134 KiB
安全资讯日报 2025-03-19
本文由AI自动生成，基于对安全相关仓库、CVE和最新安全研究成果的自动化分析。
更新时间：2025-03-19 22:54:34
今日资讯
🔍 漏洞分析
- 记一次某大厂配置不当导致的任意密码重置和任意用户登录
- Bypass XSS
- Apache Tomcat RCE漏洞复现（CVE-2025-24813
- 基于SimpleXMLElement class的免杀webshell
- 实战某社交APP | 利用SDK构造OSS文件上传漏洞
- Kyan-网络监控设备-time.php-远程命令执行漏洞
- Kyan-网络监控设备-run.php-远程命令执行漏洞
- Kyan-网络监控设备-账号密码泄露漏洞
- SRC挖掘之302跳转登录劫持
- 双重勒索模式勒索病毒BlackLock分析
- 记录灯塔收集学校信息，攻击薄弱点站点，拿到5K+的敏感信息
- vulnhub靶场之venom靶机
- 漏洞预警 | 千宜医药信息管理系统SQL注入漏洞
🔬 安全研究
- 安全大数据与大模型结合应用研究
- 安卓逆向 -- 某剧场永久会员过程
- CSO说安全 | 张天力：智能安全运营体系探索—分布式多智能体在漏洞修复中的应用与实践
- DeepSeek + Function Call：基于 Eino 的“计划——执行”多智能体范式实战
- 专家解读 | 构建AIGC安全治理的“中国范式”
- 一图读懂网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法
- 记一次 RCE 0day 的审计过程
- 利用中国剩余定理加速RSA研究
- 用 Manus 进行代码审计，效果如何？
- Linux ELF无文件执行技术剖析：从原理到攻击模拟
- 漏洞评估和渗透测试的局限性
- .NET内网实战：通过系统白名单文件 Fodhelper.exe 绕过 UAC 实现提权
- 微信小程序逆向
- 漏洞挖掘的九种思维
- 总结过去三年软件供应链安全一些非共识核心问题
- AI主动安全新理念与实践
- JS逆向系列19-无感绕过一类运行时间差反调试
🎯 威胁情报
🛠️ 安全工具
📌 其他
安全分析
(2025-03-19)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-21333 - vkrnlintvsp.sys堆溢出漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-21333 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 17:39:50 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对CVE-2025-21333漏洞的POC，该漏洞是一个基于堆的缓冲区溢出，影响vkrnlintvsp.sys。POC利用WNF状态数据和I/O环IOP_MC_BUFFER_ENTRY来实现任意内核读写。该漏洞已被检测到被威胁行为者主动利用。存储库包含POC代码和编译说明，并在README中提供了利用方法。最近的更新改进了README文档，增加了漏洞分析链接、运行环境说明，和代码编译运行指导。根据最新的提交，代码的主要功能是利用堆溢出漏洞，通过控制_IOP_MC_BUFFER_ENTRY结构实现任意地址的读写。由于该漏洞能够导致内核任意代码执行，价值极高。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 堆溢出漏洞 |
| 2 | 利用WNF状态数据和I/O环 |
| 3 | 实现任意内核读写 |
| 4 | POC利用Windows Sandbox |
🛠️ 技术细节
漏洞类型：堆溢出
利用方式：通过覆盖I/O环缓冲区条目实现任意读写
利用关键点：使用WNF状态数据分配_IOP_MC_BUFFER_ENTRY结构指针数组，并修改数组内的指针指向用户态内存，从而实现内核任意地址的读写。
POC原理：POC通过分配一个
_IOP_MC_BUFFER_ENTRY指针的数组，然后用恶意用户空间地址覆盖这个指针，从而在内核中实现任意地址读写。
修复方案：需要修复vkrnlintvsp.sys中的堆溢出漏洞，防止恶意用户控制内存分配。
🎯 受影响组件
• vkrnlintvsp.sys
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
漏洞影响Windows内核组件，且存在POC，可以实现任意内核读写，具有极高的安全风险，符合RCE的价值判断标准。
CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW 绕过导致RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-0411 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 17:38:31 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了 CVE-2025-0411 的 POC 场景，该漏洞允许绕过 7-Zip 的 Mark-of-the-Web (MotW) 保护机制。通过构造恶意的压缩文件，攻击者可以在用户打开文件时执行任意代码。仓库包含详细的 POC 实现，展示了漏洞利用过程。代码变更主要集中在 README.md 文件的更新，包括漏洞描述、POC 演示和修复建议等。该仓库提供了攻击载荷构建和漏洞验证的完整流程。通过分析提交历史，可以发现，该仓库持续更新，提供了详细的漏洞信息和复现方法，证明了其价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 7-Zip Mark-of-the-Web (MotW) 绕过 |
| 2 | 通过特制压缩包执行任意代码 |
| 3 | 利用用户交互 (打开恶意文件) |
| 4 | 影响7-Zip 24.09之前的版本 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip 在处理压缩文件时未正确传递 MotW 标记，导致恶意文件绕过安全机制。
利用方法：构建双重压缩的恶意 7-Zip 文件，诱使用户打开该文件。在用户点击压缩文件中的可执行文件时，代码将被执行。
修复方案：升级到 7-Zip 24.09 或更高版本，并避免打开来自不可信来源的压缩文件。
🎯 受影响组件
• 7-Zip
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的 7-Zip 软件，存在明确的受影响版本和可用的 POC。提供了详细的漏洞描述和利用流程，并且有可用的 POC 代码，满足了 is_valuable 的判断标准。
CVE-2025-30066 - GitHub Actions日志泄露密钥
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-30066 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 17:21:00 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了检测 GitHub Actions 运行日志中潜在的敏感信息泄露的工具。主要包含两个 Python 脚本：CxGithubActionsScan.py 和 CxGithub2msScan.py。 CxGithubActionsScan.py 用于扫描 GitHub Actions 的工作流程文件，检测已知的风险操作和可疑代码片段； CxGithub2msScan.py 用于下载 GitHub Actions 的运行日志，并使用 Checkmarx 2ms 工具扫描，以发现可能泄露的 secrets。CVE-2025-30066 描述了 GitHub Actions 运行日志可能泄露敏感信息，通过使用 CxGithub2msScan.py 可以检测泄露的 secrets。 提交的代码变更主要集中在增加了 CxGithub2msScan.py 和更新 README.md。 CxGithub2msScan.py 实现了下载 GitHub Actions 日志，提取，然后使用 2ms.exe 进行扫描。README.md 详细介绍了工具的使用方法以及获取 GitHub PAT 的步骤。代码质量相对较高，提供了使用说明和示例，方便用户使用。同时提供了POC。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | CVE-2025-30066 涉及 GitHub Actions 扫描和日志分析 |
| 2 | CxGithub2msScan.py 用于下载日志并使用 Checkmarx 2ms 扫描 |
| 3 | 扫描工具可以检测 GitHub Actions 运行日志中泄露的密钥 |
🛠️ 技术细节
CxGithub2msScan.py 从 GitHub 下载 Actions 运行日志（ZIP 格式）。
提取 ZIP 文件并使用 Checkmarx 2ms 扫描提取的文件。
如果扫描发现 secrets，则输出相关信息
🎯 受影响组件
• GitHub Actions
• Checkmarx 2ms
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞涉及重要基础设施（GitHub Actions），利用 GitHub 提供的日志下载功能，结合 Checkmarx 2ms 扫描工具，可以检测到潜在的敏感信息泄露。存在明确的利用方法和 POC，且影响范围明确。
CVE-2025-24813 - Tomcat RCE漏洞，通过Session上传
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-24813 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 16:19:13 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了一个针对CVE-2025-24813的POC。POC利用了Tomcat Session处理机制中的漏洞，通过上传恶意的序列化对象，最终实现远程代码执行。仓库包含一个Python脚本(POC.py)用于生成恶意Payload并上传到目标服务器。POC已经经过测试，能够成功触发漏洞。README.md文件中包含了漏洞的相关参考资料链接，包括ysoserial、commons-collections等依赖。最新的提交中，POC.py 文件被创建，实现了漏洞的完整利用流程。代码质量和可用性较高，可以直接用于漏洞验证。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 远程代码执行(RCE) |
| 2 | 利用了Tomcat的Session上传功能 |
| 3 | 通过上传恶意的序列化对象实现RCE |
| 4 | POC已提供，并成功在本地复现 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：利用Tomcat的Session机制，上传精心构造的序列化对象，在服务器端进行反序列化时触发代码执行。
利用方法：使用POC.py生成恶意payload，通过PUT请求上传payload到Tomcat服务器的session目录，然后通过访问session触发反序列化，进而实现RCE。
修复方案：升级Tomcat版本至安全版本，禁用或限制session上传功能，以及对用户上传的文件进行严格的过滤和校验。
🎯 受影响组件
• Apache Tomcat
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
POC已提供，且可以复现远程代码执行漏洞，属于高危漏洞。
CVE-2025-1661 - WooCommerce插件LFI漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-1661 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 19:10:16 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库是关于CVE-2025-1661的漏洞分析，该漏洞存在于HUSKY – Products Filter Professional for WooCommerce插件中。该插件版本<=1.3.6.5存在未授权的本地文件包含漏洞。最新的提交信息包括更新README.md文件，增加了漏洞描述，影响版本，修复方案和POC。其中，README.md详细描述了漏洞的原理、利用方法和危害，并提供了可用的POC。代码分析显示，POC可以直接利用该漏洞读取/etc/passwd文件。该漏洞危害严重，因为攻击者可以读取服务器上的任意文件，甚至可能导致远程代码执行。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 未授权的本地文件包含漏洞(LFI) |
| 2 | 影响WooCommerce插件 |
| 3 | 可导致敏感信息泄露甚至远程代码执行 |
| 4 | 存在可复现的POC |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：插件的
woof_text_searchAJAX action的template参数未进行充分的过滤和验证，导致攻击者可以通过该参数构造恶意的文件路径，从而包含服务器上的任意文件。
利用方法：构造POST请求，将
template参数设置为目标文件的路径，例如../../../../../../../etc/passwd，通过访问wp-admin/admin-ajax.php接口触发漏洞。如果成功，服务器将返回该文件的内容。
修复方案：升级到1.3.6.6版本或更高版本。对用户输入进行严格的过滤和验证，确保
template参数只能接受预定义的、安全的模板文件。
🎯 受影响组件
• HUSKY – Products Filter Professional for WooCommerce plugin for WordPress
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的WordPress WooCommerce插件，且存在明确的POC，可直接用于验证漏洞，价值极高。
CVE-2024-28000 - LiteSpeed Cache插件提权漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-28000 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 22:06:30 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该漏洞是针对LiteSpeed Cache插件的提权漏洞。攻击者可以利用该漏洞创建管理员账户，从而完全控制受害者的WordPress网站。提供的EXP代码已实现用户枚举和提权功能。代码质量尚可，但需要手动输入参数。仓库更新频繁，提供了POC和EXP代码，漏洞描述清晰，具有实际利用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 通过创建管理员账户实现权限提升 |
| 2 | 利用LiteSpeed Cache插件的漏洞 |
| 3 | POC/EXP代码已提供 |
| 4 | 需要知道受害网站的hash |
| 5 | 需要知道受害者WP 用户id |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：通过伪造litespeed_role和litespeed_hash cookie，调用WordPress API接口创建管理员账号。
利用方法：运行提供的EXP代码，输入目标站点、用户名、密码，以及用户id即可创建管理员账号。
修复方案：更新LiteSpeed Cache插件到最新版本
🎯 受影响组件
• LiteSpeed Cache plugin for WordPress
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
影响广泛的流行组件，且提供了明确的利用方法和POC代码，可直接用于攻击。
CVE-2024-27398 - Linux内核sco子系统竞争条件漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2024-27398 |
| 风险等级 | HIGH |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-03-18 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-18 21:34:56 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该CVE描述了一个Linux内核中的竞争条件漏洞，具体位于sco子系统中。该漏洞允许攻击者通过精心构造的POC来修改内核关键函数指针，导致内核崩溃。Github仓库提供了漏洞相关的POC和调试信息。 最近的提交主要集中在更新README.md文件，增加参考资料和调试信息，并修改了poc代码文件。POC中试图通过多线程竞争的方式修改sock_def_error_report函数指针，该函数被用于处理套接字的错误报告。 漏洞的价值在于提供了POC，且可能导致内核崩溃，影响系统稳定性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Linux内核sco子系统竞争条件漏洞 |
| 2 | POC利用sock_def_error_report地址修改 |
| 3 | 代码已提供，可触发内核崩溃 |
| 4 | 修改README.md，增加参考资料和调试信息 |
🛠️ 技术细节
漏洞利用了sco子系统中sock_def_error_report函数指针的竞争条件。
POC通过多线程操作修改了sock_def_error_report的值，导致内核崩溃。
修复方案可能包括添加锁机制，或者修改sco子系统的实现方式。
🎯 受影响组件
• Linux内核
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
漏洞影响内核，存在POC，可导致内核崩溃。
TOP - CVE POC及渗透测试资源
📌 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: 2
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个汇集了各种漏洞利用 (POC) 和渗透测试工具及相关信息的资源库。主要更新是自动更新了README.md文档中的POC列表。这些POC指向了GitHub上其他仓库中公开的漏洞利用代码，包括针对CVE-2025-21298的POC和针对CVE-2025-21333的堆溢出POC，以及其他CVE的POC，更新说明展示了每个POC的star数量和更新时间。由于该仓库直接链接POC，存在潜在的漏洞利用风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 该仓库是一个漏洞利用 (POC) 和渗透测试 (Penetration Testing) 资源收集库。 |
| 2 | 更新包含多个CVE的POC链接，其中CVE-2025-21298和CVE-2025-21333是近期新增的POC。 |
| 3 | 更新维护了漏洞列表，并更新了POC的star数量。 |
🛠️ 技术细节
README.md文件被修改，增加了新的漏洞利用POC的链接。
新增了针对CVE-2025-21298的POC的链接，该漏洞的细节和POC已公开。
新增了针对CVE-2025-21333的堆溢出POC的链接，该POC利用WNF状态数据和I/O环。
🎯 受影响组件
• 多个软件
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新包含了新的漏洞利用POC，这些POC可以直接用于渗透测试或安全研究，具有较高的价值。
rce.js - RCE.js：修复登录问题
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | rce.js |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 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
