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安全资讯日报 2025-08-20
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：2025-08-20 15:33:43
今日资讯
🔍 漏洞分析
- KEDACOM phoenix监控平台 upload_fcgi 任意文件上传漏洞
- CVE-2025-49001 飞致云 DataEase Postgresql JDBC Bypass 远程代码执行漏洞
🔬 安全研究
🎯 威胁情报
📚 最佳实践
📌 其他
- Linux常见进程解析及其在应急响应中的重要性（附资源分享）
- 别催了,红队课程-公开课试听课地址在这里.速看
- 特朗普政府据悉将收购英特尔10%股份
- 德国游说登记系统
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- 美国在AI芯片出货暗装追踪器
- ？
- 虚拟货币诈骗案侦查揭秘
- 构建被动传感器网络以提升防空反导效能
安全分析
(2025-08-20)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。概览
CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW 绕过漏洞 POC
📌 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 | 2025-08-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-08-19 19:08:02 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-0411的7-Zip Mark-of-the-Web (MotW) 绕过漏洞的POC。仓库展示了如何通过构造恶意的压缩文件来绕过Windows的MotW保护机制，从而可能导致任意代码执行。仓库包含POC场景，展示了在7-Zip中，当解压带有MotW的恶意压缩文件时，MotW属性未正确传递给解压后的文件，导致可执行文件能够被直接运行。
最近的提交主要集中在README.md文件的更新，包括：
- 更新仓库的logo和下载链接
- 修复CVE链接
- 添加关于漏洞和POC的更详细描述
漏洞利用方式是，构造一个双重压缩的恶意7-Zip文件。当用户解压该文件并运行其中的可执行文件时，即可触发漏洞，从而绕过安全警告并执行恶意代码。 这个POC演示了如何利用这个漏洞。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 7-Zip MotW 绕过漏洞 |
| 2 | 可导致任意代码执行 |
| 3 | 提供POC代码 |
| 4 | 影响用户 |
| 5 | 利用条件：用户解压并运行恶意文件 |
🛠️ 技术细节
漏洞原理：7-Zip在处理压缩文件时，未正确传递MotW属性，导致解压后的文件绕过安全警告
利用方法：构造双重压缩的7-Zip文件，将恶意代码嵌入其中，诱使用户解压并运行
修复方案：升级到7-Zip 24.09或更高版本，或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
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该漏洞允许远程代码执行，提供了POC，并且影响了广泛使用的7-Zip。虽然需要用户交互，但危害性高。
CVE-2025-54253 - Adobe AEM Forms OGNL注入RCE
📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| CVE编号 | CVE-2025-54253 |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 利用状态 | POC可用 |
| 发布时间 | 2025-08-19 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-08-19 22:53:40 |
📦 相关仓库
💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-54253的模拟PoC演示。仓库包含一个模拟AEM Forms环境的软件包，用于复现OGNL注入漏洞。主要功能包括：模拟易受攻击的请求处理流程，生成模拟日志，提供检测规则。更新内容主要集中在README.md文件的更新，包括：更新了项目状态、描述、PoC脚本，补充了工具和技术，提供了缓解措施和引用链接。漏洞利用方式是通过向/adminui/debug端点发送精心构造的OGNL表达式来实现远程代码执行(RCE)。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | Adobe AEM Forms on JEE存在OGNL注入漏洞 |
| 2 | 攻击者可以通过构造恶意OGNL表达式实现RCE |
| 3 | PoC已验证，可以直接利用 |
| 4 | 影响版本为Adobe AEM Forms on JEE (<= 6.5.23.0) |
🛠️ 技术细节
漏洞位于暴露的调试接口，该接口在没有适当的输入验证和身份验证的情况下评估用户控制的OGNL表达式。
利用方法：通过发送构造的HTTP请求，在
debug参数中注入OGNL表达式，例如：curl "http://localhost:4502/adminui/debug?debug=OGNL:whoami"
修复方案：限制对
/adminui/debug的访问，应用厂商补丁，监控未经授权的OGNL表达式，使用WAF或代理过滤
🎯 受影响组件
• Adobe AEM Forms on JEE (<= 6.5.23.0)
⚡ 价值评估
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该漏洞影响广泛使用的Adobe AEM Forms组件，且存在明确的PoC和利用方法，可直接进行远程代码执行，危害极大。
hack-crypto-wallet - 加密货币钱包破解工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | hack-crypto-wallet |
| 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
