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安全资讯日报 2025-03-25
本文由AI自动生成，基于对安全相关仓库、CVE和最新安全研究成果的自动化分析。
更新时间：2025-03-25 21:38:48
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安全分析
(2025-03-25)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
PhoenixC2 - PhoenixC2框架更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PhoenixC2 |
| 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: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
PhoenixC2是一个C2框架，主要用于DDoS攻击，更新包括README.md文件的下载链接版本号的修改。原本的下载链接指向v1.0版本的软件，现在指向v2.0版本的软件。该仓库涉及booter、botnet和DDoS攻击等相关主题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架，用于DDoS攻击。 |
| 2 | 更新了下载链接，指向v2.0版本软件。 |
| 3 | README.md文件内容更改。 |
🛠️ 技术细节
更新了README.md文件中的下载链接，将版本号从v1.0更改为v2.0，指向了不同的软件版本。
该C2框架可能包含DDoS攻击相关的实现，具体功能和安全风险需要进一步分析。
🎯 受影响组件
• PhoenixC2框架本身
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新了C2框架的下载链接，指向了新的版本，表明框架可能在功能或攻击方式上有所改变。虽然仅是版本号的更新，但C2框架的更新通常意味着新的攻击能力或者漏洞利用，需要重点关注。
PDO-2025-C2 - PHP C2框架，PDO安全实践
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PDO-2025-C2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能/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: 13
💡 分析概述
该仓库似乎是一个关于PHP C2框架的开发示例，并结合了PDO（PHP Data Objects）的使用。整体上，仓库包含了C2框架的基础结构，以及使用PDO进行数据库交互的代码示例。更新内容主要集中在PDO的使用，包括预处理语句（prepared statements），以防止SQL注入。其中，README.md 文件详细介绍了PDO的概念，预处理语句的用法，以及如何避免SQL注入。具体更新包括：
- 在README.md文件中，增加了关于PDO的介绍，重点介绍了预处理语句，说明了其安全性和优越性，并强调了如何防止SQL注入攻击。
- 添加了用于演示PDO查询和数据抓取的 PHP 脚本，展示了如何使用 PDO 执行查询并获取数据，并与HTML页面结合显示。
- 在
stagiaires/reda/07-3-tables目录下，提供了一个简单的网站示例，该网站使用PDO从数据库中检索并显示数据，同时包含一个前端控制器和多个视图，展示了如何使用PDO连接数据库，执行SQL查询，并显示数据。
由于更新中明确提到了预处理语句，并强调了SQL注入的风险，因此本次更新具有一定的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架示例，包含PDO数据库操作 |
| 2 | 详细介绍了PDO预处理语句，以及防止SQL注入的方法 |
| 3 | 提供了使用PDO进行数据库交互的代码示例 |
| 4 | 展示了如何在C2框架中使用PDO |
🛠️ 技术细节
PDO的预处理语句的使用示例，包括如何使用
PDO::prepare方法准备SQL查询，以及如何使用占位符和PDOStatement::execute方法执行查询。
示例代码展示了如何使用 PDO 连接 MySQL 数据库、执行查询和处理结果集。
PHP 代码示例使用了
PDO::FETCH_ASSOC选项，用于将结果集作为关联数组返回。
🎯 受影响组件
• PHP
• PDO (PHP Data Objects)
• MySQL
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容详细介绍了PDO的预处理语句，并强调了SQL注入的风险，这对于提高代码的安全性具有重要意义。
spydithreatintel - C2 IOC 威胁情报更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库主要分享来自生产系统和 OSINT 来源的入侵指标 (IOC)。
本次更新增加了多个 C2 域名和 IP 地址，主要是针对恶意域名列表和 IP 地址列表的更新。由于该仓库专注于威胁情报，其核心功能是收集和分享 IOC，特别是 C2 相关信息，本次更新直接影响了该仓库的核心价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了恶意域名列表 |
| 2 | 更新了 C2 IP 地址列表 |
| 3 | 增加了新的C2域名和IP |
| 4 | 涉及 C2 相关情报的更新 |
🛠️ 技术细节
更新了 domain_ioc_maltrail.txt 文件，增加了新的恶意域名。
更新了 ip_ioc_maltrail_feed.txt 文件，增加了新的 IP 地址。
更新了 osintc2feed.txt，增加了新的C2的IP地址信息
🎯 受影响组件
• 恶意域名列表
• C2 IP 地址列表
• 安全分析系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库更新了 C2 相关的 IOC 信息，这对于威胁情报的收集和分析具有重要的参考价值。C2 信息是检测和防御网络攻击的关键要素。
accesslist - 渗透测试组合密码列表
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | accesslist |
| 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: 3
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个汇集了渗透测试中使用的各种列表的资源库，包括工具、用户名、密码、组合密码、词表、AI越狱提示词、Dorks等。本次更新增加了新的、用于渗透测试的Gmail组合密码列表。该列表包含大量的用户名和密码组合，可能被用于账户爆破、密码猜测等攻击活动。虽然仓库并非直接提供漏洞利用代码，但其提供的组合密码列表可以被攻击者利用，因此具有一定的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库提供了用于渗透测试的组合密码列表 |
| 2 | 更新增加了新的Gmail组合密码列表 |
| 3 | 组合密码列表可用于账户爆破等攻击 |
| 4 | 仓库内容对渗透测试人员具有一定价值 |
🛠️ 技术细节
更新的文件包括 Combos/60k Private Gmail Combolist For pentesting.txt，其中包含了用户名和密码组合
由于是密码列表，没有具体的利用方式，但其本身属于敏感信息泄露，可能被用于密码猜测和账户入侵
修改了README.md，增加了关于社区的链接
🎯 受影响组件
• 密码账户
• Gmail账户
⚡ 价值评估
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该仓库提供用于密码爆破的组合密码列表，可能被用于攻击，对安全具有一定的潜在威胁。
asterisk-mcp-server - AI辅助安全代码扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | asterisk-mcp-server |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个Asterisk MCP Server，它是一个中间件，连接到Asterisk安全API，为代码片段、代码库提供安全扫描功能，并验证代码更改。该服务器实现了MCP协议，将安全扫描工具暴露给AI助手，例如Claude，用于分析代码中的安全漏洞。更新内容主要包括修改API URL，readme文档更新，移除无用的导入等。该项目整体架构清晰，功能明确，围绕AI辅助安全分析，与关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供代码片段、代码库的安全扫描 |
| 2 | 支持AI助手，例如Claude，进行安全分析 |
| 3 | 实现MCP协议，用于与IDE交互 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python 3.10+编写
基于MCP协议，与IDE/编辑器交互
使用HTTP/HTTPS与Asterisk Vulnerability Scanner API交互
支持多种传输协议（stdio和SSE）
🎯 受影响组件
• Asterisk MCP Server
• Asterisk Vulnerability Scanner API
• IDE/Code Editor
• AI助手
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目与AI+Security关键词高度相关，且专注于安全分析，实现了独特的功能，如结合AI进行安全扫描，提供了创新的安全研究方法。虽然没有发现具体的漏洞利用代码，但其核心功能和技术实现具有研究价值。
CVE-2025-29927 - Next.js中间件身份验证绕过
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-29927 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-24 18:01:19 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对CVE-2025-29927漏洞的Nuclei扫描模板，该漏洞存在于使用中间件进行身份验证的Next.js应用程序中。 仓库包含一个yaml文件，用于检测Next.js应用中通过操纵x-middleware-subrequest头部来绕过身份验证的漏洞。更新包括更新README.md文件，增加了对漏洞的详细描述，POC代码的使用说明，以及CVE-2025-29927.yaml的更新，包含了GET和POST请求，header包含x-middleware-subrequest: middleware，以及用于绕过WAF的头部如X-Forwarded-For等。YAML文件还增加了对多种URL的扫描，并匹配状态码和关键字符串，以验证漏洞是否存在。最新的更新完善了POC，使其可以检测各种敏感路径，并添加了POST请求用于模拟登录尝试，提高了检测的准确性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Next.js中间件身份验证绕过 |
| 2 | 通过操作x-middleware-subrequest绕过认证 |
| 3 | 提供Nuclei扫描模板用于漏洞检测 |
| 4 | 包含GET和POST请求，增强了检测能力 |
| 5 | 利用WAF绕过技术 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用原理：通过在HTTP请求中设置x-middleware-subrequest: middleware头部，绕过Next.js的身份验证中间件。
利用方法：使用Nuclei工具，结合CVE-2025-29927.yaml模板进行扫描，模板包含对多个URL的GET和POST请求，并设置了x-middleware-subrequest头部，以及X-Forwarded-For等头部用于绕过WAF。POST请求包含模拟登录尝试的JSON payload。
修复方案：升级到Next.js 14.2.25或更高版本 (14.x系列) 和 15.2.3或更高版本 (15.x系列) ,实现额外的检查以验证传入的请求，并阻止对标头的未经授权的操作。
🎯 受影响组件
• Next.js
• Next.js中间件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的Next.js框架，且具有明确的利用方法和POC。 攻击者可以绕过身份验证，从而访问受保护的路由，影响严重。
CVE-2025-24813 - Tomcat Java反序列化漏洞RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-24813 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-24 17:47:29 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个Tomcat Java反序列化漏洞（CVE-2025-24813）的完整复现环境和利用链。 仓库包含一个基于Docker的Tomcat环境，一个用于生成反序列化payload的工具（ysoserial），以及用于上传payload和触发漏洞的脚本。 该漏洞允许攻击者通过构造恶意的序列化对象，在服务器上执行任意代码，实现RCE。 具体来说，该仓库通过上传恶意的序列化文件（CommonsBeanutils1 payload），触发Tomcat应用的反序列化操作，最终实现远程代码执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用Java反序列化漏洞实现RCE |
| 2 | 通过HTTP Partial PUT上传payload |
| 3 | 使用ysoserial生成payload |
| 4 | 提供Docker环境方便复现 |
| 5 | 利用CommonsBeanutils1链 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理: Tomcat应用处理用户提供的序列化数据时，没有对输入进行充分的验证，导致攻击者可以构造恶意的序列化对象，触发反序列化漏洞。
利用方法: 1. 搭建Docker环境，启动易受攻击的Tomcat。 2. 使用ysoserial生成恶意的CommonsBeanutils1 payload，包含反弹shell命令。 3. 通过HTTP Partial PUT方式将payload上传到服务器。 4. 触发反序列化操作，执行payload，获取反弹shell。
修复方案: 1. 升级Tomcat到安全版本。 2. 禁用不安全的Java反序列化功能。 3. 限制上传文件类型和大小。 4. 实施输入验证，过滤恶意数据。
