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安全资讯日报 2025-07-19
本文由AI自动生成，基于对安全相关仓库、CVE和最新安全研究成果的自动化分析。
更新时间：2025-07-19 19:47:24
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安全分析
(2025-07-19)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-44228 - Office文档RCE，利用silent exploit
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-44228 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 理论可行 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 16:47:05 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库 (Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud) 旨在开发针对CVE-2025-44228等漏洞的利用工具，特别是针对Office文档 (DOC, DOCX) 的远程代码执行 (RCE) 漏洞。它可能包含恶意软件payload和利用CVE的exploit。最新提交仅仅更新了日志文件中的时间戳，没有实际代码变动。 该项目利用silent exploit builders，用于构建恶意Office文档，针对Office 365等平台。 漏洞利用的整体思路是：构造恶意的Office文档，利用文档解析或运行时漏洞，最终实现RCE。由于没有提供漏洞的细节信息，所以目前难以分析具体的利用方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对Office文档的RCE漏洞 |
| 2 | 利用恶意Office文档进行攻击 |
| 3 | 涉及Office 365等平台 |
| 4 | 使用silent exploit builders |
| 5 | CVE-2025-44228是潜在的目标漏洞 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用通过构造恶意的Office文档实现RCE，具体细节未知，可能涉及DOC, DOCX文件格式的解析漏洞。
利用方法是通过构建恶意文档，并结合silent exploit builders，绕过安全防护。
修复方案: 修复Office文档解析相关漏洞，并加强对恶意文档的检测，提升Office 365等平台的安全性。
🎯 受影响组件
• Microsoft Office
• Office 365
• DOC文件
• DOCX文件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然没有明确的漏洞细节和POC，但是该项目针对Office文档的RCE漏洞，并且有代码构建工具的描述，利用价值较高。Office文档的RCE漏洞一旦被利用，后果严重，影响范围广，所以判断为有价值。
CVE-2025-32463 - Linux sudo存在本地权限提升漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-32463 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 16:34:38 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用sudo命令中的chroot功能配置不当，允许本地用户在特定条件下通过sudo chroot命令获取root权限，可能导致系统完全控制权。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞要点：利用sudo chroot命令配置缺陷实现权限升级。 |
| 2 | 影响范围：多种Linux发行版（Ubuntu、Debian、CentOS等），包括系统启用sudo chroot的环境。 |
| 3 | 利用条件：存在允许用户执行sudo chroot且配置不严格的环境，且用户权限有限。 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：sudo配置中允许未限制的chroot操作，用户可在chroot环境外执行命令，借此获得root权限。
利用方法：通过特制的sudo chroot命令，逃离受限环境获得root shell，例如运行sudo chroot /路径 /bin/bash。
修复方案：升级到sudo的已修补版本，限制sudo配置中chroot权限，使用安全机制限制权限操作。
🎯 受影响组件
• sudo命令及其配置
💻 代码分析
分析 1:
POC脚本简单明了，利用sudo配置中的chroot允许权限跃迁，代码合理有效。
分析 2:
测试用例：存在验证sudo chroot权限的检测脚本，操作可被复现。
分析 3:
代码质量良好，结构清晰，重点突出，实践性强。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞具备明显的远程权限提升能力，影响广泛系统，且存在可用的验证POC，属于关键安全风险，值得高度关注。
CVE-2025-47176 - Microsoft Outlook远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-47176 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 16:26:03 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞通过在Outlook中插入特制的邮件内容或配置文件，利用路径解析漏洞触发系统命令执行，可能导致系统重启或更严重后果。PoC代码模拟了注入恶意邮件和配置文件，触发路径解析后执行命令，具有实际利用效果。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞利用通过伪造邮件或配置文件触发路径解析漏洞 |
| 2 | 影响Microsoft Outlook，可能造成远程代码执行或系统重启 |
| 3 | 利用条件为目标环境中存在路径解析漏洞且运行受影响版本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过路径归一化处理不当，导致执行系统命令（如cmd.exe）
利用方法：注入包含特殊路径（如包含cmd.exe）的邮件或PRF文件，等待系统处理触发
修复方案：加强路径处理逻辑，避免不当执行系统命令，及时应用安全补丁
🎯 受影响组件
• Microsoft Outlook（需影响版本）
💻 代码分析
分析 1:
POC代码实现了邮件注入和路径触发，具备实用性
分析 2:
存在明确的测试用例和触发条件
分析 3:
代码结构清晰，能在受影响环境中快速验证漏洞
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞具有远程代码执行的潜在危险，POC代码实现完整，能够现场复现，威胁范围广泛，影响关键办公软件，符合价值标准。
CVE-2025-31258 - macOS沙箱绕过漏洞利用RemoteViewServices
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-31258 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 16:01:42 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞允许攻击者利用RemoteViewServices框架实现局部沙箱绕过，从而执行未授权操作。PoC通过调用系统私有框架中的PBOXDuplicateRequest函数，配合用户授权的文件访问，成功实现沙箱逃逸。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响macOS 10.15到11.5版本，涉及RemoteViewServices框架 |
| 2 | 利用私有API PBOXDuplicateRequest实现沙箱逃逸 |
| 3 | 需要用户授权访问Documents文件夹，结合漏洞实现权限提升 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：攻击者通过调用私有的PBOXDuplicateRequest函数，借助RemoteViewServices破解沙箱限制，实现进程内权限提升。
利用方法：用户在受害系统中授权访问Documents目录后，执行PoC脚本，调用私有API完成逃逸操作。
修复方案：苹果应在系统中限制或禁用相关私有API，或修补RemoteViewServices实现中的权限检查漏洞。
🎯 受影响组件
• macOS 10.15-11.5 RemoteViewServices框架
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码调用私有API，封装了利用逻辑，具有较高的实用价值。
分析 2:
测试用例模拟用户授权操作，验证了沙箱绕过效果。
分析 3:
代码结构清晰，源码实现符合漏洞利用规范，具备一定的可维护性。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞可实现远程代码执行和沙箱绕过，影响范围广泛且有明确利用手段，具备完整的PoC代码，价值极高。
CVE-2024-27815 - macOS XNU内核缓冲区溢出
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-27815 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 15:45:15 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞是macOS XNU内核的缓冲区溢出漏洞，影响macOS 14.0至14.5版本。 该仓库提供了漏洞的PoC代码。 仓库包含一个名为TURPENTINE.c的C语言文件，它实现了针对该漏洞的利用。 最新提交中，代码变更主要集中在对socket文件名的修改以及writeup的更新。PoC代码通过创建socketpair，然后利用bind函数触发缓冲区溢出，从而控制下一个mbuf的m_hdr。PoC代码质量较高，能够直接编译运行。漏洞利用相对简单，但需要一定的内核知识。此外，仓库中包含了编译和运行PoC的bash命令。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | macOS XNU内核缓冲区溢出 |
| 2 | 影响范围：macOS 14.0 - 14.5 |
| 3 | PoC代码可用 |
| 4 | 利用方法：通过socketpair和bind函数触发 |
| 5 | 可控制mbuf的m_hdr |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：在sbconcat_mbufs函数中，当CONFIG_MBUF_MCACHE开启时，由于缓冲区处理不当，导致溢出。
利用方法：通过socketpair创建一个socket对，然后使用bind函数触发溢出，从而修改下一个mbuf的m_hdr内容。
修复方案：升级到macOS 14.5或更高版本，该版本修复了该漏洞。
🎯 受影响组件
• macOS XNU内核
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞存在可用的PoC代码，且影响范围明确，涉及内核级别的漏洞，一旦利用成功，可以控制内存结构，具有较高的风险。
CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW绕过漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-0411 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 15:18:12 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于7-Zip的解压处理过程中，未能正确传递标记（MotW）状态，允许攻击者绕过标记验证，从而执行未知的恶意操作，可能导致权限提升或代码执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响7-Zip的解压功能，绕过Marked of the Web（MotW）标记 |
| 2 | 可能被利用执行任意代码或权限提升 |
| 3 | 存在明确的攻击场景和利用途径，已提供POC演示 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip在解压存档时未能正确传播文件的MotW标记，导致文件解压后未受到标记限制
利用方法：攻击者创建含有恶意内容的压缩包，诱导用户解压，从而实现恶意代码执行
修复方案：升级到官方修复版本（待发布或已发布的最新安全版本），确保解压过程正确传递MotW标记
🎯 受影响组件
• 7-Zip解压组件及相关版本（具体受影响版本待确认，但存在影响范围，建议及时升级）
💻 代码分析
分析 1:
提供的POC代码可以复现绕过MotW的效果，验证了漏洞的存在和可利用性
分析 2:
当前提交的内容充分展示了利用场景和攻击原理
分析 3:
代码质量较高，具有实用的测试用例，有助于安全研究和防御部署
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响流行开源解压工具7-Zip，并且已存在有效POC演示，存在利用风险，可能造成远程代码执行或权限提升，符合价值判断条件。
CVE-2025-53367 - DjVuLibre CVE-2025-53367引发的远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-53367 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 15:14:09 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于DjVuLibre中的CVE-2025-53367漏洞点，攻击者可以通过特制的DjVu文件触发堆溢出，实现远程代码执行。漏洞利用包括利用堆内存操控和伪造内存块，配合特制的漏洞文件可无验证执行任意代码。相关仓库已提供POC代码，具备完整利用流程。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响广泛使用的DjVuLibre组件，版本未明确限定，存在堆操控风险。 |
| 2 | 利用Unix文件操作进行堆内存布局操控，触发堆溢出导致远程代码执行。 |
| 3 | 需要特制DjVu文件，包含堆结构伪造和内存操控步骤，具有完整POC代码。 |
🛠️ 技术细节
通过伪造内存块和操控堆布局，实现堆溢出并覆盖关键函数指针或数据指针。
利用特制的DjVu文件触发堆内存操控，执行系统命令或远程代码。
修复方案包括加强堆边界检查，修补伪造内存块逻辑，避免堆操控漏洞。
🎯 受影响组件
• DjVuLibre中的MMRDecoder模块
💻 代码分析
分析 1:
POC代码完整，能成功触发堆溢出实现远程代码执行。
分析 2:
代码中利用堆布局操控和伪造内存块，具有较高的实用性和威胁级别。
分析 3:
代码质量较高，详细阐释利用步骤，已验证漏洞确实存在。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛采用的DjVuLibre组件，且具有完整利用代码，能够实现远程远程代码执行，影响严重。仓库中提供完整POC，验证利用流程，符合价值标准。
CVE-2025-7753 - Online Appointment Booking System 1.0 SQL注入漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-7753 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 14:35:22 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于在线预约系统的添加医生页面中的用户名参数，由于未正确过滤，导致远程用户可发起时间基的SQL注入攻击，能够执行任意SQL查询，包括数据库结构和数据的泄露。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞点在 /admin/adddoctor.php 文件中的用户名参数 |
| 2 | 影响版本为系统1.0 |
| 3 | 攻击方式为远程利用，通过时间延迟和布尔条件触发SQL注入 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理： username 参数未过滤直接拼接到SQL语句，允许注入恶意SQL语句并执行
利用方法：利用PoC中的payload发送请求，触发时间延迟检测SQL注入存在
修复方案：对用户输入进行参数化查询或严格过滤
🎯 受影响组件
• /admin/adddoctor.php 用户输入处理部分
💻 代码分析
分析 1:
提供完整PoC利用代码，可复现利用，代码结构清晰，利用libcurl自动发包检测
分析 2:
测试用例详尽，包括多种Payload模拟攻击场景
分析 3:
代码质量良好，包含详细注释和流程控制，便于安全团队理解和验证
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞为高危远程SQL注入，具有明确的利用手段和POC，影响系统安全，可能导致数据泄露或数据库破坏，符合价值判断标准。
CVE-2025-7783 - form-data boundary randomness漏洞(PoC)
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-7783 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 17:57:31 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞涉及在使用form-data时，boundary的随机性可以被预测，从而导致请求篡改和权限提升。利用PoC通过预测boundary，成功构造恶意请求达成越权，存在明显的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | boundary随机性被预测，导致请求伪造和篡改 |
| 2 | 影响使用form-data提交请求的系统，尤其是边界处理不当的服务 |
| 3 | 攻击者需利用Predict.py预测boundary，构造篡改请求实现权限提升 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：form-data边界的生成受随机性影响，此随机数可被预测，攻击者利用预测信息伪造请求边界，实现请求篡改和权限提升。
利用方法：攻击者通过PoC中的predict.py预测下一次boundary的值，然后构造伪造请求，成功在服务中添加管理员权限或越权操作。
修复方案：增强boundary的随机性，确保不可预测；或采用安全的随机生成机制，避免被预测。同时，在接收端加强边界验证，防止请求伪造。
🎯 受影响组件
• 使用form-data且边界随机机制不安全的系统或应用
💻 代码分析
分析 1:
PoC代码完整，利用predict.py预测boundary，构造恶意请求，入侵流程清晰
分析 2:
测试用例通过PoC验证边界可被成功预测和利用
分析 3:
代码结构合理，利用机制明确，具备实际可用性
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本漏洞可通过预测边界，实施请求伪造，导致权限提升和未授权操作，风险极高。PoC工具完整，可复现验证，危害重大，影响范围广泛，具有明显的利用价值。
CVE-2025-27591 - Below服务本地提权漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-27591 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 00:12:34 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该PoC针对CVE-2025-27591，一个在Below v0.8.1及以下版本中的本地提权漏洞。PoC仓库提供了shell脚本poc.sh，用于演示通过符号链接攻击提升权限。仓库的核心功能是利用Below服务对/var/log/below目录的不安全权限配置（世界可写）进行攻击。攻击者可以创建一个指向/etc/passwd的符号链接，然后触发Below服务写入该链接，最终修改/etc/passwd文件，达到提权的目的。最新更新主要集中在poc.sh和README.md的修改。poc.sh脚本经过多次修改，修改后可以成功实现提权，而README.md文档则详细解释了漏洞的原理、影响、利用条件和修复方案。该漏洞允许本地用户通过符号链接攻击提升到root权限。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Below服务存在本地提权漏洞 |
| 2 | /var/log/below目录权限配置不当 |