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个旨在绕过安全措施并访问加密货币钱包的工具。它利用高级黑客技术和算法来利用钱包加密协议中的漏洞。更新内容修改了README.md文件中的链接，将指向Application.zip的链接更改为指向仓库的Releases页面。该仓库的主要功能是针对加密货币钱包的渗透测试，潜在地用于非法访问用户钱包。本次更新虽然没有直接涉及漏洞利用或安全功能的增强，但指向了可能包含恶意软件的链接，存在安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 仓库主要功能是针对加密货币钱包的渗透测试。 |
| 2 | 更新修改了README.md中的链接，指向仓库的Releases页面。 |
| 3 | 仓库描述强调了绕过安全措施和访问加密货币钱包的非法目的。 |
🛠️ 技术细节
修改了README.md中的链接，将指向Application.zip的链接更改为指向仓库的Releases页面。
README.md文件提供了关于如何使用该工具的说明，并鼓励用户下载和运行应用程序。
🎯 受影响组件
• 加密货币钱包
• README.md
⚡ 价值评估
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虽然本次更新只是链接的修改，但该仓库本身的功能是绕过安全措施访问加密货币钱包，存在重大安全风险。链接更新指向了releases页面，这意味着可能包含用于攻击的二进制文件，故判定为具有安全价值。
Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce - LNK RCE Exploit开发工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Lnk-Exploit-FileBinder-Certificate-Spoofer-Reg-Doc-Cve-Rce |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 安全类型 | 漏洞利用 |
| 更新类型 | SECURITY_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
💡 分析概述
该仓库是一个用于LNK文件RCE（远程代码执行）漏洞利用开发的工具集合。它利用了诸如CVE-2025-44228等漏洞，通过LNK文件（快捷方式文件）实现静默RCE。更新可能包含对现有LNK利用方法的改进、新的payload生成技术、或针对特定CVE的POC（概念验证）代码。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | LNK文件RCE漏洞利用 |
| 2 | CVE-2025-44228等漏洞相关 |
| 3 | 包含LNK构建器或payload技术 |
| 4 | 用于静默RCE执行 |
🛠️ 技术细节
利用LNK文件特性进行漏洞攻击
针对特定CVE的漏洞利用代码或payload生成
可能包含文件绑定、证书欺骗等技术以绕过安全防御
实现静默RCE
🎯 受影响组件
• Windows操作系统
• LNK文件解析器
• 潜在的受影响应用程序
⚡ 价值评估
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该仓库提供了RCE漏洞的利用工具，可能包含针对CVE-2025-44228等漏洞的POC或利用代码，对安全研究和渗透测试具有重要价值。
ShellHunter-WebShell-Detection-RCE-Verification - WebShell检测与RCE验证工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ShellHunter-WebShell-Detection-RCE-Verification |
| 风险等级 | HIGH |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 文档更新 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个WebShell检测与RCE验证工具，名为ShellHunter。它分为两个阶段：第一阶段使用静态检测（shellhunter.py）扫描代码库，通过启发式规则和签名来发现候选的WebShell。第二阶段（verify_rce.py）将第一阶段找到的文件路径映射到实际URL，并发送payload进行验证，包括混淆变体，检测可见证据和盲时序攻击，以及PHP错误分类，最后生成报告、日志和工件。更新内容主要修改了README.md文件，删除了Roadmap部分，并添加了对授权安全测试的声明，防止误用。此工具针对RCE漏洞进行验证，与RCE关键词高度相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 自动化WebShell检测和RCE验证 |
| 2 | 包含静态扫描和动态验证两个阶段 |
| 3 | 支持混淆payload和多种验证技术 |
| 4 | 与RCE关键词高度相关，针对性强 |
🛠️ 技术细节
shellhunter.py: 静态WebShell扫描，基于规则匹配
verify_rce.py: 动态RCE验证，通过HTTP请求发送payload
支持多种payload变体和检测方法，例如：可见证据、时序攻击
配置文件（config.yml）定义了URL映射等信息
🎯 受影响组件
• Web应用程序
• PHP环境（可能）
⚡ 价值评估
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该工具直接针对RCE漏洞进行检测和验证，与搜索关键词高度相关。它不仅能发现WebShell，还能验证RCE漏洞的真实性，提供了实用的安全工具。
CVE-2025-54253-Exploit-Demo - Adobe AEM Forms OGNL RCE Exploit
📌 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_CRITICAL |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供了针对 Adobe AEM Forms on JEE 的 OGNL 注入漏洞 (CVE-2025-54253) 的 PoC 和 Exploit 代码。该漏洞允许未授权攻击者通过 /adminui/debug?debug=OGNL: 端点执行任意操作系统命令。更新内容主要为README.md文档的修改，包括漏洞概述、技术细节、以及利用方法和缓解措施。仓库的核心功能在于提供了一个可复现的 RCE 漏洞利用demo，方便安全研究人员进行测试和评估。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对Adobe AEM Forms on JEE的 OGNL 注入漏洞 (CVE-2025-54253) |