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
• Java
• commons-beanutils
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞利用Java反序列化机制，可以实现远程代码执行，危害严重。 该仓库提供了完整的复现环境和利用方法，方便安全研究人员进行漏洞分析和验证。漏洞描述清晰，利用方法明确，具有实际的利用价值和研究价值。
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 | 2025-03-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-24 17:43:22 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-0411漏洞的POC，该漏洞允许攻击者绕过7-Zip的Mark-of-the-Web (MotW) 保护机制。仓库包含POC场景，用于演示如何通过构造的压缩文件绕过MotW，从而实现代码执行。 最新更新主要集中在README文件的内容修改，包括对仓库的介绍、漏洞细节和利用方式的详细说明，并修复了CVE链接错误。 漏洞利用方式是通过双重压缩恶意文件，然后诱导用户打开，从而绕过安全警告。 该漏洞影响7-Zip的早期版本。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 7-Zip MotW Bypass漏洞，绕过安全警告 |
| 2 | 利用双重压缩技术实现POC |
| 3 | 影响7-Zip早期版本 |
| 4 | 需要用户交互，如打开恶意文件 |
| 5 | 提供POC，可以直接验证漏洞 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip在处理压缩文件时，未正确传递MotW信息，导致绕过安全警告。
利用方法：构造双重压缩的恶意文件，诱导用户打开，执行恶意代码。
修复方案：升级到7-Zip 24.09或更高版本。
🎯 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文件压缩软件7-Zip，且提供了POC，可以验证漏洞的有效性。漏洞可以导致代码执行，风险较高。
CVE-2025-21333 - Windows内核堆溢出POC
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-21333 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-24 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-24 17:42:44 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对CVE-2025-21333的POC（Proof of Concept）代码，该漏洞是一个基于堆的缓冲区溢出漏洞，影响vkrnlintvsp.sys驱动程序。 仓库包含POC代码，以及漏洞利用的相关文档和示例payload。 漏洞利用方法是利用WNF状态数据和I/O环IOP_MC_BUFFER_ENTRY。 提交信息显示仓库持续更新，作者修改了README.md文件，更新了下载链接和说明，并补充了漏洞利用的细节信息。 根据README.md描述，该POC可以通过覆盖I/O环缓冲区条目来实现任意读/写，从而获得ring0权限。 最近一次更新修改了readme，增加了下载链接和利用说明。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 堆溢出漏洞 |
| 2 | 利用WNF和I/O环实现任意读写 |
| 3 | POC代码已公开 |
| 4 | 可获取ring0权限 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用了vkrnlintvsp.sys驱动程序中的堆缓冲区溢出漏洞。
通过控制_IOP_MC_BUFFER_ENTRY结构来实现任意内核读写。
利用WNF（Windows Notification Facility）状态数据。
POC代码已在github上公开，并提供了编译和运行说明。
🎯 受影响组件
• vkrnlintvsp.sys
• Windows操作系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该POC针对Windows内核漏洞，可以直接获取系统权限，危害极大，且POC代码已公开，具备较高的利用价值。同时，该漏洞已经被检测到被威胁行为者积极利用。
CVE-2024-31114 - Shortcode插件文件上传RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-31114 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-25 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-25 00:18:19 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对CVE-2024-31114的漏洞利用代码，该漏洞存在于Shortcode Addons插件中，允许管理员权限用户上传任意文件。仓库包含一个Python脚本(CVE-2024-31114.py)，用于自动化利用该漏洞，通过上传包含PHP代码的zip文件，实现远程代码执行。此外，还提供README.md文件，详细描述了漏洞信息、利用方法、脚本使用方法和免责声明。更新内容主要集中在新增了Python脚本和README文件，增加了对漏洞的详细描述、利用代码、利用说明和免责声明，以及Web Shell的使用方法。
漏洞利用方式：
- 用户需要具有WordPress管理员权限。
- 利用脚本登录到WordPress后台。
- 脚本提取_wpnonce值。
- 脚本生成一个包含PHP Web Shell的zip文件。
- 脚本上传zip文件到目标服务器。
- 脚本确认shell是否上传成功，通过访问Web Shell(nxploit.php)进行验证。
- 脚本可以执行命令，获取服务器信息。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | WordPress Shortcode Addons插件存在任意文件上传漏洞 |
| 2 | 漏洞影响版本<=3.2.5，管理员权限即可利用 |
| 3 | 提供完整的PoC，实现远程代码执行(RCE) |
| 4 | 漏洞利用流程清晰，操作简单 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Shortcode Addons插件在处理上传文件时，未对文件类型进行严格的验证，允许上传任意类型文件。
利用方法：通过构造包含PHP代码的zip文件，上传到目标服务器，通过访问上传的PHP文件执行任意命令。
修复方案：升级Shortcode Addons插件到安全版本，或者在插件中添加文件类型验证，限制上传文件类型。
🎯 受影响组件
• Shortcode Addons插件
• WordPress
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的WordPress插件，存在明确的受影响版本，且提供了可用的PoC，可以实现远程代码执行。漏洞危害性高，利用条件清晰，易于复现，因此具有很高的价值。
TOP - 漏洞POC、EXP集合
📌 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 |
| 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
该仓库是一个漏洞POC和EXP的集合，主要关注各种CVE漏洞的利用。本次更新是README.md文件的自动更新，增加了多个CVE漏洞的POC和EXP链接，包括CVE-2025-21333和CVE-2025-24813的POC。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集了多个CVE漏洞的POC和EXP |
| 2 | 更新了README.md文件，新增了CVE-2025-21333和CVE-2025-24813的POC |
| 3 | 包含堆溢出漏洞的POC |
🛠️ 技术细节
更新后的README.md文件中新增了多个CVE编号及其对应的POC或EXP链接。例如，CVE-2025-21333的POC是一个针对堆溢出漏洞的利用，利用了WNF状态数据和I/O环 IOP_MC_BUFFER_ENTRY。
CVE-2025-24813 对应的 POC 也在更新中被提及, 需要进一步分析POC代码来了解其技术细节
🎯 受影响组件
• 取决于具体漏洞，可能影响的组件包括操作系统内核、特定应用程序等。
⚡ 价值评估
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包含了新的漏洞利用代码和POC，可以用于安全研究和漏洞分析。
WBCE-v1.6.3-Authenticated-RCE - WBCE CMS RCE漏洞利用代码
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WBCE-v1.6.3-Authenticated-RCE |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用框架 |
| 更新类型 | 新增漏洞利用脚本 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对WBCE CMS v1.6.3及更早版本的已授权RCE漏洞的利用程序。它通过创建一个包含恶意代码的zip模块文件，上传并安装该模块，从而在服务器上执行任意命令。更新包括添加了一个名为exploit.sh的脚本，用于生成恶意模块并启动netcat监听器。该脚本利用了WBCE CMS在安装模块时未对安装脚本进行充分验证的漏洞。该漏洞允许攻击者通过上传特制的模块文件，触发服务器执行恶意PHP代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对WBCE CMS v1.6.3及更早版本的Authenticated RCE漏洞 |
| 2 | 提供POC/漏洞利用脚本（exploit.sh） |
| 3 | 利用WBCE CMS模块安装机制的缺陷 |
| 4 | 通过上传恶意模块实现远程代码执行 |
| 5 | 与搜索关键词'RCE'高度相关 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用方式：通过创建一个包含恶意PHP代码的zip模块文件，登录WBCE CMS管理后台上传并安装该模块。
技术实现：exploit.sh脚本用于创建恶意zip文件，并启动netcat监听，等待反弹shell连接。 恶意代码通常是一个PHP反向shell。
漏洞触发：WBCE CMS在安装模块时，直接执行install.php文件，未对代码进行充分的验证和过滤。
利用过程：攻击者构造包含反向shell的模块文件，上传到目标系统，并在管理员后台安装该模块，最终触发RCE。
核心文件：exploit.sh, README.md
🎯 受影响组件
• WBCE CMS <= v1.6.3
⚡ 价值评估
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该仓库提供了针对WBCE CMS的RCE漏洞的利用代码，与搜索关键词RCE高度相关，且该漏洞影响范围较大，具备较高的安全研究价值。
Seri - Java反序列化漏洞利用代码
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Seri |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个Java反序列化学习代码，主要功能是演示和研究Java反序列化漏洞的利用。 此次更新增加了Spring内存马的注入、Fastjson反序列化利用，以及CC4等Gadget的利用代码。主要更新集中在反序列化利用相关，通过构造恶意payload，触发TemplatesImpl等组件，从而达到命令执行的目的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了Spring内存马注入的实现，提高了攻击的隐蔽性和持久性。 |
| 2 | 更新了Fastjson反序列化利用的POC，演示了Fastjson环境下的漏洞利用。 |
| 3 | 增加了CC4等Gadget的利用代码，拓展了反序列化攻击的范围。 |
| 4 | 完善了Utils工具类，便于生成payload。 |
🛠️ 技术细节
新增SpringMemShell.java，实现了Spring框架下的内存马注入，通过动态注册Controller的方式，实现远程代码执行。
FastJsonGadgets/TemplatesImplFJ.java 文件展示了Fastjson反序列化漏洞利用方式，构造TemplatesImpl的payload，结合base64编码的恶意字节码，触发命令执行。
CC4CCGadgets2.java 文件则演示了CC4链的利用方法，通过修改CommonsCollections4的链，结合TemplatesImpl，实现命令执行。
Utils.java 中包含了一些工具方法，用于简化恶意payload的构造。
Spring内存马的注入技术，利用Spring框架的特性，在服务器上部署恶意代码，实现持久化控制。
🎯 受影响组件
• Apache Commons Collections
• Fastjson
• Spring Framework
• Java反序列化机制
⚡ 价值评估
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该更新涉及多种Java反序列化漏洞的利用，包含新的Spring内存马注入方式和 Fastjson、CC4等Gadget的利用代码，对于安全研究具有很高的参考价值。
VulnWatchdog - 自动漏洞监控与分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnWatchdog |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞分析/POC更新/漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库是一个自动化的漏洞监控和分析工具，名为VulnWatchdog。它监控GitHub上的CVE相关仓库，获取漏洞信息和POC代码，并使用GPT进行智能分析，生成详细的分析报告。本次更新涉及了多个CVE漏洞的分析，包括WordPress插件任意文件上传漏洞 (CVE-2024-31114)、Next.js中间件授权绕过漏洞 (CVE-2025-29927) 和 Apache Tomcat 路径遍历/反序列化RCE漏洞 (CVE-2025-24813)。
具体分析：