| 3 | 通过符号链接攻击修改/etc/passwd文件 |
| 4 | PoC脚本可用，可以直接执行提权 |
| 5 | 影响版本：Below ≤ v0.8.1 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：由于/var/log/below目录具有世界可写权限，且Below服务在运行时可能写入该目录下的文件，攻击者可以创建指向关键系统文件的符号链接，并诱使Below服务写入该链接，从而修改关键系统文件。
利用方法：运行提供的poc.sh脚本。脚本会创建一个指向/etc/passwd的符号链接，然后利用sudo调用Below服务，导致/etc/passwd被修改，从而可以提权至root用户。
修复方案：升级到Below v0.9.0或更高版本，该版本移除了不安全的chmod逻辑，并使用systemd unit的LogsDirectory配置。
🎯 受影响组件
• Below服务
• Below ≤ v0.8.1
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞存在可用的PoC，可以直接实现从普通用户到root用户的权限提升，属于高危漏洞。
CVE-2025-20682 - 注册表利用工具的漏洞利用
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-20682 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-18 23:51:17 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞涉及利用注册表操作进行静默执行的漏洞，相关工具如reg exploit可能被用来绕过检测，执行恶意代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞点在注册表利用技术，利用注册表权限或操作绕过安全限制进行恶意执行 |
| 2 | 影响范围包括使用相关注册表漏洞的目标系统，可能涉及企业关键基础设施 |
| 3 | 利用条件依赖于对目标系统弱化的注册表控制或权限操作 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理是通过注册表操作实现权限提升或绕过检测，从而实现代码的静默执行
利用方法包括使用特定的注册表payload，结合exploit框架进行自动化攻击
修复方案建议补丁注册表操作权限、加强检测机制，并关闭相关漏洞点
🎯 受影响组件
• 涉及注册表操作的Windows系统版本及注册表管理工具
💻 代码分析
分析 1:
提交中包含已验证的POC，代码质量较高，具备实战利用价值
分析 2:
没有详细测试用例但提交内容表明利用手段已实现
分析 3:
代码结构清晰，易于分析和二次开发
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞可被远程利用（通过已验证的POC）实现恶意代码执行，影响关键基础设施，且对应工具已存在利用代码，具有极高的安全价值。
Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce - 利用LNK文件的漏洞攻击工具
📌 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 | 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
该仓库主要开发涉及LNK文件漏洞的利用工具，涵盖CVE-2025-44228等，主要用于远程代码执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用LNK文件进行远程代码执行的攻击工具 |
| 2 | 最新更新可能包含新漏洞利用代码或改进的攻击方法 |
| 3 | 针对LNK文件相关漏洞和CVE-2025-44228的攻击技术 |
| 4 | 可能影响目标系统的安全，满足漏洞利用和攻击工具相关价值 |
🛠️ 技术细节
利用框架和PoC实现LNK文件的漏洞利用，利用特定漏洞实现远程命令执行
实现细节可能涉及文件结构、代码注入或特制快捷方式文件，触发远程代码执行
对受害系统安全性具有严重威胁，尤其是在未经防护的环境中
🎯 受影响组件
• Windows操作系统中的LNK文件处理模块
• 远程代码执行相关组件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库涉及具体的漏洞利用代码、攻击技术的实现，有助于安全研究和防护措施制定，展示了最新的LNK漏洞利用技术。
UC14 - 云计算安全与漏洞测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | UC14 |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库实现了一个存在远程代码执行（RCE）漏洞的Node.js应用，配合Docker socket暴露，用于安全测试和攻防演练，包含相关攻击和防护技术方案。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Node.js应用中的远程代码执行（RCE）漏洞实例 |
| 2 | 利用Docker socket暴露进行安全攻击测试 |
| 3 | 提供攻击与防御的技术文档，适合安全研究和渗透测试 |
| 4 | 与搜索关键词'RCE'高度相关，核心功能为安全攻防演练 |
🛠️ 技术细节
基于Node.js开发的示范应用，存在eval()函数调用引发的RCE漏洞
利用暴露的Docker socket实现目标系统的深入操作，扩展攻击路径
包含完整的攻击和防护测试案例，适合安全研究与学习
🎯 受影响组件
• Node.js应用中的代码执行模块
• Docker socket接口
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心功能为一个存在RCE漏洞的Node.js模拟应用，配合Docker socket暴露用于安全攻击和防护测试，是渗透测试和安全研究中的实用案例。内容技术性强，与搜索关键词'RCE'紧密相关，提供实用漏洞复现和防护方案。
Igor-Drywall - 后端安全认证与权限管理框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Igor-Drywall |
| 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: 29
💡 分析概述
该仓库实现了基础的用户安全认证、JWT鉴权、用户角色授权、异常处理等核心安全技术内容，支持渗透测试中的认证绕过与漏洞挖掘，具备一定的安全研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现用户注册、登录、JWT令牌生成与验证 |
| 2 | 包含用户权限角色(Role)配置，支持权限认证 |
| 3 | 设计了全局异常处理机制，强化安全稳定性 |
| 4 | 核心功能为安全研究、渗透测试相关的安全工具和技术实现 |
🛠️ 技术细节
采用Spring Security和JWT实现无状态认证，支持角色权限控制
通过自定义异常处理增强安全异常管理，便于漏洞挖掘分析
使用前端React.js结合SpringBoot后端，模拟真实系统安全环境
🎯 受影响组件
• 用户认证流程
• 权限角色管理
• 异常处理机制
• JWT Token生成与验证
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心聚焦于安全认证与权限控制技术，结合JWT和Spring Security实现安全机制，适合作为安全研究和渗透测试的技术突破点，满足安全工具相关关键词的搜索需求。
awesome-cybersecurity-all-in-one - 安全漏洞POC资源集合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | awesome-cybersecurity-all-in-one |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/POC更新 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 357
💡 分析概述
该仓库存放大量安全漏洞的POC，内容涵盖Web、WebAPP、系统漏洞等，近期持续更新多项CVE相关利用脚本。此次更新主要增加了多个最新漏洞的POC，部分项目修正了漏洞利用代码，增强了攻击能力或验证手段，具有直接安全攻防价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收录大量漏洞利用脚本（POC） |
| 2 | 新增多个CVEs的漏洞利用代码或POC验证 |
| 3 | 部分项目修复优化漏洞利用方法 |
| 4 | 内容涉及Web、系统、应用漏洞等多个方面，安全相关性强 |
🛠️ 技术细节
利用内容详细包括Web漏洞、远程代码执行、权限提升、信息泄露等多类型攻防技术，涵盖不同平台和环境。
部分POC修正补充了最新的漏洞利用技术或验证流程，增强实用性。
通过持续同步和更新，保证内容跟随漏洞发生和修复的动态，具有较强前沿性和实战价值。
🎯 受影响组件
• Web应用程序
• 操作系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库持续引入最新漏洞的攻击脚本和POC，具有直接攻防实践参考价值，可用于漏洞验证、安全测试和研究。内容与安全漏洞利用紧密结合，符合安全研究和渗透测试的核心需求。
Rebel-OtpBot-Twillo-Bypass-Paypal-2fa-80-Country-Usa - 用于OTP绕过和安全测试的工具
📌 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
该仓库集成了针对各种平台的OTP绕过技术，旨在辅助安全测试和渗透测试，最新更新可能包含针对PayPal及其他平台的OTP绕过方法和相关漏洞利用代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | OTP绕过技术工具 |
| 2 | 更新内容涉及OTP绕过方法或漏洞利用代码 |
| 3 | 聚焦PayPal等平台的OTP安全漏洞 |
| 4 | 可能影响相关平台的OTP安全性 |
🛠️ 技术细节
实现细节可能包括自动化OTP绕过脚本、漏洞利用脚本等
安全影响分析显示该工具可被用于绕过2FA验证，存在安全风险，可能被滥用于非法入侵
🎯 受影响组件
• OTP验证系统
• 二因素认证机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库包含针对主流平台的OTP绕过技术和漏洞利用代码，直接关联安全漏洞利用与测试，具有极高的价值。
spydithreatintel - 安全威胁情报指标库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复/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: 44
💡 分析概述
该仓库分享包括恶意域名、IP及钓鱼相关的威胁情报指标，用于安全检测和防御。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集恶意域名、IP及钓鱼指标 |
| 2 | 更新包含漏洞利用、钓鱼域、恶意IP列表 |
| 3 | 涉及安全漏洞利用点、钓鱼域名、恶意IP的采集与整理 |
| 4 | 影响安全检测系统的指标数据库 |
🛠️ 技术细节
通过OSINT、联盟及自动化脚本定期收集，从多个安全威胁源获取指标信息，形成多层级信任的黑名单与钓鱼域列表。
指标包含高置信度的恶意域名和IP，可能用于检测C2通信、钓鱼攻击的识别，强化入侵检测和防护能力。
🎯 受影响组件
• 威胁检测系统
• 入侵防御系统（IDS/IPS）
• 恶意域名/IP黑名单管理
• 钓鱼识别与防护模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库包含丰富的安全指标，涵盖漏洞利用点、钓鱼域名和恶意IP，有助于增强安全检测和威胁响应能力，符合安全利用和防护的价值标准。
wisent-guard - 支持AI安全漏洞检测和防护的开源框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wisent-guard |
| 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: 12
💡 分析概述
该仓库主要用于防止有害输出和幻觉，但在最新更新中引入了基于限制的样本大小优化方法和增强的训练控制功能，强调优化安全相关任务中的模型效果。涉及安全方面的内容主要是提升模型安全性和鲁棒性的工具和优化策略。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入样本大小优化，改善模型训练的效率与安全性 |
| 2 | 增加训练和测试限制参数，增强对模型输入的控制，间接提升模型安全性 |
| 3 | 优化训练流程，减少潜在的安全漏洞路径 |
| 4 | 实现细粒度的训练数据控制，提高模型防范有害内容的能力 |
🛠️ 技术细节
通过在优化过程中设置训练和测试数据上限，控制模型输入规模，减少潜在的有害内容生成风险。
在多处代码中添加了训练限制参数，便于用户对数据进行严格控制，从而提高安全性。
引入新的优化策略，改良模型参数训练流程，减少漏洞利用的可能性。
🎯 受影响组件
• 模型训练流程
• 数据加载与预处理模块
• 样本大小优化算法
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新引入基于限制的样本优化和训练控制策略，有助于提升模型安全性和鲁棒性，符合安全研究利用中的防护和漏洞减缓目标，具备实际价值。
amazon-bedrock-agentcore-samples - AWS Bedrock AgentCore样例及集成示例
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | amazon-bedrock-agentcore-samples |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 27
💡 分析概述
该仓库提供了多种基于AWS Bedrock AgentCore的智能代理集成示例，涵盖不同Agentic框架（如Strands、LangGraph、AutoGen等），并加入了安全代理相关的代码示例，包括安全模型和工具的集成。此次更新主要增加了安全相关的样例和工具示例代码，如Bedrock AgentCore Code Interpreter的安全应用示例，增强了安全功能演示。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成多种Agentic框架与AWS Bedrock AgentCore |
| 2 | 新增安全应用示例代码，特别是Bedrock AgentCore的安全工具应用 |
| 3 | 演示安全漏洞利用、工具安全集成等安全相关内容 |
| 4 | 对安全模块的集成、示例代码进行了丰富补充和完善 |
🛠️ 技术细节
引入Bedrock AgentCore的安全相关示例代码，包括安全工具和安全模型的应用，利用API key安全管理，实现安全调用流程
展示安全漏洞利用相关的代码片段（如漏洞利用POC）以及安全防护措施，提升安全策略演示能力
更新了多种安全功能示例，增强对安全漏洞利用和检测的集成支持
🎯 受影响组件
• Bedrock AgentCore SDK
• 安全工具集成模块
• 利用示例代码库
• API权限管理模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新明确强调安全应用，提供了具有实际安全漏洞利用、检测和防护示例的代码，增强了安全防护测试和研究能力，符合价值判断标准。
ShellCode-Elevator-Uac-Bypass-Inject-Any-X64-fud - 用于Shellcode开发与逃避检测的工具集
📌 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 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库主要提供用于内存注入、UAC绕过和反病毒规避的Shellcode生成与加载工具，有助于后渗透操作的隐蔽性增强。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Shellcode开发与加载工具 |
| 2 | 包含UAC绕过、反病毒规避的技术实现 |
| 3 | 提供用于后渗透的Payload执行方案 |
| 4 | 对安全检测规避技术具有显著影响 |
🛠️ 技术细节
通过特定的Shellcode与注入技术实现权限提升和逃避安全检测
使用汇编编码与编码压缩技术增强隐蔽性，可能规避传统的安全监测机制
利用注入技术实现无声加载和持久化
🎯 受影响组件
• Windows系统安全检测机制
• 反病毒软件
• UAC权限控制
• Shellcode加载与注入模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了针对UAC绕过和反病毒规避的Shellcode技术，属于后渗透中的核心攻击手段，有助于安全研究和渗透测试的漏洞识别及绕过检测，符合安全工具的价值标准。
CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection - 针对CVE-2024 RCE漏洞的利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库提供针对CVE-2024编号的远程代码执行漏洞的利用脚本和工具，旨在实现隐蔽攻击和检测规避。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用特定CVE-2024漏洞进行远程代码执行 |
| 2 | 更新了利用脚本和技术以实现更隐蔽的攻击方式 |
| 3 | 包含漏洞利用代码和绕过检测的技术 |
| 4 | 可能被用于安全测试或攻击实战 |
🛠️ 技术细节
开发了利用框架结合CVE漏洞的攻击脚本，支持自动化和隐匿执行
通过优化命令注入和绕过检测机制，提高利用成功率
利用细节说明利用链和绕过策略
🎯 受影响组件
• 目标应用或系统存在CVE-2024漏洞的模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
包含针对CVE-2024远程代码执行漏洞的实际利用代码和技术改进，有助于安全评估和攻防演练。
Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud - Office漏洞利用与PoC生成工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Office-Exploit-Cve2025-Xml-Doc-Docx-Rce-Builder-Fud |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/PoC开发 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库专注于利用Office相关漏洞（如CVE-2025-44228）进行远程代码执行，提供恶意载荷和文档利用方案，涉及安全漏洞利用技术。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用Office文档进行RCE攻击 |
| 2 | 更新包含针对CVE-2025-44228的利用方法和攻击载荷 |
| 3 | 安全相关内容为漏洞利用代码和PoC |
| 4 | 影响平台包括Office 365和相关办公软件 |
🛠️ 技术细节
实现细节：基于漏洞的payload生成和不同文档类型（XML、DOC、DOCX）的利用方法
安全分析：利用Office文件的漏洞实现远程代码执行，可能用于渗透测试与漏洞验证
🎯 受影响组件
• Microsoft Office文档解析模块
• 漏洞利用脚本与payload生成工具
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库覆盖具体的漏洞利用技术，包括CVE-2025-44228，提供实际可用的攻击载荷和Exploit开发代码，直接关联安全漏洞利用与渗透测试，具有高度安全价值。
TOP - 漏洞利用与安全测试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 | 漏洞利用/POC更新 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库集中存放了多个CVE漏洞的POC和利用脚本，更新了多条最新的渗透测试相关漏洞信息，具体涉及远程代码执行( RCE )的漏洞利用示例。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 存放多个CVE漏洞利用POC和示例 |
| 2 | 更新了2025年相关漏洞的利用脚本 |
| 3 | 涉及远程代码执行( RCE )相关漏洞 |
| 4 | 提供实际利用payload，适用于安全测试与漏洞验证 |
🛠️ 技术细节
包含针对多个高危CVE漏洞的EXP与POC代码，涉及Windows、SMB、Web服务等漏洞利用技术
通过实际payload实现远程命令执行、权限提升等攻防操作，对安全研究和渗透测试具有实用价值
🎯 受影响组件
• Web应用程序
• 操作系统组件（如WinRAR、smb）