| 2 | 提供PoC和Exploit代码，可实现远程代码执行(RCE) |
| 3 | 允许未授权攻击者执行任意操作系统命令 |
| 4 | 受影响产品：Adobe AEM Forms on JEE (<= 6.5.23.0) |
| 5 | 包含漏洞的详细技术细节和缓解措施 |
🛠️ 技术细节
漏洞位于一个暴露的调试接口，该接口会评估用户控制的 OGNL 表达式。
攻击者构造恶意的 OGNL 表达式，通过 HTTP 请求发送到
/adminui/debug?debug=OGNL:端点。
成功的利用会导致在服务器上执行任意操作系统命令。
README 文档详细说明了漏洞的 CVSS 评分、攻击向量、受影响产品和利用状态。
🎯 受影响组件
• Adobe AEM Forms on JEE (<= 6.5.23.0)
⚡ 价值评估
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该仓库提供了针对一个高危漏洞的 PoC 和 Exploit 代码，可以帮助安全研究人员和渗透测试人员进行漏洞验证和安全评估。这对于理解漏洞的原理和潜在影响，以及评估相关产品的安全性至关重要。
PUBG-Mobile-Bypass-Antiban-BRAVE-Bypass-fixed - PUBG Mobile反作弊绕过工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | PUBG-Mobile-Bypass-Antiban-BRAVE-Bypass-fixed |
| 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: 5
💡 分析概述
该仓库是一个针对PUBG Mobile的反作弊绕过工具，名为BRAVE Bypass，旨在使玩家能够绕过游戏的安全性措施，与手机玩家匹配。 更新内容未明确，但从仓库的性质来看，更新可能涉及绕过新的反作弊机制，或者修复现有的绕过方法。具体功能包括修改游戏客户端的某些部分，以欺骗服务器，使其认为玩家正在使用手机，而不是模拟器。 由于该工具的性质，具体实现的技术细节和安全影响难以直接从公开信息中获取，但可以推断其涉及对游戏客户端进行逆向工程，并修改内存中的数据或游戏逻辑，从而达到绕过检测的目的。 绕过行为本身即构成安全风险，可能导致账号封禁，并违反游戏的使用条款。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 绕过PUBG Mobile的反作弊系统 |
| 2 | 允许模拟器玩家匹配手机玩家 |
| 3 | 潜在的账号封禁风险 |
| 4 | 可能违反游戏的使用条款 |
🛠️ 技术细节
通过修改游戏客户端或内存数据来绕过反作弊检测
可能涉及逆向工程游戏客户端
绕过检测的具体方法可能包括修改游戏逻辑或数据
🎯 受影响组件
• PUBG Mobile游戏客户端
• 游戏服务器端的反作弊系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了绕过游戏反作弊系统的工具，涉及安全对抗，具有研究价值，但同时也有负面影响，属于安全研究范畴
AsyncRAT-Fud-Fixed-Dll-Remote-Administration-Tool-New - AsyncRAT远程控制工具
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AsyncRAT-Fud-Fixed-Dll-Remote-Administration-Tool-New |
| 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: 5
💡 分析概述
AsyncRAT是一个远程访问工具（RAT），旨在通过加密连接远程监视和控制计算机。该工具可以被恶意使用，用于未经授权的访问和控制受感染的系统。更新内容包括修复、更新和改进，但具体细节未知。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | AsyncRAT是一款RAT工具，可用于远程控制计算机。 |
| 2 | 该工具通过加密连接工作，增加了隐蔽性。 |
| 3 | 更新可能包含漏洞修复或新的规避措施。 |
🛠️ 技术细节
该工具的具体实现细节未知，但作为RAT，它可能包括键盘记录、屏幕截图、文件管理等功能。
安全影响：由于RAT的特性，受感染系统可能面临数据泄露、系统控制权丧失等风险。
🎯 受影响组件
• 受害者计算机
• 网络通信
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
AsyncRAT是一种恶意工具，更新可能包含新的规避措施或漏洞利用，因此具有安全价值。
deming - ISMS管理工具，更新LDAP登录
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | deming |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 12
💡 分析概述
该仓库是一个信息安全管理系统(ISMS)的管理工具。本次更新主要集中在对登录功能的改进，特别是针对LDAP认证的增强，并对安装文档进行了更新。主要功能包括用户管理，权限控制，以及其他与安全管理相关的功能。 更新内容涉及LoginController.php 和 UserController.php，以及安装文档的修改，主要集中在提升LDAP认证的安全性以及用户角色管理方面的调整。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 增强了LDAP认证逻辑，增加了OU限制。 |
| 2 | 更新了用户角色校验规则。 |
| 3 | 修改了安装文档，更新了数据库和邮件服务器配置。 |
| 4 | 修复用户管理相关问题 |
🛠️ 技术细节
在LoginController.php中，增加了对LDAP用户登录时，对组织单元(OU)的限制，增强了身份验证的安全性。
在UserController.php中，修改了用户创建和更新时，role字段的验证规则，增强了用户权限管理。
更新安装文档，修改了数据库和邮件服务器的配置方式，方便用户部署。
