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# 安全资讯日报 2025-03-21
> 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：2025-03-21 23:23:13
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## 今日资讯
### 🔍 漏洞分析
* [u200b漏洞处置SOPKibana 原型污染导致任意代码执行漏洞（CVE-2025-25015）处置建议](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0OTQzMDI4Mg==&mid=2247484710&idx=1&sn=a5670bb2a0bc2e7d229539936f9e3631)
* [CVE-2025-24071-windows文件资源管理器欺骗漏洞复现](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDcwNjkzNw==&mid=2247487269&idx=1&sn=56de62b7956b9b3e40f9fbf2870f2318)
* [SRC实战|忘记密码功能导致泄露数十万订单信息](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNzQyMDkxMQ==&mid=2247487914&idx=1&sn=a32619ea7db4f4fd3f63a94d9702d36e)
* [21194_ctfshow_misc_火烤大牛2.0xa0writeup](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NzIzNzU4Mg==&mid=2247489948&idx=1&sn=3ba7a3d2716f1111f3ae9bc3ece792dc)
* [风险研究 | AI 安全警钟响起：Manus AI 漏洞暴露的背后真相](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDUxOTk2Mw==&mid=2247496213&idx=1&sn=6a854c286f0cea1f3e5bea8feec61654)
* [Veeam 修复Backup & Replication 中的严重RCE漏洞](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NTg4OTc5Nw==&mid=2247522555&idx=1&sn=46e012bb1770fd23ba35da839b60f669)
* [Cisco智能许可工具漏洞遭利用，内置后门账户曝光](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjA0NjgyMA==&mid=2651316826&idx=1&sn=68a582db0aaeae73798dfecdb67bf96b)
* [Veeam与IBM发布备份和AIX系统高危漏洞补丁](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjA0NjgyMA==&mid=2651316826&idx=3&sn=0cc4af02352183b198b12bda854a860a)
* [Hyper-v虚拟磁盘驱动vhdmp.sys漏洞汇总分析](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTc2MDYxMw==&mid=2458590984&idx=1&sn=c31273097426c0de80490922a0abe551)
* [u200bVeeam 备份服务器现重大漏洞，速更新补丁！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTc2MDYxMw==&mid=2458590984&idx=2&sn=b1db17b5fcaa1c4c3fc72ffc5ce6ecf5)
* [更新小节：syscallfuzz | 系统0day安全-Windows平台漏洞挖掘（第5期）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTc2MDYxMw==&mid=2458590984&idx=4&sn=2044b458d80ee0788c018e803e567e04)
* [Jeecg漏洞总结及tscan poc分享](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTA4OTI5NA==&mid=2247520591&idx=1&sn=09408e28e3286c2cfd405487e0f3950c)
* [能信安：漏洞通告](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MTYzMjY1OQ==&mid=2247491016&idx=1&sn=27b4b041d149c36ca5f4cb504df53edb)
* [万能门店小程序管理系统 dopagefxcount SQL注入漏洞](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMTcwMTg1Mg==&mid=2247490850&idx=1&sn=e76fe3973b2336d62ac834665ec2cdb4)
* [GLPI 中的预认证 SQL 注入到 RCE（CVE-2025-24799/CVE-2025-24801）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjYyMzkwOA==&mid=2247528683&idx=1&sn=2120705cacf11ce8965ac57f3a6b68f5)
* [漏洞通告Veeam Backup & Replication反序列化漏洞CVE-2025-23120](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNzY5OTg2Ng==&mid=2247500885&idx=2&sn=53960885e06ce38a1f0117086646262c)
* [杀软对抗某绒6.0下的进程强杀](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0MDczMzYxNw==&mid=2247483877&idx=1&sn=caf2d09fdfba17d79c0a1ae9764a0ec3)
* [JMX Console未授权访问](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNTUyOTk0NA==&mid=2247488658&idx=1&sn=ec98a1cea8a259f7162dc90c8f0f3a58)
* [malicious-devfile-registry ：在Gitlab中利用CVE-2024-0402](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NzU1NzIyMg==&mid=2247484814&idx=2&sn=d370c68ff4ae64de4cd6d6bbb4ddf60c)
* [漏洞预警Mattermost MFA绕过漏洞 CVE-2025-25068](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NzMzNzE5Ng==&mid=2247489817&idx=1&sn=575c88c1fa41080d156d78747a403a00)
### 🔬 安全研究
* [PHP webshell免杀](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4ODg4NDA2Mw==&mid=2247483790&idx=1&sn=4034e7a7a22a6d8d4fbb007898295113)
* [对抗性AI防御打击金融欺诈：生成对抗网络的应用与挑战](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODA0NDE2MA==&mid=2649788213&idx=1&sn=11e2a296ff1e9218e921ee29fe5103fb)
* [情报分析师必读 | 轻信AI带来的认知假象](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzE2OTQyNA==&mid=2648958560&idx=1&sn=c7dd3daa9cc9b74ed7f89bea573fae66)
* [靶场历险记-stapler-1（全方面突破边界+提权）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk1NzQwNjQ4Ng==&mid=2247485610&idx=1&sn=3b7b396fe53d385a72058e3795bc4e23)
* [AI应用狂欢背后：你的Deepseek模型真的安全吗？](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NzIxMDYxMw==&mid=2247504431&idx=1&sn=b7f25827d5163e49b4cf04aab94b6abc)
* [听说过“网络僵尸”吗？揭秘Botnet的那些事儿！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MjczNzA1Ng==&mid=2247496783&idx=2&sn=2213941d1821bcc8fc8f0d1c32d29eaa)
* [女大学生的JS逆向学习：手工调试](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMzczNTA4MQ==&mid=2247484122&idx=1&sn=054c92b9b3a8c410f0f39dd63152d064)
* [专家解读｜从标识到鉴伪：AI生成合成内容治理的技术防线与社会共治](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzMwMDU5NQ==&mid=2649171720&idx=4&sn=2774ce4bddef9041e1c324645c49620a)
* [大模型训练、推理、微调；从原理到技术细节](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MjI1NTY1Mg==&mid=2247484527&idx=1&sn=b7927e73bd1a6545d5b80fdb269bb4e3)
* [专家观点冯登国院士：面向人工智能的密码学未来发展思考](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NzgzNDM0OQ==&mid=2664994181&idx=1&sn=90617de4e83af679311a6832e5489bdd)
* [为什么获取root权限和越狱会让你成为攻击目标](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NTIyNzgwNA==&mid=2650260004&idx=1&sn=23e990760cf82e53513503d2c22228ec)
* [从零到英雄 | 06 威胁行为者如何获得初步立足点](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MTM0NTQzNA==&mid=2455780201&idx=1&sn=3fd75e89bc70c03008d74ce9bb16de43)
* [Smartadmin 系统代码审计](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MTkwMTI5Mw==&mid=2247489286&idx=1&sn=84919497aadd75b27b5068b29c3370e7)