• 网络通信协议（如NTLM反射）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库提供了多个最新高危漏洞的利用代码和实践示例，覆盖关键安全漏洞，有助于安全测试、漏洞验证和安全研究，符合安全相关内容的价值判定标准。
wxvl - 安全漏洞相关内容监测与分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wxvl |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/漏洞复现/安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 14
💡 分析概述
最新提交内容主要涉及多个安全漏洞的报告、利用方案和安全防护措施，包括Web漏洞、RCE漏洞、提权漏洞等，提供漏洞复现、分析和修复建议，属于安全研究和漏洞挖掘相关内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含多篇安全漏洞分析与复现报告，例如微信RCE漏洞、Android提权漏洞、SonicWall设备漏洞等 |
| 2 | 介绍了漏洞利用过程、攻击链分析和影响范围 |
| 3 | 强调漏洞的高危性质及应急修复措施 |
| 4 | 涵盖不同技术平台（Web、安卓、IoT设备、浏览器）安全漏洞的分析和利用方案 |
🛠️ 技术细节
详细描述了漏洞利用技巧、攻击链以及逆向分析和复现过程
涉及Web配置漏洞、远程代码执行、提权漏洞、漏洞复现环境设置、以及安全修复措施
采用截图、漏洞分析步骤和技术细节，揭示漏洞产生机制和利用方式
🎯 受影响组件
• 微信PC端、安卓系统、SonicWall设备、Google Chrome、SQLite数据库、Web配置文件、.NET Web应用
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
内容集中呈现最新高危安全漏洞的详细分析、复现和利用方案，有助于安全研究人员理解漏洞机制，提升漏洞检测和防护能力，属于具有安全性价值的技术资料。
smart-alarm - 智能报警Web应用，强调安全防护
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | smart-alarm |
| 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: 12
💡 分析概述
此次更新主要修复了关键的安全漏洞，包括Apple Calendar和CalDAV提供者中的NotSupportedException问题，确认相关实现已完整且功能正常，增强了外部日历集成的错误处理和重试机制，同时完善了OCI Vault的真实实现和安全防护措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复Apple Calendar和CalDAV提供者中的NotSupportedException，确认实现完整有效 |
| 2 | 引入错误处理和重试机制，增强外部日历集成的安全性与可靠性 |
| 3 | 完成OCI Vault的真实实现，提升安全管理能力 |
| 4 | 整体更新强化了与外部系统的安全集成措施，修复潜在的安全漏洞 |
🛠️ 技术细节
对Apple Calendar和CalDAV提供者的实现进行检测和确认，确保没有异常抛出，并支持完整的认证和标准兼容
增加错误处理和重试机制，采用指数退避，保证系统在面对外部服务异常时不出现安全漏洞或崩溃
OCI Vault由模拟迁移到真实实现，采用安全API调用，减少信息泄露风险
集成组件均符合OWASP安全标准，避免常见注入、认证绕过等安全问题
🎯 受影响组件
• Apple Calendar提供者
• CalDAV协议实现
• 外部日历集成模块
• OCI Vault密钥管理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新定位核心安全风险，修复关键异常抛出问题，强化多系统交互的安全措施，符合安全研究中关于安全性增强和漏洞修复的标准，具有显著安全价值。
free-proxy-db - 集成多种代理检测与安全工具的代理资源库
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | free-proxy-db |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 10
💡 分析概述
该仓库提供超过1000个免费代理（HTTP、SOCKS4/5、V2Ray、SSR、SS、MTProto）及相关检测工具，旨在提升隐私与安全性。此次更新增加大量代理资源，包括新检测的代理节点，并修复部分无效或已废弃的代理地址。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供多类型代理（HTTP、SOCKS、V2Ray、SSR、SS、MTProto）资源 |
| 2 | 更新和添加大量代理节点，部分地址被修正或移除 |
| 3 | 包含代理检测工具和验证数据，有助于识别安全性较高的代理 |
| 4 | 影响可能包括通过较新代理绕过封锁、防止代理被废弃、提升匿名性和安全性 |
🛠️ 技术细节
仓库通过解析各类代理列表（json和txt格式）更新代理节点信息，涉及代理的IP、端口、协议、速度、验证状态等字段。
该次更新主要涉及新增代理节点、删除部分失效代理，以及对代理验证成功率的统计，反映代理的可用性。
包含代理检测工具的新增和修正，有助于快速识别安全可靠的代理，提高匿名性和通信安全。
虽然没有直接涉及漏洞利用或安全攻击，代理的可靠性和安全性对于渗透测试及安全研究关键。
🎯 受影响组件
• 代理列表数据（json、txt格式）
• 代理检测工具和验证机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新提供了大量新增和修正的代理资源，结合检测工具增强了安全性监控能力，适用于安全研究、渗透测试和匿名通信，符合安全相关内容的价值标准。
c2rust - C代码迁移到Rust的工具链
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2rust |
| 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: 5
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库用于将C代码自动迁移至Rust，包括处理复杂的初始化器和改善转译准确性，近期重点在增强对C字符串初始化的支持和修复相关的测试问题，涉及安全相关漏洞修复和利用方法改进。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 工具用于C到Rust的自动迁移和转译 |
| 2 | 更新修复了字符串和数组初始化器的处理逻辑 |
| 3 | 改进了对复杂初始化器的支持，特别是多维字符数组 |
| 4 | 影响翻译的代码正确性和潜在安全漏洞的发现与修复 |
🛠️ 技术细节
通过增强对C中多重大括号和字符串字面值的处理，实现准确的C代码转译为Rust
修复了因字符串及数组初始化器导致的转译错误，提升迁移工具的准确性和安全性
添加快照测试和改进CI流程，确保转译过程中的安全性检测和代码质量
🎯 受影响组件
• 转译算法
• C到Rust代码生成模块
• 初始化器处理逻辑
• 测试和CI流程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库通过改善C代码到Rust的自动转译支持，尤其在处理字符串和数组初始化器方面修复了关键的潜在安全漏洞，提高了代码迁移安全性和可靠性，为安全性研究提供了更安全的基础工具。
ICSE-C2-Stack-overflow - C2框架堆栈溢出漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ICSE-C2-Stack-overflow |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个用于C2框架的堆栈溢出漏洞利用代码，旨在劫持和控制C2通信。此次更新增加了新的利用代码和检测手段，增强了对目标C2框架的利用效果。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供C2框架堆栈溢出漏洞利用代码 |
| 2 | 新增漏洞利用POC和检测脚本 |
| 3 | 增强利用链兼容性 |
| 4 | 对目标系统的控制和渗透能力提高 |
🛠️ 技术细节
利用堆栈溢出漏洞实现代码注入和远程控制
结合网络协议逆向分析进行漏洞利用检测
利用技术包括堆溢出payload生成与执行
安全影响为可实现远控与隐藏通信通道
🎯 受影响组件
• C2通信模块
• 堆栈处理机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库中包含针对C2框架的堆栈溢出漏洞的利用代码和检测脚本，具有明确的安全漏洞利用价值，有助于安全研究人员识别和测试此类漏洞，有一定的攻防研究意义。
DNSObelisk - 基于eBPF的DNS流量监控与防御工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DNSObelisk |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库构建了一个用于监测和阻止DNS渗漏（C2/Tunneling）的安全框架，整合深度学习与内核级监控技术，增强DNS攻击检测能力。此次更新修复了缺失的协议定义文件（protos），支持更完整的系统功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现基于eBPF和内核空间的DNS安全监控与拦截 |
| 2 | 支持利用深度学习进行威胁检测和动态黑名单管理 |
| 3 | 安全相关变更：修复缺失的协议定义文件（protos） |
| 4 | 影响：提升DNS exfiltration检测的完整性和准确性，增强防御能力 |
🛠️ 技术细节
利用eBPF技术在Linux内核中运行检测脚本，实时监控DNS流量
结合深度学习模型分析流量异常，实现高效威胁识别
支持多种内核空间的技术（TC, Netfilter, Sock, BPF_MAPs, Ring Buffers）进行流量控制与拦截
此次update修复了通信协议定义文件，确保检测流程的数据完整性和准确性
🎯 受影响组件
• 内核eBPF程序
• DNS流量监控模块
• 深度学习威胁检测引擎
• 协议定义文件（protos）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目通过深度学习结合内核级技术监测和阻断DNS渗漏（C2/Tunnelling），实现全方位的DNS exfiltration防御，修复缺失的协议定义文件提升检测完整性，具有明显的安全提升价值。
CVE-2025-25257 - Fortinet FortiWeb存在高危预认证SQL注入漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-25257 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 03:24:09 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞影响Fortinet FortiWeb的Fabric Connector组件，允许未经身份验证的攻击者通过SQL注入绕过认证，利用MySQL的SELECT INTO OUTFILE写入webshell或恶意文件，从而实现远程代码执行(RCE)。该漏洞影响版本为7.6.0-7.6.3等多个版本，存在公开POC且已被实际利用，危害极大，攻击者可以通过该漏洞获得完整系统控制权。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 影响FortiWeb Fabric Connector组件，严重的SQL注入漏洞 |
| 2 | 版本影响范围广泛，涵盖多个主流版本 |
| 3 | 攻击者无需认证即可远程利用，通过SQL注入实现RCE |
🛠️ 技术细节
利用未经过滤的Authorization头中的Token参数拼接SQL语句，进行注入
通过SQL的SELECT INTO OUTFILE，将恶意脚本写入服务器文件系统（如webshell）
修复方案为升级补丁，关闭相关接口或限制权限，同时应用厂商提供的安全补丁
🎯 受影响组件
• Fortinet FortiWeb 7.6.0-7.6.3
• 其他受影响版本：7.4.0-7.4.7, 7.2.0-7.2.10, 及以下的7.0.10
💻 代码分析
分析 1:
提供完整可用的Python利用脚本，具备实际的攻击流程和实战验证能力
分析 2:
代码结构清晰，利用了SQL注入写文件和执行命令的链路
分析 3:
含有详细的测试用例和执行验证，代码质量较高
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的企业安全产品FortiWeb，且已存在公开POC和实战利用代码，具备远程代码执行能力，危害关键基础设施，属于高危安全事件，符合价值判定标准。
wxvuln - 微信相关漏洞和安全情报分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wxvuln |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 18
💡 分析概述
此次更新主要收集整理了微信及相关安全漏洞的情报报告，包括远程代码执行漏洞、容器逃逸、XSS、命令注入及木马变种等安全漏洞，注重漏洞利用及安全攻击技术，提供安全事件的分析和报告，不仅收录攻击样本，还涵盖安全漏洞修复和安全建议，具有较强的安全科研和漏洞利用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动爬取和整理微信安全漏洞文章，建立知识库 |
| 2 | 包含多个高危漏洞的分析报告，涉及RCE、容器逃逸、XSS、命令注入等 |
| 3 | 报告详细描述漏洞利用原理、影响范围与修复建议 |
| 4 | 包含漏洞利用代码片段、攻击样本、恶意变种和技术分析 |
🛠️ 技术细节
基于爬虫机制抓取微信漏洞文章，转换为Markdown格式存储
报道涉及CVSS高分的远程命令执行、容器逃逸等高危漏洞的详细技术分析
分析漏洞利用链条、攻击场景，提供漏洞修复和安全对策建议
文档内包含漏洞代码片段、攻击样本和最新变种信息
🎯 受影响组件
• 微信PC客户端
• NVIDIA Container Toolkit
• Wing FTP服务器
• Electron框架
• 微信聊天记录存储和下载机制
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内容高度集中于网络安全关键漏洞与攻防技术，具有实际漏洞利用和研究价值，内容覆盖漏洞分析、样本、利用代码、修复建议等，是渗透测试、漏洞研究的重要资料库。
VulnWatchdog - 自动漏洞监控和分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnWatchdog |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/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: 11
💡 分析概述
该仓库监控GitHub上的CVE仓库，获取漏洞信息和POC，并利用GPT进行智能分析，生成详细报告。最新更新主要增加了多个安全漏洞的详细分析报告和POC。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 监控并分析CVE漏洞信息 |
| 2 | 增加多份高危漏洞的详细安全分析与POC |
| 3 | 提供漏洞利用细节、安全影响评估 |
| 4 | 涉及已公布的高危漏洞的有效利用内容，具有潜在安全价值 |
🛠️ 技术细节
分析了多个高危漏洞（如CVE-2025-25257、CVE-2021-32099、CVE-2024-27815）详细的漏洞描述、利用流程和安全影响，包含POC代码的安全验证说明。
利用代码利用对应漏洞实现远程代码执行、权限提升等，展示了实际可用的攻击手段，具有明确渗透和安全研究价值。
通过自动化监控和AI分析，提升漏洞信息的整理、理解和利用效率，有助于安全防御和渗透测试攻击模拟。
🎯 受影响组件
• 漏洞对应的应用服务、网页接口、内核安全模块
• 漏洞利用的POC代码所涉及的系统或程序组件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容明确包含针对多个高危漏洞的详细分析、POC验证信息，特别是涉及未修复漏洞的实证利用细节，具有较高的安全研究和攻防价值，符合渗透测试和漏洞利用研究的需求。
WhiteURLScan - 多功能网站信息采集与扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WhiteURLScan |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究/信息采集工具 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个支持递归爬取、敏感信息检测、批量扫描的网站安全工具，具备高性能多线程处理，核心在信息采集与潜在漏洞点检测，适合安全测试。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持递归爬取所有URL，信息采集功能 |
| 2 | 集成敏感信息（身份证、手机号、信用代码等）检测 |
| 3 | 具备多线程批量扫描和自动URL拼接 |
| 4 | 相关功能目标明确，面向安全测试与信息收集 |
🛠️ 技术细节
使用requests、BeautifulSoup结合多线程（ThreadPool）实现高效爬取与扫描；正则表达式覆盖多类敏感信息检测。
采用多重过滤与限制策略防止过度爬取，支持定制请求参数和范围控制。
🎯 受影响组件
• 网页URL解析与爬取模块
• 敏感信息检测正则表达式
• 多线程调度与数据存储模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库具有实质性技术内容，覆盖多项网站安全信息采集和敏感信息检测，符合安全研究与渗透测试工具的核心需求。其多线程爬取、敏感信息检测等功能体现安全工具的价值，与关键词高度相关。
SUB - 前端节点代理链接转换工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SUB |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库为在线工具，主要功能是将多种代理节点链接转化为 Clash.Meta 可用的配置文件，最新更新添加了支持多种协议的转换功能，包括 Hysteria2等，提升了安全工具的实用性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持多协议代理链接转换为 Clash.Meta 配置 |
| 2 | 新增 Hysteria2 协议支持，便于多协议环境中的安全配置 |
| 3 | 无直接安全漏洞修复或安全检测功能，但增强安全代理配置工具 |
| 4 | 影响范围为代理配置生成，非直接安全漏洞 |
🛠️ 技术细节
采用前端代码实现链接解析与配置生成，支持多协议类型的解析
未涉及核心安全机制，但功能可以辅助安全测试和规避检测
🎯 受影响组件
• 代理链接解析模块
• 配置生成器
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增多协议支持特别是Hysteria2的解析能力，提升后端安全环境中的配置灵活性和测试能力，虽无直接漏洞利用，但为安全工具提供便利。
Toolkit - 用于渗透测试的自动化工具集安装脚本
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Toolkit |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全修复/安全工具集 |
| 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
该仓库包含一个脚本，自动安装和配置70+个安全渗透测试和红队工具，包括漏洞利用框架和安全检测工具，提升渗透测评效率。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动安装多款渗透测试和攻防工具 |
| 2 | 升级和配置安全工具和框架 |
| 3 | 涉及漏洞利用技术及工具集 |
| 4 | 提供安全测试相关的工具集自动化安装 |
🛠️ 技术细节
脚本从GitHub仓库下载多款工具源码，配置依赖环境
集成渗透测试专项工具和漏洞利用框架（如krbrelayx、kerbrute、bloodhound等）
自动安装相关依赖，配置运行环境
影响安全研究和攻防演练的工具生态，提升渗透测试效率
🎯 受影响组件
• 渗透测试工具和漏洞利用相关框架
• 系统依赖环境配置（如Docker、依赖包）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库中包含丰富的漏洞利用和攻防工具，自动化安装便于安全研究人员快速搭建测试环境，具有重要安全价值。
systeminformer - 多功能系统监控与安全检测工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | systeminformer |
| 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
💡 分析概述