- CVE-2024-31114：针对WordPress Shortcode Addons插件的任意文件上传漏洞，攻击者需要管理员权限。通过上传包含恶意PHP代码的zip文件，可以实现在服务器上执行任意命令。漏洞利用需要上传恶意zip包并访问特定URL。投毒风险较低，但依赖于上传的恶意payload。
- CVE-2025-29927 (多个)：针对Next.js中间件授权绕过漏洞，攻击者可以通过构造包含
x-middleware-subrequest头的请求绕过身份验证。多个更新都提到了该漏洞，包括了POC代码和检测规则。 - CVE-2025-24813：针对Apache Tomcat的路径遍历/反序列化RCE漏洞。该漏洞涉及Tomcat的默认Servlet开启写入、partial PUT支持，以及应用程序使用Tomcat基于文件的session持久化等条件。攻击者可以通过上传恶意文件或利用反序列化漏洞来执行代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化的漏洞监控和分析工具。 |
| 2 | 增加了对多个CVE漏洞的分析，包括 WordPress、Next.js 和 Tomcat。 |
| 3 | 提供了关于漏洞利用的详细描述和POC信息。 |
🛠️ 技术细节
利用GitHub API监控CVE相关仓库。
使用GPT进行智能分析。
针对多个CVE漏洞（CVE-2024-31114, CVE-2025-29927, CVE-2025-24813）进行分析，提供了漏洞描述、利用条件和POC信息。
CVE-2025-29927 的 POC 主要通过构造特殊的 HTTP 请求头绕过 Next.js 的身份验证。
CVE-2024-31114 漏洞是 WordPress 短代码插件的任意文件上传，可以上传恶意文件。
CVE-2025-24813 是 Apache Tomcat 的路径遍历漏洞，可导致RCE。
🎯 受影响组件
• WordPress Shortcode Addons
• Next.js
• Apache Tomcat
⚡ 价值评估
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该工具能够自动监控和分析CVE漏洞，并提供详细的漏洞分析报告，包括漏洞描述、利用方法和POC，对安全研究和漏洞分析具有重要的参考价值。尤其是针对几个高危漏洞（CVE-2024-31114、CVE-2025-29927、CVE-2025-24813）的分析，提供了实用的信息。
cloud-native-sec-vuln - 云原生安全漏洞信息收录
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cloud-native-sec-vuln |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 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: 4
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库主要收录云原生相关的安全漏洞信息。本次更新包含了多个针对 ingress-nginx, Cilium 和 youki 的安全漏洞的详细信息。 具体包括：
- ingress-nginx 相关漏洞（CVE-2025-1097, CVE-2025-1098, CVE-2025-1974, CVE-2025-24513, CVE-2025-24514）：这些漏洞都与 ingress-nginx 的配置和处理逻辑相关，可能导致代码执行、信息泄露或拒绝服务。CVE-2025-1974 更是被评为 Critical 级别，意味着未经身份验证的攻击者可以通过 pod 网络在 ingress-nginx 控制器中实现任意代码执行，并可能导致 Secret 泄露。
- Cilium 相关漏洞（CVE-2025-30162, CVE-2025-30163）：这些漏洞与 Cilium 的网络策略有关，可能导致网络策略绕过，允许未经授权的流量访问。 CVE-2025-30162 涉及 Gateway API 的负载均衡器，而 CVE-2025-30163 涉及基于节点的网络策略。
- youki 相关漏洞（CVE-2025-27612）：该漏洞涉及 libcontainer 在创建租户容器时，错误地提升了容器的 capabilities，允许权限提升。
- Kubernetes 相关漏洞（CVE-2024-7598）：此漏洞允许恶意或受损的 pod 绕过命名空间删除期间的网络策略限制。
这些更新提供了漏洞的详细描述、CVSS 评分、影响分析和修复建议，对云原生安全具有重要的参考价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收录了多个云原生组件的安全漏洞，涵盖 ingress-nginx, Cilium 和 youki 等。 |
| 2 | 针对 ingress-nginx 的 CVE-2025-1974 漏洞，可能导致代码执行和 Secret 泄露，风险极高。 |
| 3 | Cilium 的网络策略相关漏洞可能导致网络策略绕过。 |
| 4 | youki 容器能力提升漏洞，可导致权限提升。 |
| 5 | kubernetes 网络策略绕过漏洞 |
🛠️ 技术细节
CVE-2025-1097, CVE-2025-1098, CVE-2025-1974, CVE-2025-24513, CVE-2025-24514: ingress-nginx 漏洞，与 Ingress 相关的配置和数据处理有关，利用方式包括注入配置、目录遍历等，可能导致代码执行、信息泄露和拒绝服务。
CVE-2025-30162, CVE-2025-30163: Cilium 漏洞，涉及网络策略的实施，可能导致网络策略被绕过。
CVE-2025-27612: youki 漏洞，libcontainer 在创建租户容器时，错误地提升了容器的 capabilities。
CVE-2024-7598: Kubernetes 漏洞， 恶意pod绕过命名空间删除期间的网络策略限制。
🎯 受影响组件
• ingress-nginx
• Cilium
• youki
• Kubernetes
⚡ 价值评估
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该仓库更新了多个高危漏洞的信息，提供了详细的漏洞描述、影响分析和修复建议，对于云原生环境的安全防护具有重要的参考价值，涵盖了代码执行、信息泄露、权限提升等多种安全问题。
H2025_TCH099_02_A_C2 - Android C2客户端: 登录与注册
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | H2025_TCH099_02_A_C2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 17
💡 分析概述
该仓库是一个Android端的C2客户端，用于Multus Calendrius项目。更新内容主要集中在用户注册和登录功能的实现，包括API接口调用、数据模型定义和UI界面的交互。具体实现包括添加新的API接口（/register），修改了LoginActivity和SignUpActivity,并添加了LoginResponse实体类.通过注册登录功能，该C2客户端能够允许用户进行身份验证，为后续的C2控制功能奠定基础。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现用户注册和登录功能 |
| 2 | 新增ApiService用于与后端API交互 |
| 3 | 完善了LoginResponse, ApiCallback类 |
| 4 | 修改LoginActivity和SignUpActivity |
🛠️ 技术细节
ApiService类中包含register方法，该方法发送POST请求到/register接口，携带用户的注册信息（邮箱，用户名，密码），如果注册成功，则会收到token。
LoginActivity和SignUpActivity中分别实现了登录和注册的UI界面，并通过点击事件触发ApiService中对应的API请求。
LoginResponse类定义了token字段，用于存储登录成功后返回的token信息。
🎯 受影响组件
• LoginActivity.java
• SignUpActivity.java
• ApiService.java
• LoginResponse.java
• ApiCallback.java
⚡ 价值评估
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虽然此更新未直接涉及安全漏洞，但实现了用户认证功能，为C2框架提供了基本的身份验证，是C2框架的重要组成部分。
realm - C2平台新增外部IP字段
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | realm |
| 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: 14
💡 分析概述
该仓库是一个跨平台的红队参与平台，重点在于自动化和可靠性。本次更新在Host对象中添加了External IP字段，用于存储来自代理的传入IP地址，这对于C2框架来说是一个重要的信息。通过获取客户端的外部IP，可以更好地进行会话管理和控制。此更新涉及修改了多个文件，包括用于定义GraphQL模式的文件、数据库模式、以及C2 API，增加了获取客户端IP地址的逻辑。此修改虽然不直接是一个漏洞，但是为后续的攻击利用提供了更多信息，增加了C2框架的控制能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增External IP字段到Host对象 |
| 2 | 在C2 API中获取客户端的IP地址 |
| 3 | 更新了GraphQL schema和数据库schema |
| 4 | 改进了C2框架的信息收集能力 |
🛠️ 技术细节
修改了tavern/internal/c2/api_claim_tasks.go文件，增加了从gRPC上下文获取客户端IP地址的逻辑，包括从X-Forwarded-For头部获取IP。
修改了tavern/internal/ent/gql_collection.go、tavern/internal/ent/gql_where_input.go、tavern/internal/ent/host.go、tavern/internal/ent/host/host.go、tavern/internal/ent/host/where.go、tavern/internal/ent/host_create.go、tavern/internal/ent/host_update.go、tavern/internal/ent/migrate/schema.go、tavern/internal/ent/mutation.go、tavern/internal/ent/schema/host.go和tavern/internal/graphql/generated/ent.generated.go等文件，更新了数据库模式和GraphQL schema，增加了对External IP的支持。
在数据库中添加了external_ip字段，可以存储代理传递的外部IP。
🎯 受影响组件
• C2 API
• 数据库schema
• GraphQL schema
• Host对象
⚡ 价值评估
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此更新增强了C2框架的功能，增加了获取客户端外部IP的能力，这对于红队渗透测试来说是一个非常有用的功能，可以提升C2框架的隐蔽性和控制能力。
WorkXLife - 新增Employer服务，改进Job服务
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WorkXLife |
| 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: 1
- 变更文件数: 24
💡 分析概述
该仓库是一个全栈、AI驱动的招聘门户，使用Spring Boot (微服务)、React和MySQL构建。本次更新主要增加了employer-service，并对job-service中的代码进行了重构，包括实体类、DTO、异常处理、安全配置等。此外，job-service中添加了输入验证，以防止SQL注入等漏洞。虽然代码中并没有直接出现安全漏洞的利用代码，但由于增加了安全验证，修复了潜在的安全问题，提升了系统的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了employer-service。 |
| 2 | 重构了job-service的代码，包括实体、DTO和安全配置。 |
| 3 | 在job-service中增加了输入验证，提高了安全性。 |
| 4 | 修复了潜在的安全问题 |
🛠️ 技术细节
新增了
employer-service的代码，包含一个EmployerServiceApplication类和测试类。
重构了
job-service中实体类的字段，并增加了数据校验注解，例如@NotBlank和@NotNull。
新增了
GlobalExceptionHandler，用于处理MethodArgumentNotValidException异常，返回校验错误信息。
增加了Spring Security配置，通过禁用CSRF和允许所有请求来简化测试。
修改了代码包结构，例如将
com.worklife修改为com.workxlife。
🎯 受影响组件
• `employer-service`
• `job-service`
• Spring Security配置
⚡ 价值评估
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虽然更新没有直接涉及安全漏洞的修复，但是增加了输入验证，并增加了安全配置，这些都提升了系统的安全性。因此，此次更新对安全有改进意义。
Scopium-AI-security - 新增用户删除功能，提升权限控制
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Scopium-AI-security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个安全审计仪表盘，本次更新增加了管理员删除用户的功能。具体来说，更新在后端API中新增了/api/delete_user/和/api/list_users/两个接口，允许管理员通过下拉列表选择用户并删除。前端App.js也进行了相应修改，添加了用户删除相关的UI元素和功能逻辑。 虽然代码更新没有直接包含漏洞利用代码或POC，但新增的用户删除功能如果实现不当，可能导致权限控制问题。 例如，如果未正确验证用户的身份，或者未对删除操作进行充分的授权和审计，攻击者可能滥用此功能删除其他管理员或重要用户，从而导致信息泄露或拒绝服务攻击。因此，此次更新增加了潜在的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了用户删除功能，通过API接口实现。 |
