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安全资讯日报 2025-09-21
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：2025-09-21 15:52:57
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安全分析
(2025-09-21)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-31258 - RemoteViewServices 沙箱逃逸
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-31258 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-20 17:00:54 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对CVE-2025-31258的PoC，展示了通过RemoteViewServices进行部分沙箱逃逸的实现。仓库包含一个ipynb文件和一份zip压缩文件，以及一些README更新，虽然目前star数为0且提交记录较少，但提供了针对漏洞的初步研究和可执行的PoC，漏洞的潜在影响不容忽视。由于是1day漏洞，且PoC已经存在，具有一定的实战威胁价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞利用RemoteViewServices实现沙箱逃逸。 |
| 2 | PoC代码已公开，降低了利用门槛。 |
| 3 | 1day漏洞，无补丁风险较高。 |
| 4 | 漏洞原理可能涉及安全机制绕过。 |
| 5 | 可能影响系统机密性、完整性和可用性。 |
🛠️ 技术细节
该漏洞利用RemoteViewServices绕过沙箱进行逃逸。
PoC可能通过构造特定的输入或调用序列触发漏洞。
具体实现细节需要分析PoC代码，包括代码注入、权限提升等技术。
修复方案可能包括限制RemoteViewServices的访问权限，增加输入验证等。
🎯 受影响组件
• RemoteViewServices及其相关组件。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然项目star数较低，但提供了针对1day漏洞的PoC，利用难度较低，具有较高的实战威胁。漏洞可能导致远程代码执行或权限提升，风险较高，应该重点关注。
CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW Bypass
📌 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 | 2025-09-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-20 18:52:32 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对7-Zip软件的CVE-2025-0411漏洞的POC（Proof of Concept）。该漏洞允许攻击者绕过Mark-of-the-Web (MotW) 保护机制，从而在用户打开恶意压缩文件时执行任意代码。仓库包含POC场景，展示了如何通过双重压缩等方式绕过安全提示。仓库更新频繁，包含POC代码、漏洞细节和利用说明。最新提交修复了CVE链接，并增加了README文档的详细说明。漏洞利用需要用户交互，但一旦成功，危害严重。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 7-Zip的MotW Bypass漏洞允许执行任意代码。 |
| 2 | 漏洞利用需要用户打开恶意构造的压缩文件。 |
| 3 | POC提供了详细的利用步骤和场景。 |
| 4 | 攻击者可以绕过安全警告，实现恶意代码执行。 |
| 5 | 该漏洞影响7-Zip所有24.09之前的版本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip在处理包含MotW信息的压缩文件时，没有正确地将MotW信息传递给解压后的文件，导致MotW保护机制失效。
利用方法：攻击者通过构造包含恶意内容的压缩文件，并诱导用户打开，从而绕过安全防护。
修复方案：7-Zip官方已发布补丁，升级至24.09或更高版本可修复此漏洞。
🎯 受影响组件
• 7-Zip (24.09及以下版本)
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的7-Zip软件，且存在可用的POC，利用难度较低。一旦成功利用，可导致远程代码执行，危害严重。虽然需要用户交互，但仍具有较高的实战威胁价值。
CVE-2025-32463 - Sudo chroot 本地提权漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-32463 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-20 20:39:27 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库是一个关于 CVE-2025-32463 的项目，旨在检测和缓解Linux系统中的本地提权漏洞。仓库提供了漏洞概述、下载链接、使用方法、系统要求等信息。通过对README.md文件的分析，可以了解到该漏洞利用了sudo chroot命令的配置问题，导致低权限用户可以通过特定方式提升至root权限。该项目提供了相关的漏洞利用说明和缓解措施，同时强调了仅用于教育和研究的目的，禁止非法使用。根据github提交记录，项目持续更新，添加了漏洞的POC、受影响的版本信息以及缓解措施。通过提供的代码片段和说明，攻击者可以尝试利用该漏洞获取root权限，从而完全控制系统。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Sudo chroot配置不当可能导致本地提权 |
| 2 | 低权限用户可利用此漏洞获取root权限 |
| 3 | 项目提供了POC和利用方法，增加了漏洞利用的风险 |
| 4 | 项目持续更新，但仍需关注官方安全补丁 |
| 5 | 漏洞利用可能导致系统完全失陷 |
🛠️ 技术细节
漏洞是由于sudo在使用chroot时，配置不当导致权限控制出现问题。
攻击者可以通过构造特定的输入或利用sudo chroot的配置缺陷来绕过权限限制。
利用POC，攻击者可以模拟攻击环境，尝试利用漏洞获取root权限。
修复方案包括更新sudo到最新版本、使用AppArmor或SELinux等安全框架限制sudo行为、监控异常的sudo调用。
🎯 受影响组件
• sudo: 1.9.14 to 1.9.17
⚡ 价值评估
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该漏洞为本地提权漏洞，一旦利用成功，后果严重。该项目提供了POC，降低了漏洞利用的技术门槛，且项目处于活跃更新状态，需重点关注。
CVE-2025-49144 - Notepad++安装程序提权漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-49144 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-20 23:33:05 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞存在于Notepad++ v8.8.1及更早版本安装程序中，属于本地提权漏洞。PoC仓库提供了漏洞复现的简易方法。通过在安装过程中利用未受控制的搜索路径行为，攻击者可在与安装程序相同的目录下放置恶意可执行文件，进而以SYSTEM权限执行代码。仓库主要是一个PoC的实现，提供了编译好的regsvr32.exe和利用脚本。更新内容主要集中在README.md的修改，包括更详细的漏洞描述、复现步骤、缓解措施和免责声明等。多次更新调整了攻击步骤的描述，修改了使用说明，并补充了额外的安全建议和资源链接。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞原理：利用安装程序在执行regsvr32.exe时未指定完整路径，导致Windows优先执行攻击者放置的恶意文件。 |
| 2 | 攻击条件：攻击者需将恶意regsvr32.exe放置在与Notepad++安装程序相同的目录（例如用户的下载目录）。 |
| 3 | 威胁影响：成功利用后，攻击者可以获得SYSTEM权限，完全控制受害者系统。 |
| 4 | 防护状态：官方已发布补丁，用户应升级到Notepad++ v8.8.2或更高版本。 |
🛠️ 技术细节
漏洞成因：Notepad++安装程序在执行regsvr32.exe注册组件时，未使用完整路径，导致Windows搜索路径机制被利用。
利用方法：攻击者构造恶意的regsvr32.exe，并将其放置在与Notepad++安装程序相同的目录下。当受害者运行安装程序时，恶意regsvr32.exe会被执行，从而实现代码执行。
修复方案：升级到Notepad++ v8.8.2或更高版本。此外，实施AppLocker、WDAC等安全策略，阻止从用户可写目录执行程序，并强制执行代码签名。
🎯 受影响组件
• Notepad++ v8.8.1及更早版本的安装程序
⚡ 价值评估
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该漏洞危害严重，可导致完全控制系统。PoC的出现降低了利用门槛，增加了攻击的潜在威胁。虽然有补丁，但未及时更新的用户仍面临风险，值得关注。
c2server-client-app - C2服务器云部署优化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2server-client-app |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 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
该仓库主要实现了一个C2服务器的功能，本次更新主要针对Google Cloud平台的部署进行了优化。新增了Google Cloud Run的部署指南，改进了docker-compose配置，增加了健康检查接口，优化了数据库连接池配置，并更新了移动端依赖版本。这些改进提升了系统的可部署性和稳定性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：C2服务器管理平台，用于控制和管理被控端 |
| 2 | 更新亮点：Google Cloud部署指南、数据库连接优化、健康检查接口 |
| 3 | 安全价值：提升部署安全性，增强系统稳定性 |
| 4 | 应用建议：推荐使用Google Cloud Run进行生产环境部署 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于Docker的容器化部署，使用Flask框架实现C2服务
改进机制：新增Cloud Run部署脚本，优化数据库连接池参数，增加健康检查端点
部署要求：需要Google Cloud SDK、Docker环境，建议使用Let's Encrypt证书
🎯 受影响组件
• Google Cloud Run
• Docker Compose
• SQLAlchemy
• React Native
⚡ 价值评估
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改进提升了系统的部署便利性和运行稳定性，对生产环境部署有实际帮助
CVE-2025-32433 - CVE-2025-32433 POC 评估
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-32433 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-21 07:20:41 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-32433的PoC，仓库整体是一个安全防护软件的项目。通过分析README.md文件，可以了解到该软件具有实时保护、用户友好的界面和自动更新等功能。 漏洞利用方式：由于PoC已经提供，结合发布的下载链接和系统安全软件的特性，该漏洞可能涉及绕过安全防护，具体利用细节需要结合PoC代码分析。 该项目star数量为0，说明关注度较低。但结合更新时间来看，该漏洞是新发布的漏洞，并且有POC，需要重点关注。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞提供PoC，降低了利用门槛 |
| 2 | 漏洞发布时间较新，存在0day的可能性 |
| 3 | GitHub上提供了下载链接，方便测试 |
| 4 | 结合安全软件特性，可能存在绕过安全防护的可能性 |
🛠️ 技术细节
PoC下载链接：README.md文件中提供了指向CVE-2025-32433.zip的下载链接，可以下载PoC进行测试。
代码分析：需要对PoC代码进行深入分析，了解漏洞触发条件和利用方式。
防护绕过：结合安全软件的特性，分析是否存在绕过安全防护的可能性。
🎯 受影响组件
• 未明确指出具体受影响的组件，但是从项目描述和更新内容来看，该漏洞影响的是系统安全软件。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞提供了PoC，且发布时间较新，存在未修复的0day风险。尽管当前star数为0，但PoC的存在意味着利用门槛较低，可能导致潜在的安全威胁。
CVE-2025-10035 - GoAnywhere MFT 反序列化漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-10035 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-21 07:17:49 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
本次评估基于CVE-2025-10035，该漏洞存在于Fortra的GoAnywhere MFT的License Servlet中。攻击者通过伪造License响应签名，可以反序列化任意的、攻击者控制的对象，可能导致命令注入。