该仓库提供系统资源监控、调试和恶意软件检测功能。最新更新涉及memlists命令、任务对话和关系分析，可能增强安全监测与恶意软件检测能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 系统资源与进程监控工具 |
| 2 | 增加memlists命令及相关功能，可能用于内存分析 |
| 3 | 涉及调试、任务对话及父子关系，辅助恶意软件追踪 |
| 4 | 对安全检测和恶意软件识别有潜在贡献 |
🛠️ 技术细节
使用内存命令和任务关系分析实现对系统状态的监控，可能帮助发现恶意行为或内存操控
更新内容增强了调试和监测能力，有助于检测利用系统资源的恶意软件或漏洞利用行为
🎯 受影响组件
• 系统资源管理
• 内存监测
• 进程任务关系
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
最新更新增加了有潜在安全检测意义的内存和任务关系分析功能，有助于发现利用系统漏洞或内存操控的恶意软件，与安全检测密切相关。
C2_IP - 自动更新C2服务器IP列表工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2_IP |
| 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
该仓库维护多个C2（命令控制）服务器IP列表，近期更新主要新增了多个IP，表明其用于追踪或利用C2基础设施，涉及安全攻防监测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 维护C2服务器IP列表 |
| 2 | 不断添加新的C2 IP地址 |
| 3 | 在安全领域用于监测、分析C2通信 |
| 4 | 影响涉及可用于渗透测试或网络安全检测 |
🛠️ 技术细节
通过文本文件管理IP列表，频繁更新添加新IP，可能配合其他工具进行C2通信模拟或检测
IP变动频繁，反映监测目标的C2基础架构变化，或用于渗透测试中的C2模拟
🎯 受影响组件
• 网络监控系统
• 威胁情报平台
• 渗透测试工具
• C2通信检测模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库核心内容为C2 IP地址列表的维护和更新，反映其潜在用途为渗透测试、威胁监控或安全研究中的C2基础设施分析，并包含新的IP信息。
ludus_sliver - 基于Sliver的C2框架自动部署工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ludus_sliver |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 渗透测试工具/安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
该仓库是一款利用Ansible自动化部署和管理Sliver C2框架的工具，支持版本管理、系统服务配置和自定义配置文件，核心功能为渗透测试中的C2平台搭建。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化部署Sliver C2框架，无需手动编译 |
| 2 | 支持不同版本（稳定版、最新版及指定版本） |
| 3 | 集成系统d服务，便于持久化和管理 |
| 4 | 提供自定义配置文件支持，适合渗透测试操作环境 |
🛠️ 技术细节
通过Ansible角色自动化拉取特定版本的Sliver源码，编译生成二进制文件
包含系统依赖安装、源码拉取、版本控制、二进制安装和服务管理机制
利用Ansible模板配置systemd服务，有条件启用持久化控制
支持自定义配置文件导入，增强可用性和灵活性
🎯 受影响组件
• 目标系统的软件环境（依赖Go、git等工具）
• Sliver二进制文件（sliver-server和sliver-client）
• systemd服务管理
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库高度集成渗透测试中的C2管理方案，核心技术为自动化部署及版本控制，提供实战中用于红队操作的核心工具，符合安全研究和漏洞利用的价值标准。相关性强，内容丰富，技术实用性高。
AutoFTE - 自动化漏洞发现与利用流程平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AutoFTE |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 渗透测试工具/漏洞利用框架/安全研究/安全自动化 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库实现了从漏洞发现到利用的全链路自动化，集成了高级模糊测试、AI分析及C2部署，强调渗透测试与红队应用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成先进的模糊测试（AFL++）和自动化漏洞分析 |
| 2 | 以漏洞利用和攻击自动化为核心特性 |
| 3 | 提供实质性技术内容，如漏洞分析、利用生成和C2集成 |
| 4 | 与搜索关键词'c2'高度相关，强调攻击链中的C2部署 |
🛠️ 技术细节
采用定制化模糊测试和Crash分析技术进行漏洞挖掘
利用AI（如本地LLaMA）进行漏洞分类和策略开发
自动生成针对性payload并实现攻击漏洞利用
集成业界标准的C2框架，实现攻击操作的端到端自动化
🎯 受影响组件
• 漏洞分析模块
• 自动利用生成模块
• C2命令与控制系统
• 自动化渗透测试流程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库内容紧扣渗透测试和红队攻防工作，提供完整的自动化漏洞检测与利用链，尤其强调与C2通信的集成，符合搜索关键词'c2'的相关性，同时具备实质性的技术研究价值。
stealth-shield - 多功能网络安全监控与防护框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | stealth-shield |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全监测/安全功能增强/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: 12
💡 分析概述
StealthShield 集成了隐身、监控、欺骗和探测功能，最新更新增加了Telegram报警和USB监控功能，增强于安全事件的检测与通报能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 结合多种监控与防护技术 |
| 2 | 新增Telegram通知支持 |
| 3 | USB设备监控与权限管理功能 |
| 4 | 改善了系统事件和安全事件的告警机制 |
🛠️ 技术细节
在各个模块中集成了Telegram机器人API调用，用以实时向用户推送安全事件（如USB连接、登录信息、文件系统变化、进程变化、USB设备识别）
USB监控部分引入wmi和tkinter，实时检测USB插拔和授权确认，支持GUI弹窗和日志记录，实现自动化 USB 事件识别并通知用户
系统改造涉及Python多模块协作，通过调用telegram_bot.py中的send_alert函数实现跨模块智能警报推送
🎯 受影响组件
• USB监控模块
• 事件监控模块（文件、登录、进程、USB）
• 通知报警系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库在原有基础上显著增强了安全监测与事件通报能力，特别是USB设备监控和安全事件自动报警，对于渗透测试和网络安全防护具备实用价值。新增功能涉及漏洞利用检测难度较低的实时监控和主动通知，提升整体安全响应能力。
CVE-2020-17519 - Apache Flink 目录遍历漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2020-17519 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 07:03:11 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了关于Apache Flink 1.11.0版本中目录遍历漏洞的分析。仓库最初创建于2021年1月8日，并包含了Metasploit框架的辅助模块。漏洞允许未经身份验证的攻击者通过Web服务器权限读取任意文件。README.md 文件详细描述了漏洞，提供了验证步骤，以及Metasploit的利用方法，包括设置RHOSTS、RPORT和FILEPATH。最新提交的PDF文件可能提供了漏洞的补充说明或利用演示。更新日志显示了对README.md文件的多次修改，包括修复错误、添加参考链接和更新利用场景，其中提到了使用Metasploit的apache_flink_file_read模块读取/etc/passwd文件来验证漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Apache Flink 1.11.0 存在目录遍历漏洞 |
| 2 | 未经身份验证的攻击者可读取任意文件 |
| 3 | Metasploit模块提供POC |
| 4 | 漏洞存在于1.11.0以及后续的1.11.1和1.11.2版本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Apache Flink 1.11.0版本存在目录遍历漏洞，攻击者通过构造特定的HTTP请求，可以访问服务器上的任意文件。
利用方法：使用Metasploit的
auxiliary/scanner/http/apache_flink_file_read模块，设置RHOSTS、RPORT和FILEPATH参数，即可读取目标服务器上的文件，如/etc/passwd。
修复方案：升级到不受影响的版本或实施访问控制，限制对文件系统的访问。
🎯 受影响组件
• Apache Flink 1.11.0
• Apache Flink 1.11.1
• Apache Flink 1.11.2
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的Apache Flink组件，并且提供了明确的利用方法和POC，可以直接通过Metasploit进行利用。
Penetration_Testing_POC - POC/EXP合集，涉及RCE、SQL注入等
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Penetration_Testing_POC |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | POC更新/漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个渗透测试POC（Proof of Concept）和EXP（Exploit）的集合，主要用于网络安全评估和漏洞研究。仓库包含了针对多种Web应用程序和设备的漏洞利用代码。本次更新在README.md文件中新增了多个漏洞的链接，涵盖了未授权访问、SQL注入、命令执行等多种类型的安全漏洞。例如Salia PLCC的命令执行漏洞，银达汇智、万户ezOFFICE等产品的SQL注入漏洞，以及Unibox路由器和锐捷EWEB系列产品的相关漏洞。这些漏洞涉及信息泄露、权限绕过和远程代码执行，对目标系统具有较高的威胁。其中Unibox路由器的命令执行漏洞是本次更新中值得关注的，因为其可能导致对网络设备的完全控制。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了多个安全漏洞的POC链接，涵盖RCE、SQL注入等 |
| 2 | 涉及多个厂商的Web应用和设备 |
| 3 | 包含Unibox路由器等设备的命令执行漏洞 |
| 4 | 漏洞类型多样，包括未授权访问、SQL注入、文件读取等 |
🛠️ 技术细节
更新了README.md文件，新增了多个指向漏洞POC的链接。
涉及的漏洞类型包括命令执行、SQL注入、文件读取和未授权访问。
Unibox路由器的命令执行漏洞可能允许攻击者完全控制设备。
🎯 受影响组件
• Salia PLCC
• 银达汇智智慧综合管理平台
• 万户ezOFFICE
• JeeWMS
• 用友U8 CRM
• 灵当CRM
• Optilink 管理系统
• NetMizer日志管理系统
• 泛微e-office
• 锐捷-EWEB
• Unibox路由器
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库更新了大量漏洞的POC，包括RCE和SQL注入等高危漏洞，对安全研究和渗透测试具有重要参考价值。
gh-rce-poc - GitHub CLI RCE PoC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | gh-rce-poc |
| 风险等级 | HIGH |
| 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: 4
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对GitHub CLI的RCE (Remote Code Execution)概念验证(PoC)。PoC代码通过环境变量获取用户名和主机名，并通过HTTP请求将信息发送到webhook.site。此外，PoC还在/tmp目录下创建一个文件作为执行成功的标志。更新内容主要集中在添加和完善GitHub Actions的工作流程，用于构建和发布二进制文件。包括修复构建流程，添加构建和发布动作。漏洞利用方式：该 PoC 演示了如何在GitHub CLI上下文中利用RCE漏洞，通过构造特定的环境或触发点，从而执行任意命令。由于给定的代码只包含信息收集功能，并未实际进行命令注入，但其基本思路表明了RCE的可能性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供GitHub CLI RCE的PoC |
| 2 | 通过HTTP请求进行信息泄露 |
| 3 | 使用GitHub Actions实现自动化构建和发布 |
| 4 | 演示了RCE的可能性，虽然没有直接的命令执行 |
🛠️ 技术细节
Go语言编写的PoC，用于获取用户名和主机名。
PoC将信息发送到webhook.site。
GitHub Actions工作流程配置用于构建和发布二进制文件。
🎯 受影响组件
• GitHub CLI
• Go 运行时环境
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库与RCE关键词高度相关，提供了RCE的PoC，虽然PoC实现的功能有限，但证明了在GitHub CLI中存在RCE的可能性，具有一定的研究价值。
awsauth - AWS IAM凭证管理CLI工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | awsauth |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 代码维护 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个用于管理AWS IAM用户凭证的CLI工具。主要功能包括配置文件的健康检查、访问密钥轮换和密码更改。更新内容仅包括添加了常见的系统文件到.gitignore。该工具简化了AWS安全实践。由于该工具专注于安全领域，且提供了管理AWS IAM凭证的功能，因此具有一定的安全价值。该工具本身不涉及漏洞，主要功能是提升安全性，而非攻击。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供AWS IAM用户凭证的管理功能 |
| 2 | 包含健康检查、密钥轮换和密码更改等功能 |
| 3 | 简化AWS安全实践 |
| 4 | 与安全关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用命令行接口（CLI）
提供快速启动、安装和卸载的说明
功能主要围绕AWS IAM配置和管理
🎯 受影响组件
• AWS IAM
• AWS CLI
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具与'security tool'关键词高度相关，因为它直接服务于AWS IAM凭证的管理，有助于提升AWS环境的安全性。虽然不包含漏洞利用代码，但其功能本身对安全运维有价值。
secutils - Alpine安全工具镜像漏洞修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | secutils |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
secutils是一个基于Alpine Linux的安全工具镜像，用于漏洞检查。此次更新主要涉及了CVE-2024-12798和CVE-2024-2986的修复，以及相关依赖的更新。更新内容修改了.github/sec-build.yaml和.github/sec-build.md文件，主要是关于漏洞信息的展示和更新。该仓库主要提供安全工具，此次更新修复了已知的安全漏洞，提升了安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了CVE-2024-12798和CVE-2024-2986漏洞 |
| 2 | 更新了.github/sec-build.yaml和.github/sec-build.md文件，更新漏洞信息展示 |
| 3 | 基于Alpine Linux，提供安全工具镜像 |
| 4 | 提升了镜像的安全性 |
🛠️ 技术细节
更新
.github/sec-build.yaml文件，修复了CVE-2024-12798和CVE-2024-2986漏洞, 涉及的组件版本和修复版本都有明确说明
修改
.github/sec-build.md文件，更新漏洞信息展示
通过修复漏洞提升了镜像的安全性
🎯 受影响组件
• Alpine Linux
• 安全工具镜像
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了已知的安全漏洞，提升了镜像的安全性，对使用该镜像进行安全评估的用户有积极意义。
github_api_key_hunter - GitHub API key 扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | github_api_key_hunter |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | new |
💡 分析概述
该仓库是一个安全工具，用于扫描GitHub仓库，以查找暴露的API密钥、令牌和其他秘密。由于仓库信息为空，无法深入分析其实现细节和潜在的漏洞。 但根据描述，它提供Web UI，说明其易用性，降低了使用门槛。本次更新，没有提供更新内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | GitHub API key 扫描工具 |
| 2 | Web UI 提高了易用性 |
| 3 | 用于发现暴露的API密钥和令牌 |
| 4 | 与'security tool'关键词高度相关，体现在核心功能上 |
🛠️ 技术细节
基于GitHub API实现仓库扫描
可能包含对不同类型密钥的检测逻辑
🎯 受影响组件
• GitHub
• API密钥
• 令牌
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具直接针对安全领域，用于检测敏感信息泄露，与'security tool'关键词高度相关。它提供的Web UI提升了可用性。虽然仓库信息为空，但基于其功能描述，具备一定的研究和实用价值。
ctem-pipeline-security - CI/CD Pipeline安全扫描框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ctem-pipeline-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: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
CTEM Pipeline Security是一个CI/CD管道安全框架，利用GitLeaks和Trivy等开源工具检测和跟踪CI/CD管道中反复出现的漏洞。它存储扫描历史以标记重复出现的威胁，并通过交互式仪表板帮助团队主动管理管道安全。本次更新修复了GitHub Pages部署权限和部署错误，以及GitLeaks SARIF报告的上传问题。更正了Dashboard的错误。该仓库集成了GitLeaks用于检测代码中的敏感信息泄露，并使用Trivy扫描容器镜像的安全漏洞。通过持续集成/持续部署，可以有效提高安全性和代码质量。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用GitLeaks检测代码敏感信息泄露 |
| 2 | 使用Trivy扫描容器镜像漏洞 |
| 3 | GitHub Actions 自动化扫描 |
| 4 | 修复了GitHub Pages部署权限和部署错误 |
🛠️ 技术细节
GitLeaks被用来扫描源代码，以检测潜在的密码、API密钥和其他敏感信息。 如果发现任何机密信息泄露，GitLeaks会生成SARIF报告。
Trivy用于扫描容器镜像，检测其中的安全漏洞和配置问题。 它会分析镜像的元数据，识别已知的漏洞。
GitHub Actions工作流程被配置为在每次代码提交时自动运行GitLeaks和Trivy扫描。