| 2 | 前端UI进行了相应调整，增加了用户删除相关的页面元素。 |
| 3 | 后端API增加了用户删除和列出用户功能 |
| 4 | 如果权限控制不当，可能导致管理员权限被滥用 |
🛠️ 技术细节
新增了/api/delete_user/接口，该接口接收用户删除请求。
新增了/api/list_users/接口，该接口用于列出所有用户。
在前端App.js中，增加了删除用户的UI元素和相关逻辑。
🎯 受影响组件
• backend/api/urls.py
• backend/api/views.py
• frontend/src/App.js
⚡ 价值评估
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虽然本次更新没有直接修复漏洞或添加新的安全功能，但用户删除功能的引入，由于操作的敏感性，增加了潜在的安全风险，值得关注。 权限控制不当可能导致管理员权限被滥用，属于安全相关更新。
PyRIT - AI安全风险识别工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PyRIT |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复/安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 41
💡 分析概述
PyRIT是一个用于识别生成式AI系统风险的开源框架。本次更新主要修复了处理Azure OpenAI内容过滤错误的问题，改进了构建和测试流程，并增加了DarkBench数据集，该数据集专注于暗模式。更新涉及代码库中多个文件的修改，包括异常处理、OpenAI目标处理、测试和配置文件的更新，以及新数据集的引入。修复内容主要针对了在与Azure OpenAI交互时可能发生的错误进行处理，特别是状态码为500的错误。还包括了Hugging Face token 环境变量设置。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Azure OpenAI内容过滤错误处理，增强了鲁棒性。 |
| 2 | 改进了构建和测试流程，加快了开发效率。 |
| 3 | 增加了DarkBench数据集，用于评估暗模式相关的风险。 |
| 4 | 更新了Hugging Face token 环境变量设置，提升了用户体验。 |
🛠️ 技术细节
在pyrit/exceptions/exception_classes.py和pyrit/prompt_target/openai/openai_chat_target.py中，修改了错误处理机制，以正确处理Azure OpenAI的内容过滤错误，包括HTTP状态码为500的情况。
在tests/unit/target/test_openai_chat_target.py中，更新了测试用例以涵盖新的错误处理逻辑。
改进了.github/workflows/build_and_test.yml和.github/workflows/docs.yml，提升构建和文档生成效率。
在pyrit/datasets/darkbench_dataset.py中增加了DarkBench数据集，用于评估暗模式。
🎯 受影响组件
• pyrit/exceptions/exception_classes.py
• pyrit/prompt_target/openai/openai_chat_target.py
• tests/unit/target/test_openai_chat_target.py
• .github/workflows/build_and_test.yml
• .github/workflows/docs.yml
• pyrit/datasets/darkbench_dataset.py
• Azure OpenAI API
⚡ 价值评估
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修复了与Azure OpenAI交互相关的错误处理，增强了工具的稳定性和可用性。新增了DarkBench数据集，为评估AI模型在暗模式下的安全性提供了新的资源。
AnomalyDetection - AI驱动的智能区域入侵检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AnomalyDetection |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 31
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的智能区域监控系统，主要功能是检测预定义区域内的未授权存在，用于安全应用。仓库整体结构包括：AI模型、入侵检测、配置检测区域，并计划实现实时警报和API集成。更新内容包括README文档更新，添加了项目概述，功能，安装步骤和未来计划。代码更新涉及文件重构，包括配置文件config.py的添加，以及detection.py, tracking.py, general.py等文件的修改，增加了多线程处理，以及代码优化和模块的重新组织。根据README，该项目旨在通过AI技术实现更轻量、更快速的入侵检测，适用于静态监控摄像头。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的入侵检测系统，专注于区域监控 |
| 2 | 实现了多线程处理，提高效率 |
| 3 | 提供了配置检测区域的功能 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用YOLO模型进行目标检测
多线程处理，提高视频处理效率
通过OpenCV进行视频流处理
使用ByteTrack进行目标跟踪
🎯 受影响组件
• YOLOv8模型
• OpenCV
• ByteTrack
• Python环境
⚡ 价值评估
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该项目专注于AI驱动的区域入侵检测，与AI+Security关键词高度相关。它使用了YOLO模型进行目标检测，并实现了多线程处理，具有一定的技术创新和实用价值。项目提供了安全相关的核心功能，且代码质量尚可。
firewall_database - SQL注入检测与分析防火墙
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | firewall_database |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个数据库防火墙策略库，主要功能是检测和分析SQL注入攻击。它支持多种数据库的拦截策略，包括基于正则匹配的固定策略和SQL注入判定。仓库还具备SQL词法分析功能，并提供SQL语句预警和频次记录。更新内容仅为README.md的更新，主要修改了性能描述和添加了更多的SQL注入检测案例，展示了工具的检测能力。该工具能够检测多种SQL注入相关的特征，包括SQL tautology, multiple queries, sensitive table usage, and SQL function use.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持SQL注入的判定和分析 |
| 2 | 包含SQL词法分析功能 |
| 3 | 提供SQL语句预警和频次记录 |
| 4 | 通过多种SQL注入检测案例展示其有效性 |
| 5 | 与SQL注入关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
基于正则表达式的SQL注入检测
SQL词法分析，用于提取更详细的信息
支持C接口和C++接口版本
性能测试：单核100000次注入判定，100000次固定正则判定，平均耗时1.5s以内
🎯 受影响组件
• 数据库系统
• 应用程序
⚡ 价值评估
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该仓库直接针对SQL注入攻击，与搜索关键词高度相关。它实现了SQL注入的检测和分析，提供了多种检测方法，包括正则匹配、词法分析，并提供了性能测试数据。同时，它还提供了多个测试案例，展示了工具的实际应用效果，具有一定的研究价值和实用价值。
simpleIAST - 基于污点追踪的IAST漏洞扫描
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | simpleIAST |
| 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: 35
💡 分析概述
该仓库是一个基于污点追踪的灰盒漏洞扫描工具。本次更新主要内容包括：1. 源hook点获取同一污点进行过滤；2. 将部分过滤hook点作为传播点；3. 增加了对String.subSequence、String.substring等字符串截取方法的污点传播规则,更新了policy.json文件。 整体来看，该更新改进了污点分析的准确性和覆盖面，增强了IAST工具的漏洞检测能力，提高了对应用程序中数据流的追踪能力，有助于发现潜在的安全漏洞。具体来说，String的substring方法使用不当可能会导致敏感信息泄露，此次更新对substring等方法的污点传播规则的增强，有助于检测此类漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 改进了污点追踪的过滤机制 |
| 2 | 增加了污点传播规则 |
| 3 | 增强了对字符串截取方法的污点追踪 |
| 4 | 提高了漏洞检测能力 |
🛠️ 技术细节
修改了Agent.java、JarFileHelper.java、ModuleContainer.java、ModuleLoader.java、SimpleIASTClassLoader.java、EngineBoot.java、EngineController.java等核心类文件
更新了policy.json，增加了substring等字符串截取方法的污点传播规则
针对substring等字符串截取方法新增污点传播规则，增强数据流追踪，可以提高对信息泄露等漏洞的检测能力
🎯 受影响组件
• simpleIAST agent
• simpleIAST engine
⚡ 价值评估
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本次更新增强了污点分析的能力，提高了漏洞检测的准确性和覆盖面，特别是针对字符串截取相关的漏洞，具有一定的安全价值。
poc - Next.js中间件鉴权绕过漏洞POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | poc |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | POC更新 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是wy876漏洞库的备份。本次更新主要新增了Next.js中间件鉴权绕过漏洞（CVE-2025-29927）的POC。该漏洞允许攻击者绕过Next.js应用程序的中间件授权，从而未经授权地访问受保护的页面。更新内容包括漏洞描述、fofa查询语句、POC以及参考链接。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Next.js中间件鉴权绕过漏洞(CVE-2025-29927)POC |
| 2 | POC包括fofa语句和漏洞利用代码 |
| 3 | 漏洞允许绕过中间件授权 |
| 4 | 提供漏洞描述和参考链接 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用是通过构造特定的URL请求来绕过Next.js中间件的鉴权机制。
提供的POC包括用于检测的fofa语句和具体的URL构造示例：/admin?__nextLocale=111, /admin/users?__nextLocale=anything。
参考链接指向了github的官方安全公告和第三方安全博客，提供了更详细的漏洞信息。
🎯 受影响组件
• Next.js应用程序
⚡ 价值评估
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该更新提供了针对Next.js中间件鉴权绕过漏洞的POC，可以帮助安全研究人员和渗透测试人员进行漏洞验证，及时发现并修复安全隐患。
Starkiller - PowerShell Empire的Web前端
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Starkiller |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 73
💡 分析概述
Starkiller是 PowerShell Empire 的前端Web应用。仓库主要功能是提供一个Web界面来管理和操作Empire C2框架。更新内容包括大量文件重命名，以及对前端功能的修改。该仓库与C2框架高度相关，且具有安全研究价值。由于更新内容以前端代码为主，未发现明显的漏洞利用点。项目本身是为安全研究和渗透测试设计的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供 PowerShell Empire C2 框架的 Web 界面 |
| 2 | 核心功能与C2框架高度相关 |
| 3 | 项目主要用于安全研究和渗透测试 |
| 4 | 本次更新涉及大量前端代码调整和重命名 |
🛠️ 技术细节
前端采用VueJS编写
通过API与Empire C2框架交互
代码更新涉及了多个前端组件的重命名和功能调整
🎯 受影响组件
• Web前端
• PowerShell Empire C2框架
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目是PowerShell Empire C2框架的前端，与C2相关的安全工具高度相关，且更新涉及核心功能，具有安全研究价值。
scopeo-monitor - AI驱动的错误、安全监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | scopeo-monitor |
| 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
该仓库是一个使用AI驱动的实时监控工具，用于监控错误、安全和性能，并提供可操作的建议。本次更新主要集中在后端服务的日志记录和安全增强。 具体更新包括：
- 添加了Morgan中间件，用于HTTP请求日志。
- 引入Winston日志库，并配置了Winston的日志记录。包含了对日志目录的配置，并将其加入.gitignore中。
- 添加了Redis配置和缓存中间件，对FAQ、项目和用户路由进行缓存。同时，也集成了限流中间件。
- 增加了安全相关依赖，如express-rate-limit。 这些更新增强了服务器的监控能力，提高了系统的安全性和性能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了HTTP请求日志记录，用于监控和审计。 |