🎯 受影响组件
• app/Http/Controllers/Auth/LoginController.php
• app/Http/Controllers/UserController.php
• 安装文档
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
更新增强了LDAP认证，修复了用户管理相关问题，并且增加了安装文档的修改，提升了用户体验和安全性。
Host-Based-Security---Incident-Response - 主机安全事件响应工具集
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | Host-Based-Security---Incident-Response |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全工具 |
| 更新类型 | 新增功能 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个主机安全事件响应工具集合，主要功能是用于威胁狩猎和事件响应。本次更新增加了Get-LsassStatistics脚本，该脚本可以获取LSASS进程的关键信息，包括进程信息、加载的模块信息和线程信息，用于检测LSASS的健康状况和完整性，识别异常线程或未签名的DLL。整体上仓库和关键词相关，更新内容是事件响应和安全分析所需要的工具。仓库是安全工具，符合关键词需求。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供用于威胁狩猎和事件响应的工具 |
| 2 | Get-LsassStatistics脚本用于获取LSASS进程的关键信息，辅助安全分析 |
| 3 | 能够检测LSASS的异常行为，如恶意DLL注入 |
| 4 | 与关键词security tool相关，属于安全工具范畴 |
🛠️ 技术细节
Get-LsassStatistics脚本使用PowerShell实现
脚本获取LSASS进程的PID、线程数、句柄数等信息
列出LSASS加载的DLL，包括数字签名状态和签名者信息
提供每个线程的ID、状态、等待原因和起始地址
🎯 受影响组件
• Windows
• LSASS 进程
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库提供了用于安全事件响应的工具，特别是 Get-LsassStatistics 脚本，可以帮助安全分析人员快速了解 LSASS 进程的状态，检测潜在的恶意行为。与关键词'security tool'高度相关，因为其核心功能是提供安全工具。因此判断为有价值。
IPs - IP黑名单列表，用于有效拦截
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | IPs |
| 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: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库提供IP黑名单列表，用于拦截恶意IP，保护系统安全。主要功能是收集HoneyPot的数据，并定期更新IP列表。本次更新仅修改了README.md文件，增加了项目描述、徽章和更新了下载链接。由于该仓库的核心功能是提供IP黑名单，其价值在于防御网络攻击。虽然本次更新未涉及代码层面的安全增强，但对项目本身有一定价值，因为其功能与安全强相关。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供IP黑名单列表 |
| 2 | 使用HoneyPot数据 |
| 3 | 定期更新IP列表 |
| 4 | 更新了README.md文件 |
🛠️ 技术细节
README.md文件更新：增加了项目描述、徽章和更新下载链接
IP列表的生成和更新机制：从HoneyPot收集数据，经过处理后生成IP黑名单
🎯 受影响组件
• 网络系统
• 防火墙
• 入侵检测系统
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该仓库的核心功能是提供IP黑名单，用于防御网络攻击。虽然本次更新未涉及代码层面的安全增强，但对项目本身有一定价值，因为其功能与安全强相关。
stealthy-c2-detector - C2隐蔽通信检测系统
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | stealthy-c2-detector |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 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: 5
- 变更文件数: 5
💡 分析概述
该仓库是一个C2（Command & Control）隐蔽通信检测系统，旨在检测网络流量中隐藏的C2活动和DNS隧道。主要功能包括实时网络流量分析、多算法检测、统计分析、专业日志记录。本次更新创建了README.md, requirements.txt, main.py, 和 logger.py，README 详细介绍了项目目标、检测方法和技术栈，以及未来发展计划。特别是针对DNS隧道，高熵域名，异常DNS请求，异常DNS记录类型和C2 beaconing pattern等进行检测。该项目主要面向安全运营中心分析师、网络安全专家、威胁猎人和安全研究人员。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实时C2隐蔽通信检测 |
| 2 | 多算法检测，减少误报 |
| 3 | DNS隧道检测 |
| 4 | 与关键词'C2'高度相关，专注于C2检测 |
🛠️ 技术细节
使用Python 3.9+
Zeek (Bro) 用于网络流量监控和日志记录
使用Pandas进行数据分析和处理
使用Tailer实时读取日志文件
核心功能主要在 core/ 目录下, 利用统计学和机器学习检测异常行为
🎯 受影响组件
• 网络设备
• Python环境
• Zeek (Bro)
• Pandas
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
该项目直接针对C2通信检测，与关键词'C2'高度相关。它提供了一种专业级的检测系统，具有技术深度，且提供了基于Python的实现。尽管目前代码量较少，但从设计和readme来看，它旨在解决C2通信的隐蔽性问题。项目具备一定的研究和实用价值，尤其在威胁情报和安全防御方面。