该仓库主要提供RCE相关的功能。本次更新修复了登录URL提取问题，允许再次登录。同时，删除了不必要的cheerio依赖，并更新了package-lock.json和package.json，表明项目在持续维护。由于修复了登录问题，使其可以正常使用，因此具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了登录URL提取问题 |
| 2 | 更新了依赖项，删除了不必要的cheerio依赖 |
| 3 | 更新了构建流程 |
🛠️ 技术细节
修复了提取登录URL的逻辑，允许重新登录
删除了不再使用的cheerio依赖
更新了package.json和package-lock.json的版本
🎯 受影响组件
• G-Portal Auth Module
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了登录问题，使项目可以正常使用。
java-security-hub - Log4j JNDI 注入漏洞POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | java-security-hub |
| 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: 3
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个Java安全漏洞复现项目，主要功能是复现Java相关的漏洞。本次更新新增了Log4j JNDI注入漏洞的POC。更新内容包括: 新增了exploitLog4jJNDI目录，其中包含README.md文件，详细介绍了漏洞利用方法和所需工具。 提供了marshalsec工具的使用方法，包括开启LDAP服务和开启HTTP服务的方法。 新增了Log4jExploit.java文件，用于触发漏洞。新增了Log4jExploitServlet.java文件，该文件定义了一个/exploit接口，通过该接口可以触发log4j的JNDI注入漏洞。 用户可以通过构造特定的URL参数来触发漏洞，例如：URL/exploit?input=${jndi:ldap://127.0.0.1:1389/Log4jExploit}。该更新提供了实际可用的POC，可以帮助安全研究人员复现和理解Log4j漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增Log4j JNDI注入漏洞的POC |
| 2 | 提供了marshalsec工具的使用方法 |
| 3 | 详细的漏洞复现步骤 |
| 4 | 通过修改tomcat，触发漏洞 |
🛠️ 技术细节
通过marshalsec工具搭建LDAP和HTTP服务，利用JNDI注入触发Log4j漏洞，执行任意代码。
使用Tomcat作为web服务器，并构造恶意请求，将payload通过请求参数传递给Log4j，从而触发漏洞。
Log4jExploit.java文件中的static代码块在类加载时被执行，实现弹计算器的功能。
Log4jExploitServlet.java文件中的logger.error(userInput)存在漏洞，userInput参数可控。
🎯 受影响组件
• Log4j
• Tomcat
• Java
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了Log4j JNDI注入漏洞的POC，可以帮助安全研究人员复现和理解该漏洞，对于安全研究具有较高的价值。
qc_poc - Springblade SQL注入POC集合
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | qc_poc |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | POC收集 |
| 更新类型 | 新增POC |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库主要是一个POC集合，包含Springblade SQL注入漏洞的POC和Hadoop YARN未授权RCE的POC，更新增加了Springblade SQL注入漏洞POC，并包含相关接口和fofa语法。之前的版本移除了Hadoop YARN和CVE-2022-24086的POC
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含Springblade SQL注入POC |
| 2 | 包含Hadoop YARN未授权RCE的POC |
| 3 | 提供漏洞利用的示例代码 |
| 4 | 与漏洞利用关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
Springblade SQL注入POC提供了可能存在SQL注入的接口和fofa语法，方便快速定位和测试漏洞。
Hadoop YARN未授权访问 RCE，提供了python脚本
POC包含SQL注入的接口列表，帮助快速定位漏洞。
🎯 受影响组件
• Springblade
• Hadoop YARN
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
仓库主要包含漏洞POC，与关键词“漏洞”高度相关。Springblade SQL注入POC和Hadoop YARN未授权RCE POC具有实际的利用价值。
PhoenixC2 - PhoenixC2 C2框架更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PhoenixC2 |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | C2框架更新 |
| 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
PhoenixC2是一个C2框架，其主要功能与Booter、Botnet和DDoS攻击相关。此次更新修改了README.md文档中的下载链接，将版本号从v1.0更新到v2.0。尽管更新内容没有具体说明，但版本号的变更表明可能包含了重要的功能改进、安全修复或漏洞利用方面的更新。由于该项目涉及C2框架，可能用于恶意活动，因此具有较高的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | PhoenixC2是一个C2框架，专注于Booter、Botnet和DDoS攻击 |
| 2 | 更新了软件下载链接的版本号从v1.0到v2.0，表明可能存在重要更新 |
| 3 | 更新内容未明确说明，需要进一步分析 |
🛠️ 技术细节
README.md文件中的下载链接已更新，指向v2.0版本的软件，表明可能存在软件的更新。
由于缺乏关于v2.0版本具体更新的详细信息，无法确定具体的技术细节。需要进一步分析更新内容，包括新增功能、安全修复等。
🎯 受影响组件
• PhoenixC2 (可能包含服务器端和客户端组件)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
C2框架通常用于恶意活动，版本更新可能包含新的攻击技术或绕过安全防护的手段，具有潜在的安全风险。版本号的更新意味着可能有新的功能或改进，因此具有一定的分析价值。
sliver - C2框架增强安全工具识别
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | sliver |
| 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: 3
💡 分析概述
BishopFox/sliver 是一个对手模拟框架，本次更新主要增加了对 Palo Alto Cortex XDR 相关进程的识别。在 ps.go 文件中，通过添加一系列 Cortex XDR 的进程名，使其在进程列表中被标记为安全工具，这有助于规避检测。此外，更新还修复了一个拼写错误，提升了代码质量。这些更新增强了 C2 框架的隐蔽性，使其更难以被检测。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了对 Palo Alto Cortex XDR 进程的识别。 |
| 2 | 更新了进程检测功能，增强了对安全工具的识别能力。 |
| 3 | 该更新提升了C2框架的隐蔽性，使其更难以被检测。 |
| 4 | 更新中包含了对Cortex XDR进程的误拼写修复 |
🛠️ 技术细节
在
client/command/processes/ps.go文件中增加了对 Cortex XDR 进程的检测，具体包括：cortex-xdr-payload.exe,cysandbox.exe,cyuserservice.exe,cywscsvc.exe,tlaworker.exe。
将识别出的Cortex XDR进程标记为安全工具，可能被用于规避安全检测。
修复了
cywscsvc.exe的拼写错误，原本为cywscsvc.exe，现已更正。
🎯 受影响组件
• Sliver C2 Framework
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该更新增强了C2框架的隐蔽性，使其更难以被检测，这对于红队和渗透测试人员来说是有价值的。
realm - Realm C2平台SSH功能改进
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | realm |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
Realm是一个跨平台的红队C2框架，专注于自动化和可靠性。本次更新改进了ssh_copy方法，使其返回操作结果（成功/失败），并更新了用于解析Git URL的正则表达式，增加了对非标准SSH端口的支持。此外，移除了密码喷洒功能。 这些改动提高了C2框架的稳定性和功能性，但是ssh_copy函数的改进使其更易于使用。正则的更新以及密码喷洒的移除对安全性有积极影响，但修改 ssh_copy 函数的返回值有助于快速判断命令执行是否成功，并可能被用于进一步的攻击。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Improved ssh_copy functionality to return success or failure status. |
| 2 | Updated the regular expression for parsing Git URLs, including support for non-standard SSH ports. |
| 3 | Removal of password sprayer. |
| 4 | The changes relate to cross-platform Red Team engagement platform, which include automation and reliability. |
🛠️ 技术细节
The
ssh_copyfunction now returns a string indicating success or failure.
The regular expression for parsing Git URLs has been updated in
tavern/internal/ent/schema/repository.goto include optional port numbers in the SSH URL format.
Password sprayer function removed, which can reduce attack surface.
🎯 受影响组件
• ssh_copy function
• repository.go
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The updates enhance the functionality and robustness of the C2 framework, specifically improving the ssh_copy method and supporting non-standard SSH ports in git URL. The removal of password sprayer further reduces the potential attack surface of the tool.
tinyAgent - tinyAgent框架安全与功能增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | tinyAgent |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | Security Feature/Security Documentation |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 77
💡 分析概述
The repository alchemiststudiosDOTai/tinyAgent is a framework for building LLM-powered agents. The recent updates include comprehensive documentation covering architecture, tools, MCP integration, security, and future directions. New examples demonstrate advanced agent capabilities such as dynamic agent creation and ElderBrain report generation. The updates also include improvements to the tool framework and configuration options. The inclusion of security configuration details is a notable addition, but this seems to focus primarily on allowing/disallowing code execution, as well as the usage of tools. The project appears to be focused on providing a secure base for the LLM agent operations. This is achieved by a tool-based approach that allows users to build specialized agents for complex tasks.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Comprehensive documentation added, covering architecture, tools, MCP integration, security, and future directions. |
| 2 | New features and example code demonstrating advanced agent capabilities, including dynamic agent creation and ElderBrain report generation. |
| 3 | Enhanced tool framework, including the tool decorator and external tools |
| 4 | Security configuration options, including code execution security |
🛠️ 技术细节
Detailed documentation on the tinyAgent architecture, tools, and MCP integration.
Examples showcasing dynamic agent creation and ElderBrain report generation.
Enhanced tool framework with decorator usage.
Security configuration for code execution.
The framework is designed to be modular, with well-defined interfaces between components.
🎯 受影响组件
• tinyAgent framework
• core components
• CLI
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The addition of comprehensive documentation on security configurations and code execution restrictions significantly enhances the framework's security posture. Furthermore, the inclusion of new examples and features, such as the ElderBrain report generation, showcases advanced capabilities, demonstrating the value of this project.
STARLINK-testing-project - BrowserStack Integration
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | STARLINK-testing-project |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | Security Improvement |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
This repository is a testing project for STARLINK, focusing on manual, automated, and security testing. The recent updates primarily focus on enhancing the testing framework by integrating BrowserStack for cross-browser testing. This includes the addition of a browserStack.py file for handling BrowserStack interactions, modification of the base_test.py to include BrowserStack session URL to Allure reports, and updates in helpers.py and test files to improve test setup and execution. These changes primarily target the automation and reporting aspects of the testing process and improve overall test reliability and maintainability. No security vulnerabilities were found.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Integration of BrowserStack for cross-browser testing |
| 2 | Addition of BrowserStack session URL to Allure reports for easier debugging and traceability |
| 3 | Enhancements to test setup including disabling autofill and faker instance creation. |
| 4 | Updated helpers for delay function |
🛠️ 技术细节
Implemented
browserStack.pyto handle BrowserStack session details and artifact download.