* [50PPT DeepSeek技术溯源及前沿探索](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTk4MDE2MA==&mid=2655271710&idx=1&sn=20aced4b0ce038d41872076842348eca)
* [智能合约安全审计入门篇 —— Deploy Different Contracts to the Same Address](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4ODQ3NTM2OA==&mid=2247501562&idx=1&sn=93d8d0ddf96b4f6586b29a2cb32207d8)
* [问诊DeepSeek“后遗症”：大模型的安全、应用与技术平权](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYyMTM4MA==&mid=2650466500&idx=2&sn=b9099f24ad6a1afe494bc3da746dcde5)
* [实战中的WebService利⽤⽅法](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMTIzNTM0MA==&mid=2247497303&idx=1&sn=a7882d85efe77247e7792676ac930773)
* [技术探索WebAssembly安全研究：浏览器攻击面的新趋势与模糊测试实践](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5OTE4NTczMQ==&mid=2247526600&idx=1&sn=5bb6284101e45eaa086df795f42331fd)
* [AI大模型攻防安全 | 第15期安全范儿沙龙开启](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODIzNzgwMw==&mid=2654070962&idx=1&sn=dce2b9bfb7bb52a27f921bf5558877f5)
### 🎯 威胁情报
* [六国政府或使用 Paragon 间谍软件入侵 WhatsApp 并收集数据](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0MDYwMjE3OQ==&mid=2247486342&idx=1&sn=875c6d8a5a9489b1ab9d07c74cb5b4d8)
* [AI在社交媒体领域中的数据投毒攻击与偏差问题](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMDQ4OTkyMg==&mid=2247547260&idx=1&sn=8f1c10f0ec0b726f677eb5dccfbab4db)
* [2024年全球国防网络空间情况综述（网络安防篇-上）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0ODg5Mjc2NA==&mid=2247490344&idx=1&sn=087c02252e7dac55cfd4a32dd04c3067)
* [研究人员利用AI越狱技术大量窃取Chrome信息](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjA0NjgyMA==&mid=2651316826&idx=2&sn=7ed4c4d16da49e4ad3d6e55d601c719f)
* [SBOM风险预警 | 恶意NPM组件开展木马投毒攻击，目标针对国内泛互企业](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NzE2ODk1Mg==&mid=2647796137&idx=1&sn=3513f79e1818d691d517425f88a4aeeb)
* [Windows用户注意！快捷方式被APT组织滥用，警惕零日漏洞ZDI-CAN-25373](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjY2MTIzMw==&mid=2650621579&idx=1&sn=de9a2767734f6d457cc5d03a0580c0a8)
* [160G数据被Babuk2窃取，亚信安全《勒索家族和勒索事件监控报告》2025年第9期）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjY2MTIzMw==&mid=2650621579&idx=2&sn=b8eeaa5a9cd2a2ee2435df4f411d910b)
* [安全威胁情报周报（2025/03/15-2025/03/21）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NjYyMzUyNg==&mid=2247491534&idx=1&sn=53ee0e3abdf479c20c3452365ed19cba)
* [感染型病毒风险提醒：官方渠道或成传播链之一](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NjYzMDM1Mg==&mid=2247524676&idx=1&sn=2f83b7d6ad5122172a6c2c851394cee3)
* [安全圈Babuk 勒索软件组织宣称对电信公司 Orange 发起攻击](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzE4NDU1OQ==&mid=2652068609&idx=2&sn=e2acbc74f11b8df506c8839530471007)
* [安全圈恶意软件行动 “DollyWay”：全球超 2 万个 WordPress 网站惨遭攻陷](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzE4NDU1OQ==&mid=2652068609&idx=3&sn=692113a4a87a7354cfada6702accfb8d)
### 🛠️ 安全工具
* [黑客必备！网安人专属搜索引擎！安全之眼引擎系统](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMTUwOTY1MA==&mid=2247490549&idx=1&sn=4d1e6df8ac41c4b8065dcf3bfb58c34d)
* [开源DeepSOC，开放DeepSec，为网络安全运营的全面FSD做好准备](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0MDY1MDU4MQ==&mid=2247581623&idx=1&sn=0da1aef778da582c9bbc7d1c4535dd88)
* [微调deepseek让它变成网安的业务模型](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyOTc0NDY2Nw==&mid=2247484704&idx=1&sn=7ec333fdd1eeefa225be199809266a46)
* [网络安全工程师必藏！2025虚拟机渗透套件终极清单](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDcwMTAwNw==&mid=2247534670&idx=3&sn=ae0bf1d9ebd4e1ad0044996bafe29842)
* [字节跳动开源多模态 AI 代理 TARS](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDIzNDUxOQ==&mid=2247496920&idx=1&sn=67f91eed7989d2ce588d392e22badfa4)
* [Kali Linux 2025.1a 发布：新增工具、年度主题更新](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMzMyNzMyMA==&mid=2247572036&idx=1&sn=1432b8eb014c8a7676ec56651fd751ff)
* [渗透测试神器之漏洞利用代理工具Empire](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0MzM3NTQ5MA==&mid=2247484348&idx=1&sn=e2703f4bd969e744f6d6b0d9b2d9e13a)
* [Cobalt Strike 4.11 更新内容一览](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODM5ODQzNQ==&mid=2247487813&idx=1&sn=af9ae7bf8bd7911576cc2bd5052149ef)
* [工具推荐——LeakSearch](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3OTM3OTAyNw==&mid=2247485991&idx=1&sn=ec87b2d1e3924f4d9011e9e84be31488)
* [这款开源神器！！一键穿透内网！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxOTIzNDgwMQ==&mid=2247484522&idx=1&sn=c27794360fc33ecbee026ad332496b34)
* [MCP2.协议介绍及SDK的使用](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NTMxMjQ4OA==&mid=2247485745&idx=1&sn=db8fef83abe30ee23c6b4ad2e3b8975d)
* [工具分享 JavaLocker勒索病毒恢复工具](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyOTQ0MjE1NQ==&mid=2247498397&idx=1&sn=fd494016e67c2cbf6d8a54ba46a58d8f)
* [osint工具|一款解锁Reddit用户行为奥秘的工具](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MTg3NzQ5OQ==&mid=2247485628&idx=1&sn=482b56dd554df05ff007e1c4d470123f)
* [Databasetools：非常灵活的一款数据库提权工具](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3NzU1NzIyMg==&mid=2247484814&idx=1&sn=a2e4ef4d25615af1445a0ae52d376b0a)
### 📚 最佳实践
* [《促进和规范数据跨境流动规定》实施一周年 数据出境安全管理工作取得积极成效](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzMwMDU5NQ==&mid=2649171720&idx=1&sn=beaddc2bd50b6bed7c059aaf5298bcfb)
* [警惕Docker特权模式：轻松提权Root风险](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk2NDg3NTc1Mg==&mid=2247483841&idx=1&sn=92941a59b9b6306d4b6ae4c9ae1c20c5)
* [AI大模型安全评估指南：从理论到实践的全方位解析](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MDQyMzg3NQ==&mid=2247484711&idx=1&sn=de62448acf5b4d0667979b103bcb97cb)
* [无声杀机，企业高管应如何对抗窃听威胁](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODgzNTExOQ==&mid=2247637939&idx=1&sn=eca861e05266645bdd92d3c7503f0728)