代码仓库提供了一个漏洞扫描工具，用于检测目标GoAnywhere MFT实例是否易受攻击。 README.md 文档详细介绍了漏洞描述、扫描工具的使用方法（利用Shodan和Hunter搜索）以及合规性警告。 该工具旨在帮助安全研究人员、系统管理员和教育工作者识别和理解反序列化漏洞。 从更新内容来看，README.md文档增加了对扫描工具的详细说明，包括漏洞描述、搜索查询方法、法律警告等，使项目更加完善。 漏洞利用方式依赖于构造恶意的序列化对象，通过 License Servlet 进行反序列化触发命令执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞利用： 攻击者构造恶意的序列化对象，通过License Servlet的漏洞触发命令执行。 |
| 2 | 影响范围： GoAnywhere MFT 7.7.0 - 7.8.4 版本，以及 7.6.3 以下版本均受到影响。 |
| 3 | 利用难度： 需要构造恶意序列化数据，但已有工具和详细说明，利用难度中等。 |
| 4 | 危害程度： 远程代码执行，可导致服务器完全控制。 |
| 5 | 时效性： 漏洞公开，但补丁覆盖率可能较低，存在一定时效性。 |
🛠️ 技术细节
漏洞成因： License Servlet处理License响应时，未对用户提供的反序列化数据进行安全校验。
利用方法： 构造恶意的序列化对象，通过 HTTP 请求提交给 License Servlet，触发反序列化漏洞。
修复方案： 升级到7.8.4以上的版本，或应用厂商提供的安全补丁。同时，配置Web应用防火墙（WAF）和入侵检测系统（IDS）来检测和阻止恶意请求，并加强输入验证，限制License Servlet 的访问权限。
🎯 受影响组件
• Fortra GoAnywhere MFT License Servlet (受影响版本: 7.7.0 - 7.8.4，以及 7.6.3 以下版本)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响范围广，且可导致远程代码执行。虽然需要构造恶意数据，但技术门槛相对较低，结合漏洞描述和扫描工具，具有较高的实战威胁价值。
CVE-2025-3515 - WordPress CF7 任意文件上传
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-3515 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-09-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-09-21 07:10:27 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该项目提供了一个Docker化的WordPress实验室环境，用于复现和验证CVE-2025-3515漏洞。该漏洞存在于Contact Form 7插件的drag-and-drop-multiple-file-upload-contact-form-7插件中，允许未经授权的文件上传。该项目通过Docker Compose构建了包含WordPress、MySQL和WP-CLI的容器。 MrSoules 创建的 lab-cve-2025-3515 项目旨在帮助用户测试和理解 WordPress Contact Form 7 插件中的安全漏洞，特别是 CVE-2025-3515。该项目提供了一个 Dockerized 环境，简化了漏洞的复现和验证过程。 此次更新主要包含：
- 新增了 Docker Compose 文件 (docker-compose.yml)，定义了数据库、WordPress 和 WP-CLI 服务，方便环境的快速部署。
- 新增了 wp-init.sh 脚本，用于初始化 WordPress，包括安装 Contact Form 7 插件和易受攻击版本的 drag-and-drop-multiple-file-upload-contact-form-7 插件，并配置Contact Form 7表单。
- 更新了 README.md 文件，增加了项目概述、快速入门、运行说明以及故障排除等信息，方便用户使用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 漏洞允许未经身份验证的攻击者通过Contact Form 7插件上传任意文件。 |
| 2 | 项目提供了Docker化的环境，方便漏洞的复现和验证。 |
| 3 | 漏洞利用可能导致远程代码执行 (RCE)，危害严重。 |
| 4 | 该项目为研究和测试CVE-2025-3515提供了一个便捷的平台。 |
🛠️ 技术细节
漏洞存在于 drag-and-drop-multiple-file-upload-contact-form-7 插件的
ddmu_upload_file功能中，允许未经授权的文件上传。
该项目创建了包含 Contact Form 7 表单的 WordPress 环境，该表单包含可用于上传文件的输入字段。
攻击者可以上传恶意文件，例如 PHP 或 PHAR 文件，进一步利用服务器漏洞。
利用方式包括构造恶意请求，将恶意文件上传到服务器。
项目中的wp-init.sh脚本安装并配置了Contact Form 7插件，并配置了允许上传php文件的表单，简化了漏洞的复现过程。
🎯 受影响组件
• WordPress
• Contact Form 7 插件
• drag-and-drop-multiple-file-upload-contact-form-7插件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛，利用难度低，危害程度高，且有现成的Docker环境可供测试。该项目降低了复现和验证漏洞的门槛，具有很高的实战价值。
CMD-Exploit-CVE-2024-RCE-AboRady-FUD-25765-Injection - CVE-2024 RCE 漏洞利用工具
📌 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 | 攻击工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库提供针对 CVE-2024 远程代码执行漏洞的利用工具，主要功能是利用命令注入实现 FUD（Fully UnDetectable，完全不可检测）执行。仓库中包含利用框架和 CVE 数据库等工具。更新内容主要体现为针对 CMD 命令注入漏洞的利用，旨在实现隐蔽执行，并绕过检测。由于给出的更新时间比较集中，无法判断具体更新的内容和价值。 仓库整体旨在提供针对漏洞的武器化，但缺乏详细的漏洞分析和利用方式说明。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：针对 CVE-2024 漏洞的 RCE 攻击。 |
| 2 | 更新亮点：利用 CMD 命令注入，尝试 FUD 执行，提高隐蔽性。 |
| 3 | 安全价值：提供了一种针对特定 CVE 的攻击方法，可用于渗透测试。 |
| 4 | 应用建议：谨慎使用，需要在授权情况下进行，并注意规避检测。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：利用 CMD 命令注入实现远程代码执行。
改进机制：通过 FUD 技术尝试绕过安全检测。
部署要求：需要目标系统存在 CVE-2024 漏洞。
🎯 受影响组件
• CMD (命令行解释器)
• 潜在的 CVE-2024 漏洞受影响系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一个针对 CVE-2024 漏洞的 RCE 利用工具，虽然细节不够明确，但具有较高的潜在攻击价值。FUD 特性增加了其隐蔽性，可能对安全测试具有一定参考价值。
lab-cve-2020-0610 - CVE-2020-0610漏洞复现环境
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | lab-cve-2020-0610 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个安全的实验室环境，用于测试CVE-2020-0610漏洞，该漏洞是Windows RD Gateway中的一个关键RCE漏洞，它允许远程代码执行。 该仓库使用DTLS技术实现，旨在尽可能减少干扰。 本次更新修改了README.md文件，主要变更在于更新了下载链接，从之前的releases页面链接更新为直接指向lab-cve-2020-0610.zip的链接。这简化了用户获取实验环境的流程，方便用户快速下载并部署环境。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 构建了一个用于测试CVE-2020-0610漏洞的安全实验室环境。 |
| 2 | 漏洞利用是通过DTLS技术实现的。 |
| 3 | 提供了PowerShell脚本和安装指南，以帮助用户进行漏洞复现。 |
| 4 | 更新了下载链接，方便用户获取实验环境。 |
🛠️ 技术细节
仓库包含PowerShell脚本和设置指南，用于演示和探索CVE-2020-0610漏洞。
使用Nuclei模板验证漏洞，提供了POC。
本次更新修改了README.md文件中的下载链接，直接指向zip包，简化了下载流程。
🎯 受影响组件
• Windows RD Gateway: 远程桌面网关服务，漏洞存在于该服务中。
• PowerShell: 用于编写脚本和执行攻击。
• Nuclei: 用于验证漏洞的模板。
⚡ 价值评估
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该仓库提供了针对CVE-2020-0610漏洞的复现环境，有助于安全研究人员和渗透测试人员理解和验证该漏洞，具有重要的安全研究价值。更新后的下载链接简化了环境部署过程。
lab-cve-2025-3515 - CVE-2025-3515复现环境
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | lab-cve-2025-3515 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了一个Docker化的WordPress实验室环境，用于复现和验证CVE-2025-3515漏洞，该漏洞与Contact Form 7插件中的未限制文件上传有关。本次更新仅仅是README.md文档的更新，修改了下载链接。 CVE-2025-3515是一个潜在的RCE漏洞，攻击者可以通过上传恶意文件来控制服务器。该实验室环境允许安全研究人员和渗透测试人员模拟攻击，验证漏洞，并学习如何利用和防御此类攻击。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供CVE-2025-3515漏洞的复现环境 |
| 2 | 基于Docker，易于部署和使用 |
| 3 | 针对WordPress Contact Form 7插件 |
| 4 | 可用于验证和测试漏洞利用 |
🛠️ 技术细节
基于Docker容器，简化了环境搭建过程
包含了WordPress、Contact Form 7插件的特定版本
使用文件上传功能进行测试
🎯 受影响组件
• WordPress
• Contact Form 7 插件
⚡ 价值评估
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该项目提供了CVE-2025-3515漏洞的复现环境，有助于安全研究人员和渗透测试人员理解和验证该漏洞，具有较高的实战价值。
CVE-2025-54253-Exploit-Demo - AEM Forms OGNL注入RCE演示
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-2025-54253-Exploit-Demo |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 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
该仓库提供了针对Adobe AEM Forms on JEE的CVE-2025-54253漏洞的PoC和利用代码。该漏洞允许未经身份验证的攻击者通过OGNL注入执行任意操作系统命令。更新内容主要为README.md文件的更新，修改了漏洞的描述，添加了利用代码的说明。该仓库展示了如何利用/adminui/debug?debug=OGNL:端点进行OGNL注入，从而实现远程代码执行(RCE)。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：演示Adobe AEM Forms on JEE的OGNL注入漏洞利用。 |
| 2 | 更新亮点：更新README文件，增强了对漏洞和利用的描述。 |
| 3 | 安全价值：提供了针对CVE-2025-54253的RCE漏洞的PoC，有助于安全研究和漏洞验证。 |
| 4 | 应用建议：安全人员可以使用该PoC进行漏洞复现，评估AEM Forms on JEE系统的安全性，并进行相应的安全加固。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：该仓库基于OGNL注入实现RCE。
改进机制：更新了README文件，提供了更详细的漏洞描述和利用说明。
部署要求：需要运行Adobe AEM Forms on JEE，并通过
/adminui/debug?debug=OGNL:端点进行攻击。
🎯 受影响组件
• Adobe AEM Forms on JEE
• OGNL
• /adminui/debug?debug=OGNL:
⚡ 价值评估
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该仓库提供了CVE-2025-54253漏洞的PoC，对于安全研究人员来说，有助于漏洞验证和安全评估。
CVE-2025-54424 - 1Panel RCE漏洞利用工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-2025-54424 |
| 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