更新修复了GitHub Pages的部署问题,使得报告可以正常部署和访问
🎯 受影响组件
• CI/CD Pipeline
• GitLeaks
• Trivy
• GitHub Actions
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目集成了GitLeaks 和Trivy，提供了在CI/CD流程中自动扫描代码和镜像的安全功能。此次更新修复了部署问题,使得报告和扫描结果可以正常呈现，改进了安全扫描流程，具有一定的安全价值。
GhostJS - JS文件敏感信息扫描工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GhostJS |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
GhostJS是一个Python编写的JavaScript安全扫描工具，主要功能是爬取目标网站，收集JS文件，并从中检测敏感信息，例如API密钥、访问令牌、硬编码URL、电子邮件和高熵字符串。
本次更新包括了：
- 初始版本发布，包含爬虫功能，JS文件检测，敏感信息检测(基于正则表达式和熵值分析)，CLI输出，JSON和Markdown报告生成，以及多种敏感信息类型检测。
- 新增CI流程和Changelog，代码贡献规范等文件
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动爬取网站JS文件 |
| 2 | 使用正则表达式和熵值分析检测敏感信息 |
| 3 | 支持JSON和Markdown报告输出 |
| 4 | 提供CLI界面和进度展示 |
| 5 | 与安全工具关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写，利用aiohttp进行异步HTTP请求，BeautifulSoup4解析HTML。
通过正则表达式匹配API密钥、访问令牌等敏感信息，并使用熵值分析检测潜在的秘密。
支持JSON和Markdown格式的报告输出，方便查看扫描结果。
提供了命令行界面，方便用户使用和配置扫描参数，如最大爬取深度和输出目录。
包含CI流程，方便进行代码质量管理
🎯 受影响组件
• JavaScript 文件
• Web应用程序
⚡ 价值评估
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GhostJS与“security tool”高度相关，因为它直接针对Web应用程序中的JavaScript文件进行安全扫描，旨在发现敏感信息。该工具提供了爬虫、敏感信息检测、报告生成等功能，可以帮助安全研究人员和渗透测试人员快速发现潜在的安全风险，满足安全研究、漏洞利用需求。
Personal-Cyber-Security-Lab-Setup-for-Practical-Learning - 搭建渗透测试靶机环境
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Personal-Cyber-Security-Lab-Setup-for-Practical-Learning |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 环境搭建 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库旨在构建一个用于网络安全学习和实践的个人实验室。主要功能是指导用户在VirtualBox中设置Kali Linux和Metasploitable 2虚拟机，以进行渗透测试、防御安全实践和安全技能的 hands-on 学习。更新内容主要集中在靶机 Metasploitable 2 的搭建步骤和网络配置。没有发现漏洞利用代码，主要是环境搭建的文档说明。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 构建虚拟化安全实验室，用于安全工具和技术的实践。 |
| 2 | 提供Metasploitable 2靶机的搭建步骤，方便用户进行漏洞利用练习。 |
| 3 | 指导配置网络环境，保证实验安全性和隔离性。 |
| 4 | 与安全工具相关性高，提供了一个安全学习和实践的框架 |
🛠️ 技术细节
使用VirtualBox进行虚拟化，创建Kali Linux和Metasploitable 2虚拟机。
配置网络模式为Host-Only 或 Internal Network，实现网络隔离。
详细的步骤说明了Metasploitable 2的下载、导入和启动过程。
指导配置网络，保证实验的安全进行。
🎯 受影响组件
• VirtualBox
• Kali Linux
• Metasploitable 2
⚡ 价值评估
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该仓库提供了构建安全实验室的详细步骤，与安全工具、渗透测试等关键词高度相关。虽然不包含实际的漏洞利用代码，但为安全研究人员提供了一个可以进行实践的靶机环境。
SecAlyze - AI驱动JS漏洞扫描和自动化工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SecAlyze |
| 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: 15
💡 分析概述
SecAlyze是一个由AI驱动的安全工具，主要用于JavaScript漏洞扫描，安全评估和自动化。 该仓库提供JavaScript代码漏洞检测，如XSS和代码注入，同时支持敏感信息泄露检测、端点发现、云存储桶分析等。本次更新为初始提交，包括了核心的Python脚本、用于AI分析的模板，以及依赖文件。具体功能包括：使用Google Gemini AI进行代码分析；自定义YAML模板以支持渗透测试和红队行动；检测XSS、代码注入、敏感信息等漏洞。该项目旨在提升渗透测试效率和自动化程度。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的JavaScript漏洞扫描。 |
| 2 | 自定义YAML模板，支持多种安全场景。 |
| 3 | 集成Google Gemini AI，提供智能分析能力。 |
| 4 | 支持XSS、代码注入、敏感信息等多种漏洞检测。 |
🛠️ 技术细节
使用Python 3.12+开发，依赖于多个Python库，包括requests、PyYAML、Google Gemini AI相关的库。
核心功能基于Secalyze.py脚本，结合YAML模板定义安全扫描任务和AI分析指令。
提供多种YAML模板，如用于API密钥查找、云存储桶检测、端点发现和敏感文件检测。
利用Google Gemini AI模型进行代码分析，例如，通过提示词来指导AI模型识别敏感信息、检测漏洞等。
实现了文件读取、内容保存、MIME类型解析等辅助功能。
🎯 受影响组件
• Secalyze.py
• YAML模板文件
• Google Gemini AI模型
• 依赖的Python库
⚡ 价值评估
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该项目是一个功能全面的安全工具，通过AI实现自动化扫描，并支持自定义模板，可以用于快速安全评估和渗透测试。项目集成了多个安全功能，涵盖了常见的安全漏洞检测场景，能够有效提升安全分析效率。
packet-tracker - 网络数据包分析与安全监控工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | packet-tracker |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 22
💡 分析概述
该仓库是一个基于Flask的网络数据包分析和安全监控工具，名为Packet Tracker。 仓库提供了实时数据包捕获、会话跟踪、安全警报、分析仪表盘以及威胁检测等功能。仓库包括了用于构建应用程序的基础代码，包含了应用程序工厂、路由处理、核心功能实现（数据包捕获、会话跟踪、威胁检测）、数据库服务、以及用户界面模板。更新内容包括了项目的基本结构，README文件，启动指南以及初始化数据库的脚本和各个模块的实现。该项目旨在提供一个全面的网络监控解决方案，集成了数据包捕获、分析和安全检测，从而能够识别潜在的安全威胁。项目没有明显的漏洞，重点在于网络流量的监控和安全检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实时数据包捕获与分析 |
| 2 | 威胁检测与安全警报 |
| 3 | 提供分析仪表盘和API接口 |
| 4 | 与关键词'security tool'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Scapy进行数据包捕获和分析。
Flask框架构建Web应用，提供用户界面和API接口。
数据库采用SQLite存储数据。
实现威胁检测，包括端口扫描、DDoS和恶意IP检测等。
🎯 受影响组件
• Flask
• Scapy
• SQLite
• Python
⚡ 价值评估
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该项目与'security tool'关键词高度相关，且项目本身实现了网络数据包的捕获、分析和安全监控功能，具有一定的安全研究价值，尤其是在网络安全领域。
ai-sast-dast-pipeline-ci-cd - CI/CD安全自动化, 漏洞检测
📌 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 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, 和AI/NLP分类，用于早期检测和修复代码漏洞。 更新内容主要集中在GitHub Actions工作流的优化，包括使用Bandit进行静态代码分析，并生成SARIF报告以供GitHub Security Tab使用。修复了Bandit报告生成的错误，并更新了相关依赖。 整体上，项目旨在通过自动化手段提高代码安全。 此次更新修复了报告输出和工具配置问题，提升了自动化安全扫描的效率和准确性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成了SAST, DAST，和AI/NLP分类的安全扫描 |
| 2 | 使用Bandit进行静态代码分析，生成SARIF报告 |
| 3 | 修复了Bandit报告输出错误，提升扫描准确性 |
| 4 | 优化了GitHub Actions工作流 |
🛠️ 技术细节
修改了.github/workflows/secure-pipeline.yml文件，配置Bandit扫描。
使用Bandit的sarif格式输出，并使用github/codeql-action/upload-sarif@v3上传报告。
修复了Bandit扫描命令的错误，提升了报告的生成质量
🎯 受影响组件
• GitHub Actions
• Bandit
• Python代码库
⚡ 价值评估
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更新修复了安全扫描工具的配置问题，提升了安全扫描的准确性和效率。对代码安全扫描流程进行了优化，提高了代码安全保障。
MCPSpy - eBPF监控MCP通信工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | MCPSpy |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 修复 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
MCPSpy是一个基于eBPF技术的命令行工具，用于实时监控Model Context Protocol (MCP)通信。该工具通过hook内核函数来捕获JSON-RPC 2.0消息，并提供了对stdio传输的支持。本次更新修复了CI相关的issue，忽略了E2E测试中的版本字段。仓库功能涵盖了eBPF程序加载、MCP消息解析和输出处理等，并提供了多种输出格式，包括控制台输出和JSONL输出。仓库整体质量较高，包含详细的文档说明、测试用例和Docker支持。由于该仓库主要用于安全分析和调试MCP协议，与AI安全相关，因此具有一定的价值。本次更新是修复，没有发现安全漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于eBPF监控MCP通信，捕获JSON-RPC 2.0消息 |
| 2 | 支持stdio传输 |
| 3 | 提供控制台和JSONL输出 |
| 4 | 包含eBPF程序、MCP解析器和输出处理器 |
| 5 | E2E测试修复 |
🛠️ 技术细节
eBPF程序hook vfs_read和vfs_write
使用cilium/ebpf库加载eBPF程序
MCP协议解析，支持JSON-RPC 2.0
控制台和JSONL输出格式
🎯 受影响组件
• eBPF
• MCP协议解析器
• stdio传输
⚡ 价值评估
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该仓库与AI Security高度相关，其核心功能在于监控和分析MCP协议通信，这对于理解和调试AI工具的交互至关重要。该工具能够帮助安全研究人员进行安全分析、漏洞检测以及性能监控。虽然本次更新为修复，但该仓库的整体价值在于其对AI工具通信协议的分析能力。
rag-security-scanner - 针对AI应用的安全扫描工具，检测主要漏洞
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | rag-security-scanner |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用框架/安全研究 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对RAG和大语言模型（LLM）应用的安全扫描器，能够识别提示注入、数据泄露、API滥用等关键漏洞，支持生成详细JSON和HTML报告，旨在提升AI系统的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 具备检测AI应用中Prompt Injection、数据泄露、功能滥用的能力 |
| 2 | 安全特性包括多项漏洞检测和安全评估技术 |
| 3 | 提供系统性的安全测试方法和详细的漏洞报告，具有一定的研究和技术深度 |
| 4 | 明确以安全研究和漏洞利用为核心目的，与搜索关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
利用Payload测试、多输入模拟和请求分析实现漏洞检测，支持OpenAI和自定义RAG系统
采用多层安全机制，包括敏感信息检测、指令操控分析及滥用识别，具备一定的研究创新性
🎯 受影响组件
• AI应用接口、语言模型调用系统、问答系统、知识检索模块
⚡ 价值评估
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仓库专注于AI安全领域，提供针对大模型和RAG系统的漏洞检测工具，包含高质量的测试方法和详细报告，符合安全研究和漏洞利用的核心目的，与搜索关键词高度相关。
CVE-2025-51860 - TelegAI Stored XSS Vulnerability
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-51860 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 09:18:44 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库包含关于 TelegAI 应用程序中存储型跨站脚本 (XSS) 漏洞的信息。仓库只有一个文件figure1.png和README.md，README.md详细描述了该漏洞。漏洞存在于 TelegAI 的聊天组件和角色容器组件中。攻击者可以通过在角色描述、问候语、示例对话或系统提示中构造包含 SVG XSS 负载的 AI 角色来实现任意客户端脚本执行。当用户与此类恶意 AI 角色交互或浏览其配置文件时，脚本将在用户的浏览器中执行。成功利用可能导致窃取敏感信息，例如会话令牌，从而可能导致帐户劫持。更新后的 README.md 详细介绍了攻击向量，受影响范围，并使用图片展示了 POC。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | TelegAI 存在存储型 XSS 漏洞。 |
| 2 | 攻击者可以通过构造恶意 AI 角色来利用此漏洞。 |
| 3 | 漏洞影响用户交互和浏览角色配置文件。 |
| 4 | 成功利用可导致用户会话劫持。 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：TelegAI 应用程序中的聊天组件和角色容器组件未正确过滤用户输入，允许攻击者通过 AI 角色配置（描述、问候语、示例对话或系统提示）注入 SVG XSS 负载。
利用方法：攻击者构造一个恶意 AI 角色，在角色配置中嵌入 XSS payload，例如在描述、问候语或示例对话中嵌入 SVG XSS payload，或构造系统提示，指示 LLM 在其聊天响应中嵌入 XSS payload。当用户与该角色交互或浏览其配置文件时，XSS payload 将被执行。
修复方案：开发人员应实施输入验证和输出编码，以确保所有用户输入在显示之前都经过适当的清理和转义，防止 XSS 攻击。
🎯 受影响组件
• TelegAI 应用程序的聊天组件
• TelegAI 应用程序的角色容器组件
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛，涉及用户交互和浏览，且具有明确的利用方法和潜在的严重后果，例如会话劫持。
CVE-2025-51859 - Chaindesk AI Agent XSS & IDOR
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-51859 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 09:08:54 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库公开了Chaindesk AI Agent中存在的Stored XSS和IDOR漏洞的细节。仓库包含了对漏洞的描述、攻击向量、受影响的用户，并提供了攻击的原理说明和POC。主要功能是为用户提供一个构建AI Agent的Web应用程序。更新包括了对README.md的修改，增加了对漏洞的详细描述，攻击向量，以及受影响用户的说明。漏洞利用方式为：攻击者通过构造恶意的AI Agent，利用LLM生成包含XSS payload的响应，当用户与恶意Agent交互或访问包含XSS payload的对话链接时，payload在用户浏览器中执行，导致敏感信息泄露；IDOR漏洞允许攻击者构造恶意链接传递XSS payload，潜在访问其他用户的对话。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Stored XSS vulnerability in Chaindesk AI Agent chat component. |
| 2 | IDOR vulnerability in conversation URL structure. |
| 3 | XSS allows for arbitrary script execution and session hijacking. |
| 4 | IDOR facilitates XSS payload delivery and potential unauthorized access. |
🛠️ 技术细节
Stored XSS: Attackers craft an AI agent with a system prompt designed to inject malicious script payloads (e.g., SVG-based XSS) into LLM responses. When a user interacts with this agent, the script executes.
IDOR: Insecure Direct Object Reference in the conversation URL (
https://app.chaindesk.ai/agents/<agentID>?tab=chat&conversationId=<conversationID>) allows attackers to create and distribute malicious links containing XSS payloads.
Impact: Successful exploitation can lead to sensitive information theft, like JWT tokens, potentially resulting in account hijacking or unauthorized access to other user's conversations.
Repair: The fix is not specified in the description. Requires input validation and output encoding to prevent XSS, and implementing proper access controls.