| 2 | 引入了Winston日志库，提供更强大的日志管理功能。 |
| 3 | 添加了Redis缓存和限流功能，增强了系统性能和安全性。 |
| 4 | 修复或增强了安全相关的依赖。 |
🛠️ 技术细节
集成Morgan中间件，用于HTTP请求日志记录，记录了请求的URL、状态码、响应时间等信息。
配置Winston日志库，支持日志的存储、旋转，便于日志管理和分析。
实现基于Redis的缓存，可以提高API的响应速度。并实现了基于Redis的限流功能，防止恶意请求。
引入express-rate-limit中间件，用于限制客户端请求频率，从而提高服务器的安全性，防止DOS攻击。
🎯 受影响组件
• server/package-lock.json
• server/package.json
• API 路由
• 服务器日志记录
⚡ 价值评估
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增加了日志记录和缓存功能，增强了系统的监控和安全防御能力。特别是限流功能的引入，能够有效应对潜在的攻击。虽然没有直接修复安全漏洞，但对提升系统整体安全性有积极意义。
vulnhuntrs - AI驱动的漏洞挖掘工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vulnhuntrs |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 依赖更新/配置更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库是一个名为Vulnhuntrs的安全分析工具，旨在通过静态代码分析和LLM（大型语言模型）检测应用程序中的漏洞。该项目的主要功能包括：多语言支持（Python, Rust, JavaScript, TypeScript, Java, Go）、详细的漏洞报告、PoC生成，以及示例漏洞应用程序用于测试。更新内容主要涉及依赖库openssl的版本升级以及开发环境的配置更新。根据提交历史和README.md的内容，Vulnhuntrs 结合了AI和静态代码分析，致力于自动化漏洞检测，为安全研究和教育目的提供了有价值的工具，项目受ProtectAI/vulnhunter启发。 漏洞利用方式依赖于具体检测到的漏洞类型，例如LFI, RCE, SSRF等，通过静态分析与GPT模型的结合，给出漏洞的详细信息和PoC。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 结合AI和静态代码分析进行漏洞检测 |
| 2 | 支持多种编程语言 |
| 3 | 提供详细的漏洞报告和PoC生成 |
| 4 | 包含示例漏洞应用程序 |
🛠️ 技术细节
使用Tree-sitter进行代码解析，支持多语言
使用GPT模型进行漏洞分析，生成PoC
依赖了openssl等库
采用Rust编写，项目架构包括Parser, Analyzer, 和Prompts组件
🎯 受影响组件
• 代码解析器 (Tree-sitter)
• GPT模型
• 支持的编程语言的编译器和运行时环境 (Python, Rust, JavaScript, TypeScript, Java, Go)
• 第三方库 (openssl)
⚡ 价值评估
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该项目与AI+Security高度相关，核心功能是利用AI技术进行安全漏洞检测。提供了创新的安全研究方法，并实现了自动化漏洞检测的功能，符合安全研究、漏洞利用或渗透测试的目的。项目具备技术深度，并提供了示例漏洞应用，方便安全研究人员进行测试。
ai-security-mini-project - AI威胁检测项目新增Fuzzing
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-security-mini-project |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 18
💡 分析概述
该项目是一个基于AI的威胁检测系统，主要功能包括 deepfake、语音、视频和邮件的检测。本次更新增加了对邮件检测模块的Fuzzing测试，使用PythonFuzz框架进行模糊测试，旨在发现潜在的漏洞。更新涉及了对 detectors/email_detector.py 的修改，增加了对 fuzzing的支持, 并新增了 fuzz_email.py,fuzzers.py,simple_fuzz.py, std_fuzz.py 以及 run_fuzzers.py文件用于测试。另外更新了requirements.txt，增加了相关的依赖库，改进了项目的整体测试能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了对Email检测模块的Fuzzing测试功能 |
| 2 | 使用PythonFuzz框架进行模糊测试 |
| 3 | 增加了用于Fuzzing测试的脚本和依赖 |
| 4 | 增强了项目安全测试能力 |
🛠️ 技术细节
使用了 PythonFuzz 库对 EmailDetector 进行 Fuzzing 测试。
Fuzzing 测试通过构造subject和body，并调用 EmailDetector.analyze() 函数。
更新
detectors/email_detector.py来支持Fuzzing测试
新增多个fuzzing脚本，如
fuzz_email.py和simple_fuzz.py等
更新
requirements.txt增加了 pythonfuzz 依赖
🎯 受影响组件
• EmailDetector 类
• PythonFuzz框架
• Fuzzing 测试脚本
⚡ 价值评估
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本次更新增加了 Fuzzing 测试，有利于发现 EmailDetector 模块中潜在的安全漏洞，从而提升了系统的安全性。虽然此次更新未直接修复漏洞，但是引入了 Fuzzing 测试，是改进安全性的重要一步。
ReaperC2 - ReaperC2 C2框架更新，新增数据收集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ReaperC2 |
| 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: 12
💡 分析概述
ReaperC2是一个基于Kubernetes和云环境的C2框架。该仓库在近期进行了多次更新，主要增加了数据收集功能，包括新的API endpoints、数据库集合和客户端数据存储与获取功能。具体来说，新增了/register、/fetch-data/{uuid}等API接口，用于客户端注册和数据获取；在MongoDB中增加了data集合，用于存储客户端收集到的数据；更新了客户端的注册信息，增加了ExpectedHeartBeat字段，以及修改了测试脚本等。由于是C2框架，新增的数据收集功能，如果被恶意利用，可能导致敏感信息泄露和进一步的攻击。该框架允许通过HTTP进行命令控制和数据传输，增加了被攻击面。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了数据收集功能，增加了/register, /fetch-data/{uuid}等 API endpoints |
| 2 | 增加了对数据的收集和存储，数据收集的类型和字段都发生了变化 |
| 3 | 修改了测试脚本，以适应新功能的调整 |
| 4 | 增加了客户端的注册信息，包含了ExpectedHeartBeat字段 |
🛠️ 技术细节
新增API接口: /register (用于客户端注册), /fetch-data/{uuid} (用于获取客户端数据)。
数据库变更: 在MongoDB中增加了data集合，并修改了clients集合的结构，添加了ExpectedHeartBeat字段。
客户端注册: 客户端注册过程可能需要安全认证措施，保证注册客户端的合法性。
数据收集: 通过C2框架收集数据可能包含敏感信息，需要注意数据的加密和访问控制。
通过HTTP进行命令控制和数据传输：增加了被攻击面。
🎯 受影响组件
• apiserver.go
• mongoconnections.go
• setup_mongo.sh
⚡ 价值评估
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该更新为C2框架增加了数据收集功能，在渗透测试中，C2框架用于控制和收集目标系统的信息。新增的功能可能被用于窃取敏感信息，如果C2框架未正确实现安全控制，可能导致数据泄露和进一步的攻击。
LLM-Assisted-Secure-Coding - AI辅助安全编码VS Code扩展
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LLM-Assisted-Secure-Coding |
| 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
💡 分析概述
该仓库是一个VS Code扩展，旨在帮助开发人员测试和验证由大型语言模型（LLM）生成的代码的安全性。它提供实时反馈，解决常见安全问题，如输入清理、SQL注入和AI生成的代码中的硬编码凭据。
更新内容修复了checkRandomNumberGeneration和checkOtherVulnerability中的误报问题。这表明扩展正在改进其对安全漏洞的检测能力，减少了对开发人员的干扰，提高了代码分析的准确性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | VS Code扩展，用于辅助安全编码。 |
| 2 | 利用LLM检测AI生成的代码中的安全漏洞。 |
| 3 | 修复了漏洞检测中的误报问题。 |
🛠️ 技术细节
扩展通过分析LLM生成的代码来检测安全漏洞，例如输入验证不足、SQL注入和硬编码凭据等。
更新修复了与随机数生成检查和其他漏洞相关的误报问题，提高了检测的准确性。
🎯 受影响组件
• VS Code
• LLM生成的代码
⚡ 价值评估
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修复了安全检测中的误报问题，提高了代码安全分析的准确性，减少了开发者的工作量，有助于提升代码安全性。
mcp_command_server - 安全容器化命令执行API
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mcp_command_server |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 代码更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库提供了一个基于Rust的，安全容器化的JSON-RPC API服务器，用于执行shell命令。它通过JSON-RPC 2.0协议接收命令，并执行它们，同时内置了基于模式的安全验证机制，防止执行危险命令。更新内容主要集中在改进文档，增加了Postman Collection，提供了更友好的API测试和使用体验。整体结构清晰，文档详尽，包括API规范、架构图和使用示例。虽然更新没有直接引入新的安全漏洞，但增加了安全验证机制，并改进了部署和测试的便利性。由于项目本身的安全设计，以及内置的模式匹配来阻止潜在的危险命令，该项目具有一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了安全的JSON-RPC API，用于远程命令执行 |
| 2 | 实现了基于模式的命令过滤，增强了安全性 |
| 3 | 包含了详尽的API文档和Postman Collection，方便测试和使用 |
| 4 | 项目使用Docker进行容器化部署，方便部署和管理 |
| 5 | 与AI+Security相关性较低，主要集中在安全命令执行和安全防护 |
🛠️ 技术细节
使用Rust语言和Warp框架构建JSON-RPC API服务器
通过YAML配置文件定义危险命令的模式，实现命令过滤
使用Docker容器化部署，提升了安全性
提供了API上下文文档，方便用户理解和使用API
🎯 受影响组件
• MCP Command Server
• Docker
• JSON-RPC API
⚡ 价值评估
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该项目虽然没有直接涉及AI技术，但它提供了一个安全的命令执行API，其中内置的安全机制和容器化部署具有一定的研究价值。虽然更新内容主要是文档和部署相关的改进，但其安全设计思路值得学习。该项目与搜索关键词的关联度较低，但提供了安全相关的技术。
CVE-2025-1639 - Elementor Pro插件身份验证绕过
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-1639 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-25 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-25 05:57:38 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对CVE-2025-1639的漏洞利用脚本。该漏洞存在于Animation Addons for Elementor Pro插件中，由于缺少授权，允许已认证的用户（Subscriber+）安装和激活任意插件。仓库包含一个Python脚本(CVE-2025-1639.py)用于利用该漏洞，以及一个README.md文件，详细描述了漏洞、脚本的使用方法和免责声明。最近的更新包括requirements.txt的创建，用于指定依赖库。漏洞利用方式是通过登录WordPress后台，检查插件版本，获取安全令牌，然后通过admin-ajax.php接口安装并激活指定插件。 README.md 文件详细描述了CVE-2025-1639漏洞的细节、利用脚本的功能、使用方法和输出结果。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | WordPress Elementor Pro插件存在身份验证绕过漏洞 |
| 2 | 已认证的低权限用户可安装任意插件 |
| 3 | 提供可用的Python漏洞利用脚本 |
| 4 | 利用脚本包含登录、版本检测、安全令牌获取和插件安装激活功能 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Animation Addons for Elementor Pro插件缺少授权检查，允许已认证的用户安装和激活插件。
利用方法：通过提供的Python脚本，用户提供WordPress的URL、用户名和密码，脚本将自动登录、检查版本、获取安全令牌，然后通过admin-ajax.php接口安装和激活恶意插件。
修复方案：升级Animation Addons for Elementor Pro插件到1.6以上版本，或者检查插件的授权机制。