* [太多软件供应链防御指南看不过来？专家提炼出三大要点](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NTg4OTc5Nw==&mid=2247522555&idx=2&sn=4914b44d0db56efd08db5896225d4f59)
* [“人肉开盒”事件引发隐私忧虑，我们应该如何保护个人信息安全？](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjQ4MjM4OA==&mid=2247524173&idx=2&sn=e2cb8bd6e3d05c18e13ade9b19ef393c)
* [人脸识别技术应用安全管理办法](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDk4NTIwMg==&mid=2454064044&idx=1&sn=8394c0f7164ff4e860d93d2ae1f2a8e2)
* [数据安全再敲警钟](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NDk0NTAwMw==&mid=2247625860&idx=1&sn=76e1b957bed0e7914499a482ced88541)
* [网络安全进阶讲解-Docker逃逸实战训练营](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNTIwNTkyNg==&mid=2247554297&idx=1&sn=71b0b9dd12415b6a0740c5e0493e4bf4)
* [别踩雷！躲开 SSL/TLS 证书使用的 9 大“陷阱”！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTUzNzU2NA==&mid=2653704987&idx=2&sn=68c315b48214af28ff4ded0f99a3a9c3)
* [免杀BypassAV小白入门指南](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxODc0Mzk4OQ==&mid=2247484679&idx=1&sn=c4175b2414da564d7400796f1d094035)
* [防勒索看「白泽」，勒索指数分析洞察隐秘风险](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTk3NjczNQ==&mid=2247485818&idx=1&sn=dc02c02e63bf9a9a4afd321f0efc348b)
* [构建主动防御体系 筑牢数据安全屏障，防范“开盒”事件重演](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDIzNTcxMg==&mid=2247507454&idx=1&sn=bc539af7a43be3ad09f4795dd8a14c38)
* [SOC 2认证全攻略：从零到合规的高效路径](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MTQwMzMxNA==&mid=2247541744&idx=1&sn=553cc0e39da744c45fc4d51eba950573)
### 🍉 吃瓜新闻
* [打印机疯狂打印遭到入侵？是黑客炫技还是安服乌龙](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyOTg4NTMyNA==&mid=2247484076&idx=1&sn=c49cd9a9852f40ef9fd59822af09636b)
* [两项国家标准正式落地！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNDcwMTAwNw==&mid=2247534670&idx=1&sn=9063444d25465d2c567646577182437a)
* [央视曝光新型网络暴力「开盒挂人」](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMDEzMTA2MQ==&mid=2651168370&idx=1&sn=9d7930cc4f0f706306ea765bd483621e)
* [永信至诚连续十年护航！第十八届全国大学生信息安全竞赛暨第二届“长城杯”铁人三项赛半决赛圆满举办](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNDUyMjk4MQ==&mid=2454830001&idx=1&sn=ea5c6bddcb0acf71537924ff3e3c6293)
* [携手国家级平台共建防线，盛邦安全获CNNVD漏洞库权威认证](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNTAxMjUwNw==&mid=2650277881&idx=1&sn=102cc0320f7027e82f03573ff2f16045)
* [等保测评取消打分《网络安全等级测评报告模版（2025版）》重大变更](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1ODM1Njc1Ng==&mid=2247498281&idx=1&sn=217e6fd5d2198f05d536a5079c0a8fed)
* [国家网信办、公安部联合公布《人脸识别技术应用安全管理办法》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzODYyMDIzNw==&mid=2247517754&idx=2&sn=28957e2e82794cbab38c9a453109baa4)
* [网安周讯 | “人肉开盒”黑灰产曝光，300元购买户籍信息（三月第3期）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MjQ4MjM4OA==&mid=2247524173&idx=1&sn=5942e26e1288a02579eaa33b98ae2755)
* [网络安全动态 - 2025.03.21](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MzEzMzAxMA==&mid=2247499974&idx=1&sn=2256ed7eb70cf91d96d05731e1e33156)
* [官方紧急否认：马斯克获邀五角大楼听取“作战计划”绝密简报？](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMjQ5ODk5OA==&mid=2247508395&idx=1&sn=50d15d969699cc43cbd4ac57e4c4b009)
* [信息安全漏洞周报第014期](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDk4NTIwMg==&mid=2454064050&idx=1&sn=e5cfd0999539184202ac68f658f7a870)
* [新定级备案模板明确数据安全纳入等级保护体系](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzU5MzQzMA==&mid=2652114892&idx=1&sn=2a3c14fefe37d4ddbf5bc1cedab86328)
* [新定级备案模板明确数据纳入等级保护体系，等保2.0更进一步](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NjY2MTI3Mg==&mid=2247498800&idx=1&sn=def6a890e7093672266792112803edc1)
* [国家密码管理局关于《电子认证服务使用密码管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNTIyMTU1Nw==&mid=2247485255&idx=1&sn=d8d18c459eba120502cb2c90d049790d)
* [安全圈印孚瑟斯公司同意在 2023 年数据泄露事件后支付 1750 万美元的和解金](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzE4NDU1OQ==&mid=2652068609&idx=1&sn=11eba4b8e73b9bc267b72636596e9c48)
* [360入选2024年度移动互联网APP产品安全漏洞治理优秀案例](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTg0MDQ4Nw==&mid=2247580053&idx=2&sn=f0326cff16ca89a3e6e4c10841b54946)
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* [国家互联网信息办公室、公安部联合公布《人脸识别技术应用安全管理办法》；u200bIBM AIX曝满分高危漏洞，可导致系统完全沦陷 |牛览](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Njc3NjM4MA==&mid=2651135582&idx=2&sn=ac32564a4acce1bf67c2f14f346fd876)
* [央媒起底“开盒挂人”：把网暴变成生意，赚流量博眼球](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMTMyMDQ3Mw==&mid=2247598324&idx=1&sn=386acdd61106726f0156265323efaa80)
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* [全国数据标准化技术委员会2025年第一次“标准周”活动在成都举行](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjA2NzY3NA==&mid=2448686147&idx=3&sn=1195efd7c07e9aaeb50b5eb9a6399f32)
* [公安部公布严厉打击侵犯公民个人信息犯罪10起典型案例](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NDk0NTAwMw==&mid=2247625860&idx=2&sn=272354e07bf25d2dd8d3a16b3b29c946)
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* [发布 | 国家网信办、公安部联合公布《人脸识别技术应用安全管理办法》（附全文）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE5MDAzOA==&mid=2664238875&idx=1&sn=4b3a88fcc92fd87e05385c08cb6109f0)
### 📌 其他
* [趋势洞察｜数据中心技术节能发展趋势](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzMwMDU5NQ==&mid=2649171720&idx=2&sn=28aa63e1dcd3e58509c38b1714e08e77)
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## 安全分析
(2025-03-21)
本文档包含 AI 对安全相关内容的自动化分析结果。[概览](https://blog.897010.xyz/c/today)