Modified
base_test.pyto include BrowserStack session URL in the Allure report to correlate tests with BrowserStack session.
Updated
helpers.pyto have more randomized delay.
Modified
test_starlink.pyto remove unnecessary comments and improved structure.
🎯 受影响组件
• Frontend testing framework
• BrowserStack integration
• Selenium WebDriver
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The integration of BrowserStack and its session URL reporting offers improved debugging capabilities and better test result traceability, and the updated helper function and test structure improves the overall efficiency of test execution.
MalCL - GAN对抗生成恶意软件分类
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | MalCL |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增代码和数据集 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 11
💡 分析概述
该仓库实现了论文“MalCL: Leveraging GAN-Based Generative Replay to Combat Catastrophic Forgetting in Malware Classification”的代码和数据集。它通过使用GAN生成样本来缓解在恶意软件分类中的灾难性遗忘问题。更新的文件包括模型定义、数据处理、训练流程和实验设置等。该仓库包含关键的安全研究，主要集中在利用AI技术增强恶意软件分类的准确性和鲁棒性，涉及对抗生成网络和持续学习技术在安全领域的应用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Uses GAN-based generative replay to mitigate catastrophic forgetting in malware classification. |
| 2 | Implements and evaluates a novel approach (MalCL) for continual learning in a security context. |
| 3 | Provides detailed architecture diagrams of the Generator, Discriminator, and Classifier. |
| 4 | Demonstrates performance improvements compared to baseline and prior replay models on the EMBER dataset. |
🛠️ 技术细节
The core technique is based on Generative Adversarial Networks (GANs) and replay mechanism to improve the performance of malware classification in continual learning scenarios.
The repository includes the implementation of Generator, Discriminator and Classifier models using PyTorch.
The experiments are conducted using EMBER and AZ-Class datasets.
Implementation of different sample selection strategies for generative replay.
Training scripts and detailed configuration files for the experiments.
🎯 受影响组件
• PyTorch
• Malware Classification Models
• Datasets (EMBER, AZ-Class)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security高度相关，实现了使用GAN对抗生成网络在恶意软件分类上的创新方法，并且解决了持续学习中灾难性遗忘的问题。此外，该仓库包含了模型、训练流程、数据集，具有较高的研究价值和潜在的应用价值。
RCE_IN_AGENT_ZABBIX - Zabbix Agent RCE漏洞利用POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RCE_IN_AGENT_ZABBIX |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用框架 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个针对Zabbix Agent的RCE (Remote Code Execution) 漏洞利用POC。它通过Zabbix的JSON-RPC API，列出可用主机，并在Windows和Linux系统上部署反向Shell。更新内容为增加了.env配置文件，方便配置Zabbix API连接参数和回调服务器IP及端口。该工具提供了交互式界面，支持操作系统自动检测，并内置HTTP服务器用于提供Payload。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | RCE漏洞利用POC |
| 2 | 支持Windows和Linux |
| 3 | 提供交互式界面 |
| 4 | 自动检测操作系统 |
| 5 | 与搜索关键词高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python 3.6+编写
利用Zabbix API JSON-RPC接口进行操作
支持Windows和Linux的反向Shell
使用.env文件进行配置，包括Zabbix URL, API token, 回调服务器IP和端口。
包含Logging系统和命令行参数。
🎯 受影响组件
• Zabbix Agent
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目提供了Zabbix Agent RCE的漏洞利用POC，与搜索关键词“RCE”高度相关。它展示了如何在Zabbix环境中利用漏洞，具有较高的安全研究价值。包含代码、配置说明和使用方法，技术细节详尽。
NGCBot - 新增AI图文对话功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | NGCBot |
| 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: 2
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库是一个微信机器人项目，本次更新主要增加了AI图文对话功能。通过修改 ApiServer/ApiMainServer.py，BotServer/BotFunction/InterfaceFunction.py和 BotServer/BotFunction/RoomMsgFunction.py等文件，增加了对图文消息的处理能力，并集成了对AI图文对话的支持。此外，更新了配置文件，增加了AI图文对话的优先级配置等。虽然整体更新并没有直接的安全风险，但是新增的AI功能，在特定环境下，可能会引入新的安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增AI图文对话功能 |
| 2 | 修改了消息处理逻辑 |
| 3 | 配置文件更新 |
🛠️ 技术细节
新增了AiGraphicDialogue类，用于处理AI图文对话请求，集成了Qwen, Volcengine和HunYuan等AI服务。
修改了消息处理流程，支持了图文消息的解析和处理，实现了AI图文对话的调用。
更新了配置文件，增加了AI图文对话的优先级配置以及相关API配置。
🎯 受影响组件
• 微信机器人
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
增加了AI图文对话功能，增强了机器人的功能性和趣味性，虽然不直接涉及安全漏洞，但扩展了机器人的功能，增加了潜在的安全风险，具有一定的价值。
CyberSentinel-AI - 自动化安全情报分析系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CyberSentinel-AI |
| 风险等级 | LOW |
| 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: 30
💡 分析概述
CyberSentinel AI是一个自动化安全监控与AI分析系统，旨在帮助安全研究人员实时追踪最新的安全漏洞(CVE)和GitHub上的安全相关仓库，并利用人工智能技术进行深度分析，最终将有价值的安全情报自动发布到博客平台。更新增加了安全资讯日报功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化安全监控与AI分析系统 |
| 2 | 实时追踪最新安全漏洞和GitHub安全仓库 |
| 3 | 利用人工智能技术进行深度分析 |
| 4 | 自动发布安全情报到博客平台 |
| 5 | 新增安全资讯日报 |
🛠️ 技术细节
系统利用AI技术分析安全漏洞和GitHub仓库
自动化的情报收集与分析
博客平台的自动发布功能
新增了安全资讯日报功能，整合了最新的安全情报
🎯 受影响组件
• 安全监控系统
• CVE数据库
• GitHub仓库
• AI分析引擎
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供自动化安全情报分析，可以帮助研究人员快速获取最新的安全漏洞信息和安全动态，具有一定的研究价值，虽然是通用功能，但对于安全研究具有辅助作用。
ssh-manage - Web端SSH管理工具，支持端口转发
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ssh-manage |
| 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
- 变更文件数: 76
💡 分析概述
该仓库是一个Web端的SSH管理工具，名为ssh-manage，主要功能是提供通过Web浏览器连接和管理SSH服务器的能力，包括SSH连接和端口转发。仓库包含前端UI，后端服务，以及Docker部署方案。更新包括初始提交，包含项目初始化文件、Docker镜像构建流程、以及README文档。README文档详细介绍了项目的功能、优势、部署方式和贡献方式等。由于该项目能够简化远程服务器的管理，特别是在安全加固和维护方面，因此与'安全工具'关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供Web端SSH管理功能，方便远程运维 |
| 2 | 支持SSH连接和端口转发，功能全面 |
| 3 | Docker一键部署，降低使用门槛 |
| 4 | 与安全工具关键词高度相关，核心功能即为安全管理 |
| 5 | 收集了系统性的安全管理工具 |
🛠️ 技术细节
Web前端基于Vue3构建，使用Element Plus组件库
后端采用Go语言和PocketBase数据库
支持SSH连接，通过Websocket与后端通信
提供Docker一键部署方案
使用MIT许可证开源
🎯 受影响组件
• Web UI
• SSH 连接模块
• Docker
• PocketBase
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库是一个Web端的SSH管理工具，核心功能围绕安全管理展开，与搜索关键词'安全工具'高度相关。项目提供了便捷的SSH连接和端口转发功能，方便用户进行远程服务器管理。Docker一键部署降低了使用门槛，方便用户快速搭建使用。虽然风险等级较低，但考虑到其在安全管理方面的实用性，以及收集了系统性的安全管理工具，因此判定为有价值。
OpsAgent - 修复日志目录权限问题
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | OpsAgent |
| 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
- 变更文件数: 7
💡 分析概述
该仓库是一个基于 LLM 的 Kubernetes 集群管理工具。本次更新主要修复了容器内日志目录的权限问题，通过在容器初始化阶段创建目录并设置权限，以及使用 emptyDir 卷来存储应用日志，解决了在非 root 用户下运行时可能出现的权限问题，提高了应用的稳定性和安全性。此外，更新还优化了开发环境和生产环境的部署配置，并在部署指南中增加了关于日志目录权限问题的排查步骤。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了容器内日志目录权限问题。 |
| 2 | 添加 initContainer 用于预先创建并设置日志目录权限。 |
| 3 | 使用 emptyDir 卷挂载日志目录，避免权限问题。 |
| 4 | 增加了对生产和开发环境部署配置的优化。 |
| 5 | 修改部署文档，增加了关于日志目录权限问题的排查步骤。 |
🛠️ 技术细节
使用 initContainer 预先创建日志目录并设置权限:
initContainers: - name: init-permissions image: busybox:1.36 command: ['sh', '-c', 'mkdir -p /app/logs && chown -R 1000:1000 /app/logs && chmod -R 755 /app/logs']
使用 emptyDir 卷挂载日志目录:
volumeMounts: - name: logs-volume mountPath: /app/logs
添加 LOG_PATH 环境变量，配置日志路径。
🎯 受影响组件
• Kubernetes 集群
• OpsAgent 应用
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了容器内日志目录权限问题，提高了应用的稳定性和安全性。
C2C-Backend-Springboot - C2C后端Spring Boot应用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2C-Backend-Springboot |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复/功能增强 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 14
💡 分析概述
该仓库是一个C2C（customer-to-customer）Web应用程序的后端，使用Spring Boot、MySQL和Gradle构建。 最近的更新主要集中在身份验证功能的集成。具体包括：创建并修改了Authentication、MainController，以及用户注册和登录功能的集成。 添加了JSP支持，以及一些Order相关的操作。这些改动可能引入了安全风险，例如JWT相关的安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2C后端Spring Boot应用 |
| 2 | 添加了用户注册和登录功能 |
| 3 | JWT身份验证的实现 |
| 4 | 更新修复了身份验证相关的问题 |
🛠️ 技术细节
Authentication.java: 实现了用户注册、登录功能，以及JWT的生成和验证。
MainController.java: 增加了/signup和/signin的路由。
新增 Order相关的Controller, Repository和Service，可能涉及到数据安全问题。
🎯 受影响组件
• Spring Boot backend
• Authentication controller
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新了身份验证功能，涉及到用户凭据的处理和JWT的生成和验证，这些是安全敏感的操作，值得关注。
ai-recipe-backend - AI recipe backend, ingredient extraction.
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-recipe-backend |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Feature/Functionality |
| 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
This repository is a Node.js & Express-based API that generates AI-powered recipes. The latest update introduces a new API endpoint, /get-ingredients, enabling ingredient extraction from images using the Gemini API. This involves image processing, prompt engineering to extract food ingredients. This update includes changes to the controller, service, and utility files to support the new functionality. While the core function is ingredient extraction, the use of AI and image input presents potential for misuse, such as feeding malicious images or crafting prompts to retrieve private info. Also the response parsing is updated.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Added new API endpoint /get-ingredients to extract ingredients from images. |
| 2 | Implemented image processing and Gemini API integration in getIngredientsFromImage function. |
| 3 | Modified geminiService.js to support image-based content generation. |
| 4 | Updated parseResponse.js to handle nested JSON structures returned by the Gemini API. |
| 5 | This update introduces new functionality related to image processing and AI-powered ingredient extraction. |
🛠️ 技术细节
The
getIngredientsFromImagefunction inrecipeController.jsnow accepts an image in the request body.
It utilizes the
generateIngredientContentfunction ingeminiService.js, which takes a prompt and an image part to interact with the Gemini API.
The
cleanAIResponseNestedfunction inparseResponse.jsis introduced to handle cleaning and parsing of AI responses that may contain nested JSON structures. This shows the increased complexity of API responses.
The
recipeRoutes.jsfile has been updated to include the new/get-ingredientsroute.