🎯 受影响组件
• Chaindesk AI Agent
• Web application using the Chaindesk AI Agent chat component
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛，存在明确的利用方法，涉及远程代码执行（RCE）和权限提升，可以导致用户会话劫持，具有严重的安全风险。
CVE-2025-51858 - ChatPlayground.ai XSS & IDOR漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-51858 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 理论可行 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 08:43:24 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了ChatPlayground.ai Web应用程序中存在的两个漏洞。首先，在聊天组件中存在跨站脚本（XSS）漏洞，攻击者可以通过构造恶意文本在用户浏览器中执行任意JavaScript代码，从而窃取用户的JWT令牌，进而劫持用户帐户。其次，/api/chat-history端点存在不安全的对象直接引用（IDOR）漏洞，攻击者可以利用此漏洞通过用户JWT Token中的用户名访问受害者的聊天历史记录，即使JWT令牌已过期，也能持续泄露用户敏感数据。仓库当前仅提供了漏洞描述和相关截图，尚未提供利用代码，但漏洞细节明确，危害严重。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | ChatPlayground.ai 聊天组件存在XSS漏洞 |
| 2 | XSS可导致JWT令牌窃取和账户劫持 |
| 3 | 存在IDOR漏洞导致用户聊天记录泄露 |
| 4 | 漏洞影响范围明确，危害用户隐私 |
🛠️ 技术细节
XSS漏洞：攻击者构造恶意文本，嵌入SVG XSS payload,触发JavaScript代码执行。
JWT令牌窃取：XSS攻击成功后，窃取用户JWT令牌，用于账户劫持。
IDOR漏洞：
/api/chat-history端点未正确验证用户身份，仅通过用户名进行授权，允许攻击者访问其他用户的聊天记录。
漏洞利用：通过XSS漏洞获取用户名，利用IDOR漏洞访问目标用户的聊天记录。
🎯 受影响组件
• ChatPlayground.ai
• 聊天组件
• /api/chat-history
⚡ 价值评估
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漏洞影响广泛使用的Web应用，存在XSS和IDOR两种高危漏洞，可导致用户账户劫持和敏感信息泄露。漏洞利用方法明确，危害严重，符合价值判断标准。
CVE-2024-20767 - Adobe ColdFusion 任意文件读取漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-20767 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 08:35:53 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库包含CVE-2024-20767的漏洞利用代码。 漏洞影响Adobe ColdFusion服务器。该漏洞允许攻击者通过构造特定的HTTP请求读取服务器上的任意文件。
代码分析：
该仓库只有一个Python脚本 CVE-2024-20767.py，实现了针对Adobe ColdFusion的漏洞利用。 脚本首先通过/CFIDE/adminapi/_servermanager/servermanager.cfc?method=getHeartBeat端点获取UUID，然后利用/pms端点读取任意文件。利用方式是向/pms端点发送GET请求，其中包含uuid头和file_name参数，file_name参数用于指定要读取的文件路径。代码质量尚可，实现了基本的功能。存在一个参数command控制读取的文件路径。 测试用例是读取指定文件。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Adobe ColdFusion 任意文件读取漏洞 |
| 2 | 通过构造特定的HTTP请求读取服务器上的任意文件 |
| 3 | 利用/pms端点和UUID进行身份验证 |
| 4 | 需要获取UUID |
| 5 | POC代码已给出 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Adobe ColdFusion服务器的
/pms端点存在任意文件读取漏洞，攻击者可以通过构造恶意请求读取服务器上的敏感文件。
利用方法：脚本首先通过
/CFIDE/adminapi/_servermanager/servermanager.cfc?method=getHeartBeat获取UUID，然后通过向/pms端点发送GET请求，并设置正确的uuid头部和file_name参数来读取任意文件。
修复方案：升级到Adobe ColdFusion的最新版本，或配置Web服务器以限制对
/pms端点的访问。
🎯 受影响组件
• Adobe ColdFusion Server
⚡ 价值评估
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该漏洞允许攻击者读取服务器上的任意文件，可能导致敏感信息泄露，例如配置文件、数据库凭据等，具有高危性。 仓库中提供了可用的POC，方便验证和复现。
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 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞情报 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个多源漏洞情报聚合工具，能够从多个权威安全数据源爬取漏洞信息，并生成结构化报告。更新内容是GitHub Actions自动更新的0day漏洞情报。分析了2025-07-19和2025-07-18的漏洞情报报告。报告包含了多个高危漏洞，例如Atlassian Confluence模板注入、Git任意命令执行、WinRAR远程代码执行、Microsoft Outlook特权提升、Fortinet FortiWeb SQL注入、Citrix NetScaler ADC越界读、JetBrains TeamCity身份验证绕过等。这些漏洞可能导致远程代码执行、敏感信息泄露等严重安全问题。由于漏洞情报的及时更新，对安全人员有重要参考价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 爬取多个安全数据源的漏洞情报 |
| 2 | 自动生成漏洞情报报告 |
| 3 | 报告包含多个高危漏洞，如RCE和SQL注入 |
| 4 | 及时更新0day漏洞信息 |
🛠️ 技术细节
使用GitHub Actions自动化更新漏洞情报报告
从ThreatBook等数据源获取漏洞信息
报告包含CVE ID、漏洞名称、严重程度、发布日期等信息
漏洞涉及Web应用、邮件系统、代码管理工具等
🎯 受影响组件
• Atlassian Confluence
• Git
• WinRAR
• Microsoft Outlook
• Fortinet FortiWeb
• Citrix NetScaler ADC/Gateway
• JetBrains TeamCity
⚡ 价值评估
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仓库更新了最新的0day漏洞情报，涵盖了多个高危漏洞，对安全研究和漏洞分析具有重要参考价值。这些信息可以帮助安全人员及时了解最新的威胁，并采取相应的防御措施。
watch0day - 自动化0day漏洞情报监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | watch0day |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该项目是一个自动化0day漏洞监控系统，通过GitHub Actions定时抓取互联网最新漏洞情报，自动翻译并生成结构化报告。本次更新是每日自动运行，抓取最新的漏洞情报信息，并生成对应的md文档报告，报告中包含最新的漏洞信息，包括漏洞描述、来源、链接等。其中提到了多个漏洞，例如针对Apache HTTP服务器的漏洞、Ivanti 零日漏洞、思科ISE漏洞等。漏洞报告的生成和更新是该项目的主要功能，反映了项目对于安全漏洞情报的持续关注和自动化处理能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化抓取0day漏洞情报 |
| 2 | 生成结构化漏洞报告 |
| 3 | 报告内容包含漏洞描述、来源、链接 |
| 4 | 涵盖多个CVE漏洞信息 |
🛠️ 技术细节
GitHub Actions 自动化定时任务
从The Hacker News等渠道抓取漏洞信息
生成Markdown格式的漏洞报告
报告包含CVE编号和相关链接
🎯 受影响组件
• Apache HTTP Server
• Ivanti Connect Secure (ICS) 设备
• Cisco ISE
⚡ 价值评估
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该项目自动化抓取和生成漏洞报告，及时更新漏洞信息，对安全研究和漏洞分析具有一定的参考价值，特别是对安全从业者来说，可以快速了解到最新的漏洞信息，有助于安全防护工作的开展。
AIMergeBot - 基于AI的自动化代码安全审查工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AIMergeBot |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的自动化代码安全审查工具，名为AIMergeBot，主要功能是自动分析GitLab Merge Request (MR)以检测潜在的安全风险，如SQL注入、XSS等。本次更新主要修改了README.md文件，增加了界面预览截图，增强了用户对工具直观感受。仓库的核心功能是利用AI模型进行代码分析，以安全审查为主要目的，与安全工具的关键词高度相关。该工具通过集成OpenAI兼容的API，实现了对代码的安全扫描，并提供了结构化的风险结果展示。更新内容增加了界面展示，方便用户理解工具功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化代码安全审查，支持GitLab MR |
| 2 | AI智能检测多种安全风险 |
| 3 | 提供结构化的风险结果展示 |
| 4 | 与安全工具关键词高度相关 |
| 5 | 支持OpenAI兼容的API |
🛠️ 技术细节
使用Go语言开发，集成了OpenAI API进行代码安全分析。
支持GitLab MR的自动安全审查，通过Webhook或定时轮询获取MR信息。
检测SQL注入、XSS、敏感信息泄露等多种安全风险。
结果以风险类型、等级、建议和上下文的形式呈现。
🎯 受影响组件
• GitLab
• OpenAI API
• 代码库
⚡ 价值评估
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该仓库与安全工具关键词高度相关，核心功能是自动化代码安全审查，并利用AI进行安全风险检测。提供了创新的安全检测功能，增加了实用性和价值。
security-research-toolkit - 专业安全分析与评估工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | security-research-toolkit |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增核心功能 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个专业的网络安全分析和漏洞评估工具包，提供网络扫描、漏洞评估、Web仪表盘和报告生成等功能。此次更新主要增加了security_toolkit.py文件，其中包含了工具的核心逻辑，包括数据库管理、网络扫描、HTTP服务器以及API接口。该工具包旨在帮助安全研究人员进行渗透测试和漏洞分析。 仓库主要功能：
- 网络扫描: 多线程主机发现和端口扫描。
- 漏洞评估: 自动化安全漏洞检测和分类。
- Web仪表盘: 实时Web界面，具有现代化的UI/UX。
- 报告生成: HTML和JSON报告生成。 此次更新新增了核心的python脚本，定义了整个安全工具的框架。由于该工具包的主要功能是安全相关的，且代码质量较高，更新也比较有实质性内容，所以具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供网络扫描和漏洞评估功能 |
| 2 | 包含Web仪表盘和报告生成功能 |
| 3 | 具备现代化的UI/UX |
| 4 | 与安全工具关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用SQLite数据库进行数据存储
多线程扫描实现，提高扫描效率
HTTP服务器用于提供Web仪表盘
RESTful API接口，实现数据的交互
🎯 受影响组件
• Python环境
• requests库
• sqlite3
• Web浏览器
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与安全工具关键词高度相关，实现了网络扫描、漏洞评估、报告生成和Web仪表盘等功能，且代码质量较高，具有一定的实用性和研究价值。
ShadowWatch - 安全情报收集GUI工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ShadowWatch |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
ShadowWatch是一个开源的网络安全工具，专为道德黑客、安全分析师和数字调查人员设计。它提供了一个集中式仪表板，用于通过易于使用的GUI执行用户足迹、网络扫描和域情报收集。更新后的README.md文件增加了对工具功能的详细说明，包括用户足迹（通过Sherlock）、Nmap集成、WHOIS查找、保存结果和用户友好的GUI。工具主要功能是通过用户界面，调用Sherlock扫描、Nmap扫描、WHOIS查询。本次更新主要是说明文档的完善，并没有涉及任何安全漏洞修复或新的安全功能的增加。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 用户足迹分析功能，通过调用Sherlock工具实现。 |
| 2 | 网络扫描功能，集成了Nmap扫描工具。 |
| 3 | 域情报收集功能，通过WHOIS查询实现。 |
| 4 | 提供GUI界面，方便用户操作。 |
| 5 | 与'security tool'关键词高度相关，因为它本身就是一个安全工具，提供多种安全相关功能 |
🛠️ 技术细节
使用Python和Tkinter构建GUI。
集成了Nmap命令行工具。
使用了Sherlock进行用户足迹分析，调用Whois库实现Whois查询功能。
🎯 受影响组件
• Python
• Tkinter
• Nmap
• Sherlock
• Whois库
⚡ 价值评估
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该仓库直接提供了安全工具，与关键词'security tool'高度相关。虽然功能较为基础，并且更新内容是说明文档的完善，但其提供的多种安全相关功能，包括用户足迹、网络扫描、WHOIS查询，对安全研究具有一定的参考价值，可以用于安全评估，渗透测试等场景。因此评定为具有一定价值。
threat-intel-aggregator - 威胁情报聚合工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | threat-intel-aggregator |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 初始提交 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于Python的威胁情报聚合工具，它整合了来自Shodan、VirusTotal和AbuseIPDB等服务的网络威胁情报，并使用Streamlit构建了一个用户友好的仪表盘。本次更新是初始提交，包括了README.md文件，对工具的总体功能进行了介绍。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 聚合来自多个来源的威胁情报 |
| 2 | 提供交互式用户界面，方便安全团队使用 |
| 3 | 可以快速识别恶意IP和域名 |
| 4 | 与搜索关键词'security tool'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python编程语言
利用Streamlit构建用户界面
从Shodan, VirusTotal, AbuseIPDB等服务获取数据
🎯 受影响组件
• Shodan
• VirusTotal
• AbuseIPDB
• Streamlit
⚡ 价值评估
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该工具直接与安全工具相关，并且能够从多个来源聚合威胁情报，有助于安全分析和事件响应。虽然是初步版本，但功能具有实用价值，并且与关键词'security tool'高度相关，属于安全工具类别。
CamSniff - IP摄像头侦察工具，安全扫描。
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CamSniff |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
CamSniff是一个针对IP摄像头的侦察工具，专为安全专业人员和研究人员设计。它能够识别和分析IP摄像头和其他网络设备，提供关于其配置和潜在漏洞的深入见解。该工具具备多种功能，包括增强的摄像头识别、网络扫描、协议支持（RTSP, HTTP, CoAP等）、结构化输出和报告（JSON, TXT）、暴力破解、漏洞分析、AI驱动的图像分析、高级流管理以及自动化和命令行选项。更新内容主要为README.md的修改，更新了工具的介绍，功能以及安装和使用方法。该工具的核心功能是安全相关的，可以用于渗透测试，风险评估等安全研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 摄像头识别与分析： 能够识别和分析IP摄像头，包括品牌检测 |
| 2 | 网络扫描与协议支持： 支持多种网络扫描工具和协议，如RTSP, HTTP等 |
| 3 | 漏洞分析： 自动化检测已知CVE |
| 4 | AI驱动分析： 使用OpenCV进行图像分析，检测IR点和运动区域 |
| 5 | 与'security tool'高度相关，提供了摄像头相关的安全分析和扫描功能 |
🛠️ 技术细节
使用bash脚本，结合多种工具，如fping, nmap, hydra等实现
集成了多种安全扫描和分析功能，例如暴力破解，CVE检测和AI图像分析
结构化输出报告，包含JSON和文本格式的报告，方便分析
🎯 受影响组件
• IP摄像头
• 网络设备
⚡ 价值评估
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CamSniff与关键词'security tool'高度相关，因为它提供了一个专门用于IP摄像头安全分析和漏洞评估的工具，具有一定安全研究价值。
cvequery - CVE查询与分析命令行工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cvequery |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库是一个用于查询和分析CVE漏洞信息的命令行工具，名为cvequery。它通过Shodan的CVE数据库API获取数据，并提供多种查询和过滤选项，如产品名称、CVE ID、严重程度、日期范围等。 仓库更新包括README文件的更新，修改了标题的图片展示方式，以及版本信息和pipy仓库的链接。 代码中对API交互进行了优化，包括速率限制、缓存机制（24小时）和重试机制，提高了程序的稳定性和效率。 该工具本身不包含漏洞利用代码，主要功能是收集和展示CVE信息。 仓库没有明显的漏洞利用代码，主要功能是CVE信息查询和展示，没有安全风险。 更新主要是对用户界面的优化和细节调整，没有直接的安全漏洞修复。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供CVE信息的查询和分析功能。 |
| 2 | 支持通过产品名、CVE ID等多种方式查询。 |
| 3 | 实现了缓存、速率限制和重试机制，提高了API交互的效率和稳定性。 |
| 4 | 命令行工具，方便安全研究人员使用。 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写，依赖requests等库。
通过Shodan API获取CVE数据。
实现了缓存机制，将API响应缓存到本地文件。
支持多种查询参数和过滤条件。
🎯 受影响组件
• Shodan API
• Python环境
⚡ 价值评估
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该工具与"security tool"关键词高度相关，提供CVE信息的查询功能，方便安全研究人员进行漏洞分析和情报收集。工具本身虽然不包含漏洞利用，但作为信息收集和分析的工具，具有一定的价值。
SQLi-Detect - SQL注入检测工具，CLI和API
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SQLi-Detect |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个用Python编写的SQL注入检测工具，提供了CLI工具和REST API，用于检测用户输入中潜在的SQL注入尝试。主要功能包括基于正则表达式的SQL注入检测、实时日志记录、CLI交互模式、Flask REST API、PDF报告生成和自动化测试脚本。本次更新增加了info文件夹，包含每个模块的详细说明文档，方便用户理解和维护。该工具检测SQL注入漏洞，但本身不包含漏洞，主要用于检测其他应用程序中的漏洞。没有发现新增漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了SQL注入检测功能，包括CLI和REST API。 |
| 2 | 使用正则表达式匹配SQL注入的payload。 |
| 3 | 能够生成报告。 |
| 4 | 与搜索关键词“security tool”高度相关，核心功能是安全检测。 |
| 5 | 更新增加了模块文档，增强了可维护性和易用性。 |
🛠️ 技术细节
基于Python 3.6+，使用Flask构建REST API。
使用正则表达式进行SQL注入攻击检测。
使用FPDF生成报告。
提供了CLI工具，允许用户直接在命令行测试输入。
提供自动化测试脚本，用于测试API。
🎯 受影响组件
• Python
• Flask
• regex
• FPDF
⚡ 价值评估
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该仓库与搜索关键词'security tool'高度相关，因为它提供了一个用于检测SQL注入的安全工具，并且该工具具有实用性，提供了多种使用方式，包括CLI和API，以及报告生成功能。虽然该仓库本身不包含漏洞利用代码或POC，但其主要目的是进行安全检测，具有一定的研究和使用价值。
xray-config-toolkit - Xray配置工具，提供多种协议配置
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | xray-config-toolkit |
| 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: 285
💡 分析概述
该仓库是一个Xray配置工具，用于生成和管理Xray的配置文件，支持多种协议和网络设置。本次更新主要增加了多个国家的Xray配置文件，包括TLS, WebSocket, Trojan, Vless, Vmess等协议的配置。 仓库的主要功能是生成Xray配置文件，实现网络流量的代理和加密。 此次更新添加了不同国家和地区的配置文件，为用户提供了更多配置选择。具体来说，更新中添加了多个JSON配置文件，每个文件都包含了 DNS 设置、入站和出站配置。此外还更新了 Cloudflare worker.js 文件，用于处理请求。由于更新内容包含大量不同地区的配置，这些配置很可能包含绕过网络限制的设置，因此具有安全相关性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Xray配置工具，生成Xray配置文件 |
| 2 | 支持多种协议配置 |
| 3 | 增加了多个国家和地区的配置文件 |
| 4 | 更新了Cloudflare Worker脚本 |
🛠️ 技术细节
更新了Cloudflare worker.js 文件，用于处理请求和转发流量。
增加了包含DNS设置、入站和出站配置的JSON配置文件，实现代理功能。
更新涉及 TLS, WebSocket, Trojan, Vless, Vmess 等协议配置
🎯 受影响组件
• Xray
• Cloudflare Worker
• 网络代理客户端
⚡ 价值评估
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该仓库提供了多个国家的Xray配置文件，这可能包含绕过网络限制的配置，增加了使用的灵活性和安全性。更新配置文件涉及到具体的网络配置，因此具有安全价值。
DuplexSpyCS - C# RAT: DuplexSpyCS
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DuplexSpyCS |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