ThunderCommand - 双向C2框架，JavaScript命令执行
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | ThunderCommand |
| 风险等级 | CRITICAL |
| 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: 4
💡 分析概述
ThunderCommand是一个双向C2框架，允许攻击者与目标服务器进行双向通信，执行JavaScript命令并操控网页。最近的更新（v2.2）简化了项目架构，整合了项目结构，并增强了Docker支持。主要更新包括更新了app.py配置，使其在0.0.0.0:5000上运行，以及添加了docker-compose.yml文件。由于这是一个C2框架，主要功能是提供对目标的远程控制，如果部署不当，可能导致严重的安全风险。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 双向C2框架，支持JavaScript命令执行 |
| 2 | 更新简化了项目架构并整合了项目结构 |
| 3 | 增强了Docker支持，通过docker-compose.yml实现 |
| 4 | 增加了安全会话管理 |
🛠️ 技术细节
app.py: Flask应用程序的更新，允许在0.0.0.0:5000上运行，这使得容器内的应用程序可以通过主机的IP地址访问。
docker-compose.yml: 用于编排和运行ThunderCommand的Docker容器。包括Python应用容器和Node.js前端容器的配置。
安全会话管理: 实现了更安全的会话管理机制，提高安全性。
🎯 受影响组件
• app.py (Flask Server)
• Docker
• 前端 (Node.js)
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
由于该项目是C2框架，更新包含了对框架的改进，增加了Docker支持，简化了部署，这使得潜在的攻击者更容易部署和使用该工具。虽然更新本身不是漏洞利用，但C2框架本身的性质决定了其潜在的危害性。
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 | LOW |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 2
- 变更文件数: 22
💡 分析概述
该仓库 spydisec/spydithreatintel 致力于分享来自生产系统安全事件和 OSINT 来源的 IOC。本次更新主要内容是更新了多个列表，包括域名、IP地址等，这些列表用于恶意软件、钓鱼、垃圾邮件和 C2 基础设施的检测和防御。本次更新主要更新了恶意域名列表、钓鱼域名列表、垃圾邮件域名列表、过滤恶意 IP 列表、高置信度 IP 列表、低置信度 IP 列表、威胁情报 IP 列表、恶意 IP 主列表等。 这些列表的更新有助于提高对各种网络威胁的检测和防御能力。由于该仓库主要维护的是恶意 IP 和域名列表，并且持续更新，不涉及漏洞的利用，因此风险较低。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 更新了恶意域名、钓鱼域名、垃圾邮件域名列表 |
| 2 | 更新了过滤恶意IP列表、高置信度IP列表、低置信度IP列表等 |
| 3 | 更新涉及多个IP地址和域名，数量巨大 |
| 4 | 更新内容主要用于威胁情报分析和安全防护 |
🛠️ 技术细节
更新了多个txt文件，每个文件包含一类IOC信息，包括域名和IP地址
更新的文件包括 domainlist/* 和 iplist/* 下的多个文件
更新了不同置信度和类型的IP地址和域名，用于提高检测的准确性
更新的文件数量和更新内容较多，工作量较大
🎯 受影响组件
• 安全检测系统
• 入侵检测系统 (IDS)
• 入侵防御系统 (IPS)
• 防火墙
• 网络安全分析平台
⚡ 价值评估
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该仓库持续维护和更新恶意 IP 和域名列表，这对于安全研究和威胁情报分析具有重要价值。虽然本次更新不涉及漏洞利用，但更新了大量的威胁情报数据，可以帮助安全团队更好地检测和防御网络攻击。
test - C2框架Rshell代码重构与安全增强
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | test |
| 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: 11
💡 分析概述
YD-233/test是一个基于Golang编写的多平台C2框架Rshell。此次更新主要集中在代码结构重构，提高了代码可维护性。具体包括将CORS和认证中间件提取到独立模块，路由配置提取到独立模块，以及简化main.go文件。同时，移除了用户数据库存储，密码更改功能，改为配置文件存储，并新增了Basic认证。由于C2框架本身涉及敏感操作，此次更新带来的安全增强值得关注。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 重构了C2框架的代码结构，提升可维护性 |
| 2 | 引入Basic认证中间件，增强了访问控制 |
| 3 | 移除了数据库存储的用户凭证，转为配置文件存储，简化了配置 |
| 4 | CORS配置允许跨域访问 |
🛠️ 技术细节
将CORS和认证中间件提取到pkg/middleware包中，提升了代码的模块化程度。
将路由配置提取到pkg/routes包中，简化了main.go文件。
使用gin.Context.Header设置WWW-Authenticate头，实现Basic认证的请求。
用户身份验证逻辑从数据库转移到配置文件，读取用户名和密码进行验证。
CORS中间件允许跨域请求，增加了web接口的灵活性。
🎯 受影响组件
• C2框架核心组件
• Web UI
• API接口
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
代码结构调整和安全相关的功能增强，包括Basic认证的引入以及身份验证方式的变更。虽然是代码结构和安全增强，但对于C2框架来说，安全性至关重要，因此具有一定的价值。
port-scanner - 高级端口扫描器与无线攻击
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | port-scanner |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 26