### CVE-2025-0411 - 7-Zip MotW Bypass漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2025-0411 |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 17:55:02 |
#### 📦 相关仓库
- [7-Zip-CVE-2025-0411-POC](https://github.com/dpextreme/7-Zip-CVE-2025-0411-POC)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2025-0411漏洞的POC，该漏洞允许攻击者绕过7-Zip的Mark-of-the-Web (MotW)保护机制，从而执行任意代码。仓库提供了详细的漏洞描述、利用方法以及修复建议。更新日志显示，readme文件持续更新以提供POC的使用说明。最早提交的版本只包含了漏洞描述，后续版本更新了POC的weaponization、delivery和execution的细节，最新版本更新了README.md文件，修改了下载链接和一些描述。 该漏洞影响7-Zip 24.09之前的版本，攻击者可以通过诱导用户下载并解压恶意压缩包来触发漏洞。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 7-Zip MotW bypass |
| 2 | 影响版本: 24.09之前的版本 |
| 3 | 通过双重压缩绕过Mark-of-the-Web保护机制 |
| 4 | 可执行任意代码 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理: 通过双重压缩绕过MotW保护，导致解压后的文件没有MotW标识，可以直接执行。
> 利用方法: 构造恶意的7z压缩包，诱使用户下载并解压，文件执行calc.exe。
> 修复方案: 升级到7-Zip 24.09或更高版本
#### 🎯 受影响组件
```
• 7-Zip
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的7-Zip软件，存在可用的POC，且危害严重，可以执行任意代码，因此具有很高的价值。
</details>
---
### 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 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 17:54:26 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2025-21333-POC](https://github.com/Mukesh-blend/CVE-2025-21333-POC)
#### 💡 分析概述
该仓库包含针对 CVE-2025-21333 堆溢出漏洞的POC代码，该漏洞存在于 vkrnlintvsp.sys 驱动程序中。该POC利用WNF状态数据和I/O环的IOP_MC_BUFFER_ENTRY实现内核任意地址读写，实现RCE。仓库代码提供了POC，以及漏洞的描述，利用方法和详细的使用步骤。最近的更新修改了README.md，包括增加下载链接，修复了图片链接，以及添加免责声明。最初提交的代码提供了详细的漏洞利用分析，包括溢出原理、代码编译运行方式和利用步骤。POC代码经过测试，在Windows 11 23h2版本上可以成功触发。根据分析，此漏洞利用难度较高，但是一旦利用成功，可以获得系统权限。
#### 🔍 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环实现任意读写 |
| 3 | POC代码已发布 |
| 4 | 需要开启Windows沙盒功能 |
| 5 | 影响Windows 11 23h2及可能更高的版本 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：堆溢出漏洞，通过构造恶意数据覆盖_IOP_MC_BUFFER_ENTRY结构体实现内核任意地址读写
> 利用方法：利用WNF状态数据和I/O环的IOP_MC_BUFFER_ENTRY触发漏洞，配合用户态代码，构造恶意IOP_MC_BUFFER_ENTRY指针，劫持I/O环的Buffer，从而实现任意地址读写
> 修复方案：微软官方已发布针对CVE-2025-21333的补丁，建议及时更新系统，或者参考漏洞分析进行其他缓解措施。
#### 🎯 受影响组件
```
• vkrnlintvsp.sys
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的Windows 11系统，且已提供可用的POC。利用该漏洞可以实现内核级别的任意代码执行，危害极大，因此具有极高的价值。
</details>
---
### CVE-2025-24813 - Apache Tomcat RCE漏洞，可执行任意命令
#### 📌 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 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 16:51:50 |
#### 📦 相关仓库
- [lab-cve-2025-24813](https://github.com/ps-interactive/lab-cve-2025-24813)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了针对Apache Tomcat CVE-2025-24813的漏洞利用代码。代码通过PUT请求上传恶意构造的序列化payload到服务器，进而触发反序列化漏洞，最终实现远程代码执行。仓库包含了docker-compose文件用于快速搭建测试环境，并提供了Python脚本作为POC，可以生成ysoserial和java两种payload，可以执行任意命令。最近的提交更新了POC脚本，修复了其中的一些问题，并更新了默认的命令为ping命令，用于验证漏洞。另外，对生成的payload路径进行了修改。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Apache Tomcat 存在远程代码执行漏洞 |
| 2 | 利用PUT请求上传恶意序列化payload |
| 3 | 通过反序列化触发RCE |
| 4 | POC已提供，包含ysoserial和java payload生成 |
| 5 | 漏洞利用需要目标服务器支持PUT请求 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理： Apache Tomcat 服务器在处理用户上传的session文件时，没有对用户上传的文件进行严格的校验，导致攻击者可以上传恶意的序列化payload，从而触发反序列化漏洞，最终导致远程代码执行。
> 利用方法： 1. 构造恶意的序列化payload。 2. 通过PUT请求将构造的payload上传到服务器的session目录。 3. 触发反序列化，执行任意命令。
> 修复方案： 1. 升级Apache Tomcat到安全版本。 2. 禁用PUT请求或对PUT请求进行严格的访问控制。 3. 对用户上传的文件进行严格的校验，防止上传恶意的序列化payload。
#### 🎯 受影响组件
```
• Apache Tomcat
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的Apache Tomcat，且POC已提供，具有完整的利用代码，可以直接执行任意命令，漏洞危害巨大。
</details>
---
### CVE-2021-41773 - Apache HTTP Server 路径穿越 RCE
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2021-41773 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `漏洞利用可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 18:34:09 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2021-41773-POC](https://github.com/ashique-thaha/CVE-2021-41773-POC)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2021-41773（Apache HTTP Server 路径穿越漏洞）的POC和Lab环境搭建文档。仓库详细介绍了漏洞原理，即由于Apache HTTP Server 2.4.49和2.4.50版本中路径规范化处理的缺陷，导致攻击者可以通过构造特定的URL，绕过安全限制访问服务器上的任意文件。如果服务器启用了mod_cgi模块，则该漏洞可以被用于远程代码执行。最新的提交更新了README.md文件，添加了更详细的漏洞描述、Lab环境搭建步骤、以及利用方法，包括获取/etc/passwd文件和执行反弹shell的示例。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Apache HTTP Server路径穿越漏洞 |
| 2 | 利用路径规范化缺陷绕过安全限制 |
| 3 | 结合CGI模块可实现远程代码执行 |
| 4 | POC和详细的Lab环境搭建文档 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：Apache HTTP Server 2.4.49和2.4.50版本中，路径规范化函数ap_normalize_path在处理%2e（.）时存在缺陷，导致路径穿越。
> 利用方法：构造URL，通过../绕过目录限制，访问敏感文件，如/etc/passwd。结合mod_cgi模块，可以执行任意命令，实现远程代码执行，获取反弹shell。
> 修复方案：升级到最新版本，或者限制对/cgi-bin目录的访问。
#### 🎯 受影响组件
```
• Apache HTTP Server 2.4.49 and 2.4.50
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
影响广泛使用的Apache HTTP Server，且有明确的受影响版本。提供了详细的漏洞利用方法，包括获取敏感文件和RCE，以及POC和Lab环境。
</details>
---
### CVE-2022-38181 - 三星平板Mali内核漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2022-38181 |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 21:22:49 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE_2022_38181-Mali-SAMSUNG-S6-Lite-Tablet](https://github.com/Bariskizilkaya/CVE_2022_38181-Mali-SAMSUNG-S6-Lite-Tablet)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了针对CVE-2022-38181漏洞的分析和利用尝试，针对的是三星Galaxy S6 Lite SM-P610平板。仓库的README文件详细描述了漏洞分析的过程，包括下载固件、提取boot.img文件、使用bad_io_uring脚本提取内核并使用kallsyms-finder查找内核符号。最后，尝试运行POC导致平板崩溃，验证了漏洞的存在。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 三星平板的内核漏洞 |
| 2 | 利用bad_io_uring脚本提取内核 |
| 3 | POC导致平板崩溃，漏洞存在 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞可能存在于Mali GPU相关的内核驱动中
> 利用方法: 下载固件,提取boot.img, 使用bad_io_uring等工具提取内核, 使用kallsyms-finder查找内核符号
> 修复方案：更新内核，修复Mali GPU相关的驱动程序。
#### 🎯 受影响组件
```
• Samsung Galaxy S6 Lite SM-P610
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响移动设备，且有可用的POC，可以直接验证漏洞存在，因此具有较高价值。