🎯 受影响组件
• Animation Addons for Elementor Pro <= 1.6
• WordPress
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的WordPress插件，且提供可用的POC，利用后可导致任意插件安装，进一步危害系统安全。满足RCE条件：可以安装任意插件，进一步进行代码执行。
rce-thesauri-backup - RCE漏洞备份工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | rce-thesauri-backup |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
💡 分析概述
该仓库名为 cultureelerfgoed/rce-thesauri-backup，主要功能是从 RCE PoolParty 自动备份 thesauri。根据提交历史，最近的更新添加了一个名为 'instanties-rce-count' 的文件。由于仓库名称中包含 'rce' 关键词，并且更新的文件名暗示了 RCE（Remote Code Execution）可能，因此需要进一步分析该文件内容，判断其是否真的与 RCE 漏洞有关。如果该文件包含了漏洞利用代码或者与 RCE 漏洞相关的配置，那么该更新将具有极高的安全价值。
根据目前已知信息，无法直接判断该仓库是否存在安全风险。但由于命名和更新文件的特殊性，存在潜在的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库名称包含 'rce' 关键词 |
| 2 | 更新添加了 'instanties-rce-count' 文件 |
| 3 | 仓库功能为自动备份 thesauri |
| 4 | 潜在的 RCE 漏洞风险 |
🛠️ 技术细节
需要分析 'instanties-rce-count' 文件的内容，确定其是否与 RCE 漏洞利用相关。
检查备份流程，确定是否存在可利用的漏洞点。
评估 RCE 漏洞可能的影响范围，例如敏感信息泄露、系统控制等。
🎯 受影响组件
• RCE PoolParty
• thesauri 备份系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然具体内容未知，但仓库名称和文件名都暗示了 RCE 漏洞的可能性。需要进一步分析以确认风险，因此该更新具有一定的安全价值。
ciso-assistant-community - CISO助手:访问控制增强
📌 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: 7
💡 分析概述
该仓库是一个CISO助手，提供GRC（治理、风险和合规）相关的功能。本次更新主要集中在访问控制的增强和UI的改进。 具体包括：
- 在
iam/models.py中增加了get_permissions_per_folder方法，该方法用于获取用户或用户组的权限，并按文件夹分组。这增强了权限管理的灵活性和细粒度。 - 在
iam/views.py中，更新了get方法，增加了domain_permissions和root_folder_id，用于在前端UI中正确反映用户权限。 - 修复了UI中空白处和描述显示的问题，并为过长的描述添加了省略号。
- Helm Chart中增加了导入现有PV claim的功能，允许用户配置现有的PersistentVolumeClaim，而不是创建新的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强了访问控制功能，细化了权限管理。 |
| 2 | 改进了UI，提升了用户体验。 |
| 3 | 允许导入现有的PV claim，增强了灵活性。 |
🛠️ 技术细节
在
iam/models.py中，get_permissions_per_folder方法使用了defaultdict来存储权限，并根据recursive参数决定是否获取子文件夹的权限。
在
iam/views.py中，将用户权限和根文件夹ID暴露给前端，方便UI展示。
Helm Chart更新了对现有PVC的支持，允许用户使用已有的存储资源。
新增代码文件：charts/ciso-assistant-next/templates/backend/deployment.yaml, charts/ciso-assistant-next/templates/backend/persistentvolumeclaim.yaml, charts/ciso-assistant-next/values.yaml
🎯 受影响组件
• IAM模块
• UI组件
• Helm Chart
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容涉及访问控制的增强，这对于一个安全相关的应用程序至关重要，细粒度的权限管理可以有效降低风险。 Helm Chart更新也提高了部署的灵活性。
codegate - 修复Anthropic FIM请求处理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | codegate |
| 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: 4
- 变更文件数: 14
💡 分析概述
该仓库是一个为AI应用、编码助手和代理框架提供安全、工作区和多路复用的项目。本次更新修复了Anthropic FIM（填充中间）请求处理中的一个问题。具体来说，当接收到发往Anthropic的请求时，代码会根据is_fim_request来判断使用哪个mapper。但该方法未考虑请求是旧的/completions还是新的/chat/completions端点。这导致使用了错误的mapper，最终导致FIM请求的文本内容为空。更新通过检查实际类型的方式来确定mapper，这种方式更可靠。
此外，更新还包括依赖库fastapi和actions/setup-python的升级，以及模型价格和上下文窗口数据的更新。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Anthropic FIM请求处理中的逻辑错误。 |
| 2 | 改进了多路复用（muxing）机制，提升了准确性。 |
| 3 | 修复了当/chat/completions端点接收到请求时，错误的mapper被调用的问题。 |
| 4 | 更新了依赖库和模型数据 |
🛠️ 技术细节
修改了
src/codegate/muxing/router.py文件，改进了mapper的选择逻辑，通过检查请求的实际类型来确定是否为FIM请求，而不是仅仅依赖is_fim_request。
修改了
src/codegate/providers/anthropic/provider.py，src/codegate/types/anthropic/_generators.py，src/codegate/types/anthropic/_request_models.py等文件，增加了对Anthropic FIM请求的更正处理。
修改了
src/codegate/types/generators.py文件，调整了生成器的调用方式。
更新了依赖库
fastapi和actions/setup-python。
🎯 受影响组件
• src/codegate/muxing/router.py
• src/codegate/providers/anthropic/provider.py
• src/codegate/types/anthropic/_generators.py
• src/codegate/types/anthropic/_request_models.py
• src/codegate/types/generators.py
• Anthropic 提供商相关功能
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了FIM请求处理中的关键逻辑错误，提高了处理Anthropic FIM请求的准确性。修复直接影响了AI应用在多路复用场景下的正常运行，属于安全改进。
FloTorch - FloTorch RAG框架优化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | FloTorch |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能/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: 14
💡 分析概述
FloTorch是一个用于优化AWS上生成式AI工作负载的开源工具，主要功能是简化和优化RAG系统。仓库更新主要集中在v2.2版本的更新，包括依赖更新、新功能的增加以及代码优化等。 具体更新内容包括：
app/configuration_validation.py: 增加了基于配置的验证逻辑，包括参数组合生成等，该更新可能间接影响到模型调优和部署的安全性，如果配置不当可能导致模型在特定场景下出现安全问题，例如提示词注入。app/main.py: 增加了human_eval路由，这表明增加了与人类评估相关的API接口，这可能涉及敏感数据的处理和访问，需要注意安全。app/requirements.txt: 更新了依赖包，包括boto3,botocore,opensearch_py等，依赖包的更新可能包含安全修复，也可能引入新的安全风险。app/routes/human_eval.py: 新增了human_eval的路由文件， 包含了与评估相关的API定义。 增加了与评估相关的API定义，可能涉及敏感数据的处理和访问，需要注意安全。app/seed_data.py: 增加了模型相关的seed数据，以及新增了bedrock_us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0模型，模型新增本身并无安全问题，但需要关注新模型是否存在已知的安全漏洞。core/inference/bedrock/bedrock_inferencer.py: 修复了在调用Bedrock API时，部分模型参数未正确设置的问题。同时对Titan模型做了兼容性处理，更新中修改了Titan模型推理的配置，避免了重复添加System参数。 修复了模型参数的配置问题，增强了安全性。util/s3util.py: 增加了@lru_cache装饰器，优化了读取csv文件的性能，该修改属于功能增强，不涉及安全问题。cfn/目录下模板文件更新，修改了镜像标签等，不涉及安全问题。
总的来说，本次更新增加了新的功能和修复了错误，也涉及到了依赖包的更新。虽然没有明显的安全漏洞修复或利用代码，但新增的human_eval功能和更新后的模型配置，以及依赖包的更新都值得关注其潜在的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了human_eval功能，可能涉及敏感数据处理。 |
| 2 | 更新了依赖包，可能存在安全风险。 |
| 3 | 修复了Bedrock模型调用时的配置问题。 |
| 4 | 新增了模型seed数据，需要关注新模型是否存在安全漏洞。 |
🛠️ 技术细节
增加了human_eval的路由文件，定义了相关API，可能涉及敏感数据处理
更新了boto3,botocore,opensearch_py等依赖包
修复了Bedrock模型推理配置
在seed_data中增加了模型版本
🎯 受影响组件
• app/routes/human_eval.py
• app/requirements.txt
• core/inference/bedrock/bedrock_inferencer.py
• Bedrock模型
• Amazon S3
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新涉及依赖项，以及新增了human_eval功能，存在潜在安全风险。
CVE-2025-29306 - FoxCMS参数注入导致RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-29306 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-25 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-25 08:27:03 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞信息描述了FOXCMS黔狐内容管理系统存在参数注入漏洞，攻击者可以通过构造恶意参数，注入PHP代码并执行，从而获取服务器控制权。仓库提供了一个README.md文件，详细描述了漏洞信息，包括漏洞简介、影响版本、复现步骤（POC）等。代码提交主要集中在README.md文件的更新，新增和修改了关于漏洞的描述，并提供了POC验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | FOXCMS V1.2存在服务参数注入漏洞 |
| 2 | 攻击者可利用漏洞执行任意PHP代码 |
| 3 | POC已公开，验证了漏洞的可利用性 |
| 4 | 漏洞影响服务器安全，可能导致RCE |
🛠️ 技术细节
漏洞原理： 攻击者构造恶意的参数，将PHP代码注入到系统的参数中。
利用方法： 通过构造POC，例如http://xx/images/index.html?id=%24{@print(phpinfo())}，执行任意PHP代码。
修复方案： 升级到修复版本，或者对用户输入进行严格的过滤和转义，限制参数的长度和类型。
🎯 受影响组件
• FOXCMS黔狐内容管理系统 V1.2
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛，具有明确的受影响版本和POC，利用后可导致远程代码执行（RCE），危害严重，价值高。
Meduza - 模块化、协同C2框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Meduza |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 漏洞修复 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
Meduza是一个模块化的C2框架，主要功能是提供一个用于渗透测试和红队行动的指挥与控制平台。本次更新修复了teamserver中证书上传处理的安全问题，防止了路径穿越漏洞。修复了文件名和文件路径相关的安全问题，包括文件名校验和路径规范化，确保文件上传到指定目录，防止恶意文件上传。涉及的更新集中在certificate_handler.go文件中，对文件上传的安全性进行了加固。由于该项目为C2框架，与搜索关键词c2高度相关，并且提供了C2框架的搭建和使用方法，具有一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 模块化C2框架，用于渗透测试和红队行动 |
| 2 | 修复teamserver中证书上传的路径穿越漏洞 |
| 3 | 文件名和文件路径安全加固 |