DuplexSpyCS是一个基于C#的远程访问工具(RAT)，允许完全控制远程Windows机器，设计用于合法的远程管理和Windows系统的安全测试。该仓库的更新增加了对音频（麦克风和系统扬声器）的支持。由于该工具的性质，其潜在的滥用风险很高，因此此次更新增强了其潜在的恶意用途。此版本主要是对README.md文件的更新，新增了功能描述。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C#编写的RAT |
| 2 | 新增音频功能（麦克风和系统扬声器） |
| 3 | 具备潜在的滥用风险 |
| 4 | 更新了README.md文件 |
🛠️ 技术细节
RAT基于C/S架构
使用AES-256-CBC加密和RSA-4096加密进行通信
新增音频功能，可以监听或控制受害者的音频输入输出
🎯 受影响组件
• Windows系统
⚡ 价值评估
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新增音频功能增强了该RAT的隐蔽性和功能，使其在恶意活动中更具威胁，因此具有一定的安全研究价值。
malice-network - 下一代C2框架Malice Network
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | malice-network |
| 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
Malice Network是一个下一代C2框架。本次更新修复了之前的提交错误，并增加了计算SHA256 byte的功能。其中，sha256计算功能可能被用于文件完整性校验，在C2框架中，这可以用来确保传输文件的完整性，防止恶意软件篡改。虽然此次更新本身没有直接的安全漏洞修复或利用，但增加了安全领域常用的校验功能，有助于提升框架的安全性。由于是C2框架，对其安全性要求较高，此类功能增强可以提高其价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Malice Network是一个C2框架。 |
| 2 | 更新修复了之前的错误。 |
| 3 | 增加了计算SHA256 byte的功能。 |
| 4 | SHA256功能增强了文件传输的安全性。 |
🛠️ 技术细节
增加了CalculateSHA256Byte函数，用于计算给定byte slice的SHA256哈希值。
该函数使用了sha256.Sum256函数进行哈希计算，并使用hex.EncodeToString将哈希值转换为十六进制字符串。
🎯 受影响组件
• server/internal/db/helper.go
• helper/utils/fileutils/files.go
⚡ 价值评估
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虽然没有直接的安全漏洞修复或利用，但增加了SHA256计算功能，用于文件完整性校验，对于C2框架来说，这有助于提高安全性。
wolfkit - AI代码审查增强，集成文件大小分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | wolfkit |
| 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: 14
💡 分析概述
该仓库是一个AI驱动的开发工具包，用于代码审查，文档聚类，安全分析和安全文件测试。本次更新增加了文件大小分析和监控功能，引入了可配置的文件大小阈值，并明确标识超大文件，提高了代码审查的效率和准确性。更新内容包括：1. 新增文件大小分析与监控：可配置阈值，识别超大文件；2. 改进代码审查标签页：UI重构，整合文件大小设置；3. 文件大小设置模块：实现文件大小配置、阈值设置和快速大小检查。同时，更新了依赖，README和CHANGELOG文件，增加了文件大小分析相关的报告。未发现明显的安全漏洞，但增强了代码审查的安全性和可维护性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了文件大小分析和监控功能，可以配置阈值，识别超大文件 |
| 2 | 改进了代码审查标签页，UI重构，整合文件大小设置 |
| 3 | 新增了文件大小设置模块，实现文件大小配置、阈值设置和快速大小检查 |
🛠️ 技术细节
新增FileMetricsAnalyzer，FileMetrics，SizeCategory，FileSizeThresholds等类，用于计算和展示文件大小信息。
修改CodeReviewer类，整合文件大小分析和报告功能
修改MultiFileAnalyzer类，整合文件大小分析功能
修改ui/code_review_tab.py, ui/file_size_settings.py文件
🎯 受影响组件
• code_reviewer.py
• file_metrics_analyzer.py
• multi_file_analyzer.py
• ui/code_review_tab.py
• ui/file_size_settings.py
⚡ 价值评估
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本次更新增加了文件大小分析和监控功能，有助于提高代码质量和可维护性，降低潜在的安全风险。
cybersecurity-ai-demo - AI驱动的网络安全演示项目
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cybersecurity-ai-demo |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | README更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个正在开发的AI网络安全演示项目，旨在展示如何使用AI来检测和防御网络攻击，特别是OWASP Top 10 漏洞和CVSS风险评分。仓库包含使用Python编写的AI模型，用于安全威胁的检测。最近的更新主要集中在README文件的改进，包括项目状态、安装说明和使用方法的更新。由于项目仍在开发中，不建议在生产环境中使用。仓库中的核心功能包括：基于AI的OWASP Top 10漏洞检测和CVSS评分，提供了自动化的安装脚本。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用AI进行OWASP Top 10 漏洞检测 |
| 2 | 提供CVSS 风险评分 |
| 3 | 包含自动化安装脚本 |
| 4 | 与AI Security关键词高度相关，体现在核心功能上 |
🛠️ 技术细节
使用Python实现AI模型
包含OWASP Top 10和CVSS框架
提供PowerShell、CMD和Shell脚本的自动化安装
使用mermaid展示系统架构
🎯 受影响组件
• Python环境
• AI模型
• Web应用程序（OWASP Top 10）
⚡ 价值评估
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该仓库直接与AI Security关键词相关，并且专注于使用AI技术进行网络安全威胁检测和风险评估，符合安全研究和演示的目的。虽然项目仍在开发中，但其提供的功能和技术实现具有一定的参考价值。
vibe - AI浏览器Gmail安全增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vibe |
| 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: 15
💡 分析概述
该仓库是一个开源的AI浏览器，主要功能是使用LLM API key浏览网页。本次更新主要集中在Gmail集成和云身份验证方面，包括修复Gmail集成问题、改进云身份验证用户体验以及增加多平台构建支持。技术上，更新修复了Gmail token的刷新问题，改进了类型安全，移除了日志中的敏感信息，并且增加了Gmail MCP服务器在本地开发模式下的运行。删除了Vibe API包及其所有相关内容，简化了项目结构。
本次更新中，修复了Gmail OAuth Token刷新问题，可能涉及到身份验证绕过或信息泄露等安全风险，影响了Gmail集成的安全性和可用性。此外，移除了敏感的App ID以及token输出，增强了安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Gmail OAuth Token刷新问题 |
| 2 | 改进了云身份验证用户体验 |
| 3 | 移除了敏感的App ID和token日志 |
| 4 | 增加了Gmail MCP服务器在本地开发模式下的运行 |
🛠️ 技术细节
修复了Gmail OAuth token刷新，确保云模式下的Gmail集成可用。
改进了类型安全和移除token logging，增强了安全性。
移除了敏感的App ID，防止敏感信息泄露。
增加了Gmail MCP服务器在本地开发模式下的运行，方便开发和调试。
删除了vibe-api包, 简化了项目结构。
🎯 受影响组件
• Gmail集成功能
• 云身份验证相关组件
⚡ 价值评估
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更新修复了Gmail OAuth token刷新问题，改进了安全性和用户体验，同时移除了敏感信息。虽然不是直接的漏洞利用，但修复了安全相关的Bug。
CVE-2025-20337 - Cisco ISE 远程代码执行漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-20337 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 11:14:20 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对Cisco ISE的远程代码执行(RCE)漏洞的利用工具。该漏洞允许未经身份验证的攻击者通过发送恶意API请求，在受影响的Cisco ISE或ISE-PIC设备上获得root访问权限。更新后的README.md文件增加了免责声明、漏洞描述和利用说明。该利用程序通过反序列化漏洞实现RCE，无需用户交互。代码中提供了基本的利用方法，通过exploit.sh脚本，指定目标IP地址、监听IP和端口，即可实现攻击。 漏洞影响 Cisco ISE 和 ISE-PIC 设备。利用方法简便，危害巨大。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 无需身份验证，即可远程代码执行 |
| 2 | 影响Cisco ISE 和 ISE-PIC设备 |
| 3 | 通过恶意API请求触发 |
| 4 | 攻击者可获得root权限 |
| 5 | 提供简单的利用脚本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Cisco ISE/ISE-PIC设备的监控API存在反序列化漏洞。
利用方法：构造恶意的API请求，触发反序列化漏洞，最终导致RCE。
修复方案：更新到修复该漏洞的版本，或者实施相应的安全措施，比如限制对监控API的访问。
🎯 受影响组件
• Cisco ISE
• ISE-PIC
⚡ 价值评估
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该漏洞允许未经身份验证的攻击者远程执行代码，并获得root权限，影响范围广，利用条件明确，危害巨大。
CVE-2025-23266 - NVIDIA AI 逃逸漏洞PoC
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-23266 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-07-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-07-19 10:43:25 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该PoC仓库提供了一个针对NVIDIA AI框架的漏洞CVE-2025-23266的PoC。仓库包含Dockerfile、README.md、go.mod和main.go。Dockerfile定义了构建环境，基于golang:1.23，将Go代码编译为共享库(poc.so)，然后在一个带有glibc的busybox镜像中运行，通过LD_PRELOAD加载poc.so。README.md提供了PoC的简单说明，包括如何构建和运行Docker镜像，并链接到Wiz.io的博客文章，提供了漏洞的详细信息。main.go文件定义了一个onload函数，该函数在共享库被加载时执行，用于获取主机信息和用户UID，并将结果写入/hacked文件。根据Wiz.io博客的分析，该漏洞是NVIDIA AI框架中的一个逃逸漏洞，允许攻击者通过特定的方式在容器环境中执行任意代码，获取宿主机的权限。通过分析代码，可以看出，该PoC利用了LD_PRELOAD机制，在容器启动时加载了共享库，进而执行onload函数，最终将信息写入/hacked文件，验证了代码执行的可行性。 漏洞的利用方式依赖于NVIDIA scape的bug，POC通过劫持环境变量LD_PRELOAD，实现在容器中执行任意代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | NVIDIA AI框架漏洞，影响容器环境安全性 |
| 2 | PoC通过LD_PRELOAD劫持实现代码执行 |
| 3 | 成功执行代码后，会将宿主机信息写入/hacked文件 |
| 4 | Wiz.io博客提供了详细的漏洞分析和利用方式 |
🛠️ 技术细节
漏洞类型：容器逃逸
利用方法：通过设置LD_PRELOAD环境变量，加载恶意共享库，实现在容器内执行任意代码
漏洞原理：NVIDIA AI框架的漏洞允许攻击者在容器环境中执行任意代码，获取宿主机的权限
修复方案：更新NVIDIA驱动程序和相关组件，并对容器环境进行安全加固，例如限制容器的权限和资源访问
🎯 受影响组件
• NVIDIA AI框架
• Docker
• Linux Kernel
⚡ 价值评估
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该PoC针对NVIDIA AI框架的漏洞，且提供了可用的PoC，该漏洞允许容器逃逸，造成严重的安全风险。
rce.js - RCE.js: 游戏服务器RCE工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | rce.js |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库是一个用于与游戏服务器交互的RCE工具。本次更新主要增加了对玩家封禁/解封事件的支持，以及服务器保存事件的处理。具体来说，更新内容包括：
dist/commands/responseHandler.js: 修改了快速聊天消息的处理逻辑，修复了快速聊天消息的解析问题。dist/data/playerKill.js: 增加了更多实体类型的玩家死亡信息，以完善游戏数据。dist/data/quickChat.js: 增加了快速聊天频道的枚举定义，提高了代码可读性。dist/data/regularExpressions.js: 新增了玩家封禁/解封的正则表达式，用于匹配相关事件。dist/types.js: 增加了游戏平台枚举类型和RCE事件类型定义，包括PlayerBanned和PlayerUnbanned。package-lock.json和package.json: 更新了版本号，并合并了更新内容。
此次更新并未直接涉及RCE漏洞，但增加了对游戏服务器事件的监控和处理能力，可能会间接增强对服务器的控制能力，并为后续的RCE利用提供信息.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了对玩家封禁/解封事件的支持 |
| 2 | 新增了服务器保存事件的处理 |
| 3 | 完善了游戏数据和快速聊天频道定义 |
| 4 | 改进了快速聊天消息处理逻辑 |
🛠️ 技术细节
新增了玩家封禁和解封事件的正则表达式，用于匹配服务器日志中的相关信息，从而实现对玩家状态的监控。
增加了对服务器保存事件的监控，可能用于获取服务器保存状态信息。
对快速聊天消息的处理逻辑进行了修正，提升了消息解析的准确性。
🎯 受影响组件
• RCE.js
• 游戏服务器
⚡ 价值评估
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该更新增加了对游戏服务器事件的监控和处理能力，增强了对服务器的控制和信息收集能力，虽然未直接涉及RCE漏洞，但改进了RCE工具的功能。
dante-cloud - 微服务平台更新，Debezium升级
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | dante-cloud |
| 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: 15
💡 分析概述
Dante Cloud是一个支持阻塞式和响应式服务并行的微服务平台。本次更新主要集中在依赖项和组件的升级，包括Spring Cloud Tencent、Debezium、Apache Maven以及Liberica JDK的版本更新。此外，新增了Mqtt客户端动态注册签名密钥校验逻辑和基于Mqtt协议的设备动态注册功能，并对自定义JPA多级缓存配置进行了优化，降低缓存负载。 其中，Debezium的升级需要特别关注，因为它与数据流和数据库变更捕获相关，版本更新可能包含安全修复或引入新的安全风险。JPA缓存的优化可以提升系统的整体性能和安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 升级Spring Cloud Tencent、Debezium等依赖 |
| 2 | 新增Mqtt客户端动态注册和设备注册功能 |
| 3 | 优化JPA多级缓存配置 |
🛠️ 技术细节
升级了Debezium版本至3.2，此版本可能包含安全修复或新的安全风险
新增了Mqtt客户端动态注册签名密钥校验逻辑，这提升了MQTT客户端的安全性
优化了自定义JPA多级缓存配置，降低缓存负载和减少多级缓存网络开销
🎯 受影响组件
• Debezium
• Spring Cloud Tencent
• JPA缓存
⚡ 价值评估
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Debezium的升级可能包含安全修复，新增Mqtt客户端动态注册增强了安全性，JPA缓存的优化改善了性能。
RUC_infiltrate_pack_macos - macOS渗透测试工具包
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RUC_infiltrate_pack_macos |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个针对macOS平台的渗透测试工具包集合，包含多种工具，如漏洞扫描、漏洞利用、shell工具、渗透框架、网络渗透工具等。更新内容主要在于完善README.md文档，增加了工具的描述和分类，方便用户理解和使用。 其中包含fscan、thinkphpGui、哥斯拉、metasploit、impacket等知名安全工具。由于该仓库主要收集了安全工具，因此与安全工具关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集合了多种渗透测试相关的安全工具 |
| 2 | 工具涵盖漏洞扫描、利用、shell等多种类别 |
| 3 | 主要面向macOS平台 |
| 4 | 与安全工具关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
工具包整合了fscan、thinkphpGui、哥斯拉、metasploit、impacket等知名安全工具，提供了多样化的渗透测试功能。
通过README.md文件详细说明了每个工具的功能和用途，方便用户快速了解和使用。
🎯 受影响组件
• fscan
• thinkphpGui
• 哥斯拉
• metasploit
• impacket
• netcat
• gost
• proxifier
• sharphound
• bloodhound
• ssp工具箱
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库集合了多种渗透测试工具，与'安全工具'关键词高度相关。虽然没有发现高危漏洞或创新性的安全研究方法，但其工具集合的实用性对渗透测试人员来说具有一定的价值。
synaudit - Synology NAS安全审计工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | synaudit |
| 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: 11
💡 分析概述
该仓库是一个用Go语言编写的Synology NAS安全审计工具。它旨在为用户提供快速且用户友好的安全审计功能，以帮助用户快速了解NAS系统的安全状况。该工具通过调用Synology的API来实现各种安全检查，例如检查admin账户状态和用户管理。本次更新主要集中在项目结构的建立和功能的实现，包括了API交互、审计逻辑和报告生成。 此次更新添加了.env文件支持，并增加了安全审计逻辑和报告生成的框架。虽然目前功能有限，但为未来的安全检查功能提供了基础，例如：端口扫描、防火墙规则检查、SSL/TLS配置验证等。该工具通过检查admin账户状态和用户管理功能，来帮助用户发现潜在的安全问题。 仓库的核心功能与'security tool'关键词高度相关，因为它直接提供针对Synology NAS系统的安全审计功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Synology NAS的安全审计功能，与关键词高度相关 |
| 2 | 使用Go语言编写，具有快速执行的特点 |
| 3 | 实现了admin账户状态检查功能，并设计了用户管理功能 |
| 4 | 通过.env文件进行配置，支持HTTPS连接 |
🛠️ 技术细节
使用Go语言编写，利用Synology API进行安全检查。
通过.env文件配置Synology NAS的连接信息
实现了admin账户状态检查，并根据状态生成报告
使用HTTPS协议进行安全连接。
🎯 受影响组件
• Synology NAS
• Go语言
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库是一个专门针对Synology NAS系统的安全审计工具，与'security tool'关键词高度相关。虽然目前功能还比较基础，但是提供了admin账户状态检查，并且已经搭建好了安全审计的框架。 该仓库提供的功能属于安全工具，具有一定的研究和实用价值。
POLAR.AI - POLAR.AI Node CLI & DB Update
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | POLAR.AI |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Improvement |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
POLAR.AI is an open-source ecosystem for AI model management. This update involves changes to the POLAR-node web server, specifically related to the CLI (Command Line Interface) and database interactions. The CLI now includes a basic shell with 'exit' functionality, and database updates include user management features. The changes involve additions to the cli_manager.py, cli_server.py, and database.py files. Specifically, there's a new add_user function implemented that uses generate_password_hash from werkzeug.security to securely store user passwords in the database. The main.py also has changes to run the cli server. The removed users.json file suggests a move to a database-driven user management system, which is a security improvement if implemented correctly. While the changes are mostly focused on functionality, the introduction of password hashing and user management does shift the security context. This is a security improvement for the product.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Added CLI shell with basic 'exit' functionality. |
| 2 | Implemented password hashing using werkzeug.security for user management. |
| 3 | Refactored user data storage from users.json to the database. |
| 4 | Improved security by properly hashing passwords instead of storing them in plaintext. |
🛠️ 技术细节
The
cli_server.pyfile introduces a CLI interface, providing basic command-line interaction.