</details>
---
### CVE-2025-24071 - Windows Explorer NTLM Hash泄露
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2025-24071 |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 21:22:23 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2025-24071_PoC](https://github.com/0x6rss/CVE-2025-24071_PoC)
#### 💡 分析概述
该漏洞利用Windows Explorer在解压RAR/ZIP压缩包中的.library-ms文件时，自动发起SMB认证请求，导致NTLM Hash泄露。github仓库提供了POC代码。近期提交更新了README文档，包含了漏洞描述，利用方法，和视频演示，此外，还包含了poc.py文件，该文件可以生成包含恶意SMB地址的.library-ms文件并打包成zip文件。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 通过RAR/ZIP解压.library-ms文件触发NTLM Hash泄露 |
| 2 | 无需打开或执行文件，解压即可触发 |
| 3 | 利用Windows Explorer的SMB自动认证机制 |
| 4 | POC代码已在GitHub上提供 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：Windows Explorer解压包含.library-ms文件的压缩包时，会根据.library-ms文件中的配置尝试访问SMB共享，从而触发NTLM认证，攻击者可以控制SMB服务器，获取用户的NTLM Hash。
> 利用方法：构造恶意的.library-ms文件，将其打包进RAR或ZIP压缩包，诱导用户解压，即可获取NTLM Hash。
> 修复方案：微软已更新CVE编号。用户可以禁用SMB，或者阻止Explorer自动处理.library-ms文件
#### 🎯 受影响组件
```
• Windows Explorer
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
漏洞影响广泛使用的Windows Explorer，且有POC代码验证，可以获取用户的NTLM Hash，可以用于后续的攻击。
</details>
---
### CVE-2023-45878 - GibbonEdu 任意文件写入漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2023-45878 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 21:06:09 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2023-45878](https://github.com/killercd/CVE-2023-45878)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了CVE-2023-45878的漏洞利用代码。该漏洞允许攻击者通过构造恶意请求，将任意文件写入服务器，从而导致远程代码执行。首次提交的代码包含了POC，能够将PHP webshell写入服务器，并成功执行命令。后续提交只是删除了调试信息，完善了POC。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 任意文件写入 |
| 2 | 文件写入webshell |
| 3 | 利用PHP的base64编码绕过 |
| 4 | 影响版本明确 |
| 5 | POC代码可用 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞位于modules/Rubrics/rubrics_visualise_saveAjax.php，通过构造payload，利用img参数的文件写入功能和path参数指定文件名，将包含恶意代码的base64编码字符串写入服务器。
> 利用方法是构造POST请求，设置img参数为base64编码的PHP代码，path参数为写入的文件名，并指定gibbonPersonID参数。然后，通过GET请求执行写入的PHP文件，实现命令执行。
> 修复方案：应该对用户输入进行严格的过滤和校验，特别是针对文件名和文件内容。限制允许写入的文件类型和目录。禁止使用可能导致安全问题的函数。
#### 🎯 受影响组件
```
• GibbonEdu 25.0.1
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的GibbonEdu系统，提供了可用的POC代码，可以实现远程代码执行，因此具有高价值。
</details>
---
### CVE-2023-34598 - Gibbon LFI漏洞，可导致数据库泄露
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2023-34598 |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-20 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-20 23:55:53 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2023-34598](https://github.com/Zer0F8th/CVE-2023-34598)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个针对Gibbon v25.0.0版本本地文件包含漏洞(CVE-2023-34598)的Python脚本。脚本主要功能包括扫描目标URL，判断是否存在漏洞，如果存在漏洞，则尝试读取数据库文件并保存。仓库包含了README文档，详细介绍了漏洞描述、脚本使用方法、FOFA查询语句以及脚本的使用流程。代码更新方面，增加了针对SQL注入的检测逻辑，改进了SQL内容的提取方式，以及对错误情况的处理。最新的提交修改了README，增加了脚本的详细使用说明，方便用户使用。由于存在直接可用的POC，且可以读取数据库信息，该漏洞价值较高。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Gibbon v25.0.0存在本地文件包含漏洞 |
| 2 | 通过构造特定的URL参数，可以读取服务器上的文件 |
| 3 | 漏洞利用可以获取数据库信息 |
| 4 | 提供了FOFA查询语句，方便查找目标 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：Gibbon v25.0.0 存在本地文件包含漏洞，通过构造特定的URL，可以包含服务器上的任意文件，例如数据库文件。
> 利用方法：使用提供的Python脚本，指定目标URL，脚本会构造特定的请求尝试读取数据库文件。如果服务器存在漏洞，则会返回数据库内容。
> 修复方案：升级到修复该漏洞的Gibbon版本，或者限制对文件系统的访问。
#### 🎯 受影响组件
```
• Gibbon v25.0.0
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的Gibbon系统，且提供了可用的POC，可以用于读取敏感的数据库信息，导致信息泄露。
</details>
---
### CVE-2024-46981 - Redis 6.2.11 UAF漏洞导致RCE
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2024-46981 |
| 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 06:57:03 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2024-46981](https://github.com/publicqi/CVE-2024-46981)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了针对Redis 6.2.11版本的一个用户模式下UAF漏洞的PoC，该漏洞允许攻击者通过精心构造的Lua脚本控制程序流程，最终实现远程代码执行。PoC包含完整的Python脚本和Lua脚本，其中Python脚本用于与Redis交互并执行Lua脚本，Lua脚本则负责进行堆喷、伪造对象、触发UAF等操作。最新提交的代码增加了exploit.py和多个lua文件, 实现了漏洞的完整利用链。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | UAF漏洞导致代码执行 |
| 2 | 利用Lua脚本进行堆喷 |
| 3 | 通过伪造对象控制程序流程 |
| 4 | 完整的PoC代码 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞利用UAF（Use-After-Free）漏洞，通过操作Lua状态机中的对象，释放后重用导致漏洞。
> Python脚本用于与Redis交互，发送恶意Lua脚本。
> Lua脚本进行堆喷，构造特定内存布局，伪造对象，最终劫持控制流
> 漏洞利用链包括堆喷、泄露内存地址、伪造对象、UAF触发、JOP链等
> 修复方案：升级到安全的Redis版本。
#### 🎯 受影响组件
```
• Redis 6.2.11
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
影响广泛使用的Redis，存在明确的受影响版本，且有完整的利用代码和清晰的利用方法，可以实现远程代码执行，具有极高的安全风险。
</details>
---
### Raspberry-Pi-AI-Home-Security-System-Part-3 - AI Home Security with Face ID
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Raspberry-Pi-AI-Home-Security-System-Part-3](https://github.com/Dhairya1007/Raspberry-Pi-AI-Home-Security-System-Part-3) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 安全类型 | `Security Tool` |
| 更新类型 | `New Feature` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **5**
#### 💡 分析概述
This repository is the third part of a project building an AI-driven home security system. The update focuses on adding face recognition to identify known individuals and package detection features, reducing unnecessary alerts and enhancing the user interface with live system logs. The system utilizes YOLO for person detection and the face_recognition library for facial recognition. The code includes scripts for core detection, web streaming, and UI elements. This project aligns well with the 'AI+Security' search term by integrating AI for enhanced security functionalities.