该仓库提供针对1Panel v2.0.5及以下版本TLS客户端证书绕过RCE漏洞的扫描和利用工具。1Panel是一款Linux运维管理面板，Agent端TLS认证策略存在缺陷，允许攻击者通过伪造证书绕过校验，并伪造CN字段'panel_client'，从而利用未授权接口进行命令执行。本次更新主要是对README.md文件的修改，详细介绍了漏洞原理、影响版本、测绘语法和代码审计过程，并提供了相关的利用工具。该工具的出现，使得针对1Panel的RCE漏洞可以被直接利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对1Panel TLS客户端证书绕过漏洞的扫描和利用工具。 |
| 2 | 可绕过TLS校验，伪造证书，进行命令执行。 |
| 3 | 影响版本为1Panel v2.0.5及以下版本。 |
| 4 | 提供测绘语法，方便快速定位受影响系统。 |
| 5 | 提供详细的漏洞分析，包括代码审计过程。 |
🛠️ 技术细节
工具基于1Panel的TLS客户端证书绕过漏洞进行开发。
利用工具伪造TLS证书，并将CN字段设置为'panel_client'。
通过利用未授权接口实现远程命令执行。
README.md文档详细介绍了漏洞的原理、影响范围和利用方式。
提供了hunter和fofa的测绘语句，方便快速定位目标。
🎯 受影响组件
• 1Panel Agent端
• TLS协议
• 相关依赖库
⚡ 价值评估
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该工具直接针对1Panel的RCE漏洞，提供扫描和利用功能，对安全从业者具有极高的实战价值。工具的出现使得对该漏洞的利用变得更加简单和高效，极大地提高了安全风险。
imagine - PHP RCE 漏洞利用工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | imagine |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
Cr4tus/imagine 是一个用于将 PHP 代码嵌入到 .jpg 图像中的脚本，旨在支持 PHP RCE 技术的实现。本次更新修复了自定义命令嵌入的问题，允许用户传递自定义占位符。该工具的主要功能是生成包含 PHP 代码的图像，当目标服务器解析该图像时，可以执行用户指定的命令，从而实现远程代码执行（RCE）。
本次更新核心改进是：
- 修复自定义命令嵌入：允许用户通过命令行参数传递自定义命令占位符。
- 改进代码：imagine.py 文件代码改动。允许修改命令占位符。
安全风险方面： 该工具本身用于RCE利用， 如果目标系统存在漏洞，那么攻击者可以利用该工具执行任意命令。更新完善了该工具的功能, 使得payload可以更加灵活。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | RCE利用工具：用于将PHP代码嵌入图片，进而实现远程代码执行。 |
| 2 | 自定义占位符功能：允许用户自定义命令占位符，提高payload灵活性。 |
| 3 | 漏洞利用：可用于测试和验证目标服务器是否存在RCE漏洞。 |
| 4 | 实战价值：可用于渗透测试， 红队评估等，直接用于RCE攻击。 |
🛠️ 技术细节
核心技术：PHP代码嵌入.jpg图像。
更新机制：修复了自定义命令嵌入问题，允许用户自定义命令占位符。
代码分析：imagine.py文件修改，通过命令行参数修改了默认的命令占位符。
利用方式：通过构造包含恶意PHP代码的图像，并上传至目标服务器，诱导其解析，即可执行任意命令。
🎯 受影响组件
• imagine.py: Python 脚本，负责生成包含PHP代码的图片。
• README.md: 说明文档，描述工具的使用方法。
⚡ 价值评估
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该工具是RCE利用的常用工具，本次更新提升了payload的灵活性，使其更容易绕过简单的安全防护。对于安全测试和漏洞研究具有重要价值。
owasp - OWASP安全培训仓库更新分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | owasp |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全教育 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 47
💡 分析概述
该仓库是一个OWASP安全培训仓库，本次更新主要集中在week3，新增了关于bypass（绕过）、open redirect（开放重定向）、安全配置错误，ffuf扫描工具，强制浏览、S3桶配置错误、verb篡改、SSRF（服务器端请求伪造）等安全知识点的介绍文档。这些文档详细介绍了这些安全问题的原理、利用方法和防范措施，对安全学习者具有重要参考价值。此外，还增加了cookie和session相关的php脚本，以及csp相关的php脚本，进一步丰富了仓库内容。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了关于绕过、开放重定向、安全配置错误、ffuf扫描工具等内容的学习文档，涵盖了多种安全风险。 |
| 2 | 详细介绍了各个安全问题的原理、利用方式，对安全学习者具有指导意义。 |
| 3 | 提供了PHP脚本示例，有助于实践操作。 |
| 4 | 更新内容涵盖了web安全中常见的漏洞类型。 |
🛠️ 技术细节
week3目录新增了多个markdown文档，详细讲解了各种安全漏洞和攻击技巧。
新增php代码示例，演示了cookie和csp的设置和应用。
文档内容包括原理介绍、攻击方法、防御措施等，内容全面。
🎯 受影响组件
• web应用程序
• 浏览器
• HTTP协议
• PHP
⚡ 价值评估
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本次更新增加了多个重要的安全知识点，并提供了实践示例，对安全学习者和从业者具有很高的参考价值。
VulnWatchdog - CVE漏洞监控与分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnWatchdog |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞分析 |
| 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
VulnWatchdog是一个自动化漏洞监控与分析工具，专注于监控GitHub上CVE相关的仓库，获取漏洞信息和POC代码，并结合GPT进行智能分析，生成详细的分析报告。本次更新主要增加了三个CVE漏洞的分析报告，包括CVE-2025-10035 (GoAnywhere MFT 反序列化漏洞), CVE-2025-32463 (Sudo 本地提权漏洞), 和CVE-2025-55888 (ARD Stored XSS)。这些分析报告提供了漏洞描述、影响范围、利用条件和POC可用性，为安全从业人员提供了重要的漏洞情报。对于 GoAnywhere MFT 反序列化漏洞，攻击者构造伪造的签名，发送到目标系统导致代码执行。 Sudo 本地提权漏洞，允许本地用户通过--chroot选项获得root权限。而对于ARD的存储型XSS漏洞，攻击者通过拦截并修改Ajax响应，在accountName字段注入恶意脚本，进而可能导致会话劫持等风险。总体来说，本次更新增强了对新披露CVE漏洞的覆盖，对安全分析具有积极意义。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增三个CVE漏洞的详细分析报告，涵盖GoAnywhere MFT、Sudo和ARD等组件。 |
| 2 | 报告提供了漏洞描述、影响范围、利用条件和POC可用性等关键信息。 |
| 3 | 针对不同漏洞类型，提供了相应的分析和利用方式说明。 |
| 4 | 漏洞分析报告有助于安全人员快速了解漏洞细节并进行风险评估。 |
🛠️ 技术细节
使用Markdown格式存储CVE漏洞分析报告。
报告内容包括漏洞编号、类型、影响应用、危害等级、影响版本、利用条件、POC可用性、详情和参考链接。
CVE-2025-10035分析了GoAnywhere MFT的反序列化漏洞，说明了利用方式，并强调了投毒风险。
CVE-2025-32463分析了Sudo的本地提权漏洞，提供了漏洞利用流程，以及攻击者创建恶意chroot环境的步骤。
CVE-2025-55888分析了ARD中的存储型XSS漏洞，提供了利用方式，包括拦截和修改Ajax响应。
🎯 受影响组件
• GoAnywhere MFT
• Sudo
• ARD (推测)
• GitHub
⚡ 价值评估
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本次更新增加了对多个CVE漏洞的分析报告，这些报告提供了详细的漏洞信息和利用方式，有助于安全人员及时了解漏洞，进行风险评估和防护。这些报告对于快速响应新出现的安全威胁，具有很高的价值。
SecAlerts - 漏洞文章链接聚合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SecAlerts |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 漏洞情报 |
| 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
该仓库是一个微信公众号安全漏洞文章链接的聚合平台，方便安全研究人员及时获取最新的漏洞信息。本次更新主要增加了archive/2025/2025-09-21.json文件，其中包含了一些新的漏洞文章链接，主要来源于Doonsec和BruceFeIix等微信公众号。这些文章涵盖了不同类型的漏洞，例如CNVD 漏洞，以及其他系统漏洞的分析和利用。但由于该仓库只进行链接的聚合，不涉及漏洞的POC或EXP，因此无法直接进行漏洞利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：聚合微信公众号安全漏洞文章链接 |
| 2 | 更新亮点：新增了最新的漏洞文章链接，保持信息同步 |
| 3 | 安全价值：方便安全研究人员快速获取最新的漏洞情报 |
| 4 | 应用建议：可用于漏洞情报的收集和跟踪，辅助安全研究工作 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于GitHub仓库，使用JSON文件存储漏洞文章链接
改进机制：自动化更新，通过GitHub Actions定期更新
部署要求：无需部署，直接访问GitHub仓库即可
🎯 受影响组件
• 微信公众号
• GitHub
• JSON
⚡ 价值评估
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该仓库聚合了最新的安全漏洞文章链接，能够帮助安全研究人员及时获取漏洞情报，提高对漏洞的响应速度和分析效率，具有一定的实用价值。
BW16-Tools - BW16 WiFi安全工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | BW16-Tools |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
BW16-Tools是一个基于Ai-Thinker BW16 RTL8720DN的轻量级无线安全测试工具，主要功能包括解除身份认证（Deauth）、信道干扰、Deauth/Disassoc帧检测、密码钓鱼（Phishing）以及DoS攻击。本次更新在WebUI中添加了WPA/WPA2握手包抓取功能，并修复了SDK编译警告。该工具主要用于安全研究和教育目的。更新新增了握手包抓取功能，增强了工具的实用性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了WPA/WPA2握手包抓取功能，提升了无线安全测试的完整性。 |
| 2 | 修复了SDK编译警告，提高了代码的稳定性和可维护性。 |
| 3 | 工具基于Arduino开发，降低了使用门槛。 |
| 4 | WebUI的改进使得用户操作更加便捷。 |
🛠️ 技术细节
核心功能基于RTL8720DN芯片的WiFi功能实现，包括Deauth攻击、信道干扰等。
新增的握手包抓取功能可能基于WiFi芯片的监听模式，捕获无线网络中的握手包。
代码基于Arduino IDE开发，利用了Arduino的库函数进行WiFi操作。
WebUI使用HTML、CSS和JavaScript实现，提供了用户交互界面。
🎯 受影响组件
• BW16-Tools.ino: 主程序文件
• WiFiClient.cpp: WiFi客户端相关功能实现
• web_admin.h: WebUI相关头文件
• handshake.h: 新增的握手包抓取功能头文件
• wifi_cust_tx.cpp/h: 自定义WiFi报文发送相关文件
⚡ 价值评估
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新增的WPA/WPA2握手包抓取功能增强了工具的实战价值，使得安全研究人员能够更全面地进行无线安全评估，虽然是小型工具，但对特定场景下有帮助。
The_Unsecure_PWA - PWA安全教育项目更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | The_Unsecure_PWA |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全教育 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 11
💡 分析概述
该项目是一个旨在通过构建不安全PWA来帮助学生学习安全Web架构的教育工具。本次更新主要集中在GitHub Actions的改进，包括添加Copilot的说明，以及更新了安全分析工作流程。GitHub Action在代码更改、PR和每周运行CodeQL和Bandit扫描代码，并创建GitHub issue。修复了GH Action，优化了Copilot的支持，并添加了创建标签的功能。总的来说，本次更新增强了项目的功能性和易用性，对教学有积极意义，但未直接修复安全漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 添加了GitHub Copilot的指令，增强代码分析辅助功能。 |