🎯 受影响组件
• Node.js backend
• Express framework
• Gemini API
• recipeController.js
• recipeRoutes.js
• geminiService.js
• parseResponse.js
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The addition of image-based ingredient extraction and associated API calls and functions represents a new feature. This is a functional addition to the existing codebase. The core function is ingredient extraction with the use of AI and image input, which presents potential for misuse.
ai-security-research - AI驱动的综合安全项目
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-security-research |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 项目文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个安全工程师的个人项目集合，展示了其在多个安全领域的专业知识，特别关注AI在安全中的应用。仓库内容包括GitHub安全、DevSecOps、云安全、Web应用和API安全等项目。更新内容主要为README文档的更新，增加了更多项目的描述，并细化了每个项目的技术细节。仓库价值在于展示了作者在AI和安全方面的实践经验和技术能力，提供了多种安全研究方向的参考。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 包含多个与AI和安全相关的项目，涵盖威胁检测、恶意软件分析、自动化安全响应等 |
| 2 | 项目涉及GitHub安全、DevSecOps、云安全、Web应用和API安全等多个领域 |
| 3 | README文档详细描述了各个项目的目的、功能和使用的技术 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关，项目集中于AI驱动的安全解决方案 |
| 5 | 项目展示了安全工程师在自动化、威胁检测和云安全方面的专业知识 |
🛠️ 技术细节
GitHub安全加固：包括分支保护、秘密扫描、Dependabot等
CI/CD安全管道：集成SAST, DAST, 依赖扫描
AI驱动的威胁检测：使用机器学习模型检测网络流量或系统事件中的异常
自动化钓鱼检测：使用NLP和AI分析电子邮件
恶意软件分类：使用静态和动态分析进行恶意软件分类
云安全监控：使用云SIEM监控云日志
🎯 受影响组件
• GitHub
• Web applications
• APIs
• Cloud environments
• Kubernetes
• Network traffic logs
• System events
• Email systems
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security关键词高度相关，涵盖了多个AI在安全领域的应用，如AI威胁检测、恶意软件分析等。README文档详细描述了各个项目，虽然没有直接提供可运行的代码或POC，但展示了技术方案和研究方向，对安全研究具有一定的参考价值。
h4cker - AI安全工具与红队资源
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | h4cker |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 3
💡 分析概述
该仓库是一个综合性的安全资源库，包含了关于伦理黑客、漏洞研究、渗透测试等方面的丰富信息。本次更新主要集中在AI安全领域，新增了关于AI安全工具和OWASP AI红队和安全测试资源的内容，包括OWASP的GenAI红队指南和AI安全工具列表。这些更新为AI安全研究和实践提供了有价值的参考。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库包含大量与伦理黑客、漏洞研究等相关的资源。 |
| 2 | 更新增加了关于AI安全工具和OWASP AI红队和安全测试资源的信息。 |
| 3 | 更新内容对AI安全领域提供了参考价值。 |
| 4 | 更新包括了OWASP的GenAI红队指南和AI安全工具列表。 |
🛠️ 技术细节
更新增加了对AI安全工具的介绍，如Skyflow LLM Privacy Vault和Guardrails AI。
新增了OWASP的GenAI红队指南链接，该指南涵盖了模型评估、实现测试、基础设施评估和运行时行为分析等四个方面。
更新还包括了OWASP的AI安全工具列表链接，方便研究人员查找相关工具。
🎯 受影响组件
• AI安全工具
• LLM
• OWASP AI 红队和安全测试资源
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新提供了AI安全工具和红队测试资源，对AI安全领域的研究和实践具有一定的参考价值。
VulnWatchdog - CVE-2018-7600 Drupal RCE PoC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | VulnWatchdog |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用/安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 33
💡 分析概述
该仓库是自动化的漏洞监控和分析工具。本次更新增加了多个针对CVE-2018-7600 (Drupalgeddon2) 远程代码执行漏洞的POC分析和利用代码。CVE-2018-7600是一个影响Drupal的严重漏洞，攻击者可以利用它在未修补的Drupal网站上执行任意代码。更新后的文档详细介绍了漏洞的利用方式，包括针对Drupal 7和Drupal 8的不同利用方法，以及PoC代码，用于验证漏洞是否存在并演示其利用。部分PoC代码展示了如何植入后门文件。此外，分析了投毒风险，并提供了利用方式总结。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | CVE-2018-7600 (Drupalgeddon2) 远程代码执行漏洞 |
| 2 | 更新增加了多个CVE-2018-7600的POC分析和利用代码 |
| 3 | PoC代码覆盖了 Drupal 7 和 Drupal 8 的不同利用方式 |
| 4 | 包含漏洞验证和后门植入的代码示例 |
| 5 | 分析了投毒风险和利用方式 |
🛠️ 技术细节
CVE-2018-7600 漏洞的技术细节：该漏洞源于Drupal处理用户输入时存在缺陷，攻击者可以通过构造恶意的请求参数，在目标服务器上执行任意代码。PoC代码利用了user/register和user/password等端点，以及#post_render和#markup等参数注入恶意代码，从而触发远程代码执行。
安全影响分析：CVE-2018-7600是一个高危漏洞，攻击者可以利用它完全控制受影响的Drupal网站，包括读取敏感信息、修改数据库、上传恶意文件等。此次更新提供了POC代码，有助于安全研究人员和渗透测试人员评估漏洞的影响，并进行安全防护。
🎯 受影响组件
• Drupal
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新提供了多个CVE-2018-7600漏洞的POC分析和利用代码，该漏洞是Drupal中的一个高危漏洞，POC代码可以帮助安全研究人员进行漏洞验证和渗透测试。通过分析POC代码，可以了解漏洞的利用方式和潜在的风险，并进行相应的安全防护措施。
PhantomX - 高级EDR规避框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PhantomX |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库是一个用Golang编写的高级EDR规避框架。它提供了自我销毁和网络数据包嗅探功能，自我销毁功能用于在删除PhantomX进程之前安全地擦除日志、配置文件和可执行文件，并移除持久化。网络数据包嗅探功能用于捕获原始网络数据包，过滤敏感数据，并将其发送到C2服务器。更新内容包括: 新增自我销毁功能，新增网络数据包嗅探功能。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | EDR Evasion Framework |
| 2 | 新增自我销毁功能，清除痕迹 |
| 3 | 新增网络数据包嗅探功能 |
| 4 | 实现了对敏感数据进行过滤和C2服务器回传 |
🛠️ 技术细节
自我销毁功能通过覆盖文件内容和删除注册表、定时任务等方式来移除自身痕迹，并确保完全删除 PhantomX。
网络嗅探功能使用 gopacket 库捕获网络数据包，并实现了对敏感数据的过滤，例如密码、令牌等，将捕获的数据每隔60秒发送到C2服务器。
🎯 受影响组件
• Windows Registry
• Linux crontab
• systemd service
• network interface
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增的自我销毁和网络嗅探功能增强了规避EDR的能力，提升了项目的实用性和隐蔽性。虽然自我销毁不能直接提升安全性，但增加了规避和隐藏的能力，网络嗅探功能可以直接用于窃取敏感信息。
GCPAppEngineC2Forwarder - GCP App Engine C2 转发器POC
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GCPAppEngineC2Forwarder |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具/POC |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 8
💡 分析概述
该仓库是一个简单的POC，演示了如何使用Google App Engine（GAE）将流量转发到在Google Cloud Platform (GCP) Compute Engine实例上运行的C2服务器。它允许安全研究人员测试通过GAE进行C2通信。更新内容主要包括了README文件的改进，提供了更详细的配置说明，如设置VPC连接器、防火墙规则，以及 GCloud CLI的配置步骤。此外，还添加了 app.yaml, main.py, main_test.py, requirements-test.txt 和 requirements.txt 文件，其中 main.py 实现了流量转发的核心逻辑，app.yaml 定义了 GAE 应用程序的配置，而 main_test.py 则提供了测试用例。该项目还提供了一些潜在的标识符，需要根据实际情况修改。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了一个基于Google App Engine的C2转发器POC。 |
| 2 | 允许将流量从Google App Engine域转发到GCP计算实例VM上运行的C2服务器。 |
| 3 | 包含配置和部署指南，方便快速搭建测试环境。 |
| 4 | 与C2关键词高度相关，实现了C2流量的转发。 |
🛠️ 技术细节
使用Flask框架构建了一个HTTP转发器。
通过requests库将请求转发到目标C2服务器。
利用Google App Engine的特性，实现流量的代理和转发。
配置包括设置目标C2服务器的IP地址和 VPC 连接器。
🎯 受影响组件
• Google App Engine
• GCP Compute Instance VM
• Flask
• requests
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目与C2（命令与控制）关键词高度相关，提供了一个可用于C2通信的POC。虽然是POC，但展示了在GCP环境部署C2转发器的技术细节，具有一定的研究和实践价值。相关性评分：HIGH
Eclipse_C2 - CLI C2框架的改进与修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Eclipse_C2 |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全改进 |
| 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
该仓库是一个基于CLI的C2框架。最近的更新主要集中在改进框架的web_delivery模块。具体包括在eclipse_c2.sh脚本中增加了对已存在的web_delivery进程的清理机制，以避免进程冲突，以及在启动teamserver时更改了启动web_delivery的方式，并确保相关可执行文件具有正确的权限。虽然这些改动没有直接引入新的漏洞利用或安全防护措施，但它们提升了C2框架的稳定性和可用性，减少了潜在的运行时错误和安全问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了C2框架的主脚本，增加了对web_delivery进程的清理机制 |
| 2 | 修改了teamserver_manager.sh脚本，修正了启动web_delivery的方式 |
| 3 | 修改了eclipse_c2.sh脚本，增加了对可执行文件的权限设置 |
| 4 | 修复了启动web_delivery时可能出现的进程冲突问题 |
🛠️ 技术细节
eclipse_c2.sh脚本现在会使用pgrep和kill命令来结束旧的web_delivery进程。
修改teamserver_manager.sh脚本，将启动web_delivery时的命令修改为bash src/teamserver/web_delivery/web_delivery.sh。
使用chmod命令确保了 src/teamserver/teamserver、src/teamserver/teamserver_2 和 src/teamserver/web_delivery/web_delivery 具有执行权限。
🎯 受影响组件
• Eclipse_C2
• web_delivery processes
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然更新没有引入新的漏洞或直接的安全功能，但它提升了C2框架的稳定性和可用性，减少了潜在的运行时错误和安全问题，这对于C2框架的可靠运行非常重要。
module-ballerina-c2c - 改进GraalVM Docker构建
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | module-ballerina-c2c |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全改进 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 3
- 变更文件数: 20
💡 分析概述
该仓库是Ballerina Code2Cloud的实现，本次更新修复了GraalVM Dockerfile生成问题。具体更新包括修改native-image命令的参数，使用 -o 替代 -H:Name，更新了native builder和runtime base image。这些改动优化了构建过程，提高了构建的稳定性和兼容性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了GraalVM Dockerfile生成问题 |
| 2 | 修改了native-image命令的参数，使用 -o 替代 -H:Name |
| 3 | 更新了native builder和runtime base image |
| 4 | 改进了native image构建过程 |
🛠️ 技术细节
修改了compiler-plugin-tests中的测试用例，更新了Docker build命令的参数。
修改了DockerGenConstants，更新了NATIVE_RUNTIME_BASE_IMAGE。
修改了KubernetesUtils.java中构建native image的命令
🎯 受影响组件
• Dockerfile generation
• Ballerina compiler plugin
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然本次更新不直接涉及安全漏洞修复，但对构建过程的改进和依赖的更新，提高了构建的稳定性和安全性，属于安全改进。
Apicc2 - HTTP/2 DDoS and C2 Tool
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Apicc2 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | Security Tool |
| 更新类型 | New Repository Content |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 26
💡 分析概述
This repository appears to be a collection of tools and scripts primarily focused on performing DDoS attacks, with a specific emphasis on utilizing HTTP/2 and TLS protocols. It includes various attack methods, including TLS-based attacks, and attempts to bypass Cloudflare protection. The presence of 'Apicc2' suggests potential C2 (Command and Control) capabilities. The new additions include several JavaScript files, which implement different attack vectors and methods. It is important to notice that the file names suggest a variety of attack techniques, including some bypass attempts. The main function of this repository is to provide scripts for launching attacks, the security implications are significant. The repository's contents present a clear security risk.
