Web (MotW)信息，导致解压后的文件绕过安全检查

利用方法：构造包含恶意文件的7-Zip压缩文件，诱使用户下载并解压该文件。解压后，恶意文件将不会受到MotW保护，从而允许执行任意代码

修复方案：升级到7-Zip 24.09或更高版本，或避免打开来自不可信来源的压缩文件。

🎯 受影响组件

• 7-Zip

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

该漏洞影响广泛使用的7-Zip软件，并且提供了POC，可以直接验证漏洞存在。攻击者可以利用该漏洞执行任意代码，风险较高。

CVE-2025-46157 - Timetrax V1 RCE and Privilege Escalation

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2025-46157
风险等级	`CRITICAL`
利用状态	`漏洞利用可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 16:01:22

📦 相关仓库

CVE-2025-46157

💡 分析概述

该GitHub仓库提供了关于CVE-2025-46157的详细信息，该漏洞存在于Timetrax V1 (2025)中，涉及远程代码执行（RCE）和权限提升。仓库包含README.md文件，其中详细描述了漏洞的利用方式，包括通过修改上传请求绕过文件上传限制实现RCE，以及使用EfsPotato技术进行权限提升到SYSTEM级别。

最近的更新主要集中在完善README.md文件，增加了关于漏洞的详细描述、利用步骤、CVSS评分、PoC、受影响版本、缓解措施和参考资料。首次提交仅包含一个CVE编号。

漏洞利用方法：通过修改上传请求中的文件扩展名，将.txt改为.asp，从而实现RCE；然后利用EfsPotato技术，通过滥用SeImpersonatePrivilege权限来提升到SYSTEM级别。

仓库提供了完整的漏洞信息和利用方法，价值较高。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	Timetrax V1 (2025) 存在漏洞。
2	通过修改上传请求实现RCE。
3	利用EfsPotato技术进行权限提升至SYSTEM级别。
4	README.md提供了详细的漏洞利用步骤和PoC。

🛠️ 技术细节

漏洞原理：Timetrax V1 (2025)的考勤模块的请假申请表单存在不安全的文件上传验证，允许上传恶意.asp文件。

利用方法：通过Burp Suite等工具拦截HTTP请求，修改上传文件的扩展名从.txt到.asp，上传恶意web shell，访问上传后的URL触发恶意代码。

修复方案：加强服务器端的文件验证和过滤，限制SeImpersonatePrivilege权限的使用，并及时更新操作系统补丁。

🎯 受影响组件

• Timetrax V1 (2025)
• 考勤模块的请假申请表单

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

该CVE涉及RCE和权限提升，提供了详细的漏洞利用步骤和PoC，影响关键业务系统，具有完整的利用方法。

CVE-2025-33073 - NTLM反射SMB漏洞 PoC

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2025-33073
风险等级	`HIGH`
利用状态	`POC可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 15:55:41

📦 相关仓库

CVE-2025-33073

💡 分析概述

该GitHub仓库提供了针对NTLM反射SMB漏洞的PoC（概念验证）利用代码。仓库包含一个名为CVE-2025-33073.py的Python脚本，该脚本用于利用NTLM反射漏洞，可能允许攻击者通过诱导受害者机器连接到攻击者控制的SMB服务器，从而窃取NTLM哈希值，并进行后续攻击，例如凭据传递。仓库的README.md文件详细说明了漏洞利用的先决条件、利用方法和受影响的操作系统版本。代码中提供了示例用法，便于用户测试。

最新提交主要更新了README.md文档，添加了更详细的关于哪些操作系统版本容易受到攻击的信息。新增了关于漏洞利用的示例，以及使用方法。提供了关于如何修复漏洞的建议链接。

漏洞利用方式：攻击者通过SMB协议发起NTLM反射攻击，诱导受害者机器连接到攻击者控制的SMB服务器，从而窃取NTLM哈希值。然后可以使用窃取的哈希值进行离线密码破解或传递哈希攻击。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	利用NTLM反射SMB漏洞
2	提供Python PoC代码
3	影响Windows Server 和 Windows 10
4	可导致凭据泄露
5	存在明确的利用方法

🛠️ 技术细节

漏洞原理：通过SMB协议触发NTLM身份验证反射，利用NTLM认证过程中的弱点。

利用方法：使用提供的PoC脚本，配置攻击者IP、目标IP和相关凭据，诱导受害者机器进行NTLM认证。

修复方案：微软官方提供了安全更新，可以阻止SMB中NTLM中继攻击。此外，禁用NTLM身份验证或实施网络访问控制也可以缓解此漏洞。

🎯 受影响组件

• Windows Server 2008 R2
• Windows 10 (up to 21H2)
• Windows Server 2019
• Windows Server 2016
• Windows Server 2012 R2

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

该漏洞具有明确的PoC代码和利用方法，影响广泛的Windows Server和Windows 10版本，可能导致凭据泄露，属于高危漏洞。

CVE-2025-31258 - macOS sandbox逃逸(部分)

📌 漏洞信息

属性	详情
CVE编号	CVE-2025-31258
风险等级	`HIGH`
利用状态	`POC可用`
发布时间	2025-06-13 00:00:00
最后更新	2025-06-13 15:53:03

📦 相关仓库

CVE-2025-31258-PoC

💡 分析概述

该仓库提供了CVE-2025-31258的PoC，该PoC通过RemoteViewServices实现macOS沙箱的部分逃逸。仓库包含Xcode工程文件，以及AppDelegate、ViewController等Swift/Objective-C代码。Initial Commit创建了基本的Xcode工程结构，并添加了.gitignore、README.md。新提交则更新了README.md，提供了PoC的概述、安装、使用方法和技术细节，并添加了关于漏洞的分析，特别是利用RemoteViewServices来创建潜在的攻击向量。PoC的实现主要在于通过调用PBOXDuplicateRequest函数，试图复制文件到沙箱之外的目录，从而实现部分沙箱逃逸。由于存在POC，并且说明了利用方法和影响，因此该漏洞具有研究价值。

🔍 关键发现

序号	发现内容
1	利用RemoteViewServices进行沙箱逃逸
2	PoC代码通过PBOXDuplicateRequest尝试复制文件
3	针对macOS的漏洞，具有较高的风险
4	提供完整的PoC代码
5	明确的利用步骤

🛠️ 技术细节

漏洞利用了macOS RemoteViewServices框架的漏洞。

PoC通过PBOXDuplicateRequest函数复制文件到沙箱外目录。

通过精心构造的消息和数据流来绕过安全检查。

修复建议：及时更新macOS版本，并在应用程序中实施严格的输入验证，并使用沙箱技术有效隔离进程。

🎯 受影响组件

• macOS RemoteViewServices

⚡ 价值评估

展开查看详细评估

PoC代码可用，漏洞描述明确，提供了详细的利用方法和受影响组件信息，且针对macOS沙箱逃逸，具有较高的风险。

免责声明

本文内容由 AI 自动生成，仅供参考和学习交流。文章中的观点和建议不代表作者立场，使用本文信息需自行承担风险和责任。

41 KiB Raw Blame History Unescape Escape

安全资讯日报 2025-06-14

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