| 4 | 与C2关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
在
certificate_handler.go文件中，对上传的文件名进行校验，禁止路径分隔符和父目录引用，防止路径穿越。
使用
filepath.Join和filepath.Abs确保文件路径安全，限制文件上传到指定目录。
C2框架通常涉及与受害机器的通信，以及命令和控制操作，因此在安全方面具有重要意义。
🎯 受影响组件
• teamserver
• CertificateHandler
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目是一个C2框架，与搜索关键词'c2'高度相关。此次更新修复了文件上传相关的安全漏洞，提高了框架的安全性。C2框架本身在渗透测试中具有重要作用，因此该项目具有一定的安全研究价值。
slider - HTTP隧道C2，支持SFTP，交互shell
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | slider |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 31
💡 分析概述
该仓库是一个名为Slider的C2框架，通过HTTP隧道进行通信。它允许用户进行交互式shell、文件上传/下载以及Socks v5代理。主要功能包括反向shell、远程命令执行、文件传输和Socks代理。该仓库的更新增加了对SFTP的支持，包括身份验证选项，并修复了几个潜在的竞态条件。更新还包括了对命令行界面的改进，比如添加了SFTP命令。README文档详细介绍了Slider的工作原理、依赖关系和使用方法。由于其C2的核心功能，以及与安全测试的直接相关性，该项目是值得关注的。
此次更新的安全相关内容: 添加SFTP支持和修复了竞态条件。SFTP的加入增强了文件传输功能，提高了数据传输的安全性。修复竞态条件提升了程序的稳定性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架，通过HTTP隧道进行通信 |
| 2 | 支持交互式shell和文件传输 |
| 3 | 新增SFTP功能，提高数据传输安全性和可靠性 |
| 4 | 提供反向Socks v5代理 |
| 5 | 与C2关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用WebSocket进行初始连接，然后建立SSH连接，在SSH连接上实现各种功能
使用Ed25519密钥对进行身份验证
SFTP的实现
修复竞态条件，提高稳定性
🎯 受影响组件
• client/client.go
• server/server.go
• pkg/ssftp/ssftp.go
• pkg/ssocks/ssocks.go
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库是一个C2框架，与关键词'c2'高度相关。它提供了C2所需的核心功能，包括远程命令执行、文件传输和代理。新增的SFTP功能提高了文件传输的安全性。代码质量良好，并且项目具有持续更新，因此具有研究和利用价值。
dissect.cobaltstrike - Cobalt Strike数据解析与C2分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | dissect.cobaltstrike |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档和构建更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供Python库，用于解析和分析与Cobalt Strike相关的各种数据，如Beacon payloads和Malleable C2 Profiles。此次更新增加了sphinx配置，用于readthedocs构建，并修复了构建失败问题。该库的核心功能在于帮助安全研究人员深入分析Cobalt Strike的配置、行为，以及网络流量，从而进行威胁情报分析、恶意软件分析和渗透测试。它能够提取beacon配置信息、解析C2 profile，甚至解密包含Cobalt Strike流量的PCAP文件，具有较高的技术价值。本次更新与安全关系不大，属于构建和文档更新。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 解析Cobalt Strike Beacon配置 |
| 2 | 解析Malleable C2 Profiles |
| 3 | 解密包含Cobalt Strike流量的PCAP文件 |
| 4 | 与C2关键词高度相关，专注于Cobalt Strike分析 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写
提供了从文件路径解析Beacon配置的功能
支持解析C2配置文件
包含pcap解析功能，用于提取beacon payload并解密Cobalt Strike流量
🎯 受影响组件
• Cobalt Strike
• Python
⚡ 价值评估
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该仓库与C2关键词高度相关，核心功能在于对Cobalt Strike进行深度分析，提供了对Beacon配置、C2 profile的解析，以及PCAP流量的解密，这对于安全研究和渗透测试具有重要意义。更新虽不直接涉及安全漏洞，但完善了构建流程，保证了库的可用性，间接提升了研究价值。
QFAAP - 安全抓取机器人交互策略
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | QFAAP |
| 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: 5
- 变更文件数: 53
💡 分析概述
该仓库是一个专注于在人机交互场景中实现安全抓取的机器人抓取策略的项目。整体上，该项目提出了一种质量导向的对抗策略（QFAAP），用于提升视觉引导的机器人抓取安全性。更新主要集中在代码的添加，包括核心的训练脚本、离线评估脚本、实时抓取脚本以及一些辅助文件，例如用于手部分割的模块。由于涉及机器人抓取，其中可能包含对环境的感知和操作。该版本更新了几个Python脚本，包括用于训练对抗补丁的脚本(AQP_training.py)、离线抓取评估脚本(QFAAP_offline.py)和实时抓取脚本(QFAAP_realtime.py)以及一些辅助文件。没有发现明确的安全漏洞。本项目主要研究通过对抗性攻击来提高抓取安全性，如果该项目被用于实际的抓取任务，可能存在安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于对抗攻击的机器人抓取安全策略 |
| 2 | 包含训练、离线评估和实时抓取的脚本 |
| 3 | 使用深度学习模型进行手部分割 |
| 4 | 可能存在安全风险 |
🛠️ 技术细节
QFAAP使用对抗质量补丁（AQP）和投影质量梯度下降（PQGD）来适应人类手部形状，从良性对抗攻击的角度降低抓取优先级。
QFAAP_training.py: 用于训练对抗补丁, 定义了训练流程, 包括数据加载, 模型定义, 损失计算和优化过程。
QFAAP_offline.py: 用于离线评估抓取性能, 定义了模型加载, 数据预处理, 抓取预测, 性能评估等流程。
QFAAP_realtime.py: 实现实时抓取, 集成了相机, 深度学习模型等。
🎯 受影响组件
• 机器人抓取系统
• 深度学习模型
• Realsense相机
⚡ 价值评估
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该项目涉及对抗样本，虽然不是直接针对安全漏洞的利用，但它采用了对抗攻击的思想，在人机交互的环境中，通过降低人类手部的抓取优先级来增强安全性，这是一种新颖的尝试。因此，具有一定的研究价值。
managed-engine-rce - ManageEngine RCE漏洞利用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | managed-engine-rce |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | 新增漏洞利用脚本 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库包含针对ManageEngine产品的RCE（远程代码执行）漏洞的PoC。仓库提供了利用AMUserResourcesSyncServlet SQL注入漏洞的Python脚本。 更新内容包括添加了UDF shell和修改了exploit.py文件。 README文件提供了对漏洞的简要描述。 该漏洞允许攻击者通过SQL注入执行任意命令，从而实现对系统的控制。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用ManageEngine的AMUserResourcesSyncServlet中的SQL注入漏洞实现RCE |
| 2 | 提供Python编写的漏洞利用脚本 (exploit.py) |
| 3 | 通过SQL注入执行任意命令 |
| 4 | 仓库直接针对RCE漏洞，与搜索关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用基于SQL注入，通过构造恶意payload注入到AMUserResourcesSyncServlet的参数中。
exploit.py脚本构造了SQL注入payload，用于验证漏洞存在。
使用requests库发送HTTP请求，并获取服务器响应。
exploit.py包含针对SQL注入的PoC，例如延时注入，验证漏洞的存在。
🎯 受影响组件
• ManageEngine
• AMUserResourcesSyncServlet
⚡ 价值评估
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该仓库直接针对RCE漏洞，提供了漏洞利用脚本，且与关键词RCE高度相关，具有实际的渗透测试价值和安全研究价值。
cylestio-monitor - AI Agent安全监控SDK更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cylestio-monitor |
| 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: 54
💡 分析概述
该仓库是一个为AI Agent提供本地安全监控和可观察性的工具。本次更新主要集中在以下几个方面：
- 重命名了监控相关的函数，如
enable_monitoring变为start_monitoring，disable_monitoring变为stop_monitoring， 使API更加清晰易懂。 - 移除了对旧的数据库引用的代码，集中精力于API端点的遥测数据发送。
- 更新了测试以反映API端点的期望以及相关导入，并修复了参数调用错误。
- 更新了 Anthropic 转换器和 API 客户端的测试用例。
本次更新改进了监控SDK的可用性，并优化了数据发送到API端点的流程。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 重命名了监控API，提高了易用性。 |
| 2 | 移除了数据库相关的代码，简化了系统架构。 |
| 3 | 更新了测试用例以确保API交互的正确性。 |
| 4 | 修复了参数调用错误。 |
🛠️ 技术细节
修改了
enable_monitoring和disable_monitoring函数名称为start_monitoring和stop_monitoring。
移除了对 SQLite 数据库的引用，所有事件都发送到 API 端点。
更新了测试用例，包括
test_anthropic_converter.py,test_integration.py,test_api_client.py,test_api_client_unit.py,和test_event_logger_api.py。
修改了
examples/multi_framework_monitoring.py和test_security.py中的参数传递方式。
修改了代码中对API endpoint的期望值。
🎯 受影响组件
• cylestio_monitor 库
• API 客户端
• 测试框架
⚡ 价值评估
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虽然本次更新没有直接修复安全漏洞或引入新的安全功能，但它改进了代码质量和可用性，简化了系统架构，并修复了测试用例中的问题，为未来的安全增强奠定了基础。 API的重命名和删除数据库引用都简化了系统。
CVE-2025-1974 - Ingress-nginx: 远程代码执行
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-1974 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-25 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-25 13:28:56 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对CVE-2025-1974的漏洞利用代码。 仓库包含以下文件:
- README.md: 提供了项目介绍和使用说明，说明了漏洞利用的基本流程。
- exploit.py: 包含漏洞利用的 Python 脚本，用于发送构造的请求。
- shell.c: 包含用于生成反弹shell的 C 语言代码。
- Makefile: 用于编译 shell.c 生成 shell.so。
- build.sh: 用于在 Alpine Linux 容器中编译 shell.so。
- req.json: 包含构造的 JSON 请求，用于触发漏洞。
- req.yaml: 包含构造的 YAML 请求，用于触发漏洞。
- .gitignore, .python-version, pyproject.toml, uv.lock: 其他辅助文件。
根据最新提交，作者更新了README.md文件，增加了关于使用方法的说明，包括修改 shell.c 中的 IP 地址，构建 shell.so，以及运行 exploit.py 获取shell。 提交 init 创建了基本的项目结构。
漏洞利用方法: 漏洞利用通过构造特定的HTTP请求，利用Ingress-nginx controller的配置缺陷，将恶意代码注入到容器内，最终实现远程代码执行。 exploit.py 脚本用于构造和发送恶意的HTTP请求，通过修改nginx.ingress.kubernetes.io/auth-url注解的值来触发漏洞。 shell.c 包含反弹 shell 的代码，通过编译为 shell.so 并上传到服务器，从而获取目标系统的控制权。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Ingress-nginx 远程代码执行漏洞 |