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Implements multiple HTTP/2-based DDoS attack methods. |
| 2 | Includes various attack vectors like TLS-based attacks, and methods to bypass Cloudflare. |
| 3 | Contains files related to C2 (Command and Control) functionality (Apicc2). |
| 4 | The repository is actively developed, with frequent updates. |
🛠️ 技术细节
Implementation of various HTTP/2 and TLS attack vectors.
Use of libraries such as 'http2', 'tls', and 'crypto'.
The use of multiple JavaScript files, each implementing a different attack method.
Attempts to bypass Cloudflare protection.
Inclusion of C2-related code (Apicc2).
🎯 受影响组件
• Node.js
• HTTP/2
• TLS
• C2 servers
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
The repository's primary function is centered around DDoS attacks, directly related to the search term 'c2'. It contains a variety of attack methods and bypass techniques, making it valuable for understanding attack vectors and potential vulnerabilities. It meets the criteria for a valuable repository by offering security-related functionality, including potential C2 features.
video-anomaly-detection - AI驱动视频异常检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | video-anomaly-detection |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的视频异常检测和事件追踪系统，名为VADET。它利用深度学习模型进行实时视频监控，检测异常活动，并跟踪事件，适用于安全、交通和工业应用。此次更新主要修改了README.md文件，增加了项目链接，详细介绍了VADET的功能，技术栈，使用方法，以及本地部署的步骤。虽然当前后端和AI模型仍处于开发中，但该项目展现了在安全领域应用AI的潜力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI驱动的视频异常检测系统 |
| 2 | 实时视频监控与事件追踪 |
| 3 | 与安全关键词高度相关,直接应用于安全监控 |
| 4 | 基于深度学习的异常检测技术 |
| 5 | 提供仪表盘可视化异常事件 |
🛠️ 技术细节
前端使用React.js和Tailwind CSS。
后端正在开发中。
采用AI模型进行异常检测。
提供仪表盘进行可视化。
🎯 受影响组件
• React.js
• Tailwind CSS
• Deep Learning Models (AI models)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目与"AI+Security"高度相关，核心功能是利用AI技术进行视频监控和异常检测，符合安全研究和应用的范畴，具备一定的价值。项目虽然还在开发中，但其应用前景和技术方向明确，值得关注。
PyRIT - PyRIT框架增强与安全修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PyRIT |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能/漏洞修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 4
- 变更文件数: 26
💡 分析概述
该仓库是一个Python风险识别工具，用于识别生成式AI系统中的风险。本次更新增强了对多轮对话场景的支持，增加了对adversarial_chat和scoring配置的支持，并提供了多种编排器，如RedTeamingOrchestrator, CrescendoOrchestrator, TreeOfAttacksWithPruningOrchestrator。此外，增加了集成测试，以验证各种编排器的功能。另外，修复了OpenAI API响应解析失败导致程序崩溃的问题。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | PyRIT新增了对多轮对话场景的支持，包括多种编排器。 |
| 2 | 增加了测试用例，覆盖了多种编排器的集成测试。 |
| 3 | 修复了当OpenAI API响应无法解析时导致的程序崩溃问题。 |
🛠️ 技术细节
新增了adversarial_chat配置，支持在扫描过程中使用对抗聊天。
新增了scoring配置，支持对目标进行评分，评估攻击效果。
增加了多种多轮对话编排器，增强了复杂攻击场景的支持。
在
openai_chat_target.py中增加了对JSON解析异常的处理，防止因API返回异常导致程序崩溃。
🎯 受影响组件
• PyRIT framework, OpenAI chat target, Memory Interface
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新增强了框架的功能，增强了对抗攻击能力，并修复了潜在的程序崩溃问题，提升了实用性。
CVE-2025-26794 - Exim 4.98 SQLite DBM盲注漏洞
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-26794 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-19 07:05:59 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了针对Exim 4.98版本中存在的盲注漏洞的分析和利用。仓库中包含一个Docker环境用于复现漏洞，并提供了一个python脚本test.py用于远程检测漏洞。 通过构造ETRN命令，触发SQL注入。最近的提交主要集中在完善README.md文档，增加了测试示例和使用说明，以及改进了test.py脚本，使其能够更准确地判断服务器是否易受攻击。 脚本通过时间盲注来检测漏洞是否存在。 修改提交主要是修改readme和test.py脚本，让利用方式更加清晰易懂。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Exim 4.98 存在盲注漏洞 |
| 2 | 利用ETRN命令触发SQL注入 |
| 3 | 提供了可复现的Docker环境和测试脚本 |
| 4 | 通过时间盲注判断漏洞是否存在 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：Exim 4.98 在处理ETRN命令时，由于对用户输入未进行充分的过滤，导致SQL注入漏洞。通过构造恶意的ETRN命令，可以执行SQL语句。
利用方法：使用提供的test.py脚本，指定目标服务器IP地址，即可检测是否存在漏洞。脚本构造特定的ETRN命令，并通过时间盲注判断服务器是否易受攻击。
修复方案：升级到Exim的修复版本。目前没有明确的修复方案，但可以通过检查日志来确认是否存在SQL注入攻击，并且在后续版本中修复该问题。
🎯 受影响组件
• Exim 4.98 (SQLite DBM)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该漏洞影响广泛使用的Exim邮件服务器，且有明确的受影响版本和可用的POC，可以远程利用进行盲注攻击，具有较高的价值。
rce-thesauri-backup - RCE PoolParty词库备份
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | rce-thesauri-backup |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库的功能是自动备份 RCE PoolParty 的词库。本次更新新增了名为 'instanties-rce-count' 的文件，由于文件名中包含了 'rce' 关键词，因此可以推断该文件可能与远程代码执行（RCE）相关。虽然具体功能未知，但文件命名本身就表明了与安全相关的潜在风险，值得关注。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库功能: 自动备份 RCE PoolParty 的词库数据。 |
| 2 | 更新内容: 新增了 'instanties-rce-count' 文件。 |
| 3 | 安全相关变更: 文件名暗示了与 RCE 相关的计数或信息。 |
| 4 | 价值分析: 更新内容直接提及 RCE，具有潜在的安全风险。 |
🛠️ 技术细节
新增的 'instanties-rce-count' 文件的具体内容和实现细节未知。需要进一步分析该文件以确定其功能以及是否存在安全漏洞。
安全影响分析：如果该文件包含了 RCE 相关的计数或信息，可能被用于识别或跟踪潜在的攻击尝试或漏洞利用。如果该文件本身包含恶意代码，则可能导致服务器被入侵。
🎯 受影响组件
• RCE PoolParty
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
由于文件名明确提到了 RCE，表明更新内容可能与远程代码执行相关，存在潜在的安全风险，因此具有较高的价值。
C2---command-and-control - ICMP C2框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | C2---command-and-control |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具/C2 |
| 更新类型 | 新增 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库实现了一个基于ICMP协议的C2(Command & Control)框架，包含服务端(attacker.py)和客户端(victim.py)脚本。攻击者通过发送ICMP请求控制受害主机，并接收执行结果。更新内容增加了两个Python脚本：attacker.py用于模拟C2服务器，接收并处理来自受害者的ICMP包，执行命令；victim.py模拟受害者，监听ICMP包，执行来自攻击者的命令并将结果返回。该实现展示了通过ICMP协议进行隐蔽通信和控制的技术，但代码实现简单，安全防护措施不足，存在较高的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于ICMP协议的C2实现 |
| 2 | 包含服务端(attacker.py)和客户端(victim.py)脚本 |
| 3 | 实现基本命令执行功能 |
| 4 | 代码实现简单，但存在安全风险 |
🛠️ 技术细节
使用scapy库构造和解析ICMP数据包
attacker.py 监听ICMP请求，接收命令，并发送响应
victim.py 监听ICMP请求，执行命令，并发送结果
命令执行通过subprocess.run实现
🎯 受影响组件
• ICMP protocol
• Python scripting environment
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库实现了C2框架，与搜索关键词'c2'高度相关，体现了渗透测试中的攻击控制技术。虽然实现较为基础，但提供了C2实现的示例，具有一定的研究价值。
esp-at - ESP-AT Webserver崩溃修复
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | esp-at |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
esp-at 仓库是为 ESP32 系列芯片提供的 AT 命令应用。本次更新修复了在使用 webserver 时的潜在崩溃问题，包括错误的 slist 问题和打印崩溃问题。此外，还升级了 pycryptodome 的版本，可能涉及安全增强。这些修复提高了应用的稳定性和安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复了在使用webserver时的潜在崩溃问题 |
| 2 | 修复了slist相关的问题，解决了指针使用和打印崩溃问题 |
| 3 | 升级了pycryptodome版本，可能涉及安全增强 |
🛠️ 技术细节
修复了在webserver中使用时，由于错误的 slist 问题，导致指针 'fail_item' 在 'free' 后使用而引发的崩溃。
修复了当 SSID 长度为 32 字节时可能发生的打印崩溃问题。
将 pycryptodome 版本升级到 3.19.1，可能包含了安全修复或改进。
🎯 受影响组件
• ESP32/ESP32-C2/ESP32-C3/ESP32-C6/ESP8266
• AT application
• Webserver
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
修复了可能导致程序崩溃的漏洞，提升了应用的稳定性。更新了依赖库的版本，可能包含了安全改进。
c2c - C2框架后台管理页面重构
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2c |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架。最近的更新重构了管理员仪表盘页面，将其分解为更小的组件，提高了可维护性和可读性。此外，更新还确保管理员用户拥有完全访问权限，解决了潜在的身份验证问题。由于涉及C2框架，任何访问控制问题都可能导致严重的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架的后台管理页面重构。 |
| 2 | 确保管理员用户拥有完全访问权限。 |
| 3 | 解决潜在的身份验证问题。 |
🛠️ 技术细节
将管理仪表盘页面重构为更小的组件，如统计信息、地图和表格。
确保指定管理员用户具有所有角色的完全访问权限。
解决了跨角色门户的身份验证问题。
🎯 受影响组件
• Admin Dashboard
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新修复了C2框架中与身份验证和访问控制相关的潜在安全问题，这对于C2框架来说至关重要。
DostoevskyBot - C++ Windows间谍软件C2
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DostoevskyBot |
| 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
💡 分析概述
该仓库是一个用C++编写的自动化间谍软件，针对Windows计算机，并使用Telegram Bot作为C2服务器。最新的更新“Making it hide”表明该更新主要致力于提升软件的隐蔽性，这对于恶意软件至关重要。这种增强可能包括绕过安全软件检测、隐藏进程、加密通信等。由于该项目涉及恶意软件，且更新增强了其隐蔽性，因此具有较高的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C++编写的自动化间谍软件，针对Windows系统。 |
| 2 | 通过Telegram Bot作为C2进行控制。 |
| 3 | 更新涉及隐藏功能，增强隐蔽性。 |
🛠️ 技术细节
该项目使用C++编程语言，表明其具有底层的系统访问能力。结合Telegram Bot作为C2，使得攻击者可以远程控制受感染的计算机，并窃取敏感信息。
更新 'Making it hide' 意味着开发者正在改进软件的隐蔽性，这可能涉及到进程隐藏、反调试、代码混淆等技术，从而增加了检测和分析的难度。
🎯 受影响组件
• Windows OS
• Telegram Bot
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目是自动化间谍软件，更新着重于提升隐蔽性。这种类型的更新对于攻击者而言具有极高的价值，因为这直接影响到恶意软件的生存周期和成功率。
Secure-Code-Agent-LLM - AI驱动的代码安全审计工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Secure-Code-Agent-LLM |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增功能, 修复BUG |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 15
💡 分析概述
该仓库是一个使用LangChain框架构建的AI驱动的自动化代码审查和重构工具。它能够扫描Python, JavaScript, TypeScript, Java, C和C++代码中的安全漏洞，重构不安全的代码，并创建一个GitHub PR来改进代码。可选的电子邮件报告提供发现和PR链接。更新内容包括修复命令行参数，简化语法，增加requirements.txt文件，以及更新README文档。
该工具的核心功能在于利用AI模型（CodeBERT和Gemma3:1B）来检测安全漏洞并进行代码修复，与AI+Security关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于LLM的自动化代码安全审计与重构工具 |