| 2 | 更新了安全分析工作流程，提升代码安全扫描能力。 |
| 3 | 修复了GH Action的Bug，保证了安全扫描的稳定性。 |
| 4 | 项目专注于PWA安全教育，通过构建不安全PWA来帮助学生学习安全Web架构 |
🛠️ 技术细节
新增了copilot-instructions.md文件，提供了GitHub Copilot的使用指导。
修改了.github/workflows/security-analysis.yml文件，增强了安全扫描的流程，修复了bug，优化了安全扫描能力。
修改了.vscode/extensions.json、.vscode/settings.json等文件，改进了开发环境的配置。
🎯 受影响组件
• GitHub Actions 工作流 (security-analysis.yml)
• Python 和 JavaScript 代码
• GitHub Copilot
• VS Code 扩展配置 (.vscode/extensions.json)
• VS Code 设置 (.vscode/settings.json)
⚡ 价值评估
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本次更新完善了项目的功能，增强了代码扫描能力，提升了项目的易用性，对PWA安全教育项目的价值有积极的促进作用。
Linux-Kodachi - Kodachi安全操作系统更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Linux-Kodachi |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 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
Linux Kodachi是一个专注于安全和隐私的操作系统，基于Xubuntu 18.04.6。本次更新包括了添加8.27版本的登陆页面和对Kodachi 9版本README文件的修改。 新增的登陆页面可能用于展示Kodachi的介绍、功能以及使用说明，而README文件的更新则可能涉及了组件状态的更新和功能改进。Kodachi主要目标是为用户提供匿名上网和安全的计算环境。由于该系统专注于安全，任何更新都可能对安全性产生影响，特别是如果修复了已知漏洞或增强了安全功能。本次更新需要进一步分析才能确定具体的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Kodachi是一个注重隐私和安全的Linux发行版。 |
| 2 | 新增的登陆页面可能提供了关于Kodachi的更多信息。 |
| 3 | README文件的更新反映了对Kodachi组件状态的调整。 |
| 4 | 更新可能涉及安全增强或漏洞修复。 |
🛠️ 技术细节
添加了 Kodachi 8.27 的登陆页面，该页面使用 Markdown 编写，包含Kodachi的概述。
修改了 Kodachi 9 的 README.md 文件，其中可能更新了组件的进度和状态信息。
更新涉及用户界面，操作流程的微调。
🎯 受影响组件
• Linux Kodachi操作系统
• 登陆页面 (landing-page.md)
• README.md 文件
• Xubuntu 18.04.6
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然本次更新的细节信息有限，但由于Kodachi本身是一个安全导向的操作系统，任何更新都可能包含安全增强或修复，因此具有一定的价值。新增的登陆页面有助于用户了解系统。
GitHub-Account-Creator-Bot - GitHub账号批量创建工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GitHub-Account-Creator-Bot |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个Python脚本，用于在GitHub上自动创建账号。主要功能是自动生成凭据并快速创建新账号。由于未提供具体的更新内容，无法分析本次更新带来的具体改进。根据提供的描述，该工具的功能类似于自动化攻击，可用于快速创建大量GitHub账号，这可能被滥用于恶意目的，例如垃圾邮件、账号盗用或资源滥用。 因此，需要密切关注其更新，特别是关于绕过GitHub安全措施的能力。 重点在于评估更新是否增强了绕过检测的能力，以及是否增加了对GitHub系统的潜在威胁。 需要仔细分析更新的代码，检查是否存在账号创建速率控制、代理IP使用、验证码绕过等方面的改进。 如果更新增加了这些功能，则风险等级将相应提高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：GitHub账号批量创建工具，用于自动化创建GitHub账号。 |
| 2 | 安全风险：可能被滥用于恶意目的，如垃圾邮件、账号盗用等。 |
| 3 | 更新评估：需要重点关注更新是否增强了绕过GitHub安全措施的能力。 |
| 4 | 应用建议：谨慎使用，避免用于非法活动，并密切关注更新内容。 |
| 5 | 代码质量：需要关注账号创建速率控制、代理IP使用、验证码绕过等方面的代码实现。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于Python脚本实现，可能使用GitHub API进行账号创建。
改进机制：更新可能涉及账号创建流程的优化、绕过GitHub安全措施的改进等。
部署要求：需要Python环境和相关的依赖库，以及GitHub API的访问权限。
🎯 受影响组件
• GitHub API
• Python脚本
• 依赖库（如requests等）
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具虽然存在潜在风险，但如果用于安全测试，例如评估GitHub的安全防护能力，或者用于模拟攻击，仍然具有一定的价值。 需要关注其更新内容，特别是绕过检测的能力。
AI-Code-Security - AI代码安全增强工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Code-Security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 代码增强工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个关于AI生成代码安全风险研究的工具集合，主要功能包括使用AI模型分析代码，并提供代码增强功能。本次更新主要体现在后端安全扫描工具的依赖更新，以及对代码增强功能的改进，包括保存增强历史、提供候选方案和解释。更新涉及安全扫描工具bandit和semgrep的依赖，后端代码增强功能的核心逻辑的改动。主要增强了对增强代码的保存和展示，以及对用户交互的优化。考虑到该仓库的研究性质，更新本身提供了安全加固和代码增强的能力，但没有直接可利用的漏洞，所以风险等级定义为MEDIUM。该项目主要用于研究AI生成的代码的安全问题，本次更新提升了其分析和增强代码的能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了对代码增强历史的保存功能，方便用户追溯和比较。 |
| 2 | 代码增强功能改进，增加了候选方案和解释，提升用户体验。 |
| 3 | 更新了安全扫描工具依赖，提升了扫描能力。 |
| 4 | 后端代码改动，增加了与前端交互的API接口。 |
🛠️ 技术细节
更新了
requirements.txt，增加了Flask相关的依赖，数据库依赖，校验依赖，以及torch、transformers等AI相关的依赖，以及安全扫描工具bandit和semgrep。
修改了
app.py，新增了增强历史保存功能，并增加了用户和代码语言信息，存储了增强代码、diff、候选代码和解释。
修改了
model.py，引入了多种模型配置，并添加了代码结构保留功能，确保代码的结构和功能不被破坏。
🎯 受影响组件
• Secure Code-Webpage/backend/requirements.txt：依赖文件更新，影响项目的依赖环境。
• Secure Code-Webpage/backend/app.py：后端API接口，新增代码增强历史存储逻辑。
• Secure Code-Webpage/backend/model.py：代码增强的核心逻辑。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新改进了代码增强功能，完善了历史记录，增强了对代码的分析和修改能力，有助于安全研究，对安全工作有积极意义。
Rebel-OtpBot-Twillo-Bypass-Paypal-2fa-80-Country-Usa - OTP 绕过工具，针对 PayPal 等
📌 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 | 攻击工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库提供了一个 OTP 绕过工具，主要针对使用 Twilio 进行 2FA 的 PayPal 等平台。它利用 OTP 机器人和生成器自动化绕过过程，以攻击 OTP 安全系统中的漏洞。更新内容涉及多次提交，具体改进细节未知，但此类工具本身具有潜在的恶意用途。请注意，此类工具可能违反服务条款并可能导致非法活动。此仓库的最新更新可能包含修复错误、改进功能或增加兼容性。鉴于其目标是绕过安全机制，评估重点在于其绕过能力和潜在风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 核心功能：针对 PayPal 等平台的 OTP 绕过。 |
| 2 | 技术亮点：利用 OTP 机器人和生成器进行自动化攻击。 |
| 3 | 安全价值：提供了对 OTP 绕过技术的实际演示。 |
| 4 | 应用建议：仅用于安全研究和渗透测试，严禁用于非法活动。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于 OTP 机器人和生成器，可能涉及短信欺骗或 API 滥用。
改进机制：更新可能涉及绕过 PayPal 的 2FA 机制。
部署要求：需要 Twilio 账户和其他必要的依赖项。
🎯 受影响组件
• PayPal (受害者)
• Twilio (短信服务)
• OTP 机器人
• OTP 生成器
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具演示了针对 2FA 机制的攻击，可以帮助安全研究人员理解和防御此类攻击。虽然存在滥用风险，但对于安全研究具有参考价值。
CVE-DATABASE - CVE数据库最新更新分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CVE-DATABASE |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 漏洞信息 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个CVE漏洞数据库，本次更新增加了四个CVE条目：CVE-2025-10763、CVE-2025-10764、CVE-2025-10765 和 CVE-2025-10766。这四个CVE都与不同的软件产品的安全漏洞有关，涵盖了路径遍历、服务器端请求伪造和未限制的上传等多种类型的安全问题。由于这些更新增加了最新的漏洞信息，对于安全研究人员和安全工具的开发者来说，及时更新数据库可以帮助他们了解最新的威胁情报，并及时应对。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了CVE数据库，包含多个最新的漏洞信息。 |
| 2 | 涵盖了多种类型的安全漏洞，如路径遍历、SSRF、未限制的上传等。 |
| 3 | 为安全研究人员和安全工具开发者提供了最新的威胁情报。 |
| 4 | 更新内容具有一定的时效性和实用性，能帮助用户及时了解最新的漏洞信息。 |
🛠️ 技术细节
更新了CVE数据库的JSON格式数据。
包含了CVE ID，分配机构信息，发布和更新日期等元数据。
每个CVE条目都包含问题类型（CWE ID）和漏洞描述。
具体漏洞信息包括：受影响的组件、漏洞详情和可能的攻击方式。
由于是数据库，本身不涉及具体的技术实现，主要提供信息
🎯 受影响组件
• SeriaWei ZKEACMS EventViewerController.cs, SeriaWei ZKEACMS SEOSuggestions ZKEACMS.SEOSuggestions.dll, SeriaWei ZKEACMS Event Action System PendingTaskController.cs, academico-sis academico Profile Picture (受影响的组件名称)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新增加了最新的CVE漏洞信息，对安全研究和安全工具开发具有重要的参考价值，可以帮助用户及时了解最新的安全威胁，提高安全防护能力。
secutils - 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 | HIGH |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个基于Alpine的镜像，包含了用于漏洞检查的工具。最近的更新主要集中在修复Go语言相关的安全漏洞，这些漏洞涉及到Go语言标准库中的os/exec和数据库操作相关的问题。主要修复了CVE-2025-47907和CVE-2025-47906漏洞，更新了镜像中Go相关的依赖包以解决这些问题。 CVE-2025-47906: 在PATH环境变量包含可执行文件的情况下，os/exec.LookPath可能返回意外路径。CVE-2025-47907:在扫描数据库结果时，如果在Scan方法调用期间取消查询，可能导致结果错误。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了Go语言标准库中的多个高危漏洞，提升了镜像安全性。 |
| 2 | 更新了漏洞扫描工具使用的依赖，降低了潜在的安全风险。 |
| 3 | 重点修复了os/exec和数据库操作相关漏洞，提高了工具的稳定性。 |
| 4 | 更新增强了工具的安全性，使其更适合用于安全评估和漏洞扫描。 |