💡 分析概述
该仓库是一个高级的端口扫描器和无线攻击工具，具有实时扫描、AI预测分析、无线攻击模拟、AR可视化、AI安全助手和综合分析等功能。更新内容主要集中在修复整个项目的功能，包括依赖、导入、GUI、CI/CD工作流程以及全面的功能。具体包括添加了CI/CD工作流程，构建和发布流程，修改了GUI界面，增加了shodan扫描集成,修复了核心功能。由于该项目的功能属于网络安全范畴，并且更新了核心功能，因此具有一定的价值。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 修复项目依赖和导入问题 |
| 2 | 改进了GUI界面 |
| 3 | 增加了CI/CD工作流程 |
| 4 | Shodan扫描集成 |
🛠️ 技术细节
更新了requirements.txt，修复了项目依赖问题，使用python-nmap,requests,shodan等库
修改了GUI界面，优化了用户体验
添加了CI/CD工作流程，实现了自动化测试和构建
集成了Shodan API，实现了对目标IP的扫描
🎯 受影响组件
• GUI界面
• 核心扫描模块
• Shodan API集成
⚡ 价值评估
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更新修复了项目的功能，修复了依赖问题，增加了CI/CD流程，增加了Shodan扫描集成。这些更新增强了工具的功能和实用性。
RedesignAutonomy - AI安全评估框架，LLM辅助软件工程
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | RedesignAutonomy |
| 风险等级 | LOW |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | 功能增强 |
📊 代码统计
- 分析提交数: 5
- 变更文件数: 4
💡 分析概述
该仓库名为Redesign Autonomy，是一个AI安全评估框架，主要针对LLM辅助的软件工程。它旨在评估AI生成的代码中的安全漏洞、过度信任和误解等风险。仓库提供了用于评估安全、可靠性和自主行为的多维评估方法。仓库更新了README文件，包括项目概述、工作流程、核心安全功能、评估指标以及使用方法等。关键更新在于引入了Re-Auto-30K数据集，一个包含30,886个安全相关的提示的数据集，用于评估AI在代码生成方面的安全性。未发现明确的漏洞利用代码，主要侧重于安全评估框架的构建。因此，本次更新更多的是对框架的完善，而不是漏洞的修复或利用。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 提供了一个用于评估LLM辅助软件工程的AI安全框架。 |
| 2 | 重点关注安全、可靠性和自主行为的多维评估。 |
| 3 | 引入了Re-Auto-30K数据集，用于评估AI代码生成安全性。 |
| 4 | 包含代码生成安全评估流程和方法。 |
🛠️ 技术细节
框架包括自主行为评估和安全可靠性评估两个部分。
利用Re-Auto-30K数据集进行安全评估。
详细介绍了评估流程和指标。
🎯 受影响组件
• LLM辅助软件工程
• AI代码生成
⚡ 价值评估
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仓库与AI安全主题高度相关，提供了创新的安全评估方法和数据集。虽然没有直接的漏洞利用代码，但其对AI安全评估的研究具有重要价值。
AgentBackdoorBench - AI Agent安全后门攻击框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | AgentBackdoorBench |
| 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: 23
💡 分析概述
该仓库是一个关于AI Agent安全研究的工具，主要聚焦于后门攻击。它提供了一套用于评估和分析AI Agent在信息检索（RAG）场景下安全性的框架。本次更新增加了针对RAG的毒化攻击，包括了攻击代码、模型配置和实验结果。主要功能包括生成对抗样本、评估模型在毒化数据下的性能，并提供了相关模型的配置。重点在于针对RAG的毒化攻击，这涉及到对LLM的潜在安全风险。更新内容主要包括：新增了attack/poisonrag目录及其相关文件，用于实现针对RAG的毒化攻击，包括main.py用于运行攻击，以及各种模型配置和结果文件。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 针对RAG（Retrieval-Augmented Generation）的毒化攻击框架 |
| 2 | 生成对抗样本，测试模型在毒化数据下的表现 |
| 3 | 支持多种LLM模型配置，如GPT-3.5, GPT-4, Llama系列，Vicuna系列,Palm2 |
| 4 | 包含了实验结果和数据集，用于评估攻击效果 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写，依赖PyTorch等深度学习库。
提供了main.py脚本用于运行毒化攻击实验。
包含模型配置，用于指定不同LLM的API key, 参数等，用于毒化攻击的实现。
实验结果以json格式存储，用于评估攻击效果。
代码实现了针对RAG系统的毒化攻击，通过在检索阶段注入恶意数据，从而影响LLM的输出。
🎯 受影响组件
• LLM模型
• 信息检索系统
• RAG系统
⚡ 价值评估
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该项目针对RAG场景下的AI模型安全，提出了毒化攻击方法，可以用于测试LLM模型的鲁棒性。 提供了POC，改进了现有漏洞利用方法，增加了安全检测和防护功能。由于AI安全领域的热度和重要性，该项目的价值很高。
stock-exchange-system - 股票交易系统，新增安全配置与优化
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | stock-exchange-system |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 42
💡 分析概述