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI-powered home security system with face recognition and package detection. |
| 2 | Integration of face recognition to reduce false alerts. |
| 3 | Implementation of a web interface for real-time monitoring and system logs. |
| 4 | Use of YOLO for person detection and face_recognition library. |
#### 🛠️ 技术细节
> Face recognition using the face_recognition library. It identifies known individuals and reduces alerts.
> Package detection using bottle proxies.
> Flask-based web server for streaming video and displaying detection data.
> Integration with Hailo AI Kit for AI processing.
> Email alerts for unknown persons and packages.
#### 🎯 受影响组件
```
• Raspberry Pi 5
• Hailo AI Kit
• USB Camera
• Python libraries (face_recognition, Flask, etc.)
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
The project's direct application of AI for security purposes, especially face recognition and package detection, makes it highly relevant to the 'AI+Security' search term. The implementation demonstrates innovative use of AI for security enhancement. It provides practical application code, which is valuable for security researchers.
</details>
---
### TOP - CVE/RCE PoC 收集
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [TOP](https://github.com/GhostTroops/TOP) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `POC更新/漏洞利用` |
| 更新类型 | `SECURITY_CRITICAL` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **2**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个漏洞 PoC 收集仓库，包含各种 CVE 编号的漏洞利用代码。本次更新主要是通过 GitHub Action 自动更新 README.md 文件，增加了对 CVE-2025-21333 的 POC 和其他CVE的POC链接。这些 POC 主要用于验证漏洞的存在和测试利用方式，其中 CVE-2025-21333 涉及堆溢出漏洞，可能导致远程代码执行。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Repository provides Proof of Concepts (POCs) for various CVEs. |
| 2 | Recent updates include new entries for CVE-2025-21333 and others. |
| 3 | The repository is automatically updated, reflecting the latest vulnerability research and exploit development. |
| 4 | Focus on RCE (Remote Code Execution) exploits |
#### 🛠️ 技术细节
> 更新包括 CVE-2025-21333 的 PoC，该 PoC 针对堆溢出漏洞。该 PoC 利用 WNF 状态数据和 I/O 环 IOP_MC_BUFFER_ENTRY。
> 通过 GitHub Action 自动更新，保持 PoC 列表的及时性。
#### 🎯 受影响组件
```
• Various software with disclosed vulnerabilities
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库包含了漏洞利用的 POC，能够用于安全研究，漏洞分析和渗透测试。 尤其是CVE-2025-21333可能导致RCE。
</details>
---
### java-security-hub - Java XML解析漏洞利用
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [java-security-hub](https://github.com/Minshenyao/java-security-hub) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `POC更新/漏洞利用` |
| 更新类型 | `SECURITY_CRITICAL` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个Java安全漏洞复现项目，涵盖反序列化、XXE和JNDI注入等。本次更新新增了针对XML解析漏洞的利用代码。具体而言，新增了一个`exploitXml`目录，其中包含`README.md`文件，详细介绍了利用XStream进行XML解析漏洞反弹shell的步骤和POC，并提供了`poc.xml`的示例。该POC使用Python实现反弹shell，反弹端口为6667。新增`XmlServlet.java`代码，用于接收并解析XML数据，最终触发漏洞。因此，该更新增加了XML解析漏洞的利用方法，提供了一个可直接运行的POC。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增XML解析漏洞利用代码 |
| 2 | 提供反弹shell的POC |
| 3 | 涉及XStream组件的漏洞利用 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用XStream进行XML解析，XStream是一个用于将Java对象序列化为XML的库，如果配置不当，容易受到反序列化攻击
> 通过构造恶意的XML Payload，在服务端解析时触发命令执行，实现反弹shell
> POC中`poc.xml`配置了反弹shell的命令，`XmlServlet.java`用于处理XML数据，通过POST请求发送XML payload触发漏洞
#### 🎯 受影响组件
```
• Java
• XStream
• XML解析
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该更新提供了针对Java XML解析漏洞的POC，可以直接用于测试和复现，有助于安全研究人员进行漏洞分析和渗透测试。
</details>
---
### VulnWatchdog - CVE漏洞分析及POC监控工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [VulnWatchdog](https://github.com/arschlochnop/VulnWatchdog) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `漏洞利用/安全研究` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **6**
#### 💡 分析概述
VulnWatchdog是一个自动化的漏洞监控和分析工具，本次更新主要增加了对多个CVE漏洞的详细分析。具体包括：CVE-2025-24813(Apache Tomcat远程代码执行/信息泄露/恶意内容注入)，CVE-2023-45878(GibbonEdu任意文件写入),CVE-2021-41773(Apache HTTP Server路径遍历/远程代码执行)以及CVE-2023-37979（Ninja Forms XSS）。更新内容提供了漏洞编号、漏洞类型、影响应用、危害等级、影响版本、利用条件、POC可用性、投毒风险等信息。 提供了漏洞利用方式的说明和分析，并评估了投毒风险。其中CVE-2025-24813、CVE-2023-45878和CVE-2021-41773危害较高，可能导致远程代码执行或敏感信息泄露，CVE-2023-37979则为XSS漏洞，可能导致会话劫持。CVE-2025-00000仅为测试信息，价值较低，因此未被重点关注。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 自动化漏洞监控与分析工具 |
| 2 | 新增CVE-2025-24813、CVE-2023-45878、CVE-2021-41773、CVE-2023-37979漏洞分析 |
| 3 | 包含漏洞类型、影响版本、利用条件、POC可用性等信息 |
| 4 | 提供详细的漏洞描述和分析，评估投毒风险 |
| 5 | 涉及远程代码执行、路径遍历、任意文件写入、XSS等多种安全问题 |
#### 🛠️ 技术细节
> CVE-2025-24813：Tomcat的路径等价漏洞，可能导致远程代码执行、信息泄露或恶意内容注入。利用条件较为复杂，需要结合Default Servlet的写入功能等。