🛠️ 技术细节
此次更新主要涉及修改.github/sec-build.yaml和.github/sec-build.md文件，修改内容包括CVE漏洞的描述和修复信息。
更新了Go语言相关的依赖包，以修复CVE-2025-47906和CVE-2025-47907漏洞。
具体修复了Go语言标准库os/exec包中的路径查找问题和数据库操作中的并发问题。
🎯 受影响组件
• Go语言标准库 (os/exec)
• Go语言依赖包
• 用于漏洞检查的工具
⚡ 价值评估
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此次更新修复了影响Go语言标准库和数据库操作的安全漏洞，提高了镜像的安全性，对安全工具的运行环境进行了加固，具有较高的实战价值。
Security-MCP-Server - MCP Server安全工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Security-MCP-Server |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 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
该仓库是一个生产就绪的MCP（模型上下文协议）服务器，提供安全工具。本次更新主要集中在对Gobuster工具的增强，包括模式特定的验证和优化、断路器保护、字典安全验证、线程计数优化、URL和域验证以及私有网络限制等。此次更新针对Gobuster工具进行了全面的安全增强和功能优化，对代码进行了重构，提升了工具的稳定性与安全性。 更新还包括了Prompts文档的修改，以及创建了一个名为gobuster_tool.py的新文件，实现了对gobuster工具的增强和改进。 此次更新提升了工具的整体安全性、稳定性和功能性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了Gobuster工具的增强，包括模式特定的验证和优化。 |
| 2 | 引入了断路器保护，提高了工具的稳定性。 |
| 3 | 增强了URL和域验证，增加了私有网络的限制。 |
| 4 | 新增Gobuster工具，对目录、子域和虚拟主机进行扫描。 |
🛠️ 技术细节
Gobuster工具增加了模式特定的验证和优化，提高扫描效率和准确性。
加入了断路器机制，当出现错误或异常时，可以快速熔断，防止工具崩溃。
对URL和域进行验证，防止扫描非目标或非法地址。
新增了对Gobuster工具的调用和集成，能够进行目录、子域和虚拟主机的扫描。
🎯 受影响组件
• mcp_server_v2/tools/gobuster_tool.py: 新增的Gobuster工具文件，实现了Gobuster的增强功能。
• docs/prompts.md: 文档更新，可能包含了对工具使用方法的补充说明。
⚡ 价值评估
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本次更新增强了MCP Server的安全工具，特别是在Gobuster工具上进行了优化和改进，包括稳定性、安全性和功能性，对安全评估和渗透测试具有积极作用。
bad-ips-on-my-vps - 恶意IP封禁列表更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | bad-ips-on-my-vps |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 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
florentvinai/bad-ips-on-my-vps仓库维护了一个由作者服务器安全工具封禁的恶意IP地址列表，旨在构建一个针对网络入侵的实时威胁情报。本次更新（2025-09-21）更新了banned_ips.txt文件，增加了新的恶意IP地址。由于该仓库主要提供IP黑名单，供安全工具使用，更新内容直接增加了新的恶意IP地址，对安全防护有直接的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：提供恶意IP地址列表，用于安全工具封禁。 |
| 2 | 更新亮点：增加了新的恶意IP地址，更新了威胁情报。 |
| 3 | 安全价值：有助于提高对已知恶意IP的防御能力。 |
| 4 | 应用建议：定期同步更新，用于防火墙、IDS/IPS等安全工具。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于作者服务器安全工具封禁的恶意IP地址。
改进机制：更新banned_ips.txt文件，新增恶意IP地址。
部署要求：无特殊要求，只需下载或同步banned_ips.txt文件即可。
🎯 受影响组件
• banned_ips.txt：包含恶意IP地址列表的文件
⚡ 价值评估
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本次更新增加了新的恶意IP地址，能够丰富威胁情报，提升安全工具的防护能力，因此具有一定价值。
WhisperNet - 定制密码字典生成工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | WhisperNet |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 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
WhisperNet是一个基于Python的密码字典生成器，专为安全专业人员和道德黑客设计。它能够基于个人信息创建高度定向的、定制化的密码列表，从而显著提高渗透测试的效率。本次更新主要集中在README.md文件的修改，包括了工具的介绍、使用方法、示例和项目预览图等。更新内容主要是对项目文档的完善和优化，并未涉及核心代码的改动，因此不包含漏洞或安全隐患。该工具通过信息收集生成定制密码列表，辅助密码破解，但其价值取决于生成密码字典的质量和针对性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：WhisperNet是一款密码字典生成工具，用于辅助渗透测试。 |
| 2 | 更新亮点：本次更新主要为README文档的完善，提升了用户体验和文档的可读性。 |
| 3 | 安全价值：更新有助于用户理解和使用该工具，从而提升渗透测试效率。 |
| 4 | 应用建议：用户可根据项目文档的指导，结合实际信息收集，生成定制化密码字典。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于Python编写，通过信息收集和规则生成密码列表。
改进机制：README.md文档的更新，包括工具介绍、使用方法和示例。
部署要求：运行环境为Python 3.7及以上版本，需要安装相关依赖。
🎯 受影响组件
• README.md 文件
⚡ 价值评估
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虽然本次更新未涉及核心功能，但README文档的完善有助于用户更好地理解和使用WhisperNet，从而提升渗透测试的效率和针对性。完善的文档对工具的使用和价值发挥有积极作用。
GX-kadena - Kadena链安全工具增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GX-kadena |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个针对Kadena区块链的安全工具，主要功能是提供Kadena用户的安全工具，弥合合规性和安全性之间的差距。本次更新主要集中在对/validate和/riskAPI的改进，添加了对传入地址进行URL解码的功能，以及对get_balance_any_chain函数进行修改，使其返回每个链的余额信息，提高了地址验证的准确性和全面性。 该更新主要提升了地址验证的准确性，以及余额信息的获取方式。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强了地址验证功能，提高了准确性。 |
| 2 | 优化了余额获取逻辑，提供更全面的链上信息。 |
| 3 | 修复了潜在的URL编码问题，提高了API的稳定性。 |
🛠️ 技术细节
在
main.py文件中，/validate和/riskAPI在处理地址之前增加了unquote函数，用于URL解码，修复了潜在的编码问题。
在
kadena_client.py文件中，get_balance_any_chain函数修改为返回每个链的余额信息，提高了余额信息的获取的全面性。
更新涉及
main.py,validator.py,kadena_client.py三个文件，对地址验证和余额获取进行了优化。
🎯 受影响组件
• gx_kadena/main.py: API接口主要逻辑实现。
• gx_kadena/validator.py: 地址验证相关逻辑。
• gx_kadena/kadena_client.py: 与Kadena链交互的客户端，获取余额信息。
⚡ 价值评估
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本次更新改进了地址验证和余额获取的逻辑，增强了工具的实用性和准确性，对安全分析人员评估Kadena链上的风险有一定帮助。
c2c-site - 网站资源链接验证
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2c-site |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 其他 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 14
💡 分析概述
该仓库是一个网站项目，本次更新主要增加了资源链接的验证功能和端到端测试。更新内容包括：1. 添加了资源链接验证的GitHub Action工作流，该工作流可以定期检查data/resources.json文件中和resources.html中的链接是否有效。2. 增加了Playwright端到端测试，测试资源页面是否正常加载，以及页面上的链接是否可用。这些更新提升了网站的可靠性和用户体验。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了资源链接验证工作流，可以自动检查链接有效性。 |
| 2 | 增加了端到端测试，确保资源页面功能正常。 |
| 3 | 提高了网站的可靠性和用户体验。 |
| 4 | 提供了手动触发链接检查的选项。 |
🛠️ 技术细节
使用了GitHub Actions构建持续集成环境，定期或手动触发链接验证。
利用Playwright进行端到端测试，模拟用户行为，验证页面功能。
使用Node.js脚本进行链接检查，包括base_url, json_path, html_path等参数配置
e2e测试会验证页面加载，shortcut, accordion等元素
测试报告使用HTML上传
🎯 受影响组件
• .github/workflows/resources-link-check.yml: 资源链接检查工作流定义文件
• .github/workflows/e2e-manual.yml: Playwright端到端测试工作流定义文件
• .github/workflows/e2e-prod-nightly.yml: 生产环境的Playwright端到端测试工作流定义文件
• qa-e2e/README.md: Playwright 测试说明
• qa-e2e/package.json: Playwright 测试依赖
• assets/add-resources-link.js: JS 脚本，用于向导航栏添加资源链接
• data/resources.json: 资源链接数据文件
• resources.html: 资源页面
⚡ 价值评估
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本次更新通过自动化链接验证和端到端测试，提高了网站的稳定性和可靠性，对于维护网站的质量和用户体验有积极作用。
ThreatFox-IOC-IPs - ThreatFox IP黑名单更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ThreatFox-IOC-IPs |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 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
该仓库提供ThreatFox项目的IP黑名单，每小时更新一次。本次更新是GitHub Action自动更新blocklist，主要内容是新增了多个恶意IP地址，用于检测和阻止恶意活动。更新内容包括了ips.txt文件的修改，增加了多个IP地址。由于该仓库持续更新，可以用于防御C2服务器和恶意IP，因此具备一定的价值。本次更新属于对现有功能的增强，主要体现在IP黑名单的数据更新上，增加了最新的恶意IP，提升了对威胁的覆盖范围。没有发现明显的漏洞利用点，仓库的功能是提供黑名单数据，供其他安全工具使用，本身不具备攻击能力，但更新能提高防御能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：提供ThreatFox的IP黑名单，用于安全防御。 |
| 2 | 更新亮点：更新了恶意IP列表，增加了对C2服务器和恶意IP的覆盖。 |
| 3 | 安全价值：可以用于快速识别和阻止恶意IP地址，提高安全防御能力。 |
| 4 | 应用建议：建议定期同步更新，用于防火墙、入侵检测系统等。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：通过GitHub Action自动更新ThreatFox的IP黑名单。
改进机制：更新
ips.txt文件，新增恶意IP地址。
部署要求：无需特殊部署，直接使用
ips.txt文件即可。
🎯 受影响组件
• ips.txt: IP黑名单文件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新增加了最新的恶意IP地址，有助于提高安全防御能力，属于对现有功能的增强。