该仓库是一个模拟的证券交易系统，包含数据可视化和AI相关功能。 本次更新主要集中在安全配置、部署流程优化和开发环境的改进。 其中，新增了HTTPS支持，加强了服务器安全。同时，部署流程增加了自动化脚本，简化了部署过程。开发环境方面，优化了Docker配置，提升了开发效率。本次更新虽然没有直接的安全漏洞修复或利用代码，但是对整体的安全性和开发效率有所提升。 增加了 Redis 缓存和消息队列，进一步提升了系统的性能和可用性。由于该项目包含模拟的证券交易，涉及资金交易相关，因此加强安全配置是必要的。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 新增HTTPS配置，增强了数据传输的安全性。 |
| 2 | 优化了部署流程，简化了部署操作。 |
| 3 | 改进了Docker开发环境，提高了开发效率。 |
| 4 | 引入Redis缓存和消息队列，提升系统性能。 |
🛠️ 技术细节
HTTPS 配置：通过 Nginx 反向代理实现，使用 SSL 证书进行加密。
部署流程：使用GitHub Actions进行自动化部署，包括构建、推送镜像和启动服务。
Docker 开发环境：优化了 Docker 构建和启动脚本，提升开发效率。
Redis 缓存和消息队列：Redis用于缓存用户余额、持仓、订单簿和市场数据，Bull 消息队列用于异步处理订单。
🎯 受影响组件
• Nginx
• Docker
• GitHub Actions
• Redis
• NestJS后端服务
• Next.js前端服务
⚡ 价值评估
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更新增加了HTTPS配置，增强了数据传输的安全性，并优化了部署流程和开发环境，提升了系统的安全性和开发效率。Redis 缓存和消息队列的引入，提升了系统性能和可用性。
defcon33-model-security-lab - AI/ML模型安全实验室，探索漏洞
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | defcon33-model-security-lab |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全研究 |
| 更新类型 | GENERAL_UPDATE |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库是一个DEF CON 33 AI/ML模型安全实验室，专注于PyTorch和pickle中的模型序列化漏洞，演示攻击方法、检测方法和安全实践。该项目包含实践示例和支持工具，用于研究pickle RCE、TorchScript利用、ONNX注入、模型投毒以及使用PromptMap2的集成LLM攻击。本次更新为README.md文件的更新，增加了实验室的介绍，演示和攻击目录，快速开始指南等内容。虽然更新内容本身没有直接的代码层面上的安全漏洞或防护措施的增加，但是更新了项目的整体介绍，对于理解和使用该项目非常重要，有助于进行安全研究和漏洞复现。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 探索PyTorch和pickle中的模型序列化漏洞 |
| 2 | 演示攻击方法、检测方法和安全实践 |
| 3 | 包含pickle RCE、TorchScript利用、ONNX注入、模型投毒等攻击示例 |
| 4 | README.md文档更新，提供项目概览和快速入门指南 |
🛠️ 技术细节
该项目针对PyTorch和pickle环境下的模型安全问题
涉及的攻击技术包括pickle RCE、TorchScript利用、ONNX注入、模型投毒和PromptMap2的集成LLM攻击
README.md文档详细介绍了项目的功能、架构、演示和快速启动方法。
🎯 受影响组件
• PyTorch
• pickle
• ONNX
• LLM
⚡ 价值评估
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该项目提供了关于AI/ML模型安全问题的实践示例和研究工具，虽然本次更新主要为文档更新，但其内容对理解和使用该项目至关重要，有利于进行安全研究和漏洞复现。 仓库本身的技术内容具有较高的研究价值。
mtd-ai-security - IP地址混淆的MTD框架
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | mtd-ai-security |
| 风险等级 | MEDIUM |
| 安全类型 | 安全功能 |
| 更新类型 | SECURITY_IMPROVEMENT |
📊 代码统计
- 分析提交数: 1
- 变更文件数: 1
💡 分析概述
该仓库似乎是一个旨在通过IP混淆来提高系统安全性的MTD（移动目标防御）框架。此次更新主要集中在mtd-controllers/ip_shuffling.py文件，增加了IP地址混淆的功能。 具体来说，代码实现了一个MTDController类，该类维护了真实目标IP地址和虚拟IP地址池之间的映射关系，并通过iptables规则进行网络流量的转发和混淆。更新后的代码可能改进了端口转发的混淆机制，增加了动态更新转发规则的能力。如果该框架被正确部署，可以提高攻击者进行侦察和攻击的难度，增加攻击的复杂性。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现MTD框架，通过IP地址混淆增加攻击难度 |
| 2 | 使用iptables动态修改网络转发规则 |
| 3 | 更新代码增加了IP地址混淆功能 |
🛠️ 技术细节
使用Python编写，通过subprocess调用iptables命令进行IP地址和端口的转发和混淆。
维护了真实IP地址和虚拟IP地址之间的映射关系。
使用多线程来实现IP地址的动态切换。
🎯 受影响组件
• 网络系统
• iptables
⚡ 价值评估
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该更新实现了IP混淆功能，增加了攻击者探测和攻击的难度，对安全性有积极作用。
CAI-CERBERUS - AI框架集成WhiteRabbitNeo模型
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | CAI-CERBERUS |
| 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: 218
💡 分析概述