| 2 | 支持多种编程语言的代码安全扫描和修复 |
| 3 | 使用CodeBERT和Gemma3:1B进行安全漏洞检测和代码重构 |
| 4 | 与搜索关键词AI+Security高度相关，通过AI技术实现自动化代码安全分析 |
🛠️ 技术细节
使用Microsoft CodeBERT-Base进行安全漏洞检测，检测硬编码凭据、弱加密等
使用Gemma3:1B进行上下文感知的代码重构，修复安全问题，提高代码质量
集成了GitHub API，可以创建新的分支并提交PR
包含邮件报告功能，可以发送扫描结果和PR链接
使用LangChain框架搭建，增强了代码的可扩展性
🎯 受影响组件
• Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接针对代码安全，并使用了AI技术进行自动化代码扫描和修复，与AI+Security关键词高度相关。仓库实现的功能具有创新性，能够自动化检测和修复代码安全漏洞，具有实际应用价值。
GenAI_IAM - IAM配置安全验证工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | GenAI_IAM |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 2
💡 分析概述
该仓库主要探索使用GenAI进行IAM（身份和访问管理）的补救措施。本次更新新增了IAM-cloudformation.yaml和Validate-IAM2.py两个文件。IAM-cloudformation.yaml使用CloudFormation模板创建用于测试的环境，包括自定义的IAM策略和用户，用于测试和模拟IAM相关的安全问题。Validate-IAM2.py是一个Python脚本，用于验证Security Hub中的IAM.2安全发现。这表明该仓库试图通过自动化方式验证和修复IAM配置中的安全问题。由于直接针对IAM配置和安全发现，因此具有一定的安全价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化IAM配置测试 |
| 2 | 针对IAM.2安全发现的验证脚本 |
| 3 | 利用CloudFormation创建测试IAM环境 |
| 4 | 模拟并验证IAM权限问题 |
🛠️ 技术细节
使用CloudFormation定义IAM资源，包括托管策略和用户。
Python脚本通过Boto3与AWS Security Hub交互，验证IAM.2类型的安全发现。
脚本可以等待一段时间，然后检查Security Hub，并提供详细的发现信息。
🎯 受影响组件
• AWS IAM
• Security Hub
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了针对AWS IAM配置的自动化安全验证功能，可以帮助用户检测和修复IAM相关的安全问题，有助于提升云环境的安全性。
vibe-pen-tester - AI驱动的Web渗透测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | vibe-pen-tester |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
VibePenTester 是一个AI驱动的渗透测试工具，使用大型语言模型（LLMs）进行Web应用程序漏洞的智能发现和验证。它采用多智能体架构，模拟渗透测试人员的行为，自动生成测试用例并验证结果。 该仓库提供了命令行和Web UI两种使用方式，包含详细的功能描述、安装指南、使用方法和架构说明。 此次更新主要修改了README文件，完善了对工具的介绍。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered web application penetration testing |
| 2 | Multi-agent swarm intelligence for comprehensive security testing |
| 3 | Autonomous vulnerability validation |
| 4 | Integration with LLMs (GPT-4o) |
| 5 | High relevance to 'AI+Security' |
🛠️ 技术细节
LLM-powered analysis to understand application context and behavior
Swarm-based architecture with specialized agents for vulnerability discovery and validation
Integration with LLM providers (OpenAI, Anthropic)
Use of wordlists for security testing (common passwords, fuzz directories, subdomains)
Web UI based on Flask, Bootstrap 5, Marked.js, and Highlight.js
🎯 受影响组件
• Web Applications
• Large Language Models
• Flask
• Bootstrap 5
• Playwright
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库直接利用AI技术实现自动化渗透测试，与'AI+Security'高度相关。其功能包括自动生成测试用例、验证结果、生成报告等，体现了创新的安全研究方法。项目代码质量较高，且提供了详细的文档和示例，具有较高的实用价值和研究价值。
LLMSecForge-Advanced-AI-Security-Testing - LLMs 安全测试框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | LLMSecForge-Advanced-AI-Security-Testing |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个针对大型语言模型（LLMs）的综合性开源安全测试框架 LLMSecForge。它提供了系统化的对抗性测试、评估和安全加固方法。该框架的核心能力包括系统性的漏洞评估、对抗性攻击分类、跨模型基准测试、防御策略开发以及治理和合规框架。本次更新仅更新了 README.md 文件，主要是增加了一个 arXiv 论文的链接和更新了状态等信息，没有实质的技术更新，但展示了项目的活跃度。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供针对 LLMs 的全面安全测试框架。 |
| 2 | 包含漏洞评估、攻击分类、基准测试等多种功能。 |
| 3 | 关注对抗性测试和安全加固，与 AI 安全关键词高度相关。 |
| 4 | 具备创新性的安全研究方法，例如：多维度漏洞分类、跨模型基准测试。 |
🛠️ 技术细节
框架包含评估框架、漏洞分类、测试方法等关键组件。
测试方法包括确定性模式测试、概率攻击生成、自适应测试流程等。
🎯 受影响组件
• 大型语言模型 (LLMs)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库专注于 AI 安全，特别是 LLMs 的安全测试，与搜索关键词 AI+Security 高度相关。它提供了系统化的安全评估方法，并包含了对抗性攻击的分类，以及跨模型基准测试，具有很高的研究价值。
Metamorphic-Malware-Detection-using-AI-Intelligent-Threat-Analysis-Security- - AI驱动的变形恶意软件检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Metamorphic-Malware-Detection-using-AI-Intelligent-Threat-Analysis-Security- |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 功能介绍更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库介绍了一个基于AI的框架，用于检测变形恶意软件。该框架结合了静态分析（CNN）和动态分析（Transformer），以提高对代码混淆的抵抗力，并提供混合检测模式。更新内容主要为README.md文档的修改，阐述了框架的工作原理，包括特征提取、AI模型训练和检测预测。更新内容补充了框架如何结合CNN和Transformer模型来捕捉静态和动态特征，从而实现对变形恶意软件的有效检测。该项目展示了在安全领域应用AI的潜力，尤其是在应对高级威胁方面。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的变形恶意软件检测框架 |
| 2 | 结合静态和动态分析，使用CNN和Transformer模型 |
| 3 | 针对变形恶意软件的检测提供了创新方法 |
| 4 | 与AI+Security高度相关，体现核心功能 |
| 5 | 通过SHA256哈希输入进行检测 |
🛠️ 技术细节
使用CNN提取静态恶意软件特征（操作码模式、熵、API调用）。
使用Transformer模型捕获执行流程依赖关系。
混合模型结合静态和动态分析，提高检测准确性。
基于SHA256哈希进行检测，提取特征后通过AI模型进行预测。
🎯 受影响组件
• Windows系统
• 恶意软件分析
• AI模型
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security高度相关，核心功能是利用AI技术检测变形恶意软件，提供了创新的安全研究方法。结合了静态和动态分析，具有技术深度。项目针对变形恶意软件这一高级威胁，具有实际应用价值。
DNSObelisk - eBPF 加强 DNS 隧道检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | DNSObelisk |
| 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: 15
💡 分析概述
该仓库是一个增强的可观察性和安全框架，旨在通过使用 XDP、TC、Netfilter 和 BPF_MAP 等技术，在不丢失数据的情况下完全阻止 DNS 渗透（C2、隧道）。本次更新主要集中在修复sock filter、支持 older kernel版本、改进容器环境sock filter的使用以及核心安全功能的增强。特别值得关注的是，通过 eBPF 在内核中实现 DNS 流量的监控和过滤，这对于检测和阻止基于 DNS 的 C2 通信至关重要。更新中修改了 sock filter 的逻辑，增加了对容器环境的支持，并针对 older kernel 版本进行了兼容性调整，以确保在不同环境下的正常运行和安全防护。还修复了在 older kernel 版本上的问题，完善了sock filter的功能。这些更新都有助于提高 DNSObelisk 框架的 DNS 渗透检测和防御能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强的 DNS 隧道和 C2 流量检测和阻止 |
| 2 | 使用 eBPF 实现内核级别的 DNS 流量监控和过滤 |
| 3 | 新增对 older kernel 版本 sock filter 的支持 |
| 4 | 改进了sock filter在容器环境中的应用 |
🛠️ 技术细节
使用 eBPF sock filter 拦截和分析 DNS 流量。
在内核空间中运行 eBPF 程序，实现高效的流量处理和过滤。
使用 eBPF Maps 存储和共享数据，如恶意域名。
更新了
node_agent/main.go、pkg/containers/sdr_hook.go、pkg/containers/sock/dns_sock_skbuff.go、pkg/tc/tc.go、pkg/tracepoint/procKill.go、pkg/utils/consts.go等多个文件，涉及 sock filter 注入、eBPF 程序加载、以及容器环境下的流量处理。
修复了旧内核版本的问题。
🎯 受影响组件
• eBPF
• Linux Kernel
• DNS Security
• C2 Detection
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新增强了 DNS 隧道检测和阻止能力，并修复了旧内核版本的兼容性问题，对安全防护有重要意义。
lain_c2 - lain_c2框架更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | lain_c2 |
| 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: 3
💡 分析概述
该仓库是一个C2框架，本次更新主要集中在服务端和客户端。服务端(lain_server.go)修改了文件上传处理逻辑，客户端(lain_agent.go)更改了C2服务器地址。UI界面也有小幅调整。由于涉及文件上传功能，存在潜在的安全风险，可能被用于上传恶意文件。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架更新，涉及文件上传功能 |
| 2 | Agent端修改了C2服务器地址 |
| 3 | Server端UI界面调整 |
| 4 | 文件上传功能可能存在安全隐患 |
🛠️ 技术细节
lain_server.go: 移除了UserUploadFile函数返回值的处理，可能导致文件上传后没有返回或处理结果。
lain_agent.go: 将C2服务器地址更改为127.0.0.1:6643，这可能是一个测试环境的配置更改，也可能代表实际部署变更。
UI界面调整: 修复了emoji显示，并调整了agent和内网的显示方式
🎯 受影响组件
• lain_server.go
• lain_agent.go
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新涉及文件上传功能，且客户端修改了C2服务器地址，这可能影响到C2框架的整体安全性。文件上传功能存在潜在漏洞，可能导致远程代码执行。
c2a - 简易C2框架，更新频繁
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | c2a |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | C2框架 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
💡 分析概述
该仓库似乎是一个C2框架。更新内容显示作者持续在更新维护。尽管没有明确的安全漏洞修复或新增利用，但C2框架本身与渗透测试高度相关，因此频繁的更新可能意味着功能的增强或改进，间接提升了其安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2框架 |
| 2 | 更新频繁 |
| 3 | 功能增强 |
| 4 | 与渗透测试强相关 |
🛠️ 技术细节
持续更新的代码提交
C2框架的设计和实现
🎯 受影响组件
• C2框架
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
C2框架本身与渗透测试相关，持续更新具有一定的价值
ai-log-analyzer - AI驱动的日志安全分析
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai-log-analyzer |
| 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: 4
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个GSoC项目，旨在开发一个基于AI的日志分析和安全告警聚合工具，用于Fedora系统。该工具将从多个来源收集日志，并使用机器学习或NLP技术来识别和优先排序潜在的安全事件，从而帮助管理员快速发现关键告警。目前仓库处于初步创建阶段，仅包含项目描述和一些基本的文件结构。更新内容包括README.md文件的更新，增加了项目描述、技术栈、导师信息，以及指向Fedora项目的参考链接。总体来说，项目虽然处于早期阶段，但其目标明确，具有一定的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的日志分析与安全告警聚合工具 |
| 2 | 使用机器学习和NLP技术进行日志分类和优先级排序 |
| 3 | 目标是提高管理员发现关键安全事件的效率 |
| 4 | 与AI+Security高度相关，核心功能是应用AI技术进行安全日志分析 |
| 5 | 该项目处于开发初期，尚未有实质性的技术实现 |
🛠️ 技术细节
使用Python, bash, scikit-learn, pytorch, tensorflow等技术
通过解析、分类、优先级排序安全相关的日志来工作
利用机器学习(ML)或自然语言处理(NLP)技术分析日志
🎯 受影响组件
• Fedora
• SELinux
• systemd journal
• audit logs
⚡ 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，核心功能是使用AI技术对安全日志进行分析和处理，符合安全研究方向。虽然目前项目处于起步阶段，但其设想和技术方向具有一定的研究价值。
Cybersec-Assistant - AI驱动的IP威胁扫描助手
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Cybersec-Assistant |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增 Docker 配置及完善说明文档 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 9
💡 分析概述