> CVE-2023-45878：GibbonEdu的任意文件写入漏洞，允许攻击者通过构造POST请求写入恶意PHP代码，进而实现远程代码执行。
> CVE-2021-41773：Apache HTTP Server的路径遍历漏洞，攻击者可以通过构造恶意URL绕过路径遍历保护，访问服务器文件系统上的文件，如果服务器启用了 mod_cgi 模块，可导致远程代码执行。
> CVE-2023-37979：Ninja Forms Contact Form的反射型XSS漏洞，允许攻击者通过构造恶意URL注入JavaScript代码。
> 分析报告中包含了对漏洞利用有效性和投毒风险的评估，部分报告已指出漏洞的野外利用情况。部分POC利用代码。
> 分析报告中对每个CVE漏洞都进行了详细描述，包括漏洞编号、漏洞类型、影响应用、危害等级、影响版本、利用条件、POC可用性等信息。
#### 🎯 受影响组件
```
• Apache Tomcat
• GibbonEdu
• Apache HTTP Server
• Ninja Forms Contact Form
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该更新增加了对多个高危漏洞的分析，提供了漏洞利用方式的说明和POC有效性评估，并提供了投毒风险评估，对于安全研究和漏洞利用具有重要参考价值，因此具有价值。
</details>
---
### JavaSecLab - JavaSecLab漏洞平台更新
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [JavaSecLab](https://github.com/whgojp/JavaSecLab) |
| 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: **1**
#### 💡 分析概述
JavaSecLab是一个综合型Java漏洞平台，提供各种Java漏洞的演示和修复方案。本次更新修改了src/main/resources/static/js/staticcode.js文件，该文件包含了反射型XSS漏洞的演示和修复示例。更新后的代码可能涉及对用户输入进行更严格的过滤或编码，以防止XSS攻击。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | JavaSecLab是一个Java漏洞平台。 |
| 2 | 本次更新修复了支付模块。 |
| 3 | 更新包含对反射型XSS漏洞的演示代码和修复示例。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 更新后的代码可能修改了处理用户输入的方式，防止恶意payload注入。
> 修复可能涉及到修改了用于处理HTTP请求的Controller类中的方法，例如修改了vul1和vul2方法的参数名称，以及修改了vul3方法中处理Content-Type的方式。
> staticcode.js文件中的修改可能包括了对用户输入进行转义、过滤或者使用更安全的HTML渲染方式。
#### 🎯 受影响组件
```
• Java代码
• JavaScript代码
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
本次更新修复了Java SecLab平台中潜在的安全漏洞，增加了对反射型XSS的防护能力。这种修复对于提升平台的安全性有重要意义。
</details>
---
### cloud-native-sec-vuln - 云原生安全漏洞信息
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [cloud-native-sec-vuln](https://github.com/miao2sec/cloud-native-sec-vuln) |
| 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: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库主要收集和整理云原生环境中的安全漏洞信息，包括 Kubernetes 和 containerd 等组件的漏洞。本次更新增加了 CVE-2024-7598 漏洞信息，该漏洞描述了在 Kubernetes 中，恶意或受损的 Pod 可能绕过网络策略的限制。此外，还更新了 containerd 的漏洞信息 CVE-2024-40635，其中包含了漏洞的详细描述，以及漏洞发现者信息。这些更新旨在提高云原生环境的安全性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增Kubernetes网络策略绕过漏洞CVE-2024-7598信息 |
| 2 | 更新containerd漏洞CVE-2024-40635的相关信息 |
| 3 | 漏洞信息包含CVSS评分及漏洞描述 |
| 4 | 更新修复漏洞，提升云原生环境安全性 |
#### 🛠️ 技术细节
> CVE-2024-7598: 攻击者可能通过在namespace删除过程中绕过网络策略，导致pod在网络策略未生效的短暂时间内接受网络连接，形成安全风险。
> CVE-2024-40635: containerd的更新信息，包含漏洞发现者信息，有助于用户了解漏洞的详细信息和影响。
> 更新了漏洞的CVSS评分，方便用户进行风险评估。
#### 🎯 受影响组件
```
• Kubernetes
• containerd
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新了Kubernetes和containerd的安全漏洞信息，有助于用户了解最新的安全风险，并采取相应的防护措施。
</details>
---
### php-cgi-Injector - PHP CGI 漏洞利用工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [php-cgi-Injector](https://github.com/Night-have-dreams/php-cgi-Injector) |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 安全类型 | `漏洞利用/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: **8**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个用于测试CVE-2024-4577和CVE-2024-8926漏洞的安全渗透工具。更新内容主要包括：1. `exploit.py` 文件中，新增了 `--verbose` 参数用于显示更详细的执行信息；增加了自定义payload的功能，允许用户通过命令行参数或修改代码来使用不同的payload；修复了 Tor 代理初始化方式。2. `tor_helper.py` 文件中，改进了 Tor 代理检测及初始化方式，解决了Windows下Tor Browser的兼容性问题。3. `banner.py` 文件中，修复了banner动画的颜色变化问题，调整了动画的持续时间。 整体代码质量较高，功能实用。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | CVE-2024-4577 & CVE-2024-8926 漏洞利用工具 |
| 2 | 新增自定义payload和verbose模式 |
| 3 | 更新Tor代理检测及初始化方式 |
| 4 | 修复了banner动画显示问题 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增自定义payload：用户可以通过命令行参数或修改代码来使用不同的payload。 修改了payload的定义，使其更易于扩展和自定义，增强了漏洞利用的灵活性。
> 改进Tor代理检测及初始化：`tor_helper.py` 模块中，针对Windows操作系统，使用Tor Browser时，直接不带参数初始化，而Linux/macOS则指定Tor的9050端口。该改进增强了工具的跨平台兼容性和Tor代理的可用性。
> 修复banner动画显示问题：`banner.py` 文件中，修复了banner动画的颜色变化问题，调整了动画的持续时间，提升了用户体验。
#### 🎯 受影响组件
```
• PHP CGI
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该工具针对近期披露的PHP CGI漏洞（CVE-2024-4577和CVE-2024-8926）提供有效的利用方式，并持续改进，使其更易用和更具可扩展性，且修复了重要bug，风险等级为CRITICAL，具有很高的安全研究价值。
</details>
---
### spydithreatintel - C2 IP及恶意域名情报库
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [spydithreatintel](https://github.com/spydisec/spydithreatintel) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全情报` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **15**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个IOC（入侵指标）库，主要收集和分享来自生产系统和OSINT（开放式情报）的信息，包括C2服务器IP地址、恶意域名等。最近的更新包括多个自动更新，主要集中在C2 IP地址列表，恶意域名列表等。更新内容涉及多个文件，包含了新增和移除的IP地址，以及恶意域名的更新。由于该仓库更新了C2 IP地址和恶意域名列表，这些情报对网络安全防御具有重要意义。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 仓库维护C2 IP地址和恶意域名情报 |
| 2 | 自动更新C2 IP地址列表 |
| 3 | 更新涉及多个IP地址列表 |
| 4 | 包含恶意域名列表和蜜罐IP列表 |
#### 🛠️ 技术细节
> 更新包括自动更新C2 IP地址列表，恶意域名列表，蜜罐IP地址列表等。