c2-client - Bash C2客户端增强更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2-client |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具增强 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 16
💡 分析概述
TWBerry/c2-client是一个基于Bash编写的模块化C2客户端框架，本次更新主要集中在用户体验和功能的增强上。更新引入了命令历史记录、行编辑支持以及命令行参数注册功能。具体改进包括：
- 命令历史记录： 实现了命令历史记录功能，包括持久化存储、历史记录导航和重复命令执行。用户可以通过上下箭头键浏览历史命令，提高操作效率。
- 行编辑支持： 增加了基本的行编辑功能，例如光标移动和退格键，提升了用户在交互式shell中的体验。
- funcmgr.sh增强： 改进了funcmgr.sh脚本，增加了注册命令行参数和对应的回调函数，使得C2客户端更加灵活和易于扩展。
这些更新主要增强了用户的使用体验，提升了操作效率和方便性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增命令历史记录，方便用户快速查找和执行历史命令。 |
| 2 | 增加了行编辑功能，提升了用户交互体验。 |
| 3 | 改进了funcmgr.sh脚本，增强了C2客户端的灵活性和可扩展性。 |
| 4 | 整体代码结构进行了优化，更易于维护和扩展。 |
🛠️ 技术细节
引入了
readline库用于支持行编辑和历史记录功能。
实现了命令历史记录的持久化存储，将历史命令保存在
~/.c2_client_history文件中。
增强了
funcmgr.sh脚本，增加了命令行参数的注册和处理功能，提升了脚本的灵活性。
🎯 受影响组件
• c2-client.sh
• funcmgr.sh
• CHANGELOG.md
• modules.d/*
⚡ 价值评估
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本次更新改进了用户体验，提高了操作效率，并增强了代码的可维护性和可扩展性，对渗透测试和红队行动有一定价值。
CoreJavaTutorials_C2W - Java核心教程，新增递归算法
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CoreJavaTutorials_C2W |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 无安全风险 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 11
💡 分析概述
该仓库是一个Java核心教程，包含Java编程的核心概念和示例。本次更新新增了递归算法相关的代码示例，包括计算数字的位数、求数字的平方和、反转数字和字符串、判断回文等。这些更新为Java初学者提供了更丰富的学习资源，有助于理解递归编程思想。虽然代码本身不直接涉及安全问题，但对于学习和理解编程概念有积极作用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增递归算法示例，涵盖多种常见算法 |
| 2 | 提供了Java编程基础知识的学习材料 |
| 3 | 代码示例结构清晰，便于理解和学习 |
| 4 | 增加了对递归思想的理解。 |
🛠️ 技术细节
新增了多个Java类文件，每个文件实现一个递归算法示例，包括计算数字的位数、求数字的平方和、反转数字和字符串、判断回文等。
代码使用Java语言编写，实现了递归算法的基本逻辑
代码示例结构清晰，包含注释，便于学习。
🎯 受影响组件
• Java
• Recursion
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新增加了递归算法的示例，有助于学习Java编程和算法实现，对Java初学者来说有一定的学习价值。
spydithreatintel - 威胁情报IOC更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | spydithreatintel |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 威胁情报更新 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
该仓库是一个用于共享来自生产系统和OSINT源的入侵指标(IOC)的存储库。本次更新主要集中在更新多个IOC列表，包括域名、IP地址，并对不同置信度级别的IP列表进行了调整。本次更新增加了新的恶意域名，并对现有恶意IP地址进行了更新和调整。此外，对一些IP地址的分类进行了更新，提高了威胁情报的及时性和准确性。虽然主要更新是数据层面，但这些更新对安全防御具有重要意义，因为它们可以用于检测恶意活动、阻止恶意流量，并提升安全防护能力。
本次更新未发现漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了恶意域名列表，增加了新的威胁情报。 |
| 2 | 对多个IP地址列表进行了更新，包含高、中、低置信度IP地址。 |
| 3 | 对IP地址列表进行了修复和调整。 |
| 4 | 更新改进了威胁情报的准确性和覆盖范围。 |
🛠️ 技术细节
更新了domainlist目录下的多个文件，包含advtracking_domains.txt、phishing_domains.txt和spamscamabuse_domains.txt，主要是恶意域名列表的更新。
更新了iplist目录下的多个文件，包括filtered_malicious_iplist.txt、high_confidence_limited.txt、high_confidence_unlimited.txt、low_confidence.txt、master_malicious_iplist.txt和medium_confidence_limited.txt、medium_confidence_unlimited.txt。主要是IP地址列表的更新。
更新文件中包含新增和删除的IP地址，以及文件版本号的更新。
🎯 受影响组件
• domainlist/ads/advtracking_domains.txt (广告追踪域名列表)
• domainlist/malicious/phishing_domains.txt (钓鱼域名列表)
• domainlist/spam/spamscamabuse_domains.txt (垃圾邮件/诈骗域名列表)
• iplist/filtered_malicious_iplist.txt (已过滤恶意IP列表)
• iplist/high/high_confidence_limited.txt (高置信度IP列表，限制)
• iplist/high/high_confidence_unlimited.txt (高置信度IP列表，不限制)
• iplist/low/low_confidence.txt (低置信度IP列表)
• iplist/master_malicious_iplist.txt (原始恶意IP列表)
• iplist/medium/medium_confidence_limited.txt (中等置信度IP列表，限制)
• iplist/medium/medium_confidence_unlimited.txt (中等置信度IP列表，不限制)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新及时补充了最新的恶意域名和IP地址，有助于提高安全防御的有效性，可以用于检测、阻止恶意活动，提升防护能力。虽然是数据更新，但对安全建设有实际价值。
c2tsh4rk.github.io - 静态C2框架前端更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2tsh4rk.github.io |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 研究框架 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 13
💡 分析概述
该仓库是c2tsh4rk维护的一个静态C2框架的前端展示部分，主要功能是提供一个基于Web的界面，用于控制和管理C2服务器。本次更新主要集中在前端代码的重构和优化，移除了旧的JavaScript文件，并新增了多个JS文件，包括boot.js、color-schema.js、events.js、img-lazyload.js、leancloud.js、local-search.js、plugins.js、utils.js。这些更新旨在改进用户界面、提高页面加载速度，以及增强功能性。虽然是前端代码的更新，但对于C2框架的整体可用性和用户体验有积极影响。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能增强：前端页面功能和用户体验优化 |
| 2 | 技术改进：代码重构，模块化设计，提高了代码的可维护性 |
| 3 | 安全价值：间接提升了C2框架的易用性和隐蔽性 |
| 4 | 应用建议：关注前端代码更新，确保C2框架的完整性和可用性 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于HTML、CSS和JavaScript的前端实现
改进机制：移除旧的JavaScript文件，新增了多个JS文件，实现了模块化的代码结构。
部署要求：依赖于C2服务器的后端服务
🎯 受影响组件
• HTML页面
• JavaScript文件（新增和移除）
• CSS样式文件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新优化了C2框架的前端界面和用户体验，提高了框架的易用性和隐蔽性，虽然并非直接的安全更新，但对C2框架的整体价值有提升。
TeleC2 - 基于Telegram的C2工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | TeleC2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 渗透工具 |
| 更新类型 | 其他 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
TeleC2是一个基于Telegram Bot API的远程管理工具(RAT)，允许通过加密通信进行安全远程管理，包括监视功能、系统控制、键盘记录和多代理支持。该项目提供了远程命令执行、文件系统管理、监视(屏幕截图，网络摄像头)、键盘记录等功能。 代码使用了Python编写，通过Telegram bot进行C2通信，增加了隐蔽性。仓库最近更新为修复问题模板，并无代码层面的更新。该项目针对的目标是Windows系统，通过Python脚本部署Agent，具有一定的实战价值，但功能较为基础，容易被检测。没有发现明显的漏洞，但是C2框架本身存在被滥用的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用Telegram Bot API作为C2通道，具有隐蔽性 |
| 2 | 提供远程命令执行、文件管理和监视功能 |
| 3 | 包含键盘记录和剪贴板访问功能 |
| 4 | 代码实现较为简单，容易被安全软件检测 |
🛠️ 技术细节
核心技术：基于Telegram Bot API进行命令和控制通信，使用加密配置存储API密钥和聊天ID。
架构设计：采用客户端-服务器架构，Agent端运行在受害机器上，通过Telegram Bot接收指令。
创新评估：利用Telegram作为C2通道，增加了隐蔽性，但技术实现较为常规。
🎯 受影响组件
• Telegram Bot API
• Windows操作系统
• Python环境
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
TeleC2实现了通过Telegram进行C2通信的功能，具有一定的实战价值，虽然技术含量不高，但其C2框架的设计思路值得研究。代码结构清晰，易于理解和修改。虽然功能比较基础，但仍然可以用于渗透测试和红队行动中。项目本身不包含明显的漏洞，但是存在被滥用的风险。
NanarC2 - NanarC2修复更新评估
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | NanarC2 |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
NanarC2是一个正在开发的C2服务器，具有反向Shell功能。本次更新修复了现有问题。由于该项目仍在开发中，具体的功能和实现细节尚不明确，本次更新可能涉及修复Bug、优化代码结构或者改进现有功能。本次更新可能对C2服务器的稳定性和功能性带来提升，但具体效果有待进一步验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复Bug，提升C2服务器稳定性 |
| 2 | 改进代码质量，提高可维护性 |
| 3 | 由于项目仍在开发中，具体功能有待完善 |
| 4 | 对反向Shell功能可能有所优化 |
🛠️ 技术细节
修复了代码中可能存在的错误
改进了代码结构和逻辑
可能优化了反向Shell的实现
具体的修复内容需要查看代码变更
🎯 受影响组件
• C2服务器核心代码
• 反向Shell模块
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复Bug，优化代码，对C2服务器的稳定性和功能性有积极意义。虽然项目仍在开发中，但本次更新有助于提升其可用性和安全性。
soar-mcp - AI安全编排平台集成
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | soar-mcp |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 威胁分析 |
| 更新类型 | 功能增强/配置优化 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该项目是一个SOAR MCP Server，专为OctoMation SOAR平台设计，通过MCP协议将SOAR能力集成到AI客户端，实现安全事件管理、剧本执行等功能。更新包括：明确项目定位为OctoMation平台集成，更新了MCP工具集，修订了客户端配置示例，优化了文档内容，增强了用户体验。该项目将SOAR与AI结合，提供了一种新的安全响应方式。没有发现明显的安全漏洞，但对AI客户端的配置依赖可能存在安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 将SOAR能力集成到AI客户端，提供智能安全响应 |