CAI-CERBERUS是一个用于构建AI安全框架的工具。本次更新主要围绕WhiteRabbitNeo模型展开，增加了对该模型的集成支持，并增强了代码功能。具体来说，更新将所有服务整合到单个统一容器中，整合了LiteLLM代理、WhiteRabbitNeo、数据集和框架。包括对 Docker Compose 的更新，使其支持4容器架构（unified + postgres + redis + n8n）。添加了构建、启动、状态检查和日志查看的stack管理命令。更新还包括了.github/workflows/build.yml 用于持续集成。新增了docker-compose.yml, docker-offload-config.yml, docker-quick-setup.sh, docker-setup.sh, docker_offload.md, docs/litellm_usage.md, examples/huggingface/code_functions_example.py, examples/huggingface/transformers_example.py, examples/huggingface/whiterabbitneo_example.py, examples/model_providers/cerberus_litellm_example.py, examples/model_providers/litellm_example.py, examples/model_providers/llamacpp_example.py, examples/model_providers/whiterabbitneo_example.py, examples/osint/metabigor_examples.py, external-tools/litellm/.circleci/config.yml, external-tools/litellm/.circleci/requirements.txt, external-tools/litellm/.devcontainer/devcontainer.json, external-tools/litellm/.github/FUNDING.yml, external-tools/litellm/.github/workflows/deploy.yml, external-tools/litellm/Dockerfile, external-tools/litellm/README.md, external-tools/litellm/config.yaml, external-tools/litellm/main.py, external-tools/litellm/requirements.txt， configs/agents/code_functions.yaml, configs/agents/whiterabbitneo.yaml, configs/litellm-hf.yaml, configs/prometheus.yml, configs/tools/external_tools.yaml, agents.yml，app.py，build.py, docker-compose.yml文件。本次更新改进了框架的功能，集成了新的AI模型，增强了安全能力。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 集成了WhiteRabbitNeo模型，增强了框架的AI分析能力。 |
| 2 | 更新了 Docker Compose 配置，实现统一容器架构。 |
| 3 | 增加了用于管理和部署的脚本，例如docker-setup.sh，docker-quick-setup.sh等。 |
| 4 | 增强了代码功能，并加入了示例，展示了新的功能。 |
🛠️ 技术细节
整合了 WhiteRabbitNeo 模型，用于高级安全分析和代码生成。
更新了 Docker Compose 文件，创建了统一容器架构，简化了部署和管理。
添加了新的示例代码，演示了 WhiteRabbitNeo 的集成和使用方法。
🎯 受影响组件
• CAI-CERBERUS框架
• Docker Compose配置
• WhiteRabbitNeo模型
• LiteLLM
⚡ 价值评估
展开查看详细评估
此次更新增强了框架的 AI 安全分析能力，并提供了新的模型和代码功能。
SeiAgentGuard - Sei区块链AI安全代理
📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库名称 | SeiAgentGuard |
| 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: 15
💡 分析概述
该仓库是一个为Sei区块链设计的AI安全代理。近期更新主要集中在: 1. 集成了SeiAgentGuardAudit智能合约，用于区块链日志记录和审计; 2. 添加了部署和测试脚本; 3. 添加了Redis集成。更新增强了核心功能，并添加了配置和测试环境。其中, 核心模块中新增的默认安全策略文件default-policies.yaml，包含针对Prompt Injection攻击的检测策略，和基于请求频率的警告策略，并结合风险评分进行综合判断。
🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|---|---|
| 1 | 实现了SeiAgentGuardAudit智能合约 |
| 2 | 集成了区块链日志记录和审计功能 |
| 3 | 新增针对Prompt Injection攻击的检测 |
| 4 | 实现了Redis集成 |
🛠️ 技术细节
SeiAgentGuardAudit智能合约使用Hardhat开发，增加了测试脚本，并集成了Sei区块链。该合约可能用于记录和审计AI代理的行为，从而提高其安全性。
default-policies.yaml: 定义了安全策略，例如基于关键词匹配的Prompt Injection检测，以及请求频率限制。这些策略通过配置可以灵活调整，以适应不同的安全需求。
Redis集成: API和核心模块均添加Redis连接，用于存储和管理缓存数据，加速响应。也为后续安全策略的实现提供了基础设施。
🎯 受影响组件
• packages/contracts
• packages/core
• apps/api
⚡ 价值评估
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新增了安全策略，并实现了智能合约和Redis集成，这些都是提高安全性的关键组件，对安全性有显著提升。
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