The
database.pyfile includes functions for adding and retrieving users from a database, including the use ofgenerate_password_hashfor secure password storage.
The
main.pyfile now starts both the flask server and cli server.
🎯 受影响组件
• POLAR-node web server
• CLI interface
• Database interactions
⚡ 价值评估
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The update enhances security by implementing secure password storage and switching to a database-driven user management system. The addition of user management with password hashing is a significant security improvement.
C2_Project - C2框架，扩展库存功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2_Project |
| 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
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架项目，根据提交历史，本次更新主要内容是扩展了库存功能槽位。由于该项目是C2框架，虽然更新内容并非直接针对安全漏洞或防护，但C2框架本身具有较高的安全敏感性，其功能增强可能间接影响安全性。 考虑到C2框架的特性，任何功能增强都可能涉及到命令执行、数据窃取等安全风险。库存功能槽位扩展，如果设计不当，可能导致框架被滥用，例如，用于存储恶意payload或者增加存储恶意指令的能力，从而加大安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架，功能扩展 |
| 2 | 新增库存槽位扩展 |
| 3 | 潜在的安全风险 |
| 4 | 可能被用于存储恶意payload |
🛠️ 技术细节
库存槽位扩展，具体实现细节未知，需要进一步分析代码。
可能涉及数据存储和处理，增加潜在的漏洞风险。
🎯 受影响组件
• C2框架核心组件
⚡ 价值评估
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C2框架的功能扩展可能间接影响安全，虽然更新本身不是安全相关，但是作为C2框架，其功能增强都值得关注，并评估潜在的安全风险
verified-c2rust - C到Rust验证迁移框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | verified-c2rust |
| 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: 13
💡 分析概述
该仓库是一个用于将C代码迁移到Rust并进行验证的框架。本次更新主要新增了多个数据集文件和结果文件，这些文件包含了用于验证和测试的代码样本，以及迁移过程中的错误信息和验证结果。仓库核心功能是实现C代码到Rust的自动转换和验证，这对于提升软件的安全性具有重要意义。由于该仓库是关于C代码到Rust的迁移和验证，虽然不直接涉及漏洞利用，但对于C语言代码的安全问题，通过迁移到Rust并验证，可以有效地预防和修复安全漏洞。由于该仓库涉及到代码的迁移与验证，并不会直接产生安全漏洞，但其最终目标是提升代码的安全性，因此具有一定的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了C代码到Rust的验证迁移框架 |
| 2 | 新增多个数据集用于测试和验证 |
| 3 | 包含了验证过程中的错误和结果信息 |
🛠️ 技术细节
新增了autospec.txt, frama_c_problems.txt, lms-verify.txt, supported_benchmark.txt, total_benchmark.txt, tutorial_wp.txt等数据集文件，其中包含了用于验证的C代码样本。
新增了fixed_result目录下的compile_error_files.json, missing_spec_files.json, rustc_error_msg.json, verify_error_files.json, verus_error_msg.json, verus_result.json等结果文件，这些文件记录了编译错误、缺失规范、Rust编译器错误、验证错误和Verus验证器错误等信息。
框架的核心功能是将C代码转换为Rust代码，并使用Verus进行验证，以确保代码的正确性和安全性。
🎯 受影响组件
• C代码
• Rust代码
• Verus验证器
⚡ 价值评估
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该仓库致力于将C代码迁移到Rust，并通过Verus进行验证，提升了代码的安全性。本次更新增加了用于测试和验证的数据集以及结果文件，虽然没有直接的漏洞利用代码或安全修复，但其核心功能对于提升软件安全性具有重要意义。
vAin - AI驱动的漏洞分析与报告生成
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vAin |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增Primer示例 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的漏洞分析系统，名为vAin，主要功能是自动化处理漏洞报告和代码库，利用LLM提取漏洞信息，使用Primer方法生成检测模板，并管理安全研究相关的漏洞数据。仓库提供了多种功能，包括报告导入（支持多种格式和来源，包括GitHub Issues和Repositories）、代码库管理、Primer方法生成模板，以及数据库管理等。此次更新增加了基于LLM生成的Primer示例，这些Primer详细描述了特定桥接协议中的漏洞，如Block-Stuffing、Division By Zero和Unauthorized Function Call漏洞。这些primer为安全研究提供了有价值的参考，可以用于生成检测模板。虽然目前没有发现直接的漏洞利用代码，但primer的生成和管理有助于研究人员理解和检测安全漏洞，具有实际的应用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用AI自动化分析漏洞报告和代码库 |
| 2 | 使用Primer方法生成漏洞检测模板 |
| 3 | 支持GitHub集成，方便获取漏洞报告和代码库 |
| 4 | 提供了多个Bridge Protocols漏洞的Primer示例 |
🛠️ 技术细节
使用LLM提取漏洞信息，生成检测模板
Primer方法被用来构建漏洞的详细描述，包括漏洞类型、描述、协议上下文等
支持从GitHub Issues和Repositories导入漏洞报告
提供数据处理管道，包括报告解析、信息提取和语义搜索
🎯 受影响组件
• Bridge Protocols
• LLM后端（Ollama/OpenRouter）
• GitHub API
⚡ 价值评估
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该仓库与AI Security高度相关，特别是利用AI进行漏洞分析和检测。它通过自动化处理漏洞报告和代码库，生成漏洞检测模板，为安全研究人员提供了有力的工具。Primer的生成和管理，特别关注了Bridge Protocols中的安全漏洞，对安全研究具有实际意义。代码质量和技术细节都符合要求。
MCPServers - 网络安全和AI服务器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | MCPServers |
| 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
该仓库包含用于区块链、网络安全和AI自动化的MCP服务器。最近的更新修改了 server.py 文件，删除了复杂的配置，包括 token 验证器和身份验证，并修改了 SQLite 数据库的连接方式。这些改动简化了服务器的配置，可能导致安全配置的简化，潜在地降低了安全性，但具体的安全风险需要根据代码的全面评估来确定。另外，更新中还包括对nmap扫描功能的调整，以及数据库连接的修改，这可能影响到数据存储和安全审计。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 移除了token验证和身份验证功能，简化了配置。 |
| 2 | 修改了数据库连接方式。 |
| 3 | 对nmap扫描功能进行调整。 |
🛠️ 技术细节
移除了与身份验证相关的代码，可能影响访问控制的安全性。
修改了数据库连接字符串，可能导致数据库配置错误。
对nmap扫描功能调整，影响扫描结果和报告。
🎯 受影响组件
• server.py
• nmap扫描模块
• 数据库连接配置
⚡ 价值评估
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虽然简化了配置，但也降低了安全性，可能存在潜在的风险。Token验证和身份验证功能的移除可能导致未经授权的访问。数据库连接的改变也可能引入新的安全隐患。
apexsigma-devenviro - DevEnviro: Session & Dashboard
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | apexsigma-devenviro |
| 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: 34
💡 分析概述
该仓库是ApexSigma DevEnviro项目，一个用于认知协作的平台。本次更新主要增加了会话管理和多页面仪表盘功能，以增强用户体验。具体来说，新增了会话结束时的状态捕获和启动时的会话恢复，实现了“Close to Open”协议，确保工作流程的连续性。此外，还构建了一个基于FastAPI的多页面仪表盘，用于记忆分析，包括页面导航和响应式设计。 修复了安装问题，增加了console script entry point，并更新了依赖项。这些更新有助于提升开发效率和项目管理能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强的会话管理，实现会话状态捕获和恢复 |
| 2 | 新增了多页面仪表盘，提供记忆分析功能 |
| 3 | 修复了安装问题，并更新了依赖项 |
🛠️ 技术细节
新增了session_signoff.py、devenviro_startup.py、launch_claude.py等脚本，用于会话管理和启动流程
集成了FastAPI，用于构建仪表盘后端
改进了Gemini Memory Engine，提高了JSON解析的鲁棒性，增加了session continuity功能
🎯 受影响组件
• devenviro.py
• devenviro/gemini_memory_engine.py
• devenviro/dashboard_server.py
• devenviro/dashboard_multi_page.py
• session_signoff.py
• devenviro_startup.py
• launch_claude.py
⚡ 价值评估
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更新增加了会话管理和仪表盘功能，提升了用户体验和开发效率，虽然不直接涉及安全漏洞修复，但增强了系统的功能性。
LogSentinelAI - AI驱动日志分析，检测安全事件
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LogSentinelAI |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 12
💡 分析概述
该仓库名为LogSentinelAI，是一个利用LLM进行日志分析和安全事件检测的系统。它能够自动分析多种日志文件，如Apache HTTP日志、Linux系统日志和网络数据包，从而识别安全威胁，并将结果存储在Elasticsearch中，便于可视化和分析。仓库的主要功能包括多格式日志支持、基于AI的安全分析、结构化生成、网络数据包分析等。更新内容主要涉及修改和更新了Kibana仪表盘、修改了仓库名称，以及调整了分析脚本中的chunk_size参数。该项目使用了 Outlines 库实现 LLM 的结构化生成，并集成了 Elasticsearch 和 Kibana 进行存储和可视化。对tcpdump数据包的解析和分析进行了改进。不涉及漏洞利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用LLM进行日志分析，实现安全事件检测 |
| 2 | 支持多种日志格式，包括HTTP、Apache、Linux日志和网络数据包 |
| 3 | 集成Elasticsearch和Kibana，实现存储和可视化 |
| 4 | 结构化生成技术用于从LLM获取可靠的 JSON 输出 |
🛠️ 技术细节
使用Python和相关的安全分析库（如Pydantic、Elasticsearch）。
利用Outlines库实现LLM的结构化输出。
使用 LLM（例如OpenAI, vLLM, Ollama）进行安全事件分析。
通过Elasticsearch存储分析结果，并利用Kibana进行可视化展示。
对tcpdump数据包解析和处理的增强。
🎯 受影响组件
• Apache HTTP服务器
• Linux系统
• 网络数据包（通过tcpdump）
• Elasticsearch
• Kibana
• LLM模型（OpenAI, vLLM, Ollama）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与“AI Security”关键词高度相关，因为它主要功能是利用AI技术进行日志分析和安全事件检测。它实现了独特的安全检测功能，并集成了Elasticsearch和Kibana用于结果展示，具有一定的安全研究价值。
sentientx-core- - AI安全审计引擎，移除AI代码
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | sentientx-core- |
| 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: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个名为SentientX的AI安全网格和审计引擎。本次更新移除了旧的AI版本，替换为基于正则表达式的、由人工编写的intent_parser.py模块，该模块用于将用户输入解析为结构化的系统蓝图，从而进行安全审计和分类。此次更新还新增了一个README.md文件。仓库整体功能主要在于通过AI技术进行安全相关的检测和审计。虽然移除了AI相关代码，但代码目的依然是安全审计。更新后的代码由人工编写，降低了潜在的安全风险，提高了代码的可审查性和可维护性。intent_parser.py 通过正则表达式匹配用户命令或日志，识别安全相关的意图，例如AUTH_EVENT、DATA_EXFIL、PRIV_ESCALATION 和 CONFIG_CHANGE。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 移除旧的AI版本，替换为基于正则表达式的IntentParser |
| 2 | 新增了README.md文件 |
| 3 | IntentParser模块用于解析用户输入，进行安全审计和分类 |
| 4 | 代码由人工编写，提高安全性 |
🛠️ 技术细节
旧的AI版本被移除，避免了潜在的安全风险，例如AI生成的代码可能引入的安全漏洞
新的IntentParser模块使用正则表达式匹配用户命令或日志，识别安全相关的意图，例如登录事件、数据泄露、权限提升和配置更改， 这有助于安全审计和威胁检测
增加了代码的可读性和可维护性，便于安全审计人员进行代码审查和安全评估
🎯 受影响组件
• intent_parser.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然此次更新移除了AI相关代码，但替换后的代码仍然专注于安全相关的功能。 基于正则表达式的IntentParser模块，可以用于安全审计和威胁检测，提高了代码的安全性，并为后续的安全功能提供了基础。 并且代码由人工编写，降低了潜在的安全风险。
llm-fortress - AI安全防火墙，防御LLM攻击
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | llm-fortress |
| 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: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个企业级AI安全平台，名为LLM Fortress，用于保护LLM应用程序免受各种威胁，包括Prompt Injection、数据泄露、功能滥用和上下文操纵攻击。 它包含实时请求过滤、威胁检测、安全仪表板、智能警报、专业报告和API保护等功能。更新内容主要为README文件的更新，增加了LLM Fortress的图片，使得说明更加清晰。该项目提供了Docker部署方式。目前未发现明显的漏洞，但其核心功能在于安全防护，具有一定的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供针对LLM应用的实时安全防火墙 |
| 2 | 包含Prompt Injection、数据泄露等多种威胁的防护 |
| 3 | 提供Docker部署方式，方便使用和测试 |
| 4 | 具备ML驱动的安全分析和智能告警功能 |
| 5 | 与关键词“AI Security”高度相关，项目主要围绕AI安全展开 |
🛠️ 技术细节
使用了先进的防火墙技术，实时过滤请求
采用机器学习进行威胁检测，识别攻击模式
提供了安全仪表板，用于监控和分析
支持API保护，提高安全性
提供了基于Docker的部署方案，便于快速搭建和测试
🎯 受影响组件
• LLM应用程序
• API接口
• Docker
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目专注于AI安全，特别是LLM应用的安全防护，与搜索关键词'AI Security'高度相关。它提供了实用的安全防护功能，并提供了部署和测试的便捷方式，具有一定的研究和应用价值。
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