| 2 | 实现了剧本查询与执行、Web管理等功能 |
| 3 | 明确了项目与OctoMation SOAR平台的关系 |
| 4 | 完善了文档和配置示例，提升用户体验 |
🛠️ 技术细节
使用Model Context Protocol (MCP) 与AI客户端交互
实现了
list_playbooks_quick,query_playbook_execution_params,execute_playbook,query_playbook_execution_status,query_playbook_execution_result等MCP工具集
提供了Web管理界面，用于剧本管理和Token管理
支持HTTP协议，通过URL参数传递token进行认证
🎯 受影响组件
• OctoMation SOAR 平台
• Cherry Studio
• Claude Desktop
• Cursor
• Trae
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目将SOAR与AI相结合，具有一定的创新性，解决了安全响应领域的问题。项目代码质量较高，文档清晰，功能实现较为完整。与AI安全关键词相关，可以为安全人员提供一种新的安全响应思路。
scanity-ai - AI驱动的安全平台更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | scanity-ai |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个AI原生安全平台，旨在通过AI技术增强安全防御能力。最近的更新主要集中在Vercel部署的中间件错误修复，以及引入了基于Modal GPU的、使用真实机器学习的预测模型，取代了原有的基于规则的预测。具体来说，更新修复了Vercel部署中间件错误，并添加了错误处理机制，以防止MIDDLEWARE_INVOCATION_FAILED错误。同时，通过在Modal GPU上训练集成ML模型（XGBoost, LightGBM, RandomForest），实现了对194,494个模式的100%准确率预测，解决了Modal数据库连接问题和列不匹配的问题，并且将模型成功保存到生产数据库。该更新显著提升了平台的检测能力，能够更加准确地识别和响应安全威胁。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新修复了Vercel部署的中间件错误，提高了平台的稳定性。 |
| 2 | 引入了基于Modal GPU的ML模型，提高了预测的准确性。 |
| 3 | 通过机器学习实现了对漏洞模式的精准识别，增强了平台的防御能力。 |
| 4 | ML模型训练和部署的改进，包括数据库连接和列匹配问题的解决。 |
| 5 | 显著提升了安全平台对已知漏洞的检测和响应能力。 |
🛠️ 技术细节
修复了Vercel中间件的错误处理机制，提升了部署的稳定性。
采用了NVIDIA T4 GPU进行ML模型训练，显著提升了训练效率。
使用了XGBoost, LightGBM, RandomForest等多种机器学习模型进行集成学习，提高了预测的准确性和鲁棒性。
解决了Modal数据库的连接问题和列不匹配问题，确保了数据的正确存储和模型训练。
实现了机器学习模型的成功训练和部署，替代了原有的规则引擎。
🎯 受影响组件
• Vercel middleware: 负责处理请求和响应的中间件逻辑。
• scanity-app/ml-service/modal_production.py: 包含用于ML模型训练和预测的代码。
• Modal GPU: 用于加速ML模型训练的GPU资源。
• Production database: 用于存储训练好的ML模型和预测结果的数据库。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新通过引入基于机器学习的预测模型，显著提高了平台的安全检测能力和准确性，能够更有效地识别和响应安全威胁。修复中间件错误提高了平台的稳定性，是功能上的重要改进。
cursor-security-rules - Cursor安全规则增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cursor-security-rules |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了Cursor的安全规则，旨在通过安全编码实践来保护AI辅助开发，防止风险代码和敏感操作。本次更新主要是对README.md文件的修改，新增了关于如何使用这些安全规则的介绍，并增加了下载链接。仓库核心功能是为Cursor提供安全规则，减少AI辅助开发中的风险。本次更新未涉及代码逻辑变更，主要是文档完善，提升了用户的使用指导。未发现明显漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Cursor安全规则，帮助开发者规避风险。 |
| 2 | 通过修改README.md文件，提升了用户的使用体验。 |
| 3 | 详细介绍了如何使用安全规则。 |
| 4 | 更新内容为文档修改，未涉及核心功能代码。 |
🛠️ 技术细节
README.md文件更新，增加了使用说明和下载链接。
主要修改了文件头部信息，使其更具吸引力。
未发现代码层面上的技术变更。
🎯 受影响组件
• README.md
⚡ 价值评估
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虽然本次更新仅为文档更新，但提高了用户对安全规则的理解和使用意愿，对安全开发具有一定的促进作用。
meta-ai-bug-bounty - Meta AI漏洞分析工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | meta-ai-bug-bounty |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 分析工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库旨在发现和分析Meta AI的Instagram群聊中的关键漏洞，专注于通过全面的测试和报告来确保强大的安全性。本次更新主要集中在README文件的修改，增加了关于项目下载、入门指南和系统要求的说明。虽然README的更新本身并没有直接带来新的安全功能或修复，但它改进了项目的可访问性和易用性，使得研究人员和安全工程师更容易理解和使用该工具。由于未发现该项目有漏洞相关的内容，因此没有针对漏洞利用的分析。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：用于Meta AI Instagram群聊漏洞研究的工具 |
| 2 | 更新亮点：更新了README，提供了更清晰的入门指南和系统要求 |
| 3 | 安全价值：提升了项目的可访问性和易用性，方便安全研究人员 |
| 4 | 应用建议：用户可以根据更新后的README快速了解项目和开始使用 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于Meta AI的Instagram群聊漏洞分析
改进机制：更新了README文件，包括项目下载、入门指南和系统要求等
部署要求：用户需根据README中的系统要求配置环境
🎯 受影响组件
• README.md
⚡ 价值评估
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虽然本次更新仅限于README文件的修改，但它提高了项目的可访问性，方便了安全研究人员了解和使用该工具，这对于安全研究和漏洞发现具有间接的积极作用。
Adversarial-Prompt-Stress-Testing-for-AI-Security - AI模型对抗性测试框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Adversarial-Prompt-Stress-Testing-for-AI-Security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 漏洞利用/威胁分析 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库提供了一个用于AI模型对抗性测试的框架，旨在通过生成对抗性提示来评估AI模型的安全性。它能够生成对抗性prompt，并将其应用于目标AI模型（本地或云端），捕获响应，并评估漏洞，从而帮助识别prompt注入、数据泄露或不安全输出等弱点。该项目包含以下关键组件：生成对抗性prompt的脚本（使用LangChain和OpenAI/GenAI Lab API），测试目标AI模型的脚本，以及报告结果的脚本。代码更新主要集中在配置文件的添加，用于指定LLM的base URL、模型名称和API密钥。同时增加了生成prompt、测试目标以及报告结果的脚本和相关依赖文件。根据README，该项目旨在检测AI模型的弱点，并提供了一种主动测试和增强AI模型安全性的方法。项目的核心功能在于生成对抗性prompt和评估AI模型的响应，从而发现潜在的安全问题，包括prompt注入、数据泄露和不安全输出。虽然目前版本功能较为基础，但提供了完整的测试流程和潜在的应用价值。 由于代码中存在API KEY，建议对该仓库进行进一步的安全审计，特别是API KEY的泄露风险。针对AI模型的对抗性测试是一种有效的安全评估手段，可以帮助识别模型中的漏洞，从而提升模型的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 使用LLM生成对抗性prompt，对AI模型进行攻击。 |
| 2 | 提供了完整的测试流程，包括prompt生成、模型测试和结果报告。 |
| 3 | 针对AI模型的常见安全问题（如prompt注入）进行测试。 |
| 4 | 通过自动化流程简化了对抗性测试的过程。 |
🛠️ 技术细节
使用LangChain和ChatOpenAI作为LLM交互的框架，简化了prompt的生成过程。
包含了测试目标AI模型的脚本，方便用户进行本地或云端模型的测试。
提供了结果报告脚本，用于分析和总结测试结果。
使用了Python作为主要开发语言，并依赖一些第三方库，如langchain、openai、httpx、torch、transformers、pandas等。
🎯 受影响组件
• LangChain (LLM交互框架)
• OpenAI/GenAI Lab API (LLM服务)
• Python (编程语言)
• distilgpt2 (测试AI模型)
⚡ 价值评估
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该项目提供了一个针对AI模型的对抗性测试框架，能够帮助用户发现模型中的安全漏洞，具有一定的实战价值。虽然目前项目相对简单，但其核心功能和设计思路具有一定的创新性，并且与AI安全主题高度相关，因此具备一定的价值。
AGENTIC-AI - AI驱动的安全扫描器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AGENTIC-AI |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 防护工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的安全扫描器，集成了OWASP ZAP、Flask后端、React前端和Google Gemini。它旨在自动化漏洞扫描、AI分析和PDF报告生成，主要针对bug bounty风格的扫描。更新内容主要是README.md的修改，包括添加了项目描述、运行步骤，更新了亮点和先决条件等信息。虽然没有实质性的代码变更，但README的完善使得项目更容易理解和使用，对于用户来说，降低了使用门槛，对项目的推广有积极作用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 结合OWASP ZAP进行自动化扫描，提供全面的漏洞检测能力。 |
| 2 | 利用AI模型（Google Gemini）对扫描结果进行摘要和优先级排序，提升分析效率。 |
| 3 | 前端仪表盘提供可视化界面，包括严重程度热图和AI聊天助手，增强用户体验。 |
| 4 | 生成PDF报告，包含摘要和修复建议，方便用户进行漏洞处理。 |
| 5 | 项目提供了OWASP Juice Shop作为示例漏洞目标，方便用户进行测试。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于Python Flask构建后端，React构建前端，结合OWASP ZAP进行扫描，使用Google Gemini进行AI分析。
改进机制：主要更新体现在README.md的完善，增加了项目描述、运行步骤、亮点和先决条件等信息，优化了用户的使用说明。
部署要求：需要Docker、Python 3.8+、Node.js 18+和Google API密钥。
🎯 受影响组件
• OWASP ZAP（扫描引擎）
• Flask后端（API服务）
• React前端（用户界面）
• Google Gemini (AI模型)
⚡ 价值评估
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虽然本次更新主要集中在文档的完善，但清晰的文档有助于用户理解和使用项目，对于促进项目的推广和实际应用具有积极意义。
BloodHound-MCP - BloodHound-MCP：LLM驱动的AD分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | BloodHound-MCP |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 分析工具 |
| 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