该仓库是一个AI驱动的网络安全助手，可以扫描IP地址以检测潜在威胁。它结合了FastAPI后端和Svelte前端，通过VirusTotal、Shodan和AbuseIPDB等API来获取威胁情报。最近的更新增加了Docker Compose配置，用于简化部署和运行后端和前端。同时完善了README文件，提供了详细的搭建和使用说明，以及Dockerfile的构建说明。该项目与AI+Security关键词高度相关，实现了安全扫描与AI分析的结合。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered IP threat scanning and analysis. |
| 2 | Integration with multiple security APIs (VirusTotal, Shodan, AbuseIPDB). |
| 3 | FastAPI backend and Svelte frontend for a complete application. |
| 4 | Implementation of Docker for containerization. |
🛠️ 技术细节
FastAPI用于构建后端API，处理IP扫描请求和AI分析。
Svelte用于构建前端用户界面，展示扫描结果。
使用多个安全API获取IP威胁情报。
Docker Compose用于简化部署和运行环境。
🎯 受影响组件
• FastAPI backend
• Svelte frontend
• VirusTotal API
• Shodan API
• AbuseIPDB API
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目结合了AI和网络安全，实现了对IP地址的自动化威胁扫描和分析，满足了安全研究和安全工具开发的需求。项目与AI+Security高度相关，体现了核心价值，具有一定的创新性。虽然风险等级为MEDIUM，但其实现的功能和技术细节具有参考价值。
agentic-radar - LLM Agent工作流程安全扫描
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | agentic-radar |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全修复 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
Agentic-Radar是一个安全扫描器，用于检测LLM agentic工作流程中的安全问题。本次更新修改了n8n_node_types.json文件中@n8n/n8n-nodes-langchain.memorybufferwindow节点的tool_type，将工具类型从default修改为document_loader。 虽然看起来只是配置文件的修改，但是如果配置错误，可能会影响到数据处理流程，从而可能导致安全问题，但是风险较低。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Agentic-Radar是一个针对LLM agentic工作流程的安全扫描器 |
| 2 | 更新修复了n8n节点中'memorybufferwindow'的工具类型 |
| 3 | 修复后的工具类型为'document_loader' |
🛠️ 技术细节
修改了
agentic_radar/analysis/n8n/n8n_node_types.json文件。
更改了
@n8n/n8n-nodes-langchain.memorybufferwindow节点的tool_type字段。
🎯 受影响组件
• n8n workflow configurations
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然只修改了配置文件，但这种修改可能影响流程的正确性，因此具有一定的价值。
AI-RedTeam - AI驱动的红队渗透测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-RedTeam |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | README更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个利用AI进行红队和渗透测试的工具。它通过AI模型、OSINT工具和自动化技术来识别安全弱点并生成可操作的见解。 主要功能包含：AI驱动的侦察、自动化攻击模拟、漏洞分析、漏洞利用生成、权限提升测试和安全报告生成。 更新内容主要为README文件的更新，添加了一些关于工具的使用说明和功能介绍。该仓库使用了多种AI模型和工具，并集成了自动化安全测试的功能。这表明它是一个旨在自动化渗透测试流程的安全工具，与AI+Security关键词高度相关，且具有较高的技术含量和实用价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered red teaming and penetration testing tool. |
| 2 | Leverages AI models, OSINT tools, and automation. |
| 3 | Includes features like AI-driven reconnaissance, attack simulations, vulnerability analysis, exploit generation, and report generation. |
| 4 | Demonstrates strong relevance to the 'AI+Security' search term due to its core function. |
🛠️ 技术细节
Uses AI models (Mistral, GPT, Llama, etc.) for various tasks.
Integrates OSINT APIs (Shodan, WHOIS, HaveIBeenPwned) for information gathering.
Employs AI for vulnerability discovery and exploit generation.
Provides automated pentesting capabilities with adversarial AI.
Generates security reports in PDF and JSON formats.
🎯 受影响组件
• LLMs (Mistral, GPT, Llama)
• OSINT APIs (Shodan, WHOIS, HaveIBeenPwned)
• AI-driven vulnerability discovery
• Automated pentesting
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与'AI+Security'关键词高度相关，因为它主要功能是使用AI技术自动化红队和渗透测试。其技术实现展现了其在安全研究和实践中的应用潜力，且代码质量较高。
CVE-2025-22954 - Koha lateissues-export.pl SQL注入
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-22954 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | 漏洞利用可用 |
| 发布时间 | 2025-03-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-19 10:49:30 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供 CVE-2025-22954 的 PoC，该漏洞是 Koha 系统中 serials 模块的 lateissues-export.pl 脚本存在 SQL 注入。攻击者可以通过构造恶意的 supplierid 或 serialid 参数，注入 SQL 语句，实现信息窃取、数据篡改甚至服务器控制。该仓库给出了 HTTP 请求、curl 和 SQLMap 的利用示例。最近的更新是更新了README.md，增加了漏洞的详细描述、利用方法和缓解措施。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Koha lateissues-export.pl 存在 SQL 注入 |
| 2 | 通过 supplierid 和 serialid 参数注入 |
| 3 | POC 包含利用 curl 和 SQLMap |
| 4 | 影响版本：Koha 24.11.02 之前 |
🛠️ 技术细节
漏洞位于 lateissues-export.pl 脚本中，supplierid 和 serialid 参数未进行安全过滤
通过构造恶意的 SQL 语句，可以获取数据库敏感信息
修复方法为升级到 Koha 24.11.02 及以上版本，或限制对 lateissues-export.pl 脚本的访问，或使用 WAF 规则拦截恶意请求，或者修改C4/Serials.pm 文件以正确参数化 SQL 查询
🎯 受影响组件
• Koha Serials module
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
漏洞影响广泛使用的图书馆管理系统，提供了完整的 PoC 和利用方法，风险等级为 CRITICAL，满足价值判断标准。
jx3-trading-platform - 新增管理员仪表板，增强安全功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | jx3-trading-platform |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能/安全修复 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 13
💡 分析概述
该仓库是一个基于《剑网3》游戏的物品交易媒合平台。本次更新主要增加了管理员仪表板功能，包含数据统计、用户、商品和交易的管理。同时，对商品创建、编辑和购买流程进行了优化，增加了支付方式和币种选择，提高了用户体验。此外，增强了用户权限控制，增加了账户验证。对交易详情页面进行了优化，并增加了权限控制。这些更新提升了平台的安全性和管理能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增了管理员仪表板功能，包括数据统计、用户、商品和交易管理。 |
| 2 | 修改了商品创建、编辑和购买流程，增加了支付方式和币种选择。 |
| 3 | 增强了用户权限控制，增加了账户验证。 |
| 4 | 对交易详情页面进行了优化，并增加了权限控制。 |
🛠️ 技术细节
新增了
/admin-dashboard路由，并实现相应的AdminDashboard.vue组件，该组件通过调用/api/admin/*接口获取数据，包括统计数据、用户列表、商品列表和交易列表。新增了admin.js文件，封装了管理员相关的API请求。
在
CreateProductModal.vue.js和EditProductModal.vue.js中增加了货币和支付方式的选择。在PurchaseConfirmModal.vue.js中增加了支付方式选择，并在product.js的reserveProductAPI中增加了paymentMethod参数。
在
router/index.js中增加了管理员权限校验，防止未授权用户访问管理页面。在HomeView.vue.js中增加了账户验证功能，以及在TransactionDetailView.vue.js中增加了权限控制，当用户没有权限时，显示错误信息。
在
AccountLinkResult.vue.js中，增加了对discord账号被占用的判断逻辑。
🎯 受影响组件
• frontend/compiled/router/index.js
• frontend/compiled/services/api/admin.js
• frontend/compiled/views/AdminDashboard.vue.js
• frontend/compiled/components/CreateProductModal.vue.js
• frontend/compiled/components/EditProductModal.vue.js
• frontend/compiled/components/PurchaseConfirmModal.vue.js
• frontend/compiled/services/api/product.js
• frontend/compiled/stores/user.js
• frontend/compiled/views/AccountLinkResult.vue.js
• frontend/compiled/views/HomeView.vue.js
• frontend/compiled/views/LoginView.vue.js
• frontend/compiled/views/MemberProfile.vue.js
• frontend/compiled/views/TransactionDetailView.vue.js
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
新增了管理员仪表板，增加了用户权限控制，增强了账户验证机制，这些更新提升了平台的安全性和管理能力。
firestarter - C2模拟器增强连接管理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | firestarter |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库是一个C2模拟器，此次更新主要增强了连接管理功能，包括将连接管理器与前端连接，增加了通过WebSocket停止连接的功能，以及发送连接快照的功能。这些改进使得C2框架的前端控制和监控更加便捷。虽然没有直接的安全漏洞修复，但增强了C2框架的功能，使得攻击者可以更方便地进行模拟和测试，间接提高了潜在的风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | C2模拟器，连接管理器与前端连接 |
| 2 | 增加了通过WebSocket停止连接的功能 |
| 3 | WebSocket消息处理逻辑更新，增加了对stop_connection消息的支持 |
| 4 | 增加了发送连接快照的功能，方便前端展示 |
🛠️ 技术细节
新增
internal/websocket/service_bridge.go文件中StopConnection方法，用于停止指定ID的连接。
更新
internal/websocket/websocket_ui.go文件，添加对stop_connection消息的处理，调用StopConnection方法来关闭连接；增加get_connections消息处理，发送所有连接快照信息，方便前端显示
修改
cmd/server/main.go，连接连接管理器到前端WebSocket服务器
🎯 受影响组件
• C2框架
• WebSocket
• Connection Manager
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
虽然没有直接的安全漏洞修复，但增强了C2框架的功能，使得攻击者可以更方便地进行模拟和测试，间接提高了潜在的风险。
Laravel-Pentesting-Tool - AI增强Laravel安全测试工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Laravel-Pentesting-Tool |
| 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
该仓库是一个针对Laravel应用的AI增强安全测试工具。更新内容主要包括一个名为laravel_pentest.py的Python脚本，该脚本设计用于Laravel应用的渗透测试，功能包括URL扫描、漏洞检测等。它还集成了机器学习模型（使用sklearn和joblib），用于风险预测。虽然具体漏洞利用细节尚不明确，但其AI增强功能使其具备一定的研究价值。考虑到其针对特定框架的渗透测试功能，以及结合了机器学习模型，故认为它属于安全研究类。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI增强的Laravel应用安全测试工具 |
| 2 | 包含漏洞扫描、风险预测等功能 |
| 3 | 使用机器学习模型进行风险评估 |
| 4 | 与搜索关键词'AI+Security'高度相关 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写，包含requests, re, subprocess, threading, logging等库
实现了基于机器学习的风险预测功能，通过
joblib加载和使用AI模型
核心逻辑在
laravel_pentest.py中，包含URL扫描、漏洞检测等
使用RandomForestClassifier进行风险预测
🎯 受影响组件
• Laravel Framework
• AI model (sklearn, joblib)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该工具结合了AI技术进行Laravel应用的渗透测试，与“AI+Security”的关键词高度相关。它提供了安全测试和风险评估功能，具有一定的创新性。虽然代码质量和漏洞利用的细节有待考证，但其潜在的自动化能力和对AI的利用使其具备研究价值，且符合安全研究工具的定义。
AI-Adversarial-Research-Toolkit.AART - AI模型对抗评估框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-Adversarial-Research-Toolkit.AART |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | README更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是一个针对大型语言模型（LLMs）的对抗性测试框架，名为AART。它旨在帮助安全研究人员、AI实验室和红队系统地评估LLM的安全性，发现漏洞并评估防御措施。该框架提供了多维度的评估方法，包括攻击向量分类、模型特定的测试方案、定量风险评估（RAMP评分系统）、可重复的基准测试和防御评估。本次更新主要集中在README文件的改进，包括对项目名称的修改，对框架功能的概述，以及对仓库结构的详细说明。这些更新明确了该项目与AI安全研究的直接相关性，并强调了其在漏洞发现和防御评估方面的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供AI模型对抗评估框架 |