| 2 | 提供了完整的漏洞利用代码和PoC |
| 3 | 漏洞利用方法明确，具有高危害性 |
| 4 | 影响范围明确 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理: 通过构造恶意的 HTTP 请求，修改Ingress的注解，利用nginx-ingress-controller的配置漏洞，将恶意代码注入到容器内。
利用方法: 使用 exploit.py 脚本构造请求并发送到Ingress-nginx controller的admission接口， 通过修改nginx.ingress.kubernetes.io/auth-url的值为 /proc//fd/，配合 shellcode 注入，实现 RCE。
修复方案: 及时更新Ingress-nginx组件到安全版本。实施输入验证和过滤，防止恶意代码注入。加强对Ingress配置的审计，避免出现安全隐患。
🎯 受影响组件
• Ingress-nginx Controller
⚡ 价值评估
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该漏洞具有RCE的利用价值，且有详细的利用方法，POC代码可用。受影响的组件为Ingress-nginx，影响广泛。
Windows-RCE-Obfuscated - Windows RCE 混淆代码
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Windows-RCE-Obfuscated |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用框架 |
| 更新类型 | 新增文件 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对 Windows 操作系统的 RCE (Remote Code Execution) 混淆代码。主要功能是通过混淆技术绕过检测机制，实现远程代码执行。仓库包含了PHP文件，其中包含混淆后的代码，和一个README文档对功能进行了简单描述。根据提交历史，该仓库最新添加了一个PHP文件 (gel4y.php), 该文件极有可能包含RCE payload。README文档描述了该RCE经过了混淆，试图绕过当前检测系统。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Windows平台RCE的混淆代码 |
| 2 | 使用混淆技术绕过检测机制 |
| 3 | 包含RCE的PHP文件 |
| 4 | 目标为远程代码执行 |
🛠️ 技术细节
使用PHP脚本进行代码混淆
混淆后的代码尝试绕过安全检测
gel4y.php 文件包含核心 RCE payload
🎯 受影响组件
• Windows操作系统
• PHP解释器
⚡ 价值评估
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该仓库直接针对RCE漏洞利用，并且通过混淆试图绕过防御，与搜索关键词 RCE 高度相关，并且包含实际的代码内容，因此具有很高的研究价值。 提交历史更新了php文件，疑似是漏洞利用的载荷，进一步证明了其价值。
openitcockpit-rce - Openitcockpit RCE via XSS/Command Injection
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | openitcockpit-rce |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | 漏洞描述 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 76
💡 分析概述
该仓库描述了一个针对 Openitcockpit 的远程代码执行 (RCE) 漏洞，该漏洞结合了跨站脚本攻击 (XSS) 和命令注入。更新的内容是 README.md 文件的修改，增加了对该 RCE 漏洞的简要描述，说明了利用 XSS 和命令注入来获得 RCE 的方法。由于仓库描述了 RCE 漏洞，并且涉及安全漏洞的利用方式，因此具有较高的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用XSS实现远程代码执行 (RCE)。 |
| 2 | 结合命令注入进一步提升攻击效果。 |
| 3 | 针对Openitcockpit的特定漏洞。 |
| 4 | 仓库提供了针对 RCE 漏洞的描述，具有技术细节。 |
🛠️ 技术细节
利用 XSS 漏洞，攻击者能够在 Openitcockpit 应用程序中注入恶意脚本。
注入的脚本可能导致命令注入漏洞，从而允许攻击者执行任意命令。
攻击链：XSS -> 命令注入 -> RCE。
🎯 受影响组件
• Openitcockpit
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库描述了Openitcockpit 的 RCE 漏洞的利用方法，涉及 XSS 和命令注入，与 RCE 关键词高度相关，对安全研究具有直接价值。
LLM-C2-Server - AI赋能的C2服务器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LLM-C2-Server |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新功能开发 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的C2服务器，集成了预训练的LLM。主要功能是探索使用AI增强对抗模拟任务的可能性。该项目包含多个Python脚本，包括C2服务器主程序(c2.py)，PyQt6构建的GUI界面,以及llmagent.py。更新内容包括添加了GUI界面、客户端代理、以及其他功能开发。该项目的价值在于将AI技术应用于C2框架，尝试利用LLM提高C2的隐蔽性和自动化程度。目前没有已知的漏洞利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的C2服务器，利用LLM增强功能 |
| 2 | 包含C2服务器主程序和GUI界面 |
| 3 | 探索AI在对抗模拟中的应用 |
| 4 | 代码更新包括GUI界面和客户端代理 |
🛠️ 技术细节
使用PyQt6构建图形用户界面
服务器端和客户端使用Python实现
集成了预训练的LLM
C2服务器接受客户端连接并执行命令
🎯 受影响组件
• C2服务器
• LLM
• 客户端代理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目将C2框架与AI技术相结合，具有一定的创新性。虽然项目仍处于开发阶段，但其探索使用AI增强C2能力的目标具有研究价值。与C2关键词高度相关。
BotnetGo - Go语言实现的Botnet，用于DDoS攻击
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | BotnetGo |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 依赖更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个用Go语言编写的Botnet，主要功能是DDoS攻击。它包含一个C&C服务器，用于管理bot并执行网络攻击。更新内容主要集中在依赖库的更新，例如golang.org/x/net。仓库的README文件提供了关于Botnet的安装、配置和使用说明，包括各种攻击命令。根据README描述，该Botnet主要用于教育目的，但其功能本质上可用于恶意DDoS攻击。虽然代码库本身可能没有直接的漏洞，但它所构建的功能具有高度的攻击性，因此存在较高的安全风险。更新内容主要为依赖项更新，并无实质性安全增强。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了Botnet的C&C服务器和Bot客户端。 |
| 2 | 支持多种DDoS攻击方法，如TCP Flood、UDP Flood等。 |
| 3 | 提供了用户认证和Bot管理功能。 |
| 4 | 包含依赖库更新，如golang.org/x/net。 |
| 5 | 仓库主要目的为DDoS攻击，与C2高度相关 |
🛠️ 技术细节
C&C服务器使用Go语言编写，提供CLI接口用于控制Bot。
Bot客户端连接到C&C服务器，并执行攻击命令。
攻击方法包括TCP、UDP、GRE、DNS、HTTP等，并使用Go语言的net库实现。
依赖项更新，golang.org/x/net 从0.33.0更新到0.36.0，表明持续维护。
README文件中包含安装、配置和使用的详细说明。
🎯 受影响组件
• Go语言环境
• C&C服务器
• Bot客户端
• 网络协议栈
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库是一个功能完备的Botnet实现，与C2（Command and Control）主题高度相关，提供了DDoS攻击能力。虽然仓库本身的安全风险主要来自于其攻击性质，而非代码漏洞，但其功能对于渗透测试和安全研究具有一定的参考价值，尤其是对于研究DDoS攻击技术、Botnet架构和C&C服务器的设计具有参考价值。更新内容是依赖更新，不直接涉及代码漏洞，但Botnet本身具有攻击性。
AI-Security-Sandbox - AI安全沙箱，对抗样本生成与ResNet推理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Security-Sandbox |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增功能 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库是一个AI安全沙箱，主要功能是进行对抗攻击和ResNet模型的推理。它基于cobra框架构建命令行工具。更新内容包括添加了用于对抗攻击的逻辑，加载和预处理图像的功能以及ResNet模型的推理代码。 具体来说，它增加了attack.go文件，用于执行对抗攻击，还添加了image_utils.go文件，用于图像的加载和预处理，以及onnx_loader.go文件，用于ResNet模型的推理。 该仓库目前没有漏洞利用相关代码，主要侧重于对抗攻击的模拟和验证。 尚未发现实际的漏洞利用或POC，但代码框架初步搭建，未来可能用于AI模型安全研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了基于cobra框架的命令行工具，用于AI安全相关的操作。 |
| 2 | 提供了对抗攻击的框架，包括对模型进行扰动攻击。 |
| 3 | 实现了图像加载和预处理功能。 |
| 4 | 初步具备了ResNet模型推理的能力。 |
| 5 | 与AI安全关键词高度相关，重点在于对抗攻击。 |
🛠️ 技术细节
使用Go语言编写，利用cobra库构建命令行界面，方便用户进行操作。
包含
attack.go文件，用于执行对抗攻击，通过模拟扰动来测试模型。
使用
image_utils.go处理图像加载和预处理，例如调整大小和像素值转换。
使用
onnx_loader.go加载和运行ONNX模型，初步实现了ResNet模型的推理。
ONNX runtime用于模型推理。
🎯 受影响组件
• AI模型 (ResNet)
• 图像处理
• 命令行工具
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI安全主题高度相关，特别是对抗攻击方面。 实现了基本的对抗攻击框架和ResNet模型推理，虽然目前代码还处于初步阶段，但展示了在AI安全领域进行实验和研究的潜力。 提供了安全研究的方向。
oblivion - AI安全测试框架：Oblivion
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | oblivion |
| 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: 7
💡 分析概述
Oblivion是一个用于测试AI系统安全性的框架，通过对抗性提示来发现偏见、数据泄露和越狱等漏洞。此次更新增加了tokenizer和generator模块，并定义了prompt_injection攻击方法，旨在通过各种方式对提示进行编码，绕过AI系统的安全限制，从而实现prompt注入攻击。更新内容包括：
- prompt_injection/attacks.py: 定义了prompt_injection的配置，其中包含tokenizer的类型，例如space, unicode, square。
- prompt_injection/generator.py: 实现了Generator类，用于生成payload，利用各种tokenizer进行编码。这部分是核心，它允许通过不同的编码方式构造恶意prompt。该类还包含读取文件、将文本转换为DataFrame等功能。
- prompt_injection/main.py: 提供了一个简单的入口点，用于测试prompt注入。
- prompt_injection/prompts.py: 定义了用于prompt注入的各种prompt模板。
- prompt_injection/tokenizer.py: 实现了Tokenizer类，支持space, unicode, circled等多种编码方式，用于混淆prompt。
- prompt_injection/utils.py: 提供了编码/解码unicode的工具函数。
此更新的核心在于通过多种编码方式（空格、Unicode编码等）构造prompt，以绕过AI模型的安全防护，实现prompt注入攻击。其中，generator模块是核心，它负责生成这些编码后的payload。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入了prompt注入攻击框架，用于测试AI系统的安全性 |
| 2 | 实现了多种tokenizer，用于绕过AI模型的安全防护 |
| 3 | Generator模块负责生成payload，是核心功能 |
| 4 | 提供了多种编码方式，例如空格、Unicode编码等 |
🛠️ 技术细节
Tokenizer模块支持多种编码方式，用于混淆payload
Generator模块可以读取文件，生成DataFrame, 并使用不同的编码方式对prompt进行编码
prompt_injection/attacks.py定义prompt_injection配置
utils.py 提供unicode编码/解码功能
🎯 受影响组件
• AI模型
• prompt注入攻击框架
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新引入了prompt注入攻击框架，改进了现有漏洞利用方法，提供了新的安全研究手段，可以用于测试和评估AI模型的安全性。prompt注入是当前AI安全领域的重要研究方向，具有较高的价值。
免责声明
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