BloodHound-MCP是一个用于分析Active Directory（AD）和Azure Active Directory（AAD）环境的强大工具，它结合了BloodHound的功能，并利用大型语言模型（LLM）来实现自然语言查询。该工具允许安全专业人员通过自然语言命令与AD/AAD环境交互，执行复杂查询并获取洞察。本次更新主要集中在README.md文件的修订，增加了关于BloodHound-MCP的介绍和使用说明，提升了文档的清晰度和易用性。更新内容包括自然语言查询、LLM驱动的分析、与Neo4j的无缝集成以及可定制性等特性。虽然本次更新未涉及代码层面的改动，但通过优化文档，间接提升了用户对工具的理解和使用效率，从而促进了对安全威胁的识别和应对。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于LLM的自然语言查询：用户可以使用自然语言与AD/AAD环境交互，降低了技术门槛。 |
| 2 | 增强的分析能力：利用LLM的能力进行更深入的分析，提升了对潜在攻击路径的识别能力。 |
| 3 | 与BloodHound的集成：无缝集成BloodHound的数据，方便用户利用现有数据进行分析。 |
| 4 | 文档更新：更新了README.md文件，改进了工具的使用说明和介绍。 |
🛠️ 技术细节
核心技术：利用LLM解析自然语言查询，并在Neo4j数据库中执行相应的查询。
改进细节：本次更新主要集中在文档的更新，包括工具的介绍、功能特性和使用指南。
部署要求：与BloodHound的依赖一致，需要Neo4j数据库的支持以及LLM的配置。
🎯 受影响组件
• BloodHound-MCP
• Neo4j
• LLM
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新虽然是文档层面的改进，但对用户理解和使用该工具具有积极意义，有助于用户更好地利用BloodHound-MCP进行安全分析，发现潜在的攻击路径，提升安全防御能力。
Tech-World-Roadmaps - 技术路线图集合，涵盖AI安全
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Tech-World-Roadmaps |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 研究框架 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 10
💡 分析概述
该仓库提供了2025年技术领域的路线图，涵盖了人工智能、机器学习、区块链、云计算、网络安全、数据科学、DevOps/SRE、游戏开发、物联网、量子计算和软件工程等多个领域。 其中，Cyber Security 和 AI & Machine Learning 两个 Roadmap 与 AI Security 关键词相关，并提供了从入门到精通的指导。 仓库包含详细的README文件，对每个技术领域进行了介绍，包括关键技能、项目、社区等。 更新内容包括了各种技术领域的详细路线图。该仓库主要为技术学习者提供学习路径指引，没有直接的安全漏洞利用代码或安全工具，但其网络安全路线图中涉及了AI驱动的安全相关内容，间接与AI安全相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了多个技术领域的学习路线图，涵盖范围广。 |
| 2 | 针对AI和网络安全领域，提供了详细的入门和进阶指导。 |
| 3 | 每个路线图都包含了关键技能、项目和社区推荐。 |
| 4 | 通过README文件提供了清晰的学习路径和资源链接。 |
🛠️ 技术细节
仓库主要由README文件构成，每个技术领域对应一个README文件，提供了学习路径、项目建议和资源推荐。
AI & Machine Learning 和 Cyber Security 两个 Roadmap 与 AI Security 关键词相关。
路线图设计结构化，分阶段指导学习者逐步掌握技术。
🎯 受影响组件
• 无特定组件受影响，主要为学习者提供技术路线图和资源推荐
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了一个全面的技术学习路线图，其中包含AI和网络安全领域，对学习者具有指导意义。虽然不直接提供安全工具或漏洞利用代码，但其路线图的内容对AI安全学习有间接价值。
Integrating_AI_OSINT - 新增NVD API处理器
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Integrating_AI_OSINT |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 漏洞分析 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库旨在结合硬件和漏洞OSINT流程到现有安全架构中，以创建更高效的漏洞分析工具。本次更新添加了NVD API处理器（NVD_API_handler.go），该处理器用于从国家漏洞数据库（NVD）获取数据。具体来说，该模块通过API获取指定日期范围内的CVE信息，并将其读入结构体中，为后续的漏洞分析和关联提供数据基础。更新还包括对main.go文件的修改，以整合新的NVD API处理器。由于该更新涉及到从NVD获取漏洞信息，可以为安全分析提供重要的数据来源，但是需要注意的是，如果NVD API的返回数据未经过校验，可能会导致后续处理的漏洞信息不准确，需要关注数据的完整性和准确性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增NVD API处理器，实现了从NVD获取CVE信息的功能。 |
| 2 | 该更新为后续结合硬件OSINT和漏洞分析提供了数据基础。 |
| 3 | 需要关注NVD API数据的准确性和完整性。 |
🛠️ 技术细节
新增NVD_API_handler.go文件，其中定义了从NVD获取CVE信息的逻辑。
该模块使用Go语言编写，利用NVD API获取数据，并将数据解析到结构体中。
main.go文件被修改，以整合NVD API处理器。
🎯 受影响组件
• NVD_API_handler.go（新增）：用于处理NVD API请求和数据解析。
• main.go（修改）：用于整合NVD API处理器。
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增的NVD API处理器为后续的漏洞分析和结合硬件OSINT提供了数据基础，这对于安全研究和漏洞分析具有实际价值。
ai-sec - AI安全分析平台更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-sec |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 研究框架 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个AI安全分析平台，本次更新主要集中在Step 2的重构，特别是ProcessModelVariableExtractor的模板架构迁移。 此次更新显著提高了系统组件的独立性，增强了LLM响应的处理能力，并改进了协调器在Phase 2和Phase 3之间的数据传递方式。 修复了模板变量，以及增加了明确的output_schema以更好地处理LLM响应。 更新还包括对system_understanding.yaml的调整，使其更具领域无关性。 这些改动优化了流程模型变量提取，使得Step 2可以完全独立运行，提高了平台的稳定性和功能性，对安全分析流程有积极影响。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | ProcessModelVariableExtractor 采用纯模板模式，减少了代码冗余。 |
| 2 | 修复了模板变量，提升了系统的稳定性和准确性。 |
| 3 | 增加了明确的输出模式，改进了LLM响应处理。 |
| 4 | Step 2 完全独立运行，增强了模块的独立性。 |
| 5 | 对system_understanding.yaml的调整，增加了领域的通用性。 |
🛠️ 技术细节
ProcessModelVariableExtractor 从 YAML 架构迁移至模板架构，减少了100+ 行占位代码。
修复了YAML模板变量：{component_extractor_components}, {control_action_extractor_control_actions}。
增加了 explicit output_schema，用于正确的LLM响应处理。
协调器通过 context flattening 将 Phase 2 的结果传递给 Phase 3。
ComponentExtractor 不再依赖 Step 1 的 losses/hazards 信息。
Step 2 现在可以完全独立于 Step 1 运行。
🎯 受影响组件
• src/agents/step2_agents/configs/process_model_variable_extractor.yaml (ProcessModelVariableExtractor 配置)
• src/agents/step2_agents/configs/system_understanding.yaml (系统理解配置文件)
• src/agents/step2_agents/implementations/component_extractor.py (组件提取实现)
• src/agents/step2_agents/implementations/process_model_variable_extractor.py (流程模型变量提取实现)
• src/agents/step2_agents/step2_coordinator.py (Step 2协调器)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
本次更新完成了 Step 2 的重构，增强了系统组件的独立性，提高了 LLM 响应处理能力，并优化了数据传递方式。 这些改进提升了平台的稳定性和功能性，对安全分析流程具有积极作用。
Exe-To-Base64-ShellCode-Convert - Exe转Shellcode工具，规避检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Exe-To-Base64-ShellCode-Convert |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
💡 分析概述
该仓库提供将可执行文件(EXE)转换为Base64编码的Shellcode的功能，旨在规避检测，例如UAC绕过和反病毒软件的检测。Crypters和Shellcode加载器用于部署FUD(Fully UnDetectable)有效载荷，内存排除确保平稳执行，没有干扰。 仓库的主要功能是将EXE文件转换为Base64编码的Shellcode，这有助于绕过安全检测。 考虑到更新时间接近，无法获取具体的更新细节，无法得知本次更新是否包含新的绕过技术或者改进，故无法进行深度分析。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：将EXE转换为Shellcode，用于规避检测。 |
| 2 | 更新亮点：无法明确更新细节，无法确定更新内容。 |
| 3 | 安全价值：理论上可用于恶意软件的隐蔽部署。 |
| 4 | 应用建议：谨慎使用，用于安全测试，需注意规避风险。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：将EXE文件转换为Base64编码的Shellcode，并结合加载器进行执行。
改进机制：由于无法获取更新细节，无法分析具体的改进。
部署要求：需要依赖于特定的系统环境和安全配置。
🎯 受影响组件
• EXE文件转换工具
• Shellcode加载器
• Base64编码
• UAC绕过机制
• 反病毒软件
• Windows操作系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具理论上可以用于绕过安全检测，具有一定的实战价值，但具体价值取决于更新内容。谨慎使用，需要评估其潜在的安全风险。
NavicatPwn - Navicat后渗透框架更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | NavicatPwn |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 攻击工具 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个针对Navicat Premium的后渗透利用框架，旨在帮助安全专业人员识别Navicat安装中的漏洞，提升安全性。本次更新主要集中在README.md文件的内容修改，包括工具的概述、下载链接以及整体介绍。虽然本次更新未涉及代码层面的改动，但README.md的更新有助于用户更好地了解工具的功能、使用方法以及目标。 考虑到该工具的目标是后渗透，针对Navicat的数据库连接信息窃取，如果能成功利用，可能导致数据库敏感信息泄露，影响较大。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 功能定位：针对Navicat Premium的后渗透利用框架。 |
| 2 | 更新亮点：README.md的更新，优化了工具介绍和使用说明。 |
| 3 | 安全价值：有助于安全人员进行内网渗透测试，评估Navicat安全。 |
| 4 | 应用建议：阅读README.md，了解工具的使用方法和潜在风险。 |
🛠️ 技术细节
技术架构：基于后渗透框架设计，可能包括密码窃取、数据库连接等功能。
改进机制：本次更新主要集中在文档的完善。
部署要求：运行环境依赖于具体利用模块，需根据README.md配置。
🎯 受影响组件
• Navicat Premium
• 数据库连接
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然本次更新仅为文档更新，但对工具的介绍更为清晰，有助于用户理解工具的功能和使用方法，对于安全评估具有一定的价值。后渗透工具的价值在于对目标系统的实际影响，而Navicat Premium如果被攻击，可能导致数据库敏感信息泄露。
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