| 2 | 包含全面的攻击向量分类和测试方法 |
| 3 | 支持多种主流LLM模型的评估 |
| 4 | 提供风险评估矩阵和防御评估方法 |
| 5 | 与搜索关键词'AI+Security'高度相关 |
🛠️ 技术细节
攻击向量分类：包括语言操纵、上下文工程、系统交互、功能利用和多模态向量。
模型特定测试：为GPT-4/3.5，Claude 3，Gemini 1.5/1.0，Grok和DeepSeek等模型提供特定测试框架。
定量风险评估：RAMP评分系统用于客观地衡量漏洞。
防御评估：测试安全控制措施的有效性以及防御的鲁棒性。
🎯 受影响组件
• LLMs (GPT-4/3.5, Claude 3, Gemini 1.5/1.0, Grok, DeepSeek)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI安全研究高度相关，提供了系统化的方法来评估LLMs的安全性。它不仅包含了攻击向量分类，还提供了模型特定的测试方法和防御评估策略，体现了在对抗AI安全研究中的实际价值。
AISecForge-Advanced-AI-Security-Testing - AI安全测试与漏洞研究框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AISecForge-Advanced-AI-Security-Testing |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 项目结构调整 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 21
💡 分析概述
该仓库名为 AISecForge，是一个针对大型语言模型（LLM）的综合性开源安全框架，旨在通过对抗性测试、评估和安全加固，来提升AI系统的安全性。仓库的主要功能包括：系统化的漏洞评估方法、对抗性攻击分类体系、跨模型基准测试、防御策略开发以及安全治理和合规框架。技术细节涵盖了输入操纵抵抗、输出监督完整性、指令边界执行、上下文安全意识、多轮对话安全以及工具使用漏洞评估等多个维度。本次更新删除了LLMSecForge目录，可能意味着对项目架构进行了调整或优化。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了一个全面的开源框架，用于系统地对抗性测试、评估和加固大型语言模型。 |
| 2 | 涵盖了识别、分类和减轻前沿AI系统安全漏洞的最新方法。 |
| 3 | 包含了评估框架、漏洞分类、测试方法、安全治理和合规框架等多种组件，功能全面。 |
| 4 | 与AI安全关键词高度相关，特别关注LLM的安全性，体现了核心价值。 |
🛠️ 技术细节
提供系统化的漏洞评估框架，包括输入操纵抵抗、输出监督完整性等测试维度。
构建了对抗性攻击分类体系，涵盖提示注入、上下文操纵、响应提取等攻击向量。
包含多种测试方法，如确定性模式测试、概率攻击生成、自适应测试流程等。
提供了安全治理和合规框架，有助于制定安全策略和进行风险管理。
🎯 受影响组件
• Large Language Models (LLMs)
• AI Systems
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security的关键词高度相关，专注于LLM的安全测试与漏洞研究，提供了系统化的安全测试框架和攻击方法，具有重要的研究价值和实践意义。
cli - AI安全测试工具更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | cli |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库是一个通过CLI测试AI模型安全性的工具。本次更新增加了对非OpenAI托管的、兼容OpenAI chat completion API的模型的支持。具体来说，更新了llm.py文件，添加了对model_name的override，允许指定模型名称，并在types.py中添加了openai-compatible preset。由于新增了对更多LLM模型的支持，可能暴露新的安全风险，需要进行安全测试和评估。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 支持通过CLI测试AI模型的安全性 |
| 2 | 增加了对非OpenAI托管的、兼容OpenAI chat completion API的模型的支持 |
| 3 | 更新了llm.py文件，添加了对model_name的override，允许指定模型名称 |
| 4 | 增加了对openai-compatible preset的支持 |
🛠️ 技术细节
增加了对 openai-compatible preset 的支持，允许用户使用兼容 OpenAI API 的模型。
在 llm.py 中，为 huggingface-openai 预设添加了 model_name 参数，允许覆盖默认模型名称。
更新了测试文件,增加了对兼容openai的测试。
🎯 受影响组件
• mindgard/wrappers/llm.py
• tests/unit/test_wrappers.py
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
增加了对更多LLM模型的支持，提升了工具的适用性，但同时也可能引入新的安全风险，值得关注。
www-project-ai-security-and-privacy-guide - OWASP AI安全与隐私指南更新
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | www-project-ai-security-and-privacy-guide |
| 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: 2
💡 分析概述
OWASP的AI安全与隐私指南项目更新，主要更新内容包括在AI安全概述文档中增加了英国政府的《AI网络安全实践准则》的映射关系，该准则基于英国国家网络安全中心（NCSC）和美国网络安全与基础设施安全局（CISA）的联合指南，并新增了治理内容。此外，还更新了logo。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | OWASP AI安全与隐私指南项目更新 |
| 2 | 新增英国政府AI网络安全实践准则映射 |
| 3 | 更新了AI安全概述文档 |
| 4 | 增加了与威胁的关联说明 |
🛠️ 技术细节
更新了content/ai_exchange/content/docs/ai_security_overview.md文件，增加了对英国政府《AI网络安全实践准则》的引用和映射。
该更新有助于用户更好地理解AI安全标准和实践。
该更新完善了AI安全概述文档，使其更具参考价值。
🎯 受影响组件
• AI系统开发
• AI安全指南
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新增加了对英国政府AI安全实践准则的引用和映射，增强了AI安全指南的实用性，并提供了更全面的安全框架参考，属于安全功能的增强。
BinaryAbyss - 二进制栈劫持漏洞学习
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | BinaryAbyss |
| 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: 2
💡 分析概述
该仓库是一个二进制安全系列课程，主要涵盖Basic, Pwn, Reverse等内容。本次更新在README文档中新增了“劫持栈”章节，并列出了相关的学习资料，内容包括ret2text、ret2shellcode和ret2libc等栈劫持技术。虽然更新内容没有直接提供漏洞利用代码，但提供了相关的学习资料和链接，对于学习二进制漏洞利用技术具有重要价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 二进制安全课程 |
| 2 | 新增劫持栈相关内容 |
| 3 | 包含ret2text、ret2shellcode、ret2libc等栈劫持技术 |
| 4 | 更新了README文档，增加了栈劫持相关的链接 |
🛠️ 技术细节
更新了README.md文件，添加了劫持栈的章节，并增加了相关学习资料的链接。
栈劫持是常见的二进制漏洞利用技术，包括ret2text、ret2shellcode、ret2libc等，通过劫持程序的控制流，达到执行任意代码的目的。
🎯 受影响组件
• 二进制程序
• 栈
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新内容涉及了栈劫持等关键二进制漏洞利用技术，虽然是学习资料，但为学习漏洞利用提供了很好的起点，因此具有很高的价值。
ai_email_security_frontend - AI邮件安全前端应用
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ai_email_security_frontend |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库是AI邮件安全解决方案的前端应用，提供了实时威胁检测、Gmail集成等功能。本次更新主要为项目初始化设置，包含README.md, package-lock.json, package.json 和 tsconfig.json。该项目与AI安全关键词高度相关，实现了基于AI的邮件安全防护功能。虽然目前代码量较少，但项目方向具备价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 前端应用，用于AI驱动的电子邮件安全解决方案 |
| 2 | 实时威胁检测和Gmail集成 |
| 3 | 基于Next.js，React和TypeScript构建 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关，实现了AI在邮件安全上的应用 |
🛠️ 技术细节
使用Next.js、React和TypeScript构建前端应用
集成Gmail，实现邮件风险标签功能
采用Redux Toolkit进行状态管理
使用Tailwind CSS进行样式设计
代码质量控制：ESLint、Prettier、Git hooks (Husky & lint-staged)
🎯 受影响组件
• Next.js
• React
• Gmail
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库与AI+Security关键词高度相关，实现了基于AI的邮件安全检测和防护功能。虽然目前只是前端代码，但具有一定的研究价值。虽然是新项目，但核心功能与关键词高度匹配，因此具有一定价值。
Cyber-Chat-Goat - AI驱动的网络安全聊天机器人
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Cyber-Chat-Goat |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | Security Tool |
| 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
该仓库是一个基于Next.js的AI驱动的网络安全聊天机器人，集成了OpenAI的功能，用于网络安全模拟、威胁建模和安全分析。该项目包括一个实时端口扫描界面，用于监控端口状态。更新包括配置文件、依赖、数据库迁移文件、编辑器diff文件和一些UI组件。该项目使用现代技术栈，如Next.js 15、React 19、OpenAI SDK等，并包含安全特性，如NextAuth.js进行安全认证，数据库迁移实现模式版本控制，使用Drizzle ORM进行类型安全的数据库查询等。结合了AI技术和网络安全功能，具有一定的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AI-powered chatbot for cybersecurity simulations, threat modeling, and security analysis. |
| 2 | Real-time port scanning interface for network security assessment. |
| 3 | Integration with OpenAI for AI-driven security insights and recommendations. |
| 4 | Uses Next.js, React 19, and incorporates modern security practices like authentication and database migrations. |
| 5 | Relevant to AI+Security due to AI-powered security assistant features and real-time security recommendations. |
🛠️ 技术细节
Uses Next.js and React 19 for frontend development.
Integrates OpenAI SDK for AI-powered features.
Employs a PostgreSQL database with Drizzle ORM for data management.
Includes real-time port scanning capabilities.
Utilizes NextAuth.js for secure authentication.
Employs Radix UI for UI components.
Uses ProseMirror for rich text editing.
🎯 受影响组件
• Next.js
• OpenAI SDK
• PostgreSQL
• React 19
• Radix UI
• NextAuth.js
• ProseMirror
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目高度相关于AI+Security的关键词，实现了基于AI的安全助手、威胁建模、端口扫描等功能。提供了创新的安全研究方法，并收集了系统性的安全研究资料。虽然代码质量未知，但其功能和技术栈在安全领域具有一定价值，并且代码质量从目录结构和依赖选择上来看，应该不会太差。
AI-ExamIntegrity - AI监考系统新增监考员功能
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI-ExamIntegrity |
| 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: 20
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的在线考试诚信系统，主要功能是使用AI技术进行面部识别、面部跟踪和声音分析来确保在线考试的学术诚信。此次更新增加了Proctor（监考员）应用，包括监考员仪表盘、权限控制，以及用户类型更新等。虽然此次更新没有直接的安全漏洞修复，但增加了Proctor角色，完善了系统的功能，提升了系统的安全性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增加了Proctor（监考员）应用，包含Dashboard和相关视图 |
| 2 | 实现了学生和监考员角色的权限控制 |
| 3 | 更新了用户模型，增加了用户类型字段 |
| 4 | 更新了URL配置，增加了proctor相关的路由 |
🛠️ 技术细节
新增proctor应用，包含models.py, views.py, urls.py
用户模型更新，增加了用户类型字段(student, proctor, admin)
实现基于用户类型的权限控制，例如，Proctor访问Proctor Dashboard
新增装饰器实现用户身份校验，如@proctor_required
更新了urls.py，添加了proctor的URL配置
🎯 受影响组件
• Django
• Web Application
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
增加了监考员功能，提升了系统的安全性，完善了用户权限管理，因此是具有价值的更新。
AI_VERCE_HACKTHON - AI DeepFake视频检测
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AI_VERCE_HACKTHON |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 新增项目 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个基于AI的取证解决方案，用于检测换脸DeepFake视频。项目通过使用AI技术来识别和防止虚假信息，身份欺诈和安全威胁。仓库仅提供了项目描述，没有实际的代码实现。考虑到DeepFake视频检测的背景，该仓库具有一定的研究价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 基于AI的DeepFake视频检测方案 |
| 2 | 旨在检测换脸DeepFake视频 |
| 3 | 项目核心功能与AI+Security高度相关 |
| 4 | 初步实现了安全检测功能 |
🛠️ 技术细节
基于AI的DeepFake视频检测方法
项目目标是利用AI技术进行视频取证
技术细节待实现
🎯 受影响组件
• DeepFake视频
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
项目与AI+Security的关键词高度相关，且解决了新兴的安全问题。虽然目前没有代码实现，但其研究方向具有价值。
免责声明
本文内容由 AI 自动生成，仅供参考和学习交流。文章中的观点和建议不代表作者立场，使用本文信息需自行承担风险和责任。