> 更新涉及到文件 iplist/C2IPs/osintc2feed.txt, domainlist/malicious/domain_ioc_maltrail.txt, iplist/ip_ioc_maltrail_feed.txt, whitelist/osintwhitelisteddomains.txt, master_malicious_iplist.txt, permanent_IPList.txt 等。
#### 🎯 受影响组件
```
• C2服务器
• 网络安全防御系统
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库持续更新C2服务器IP和恶意域名列表，能够帮助安全分析人员、安全防御系统及时发现和阻止恶意活动，具有实际的防御价值。
</details>
---
### grin---c2-framework - 基于Python的C2框架
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [grin---c2-framework](https://github.com/nullkiss/grin---c2-framework) |
| 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: **2**
- 变更文件数: **6**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个使用Python构建的C2（Command and Control）框架。该框架包含客户端和服务端，客户端使用Python编写，通过websocket与服务端通信，并可以执行shell命令以及收集系统信息。服务端使用Flask框架，用于接收客户端的连接和命令。本次更新添加了客户端和服务端的代码，以及一些基础的配置文件和脚本。整体上提供了一个C2框架的雏形。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | C2框架实现，具备基本命令执行和信息收集功能 |
| 2 | 客户端使用Python实现，服务器端使用Flask框架 |
| 3 | 包含了客户端和服务端的代码，初步构建了一个C2框架 |
| 4 | 与C2关键词高度相关，核心功能为命令控制 |
| 5 | 项目代码较新，可能还处于开发阶段 |
#### 🛠️ 技术细节
> 客户端使用websocket与服务端通信
> 客户端可以执行shell命令
> 服务端使用Flask框架，用于接收客户端连接和命令
> 包含生成License Key和保存到文件中的逻辑，增加了访问控制
#### 🎯 受影响组件
```
• Client
• Server
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
仓库的核心功能是构建C2框架，与搜索关键词'c2'高度相关。项目虽然较为简单，但是提供了一个可工作的C2框架的基础，具有一定的研究和学习价值。项目代码质量有待提高，但基本功能已经实现。
</details>
---
### USTC-AI-Security-Experiment - AI安全课程对抗攻击实验
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [USTC-AI-Security-Experiment](https://github.com/Raine-ovo/USTC-AI-Security-Experiment) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 安全类型 | `安全研究` |
| 更新类型 | `新增` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **2**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是中科大本科生“人工智能安全”选修课的实验部分，主要关注AI安全领域。当前更新包含FGSM和PGD对抗攻击实验，并提供了TinyImageNet数据集的标签列表。虽然项目处于起步阶段，但体现了对AI安全的研究探索。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 针对AI安全课程的实验项目 |
| 2 | 包含对抗攻击的实验代码 |
| 3 | 提供了TinyImageNet数据集的标签列表 |
| 4 | 与AI安全关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 基于PyTorch的对抗攻击实现（推测）
> 使用FGSM和PGD等攻击算法
> 使用了TinyImageNet数据集
#### 🎯 受影响组件
```
• 深度学习模型
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
仓库与AI安全主题直接相关，提供了对抗攻击的实验内容，符合安全研究方向。虽然项目较新，但展示了AI安全研究的实践。
</details>
---
### OssScan - Burp插件，OSS漏洞被动扫描
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [OssScan](https://github.com/hookdd/OssScan) |
| 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: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个Burp Suite插件，主要功能是对OSS(对象存储服务)相关的漏洞进行被动扫描。本次更新修复了请求中可能存在`/null`的bug，增强了插件的稳定性，并且优化了POC的扫描模块，以及更新了扫描扩展名，增加了对JavaScript文件的支持。总体上增强了对OSS漏洞的检测能力。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Burp Suite插件，用于OSS漏洞的被动扫描 |
| 2 | 修复了请求中可能存在`/null`的bug，提升了稳定性 |
| 3 | 更新了POC扫描模块，增强了对OSS漏洞的检测能力 |
| 4 | 增加了对JavaScript文件的扫描，扩大了扫描范围 |
#### 🛠️ 技术细节
> 修复了请求中`/null`的问题，这可能导致插件无法正确处理某些请求，影响扫描结果。
> 更新了POC扫描逻辑，并动态构建POC列表，增加对 `PUT` 方法的探测。
> 增加了对 `.js` 文件的扫描，扩大了扫描范围，可以检测更多类型的OSS漏洞。
#### 🎯 受影响组件
```
• Burp Suite
• OSS (Object Storage Service) 服务
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
修复bug，更新扫描逻辑，增强了插件的稳定性和功能，提高了对OSS漏洞的检测能力，属于安全功能增强。
</details>
---
### PrivHunterAI - AI辅助的越权漏洞检测
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [PrivHunterAI](https://github.com/Ed1s0nZ/PrivHunterAI) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全功能` |
| 更新类型 | `GENERAL_UPDATE` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **3**
#### 💡 分析概述
PrivHunterAI是一款利用AI检测越权漏洞的工具，通过被动代理方式，结合AI引擎API进行安全检测。本次更新新增了终端输出请求包记录功能，方便用户调试和分析。另外，优化了重试机制，在调用AI判断越权前，新增鉴权关键字过滤环节，以节省AI tokens 花销，提升资源利用效率。总体上是功能增强和用户体验优化。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 基于AI的越权漏洞检测工具 |
| 2 | 新增终端输出请求包记录功能 |
| 3 | 优化重试机制，并新增鉴权关键字过滤 |
| 4 | 提升资源利用效率 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增终端输出请求包记录功能，便于用户复现问题和调试。
> 优化重试机制，实现AI分析异常时的自动重试，并提供异常原因提示。重试5次失败后停止。
> 引入鉴权关键字过滤，在发送给AI进行越权判断前，先通过关键词过滤，避免不必要的AI调用，减少token消耗。
> 技术上使用了Golang实现，结合了http代理和AI API调用。
#### 🎯 受影响组件
```
• AI引擎
• 代理模块
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
新增的请求包记录功能有助于安全研究人员分析和调试漏洞，提升工具的实用性。鉴权关键字过滤则优化了资源利用率。整体更新提升了工具的可用性和效率，具有一定的价值。
</details>
---
### c2-docker - 基于Docker的C2框架
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [c2-docker](https://github.com/ErascusPlatypus/c2-docker) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `新增恶意命令` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **2**
- 变更文件数: **3**
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个基于Python Flask实现的C2服务器的Docker镜像。主要功能是提供一个C2控制服务器，可以接收来自被控端(agent)的连接，并发送命令进行控制。更新内容增加了更多的恶意命令示例，包含初始访问、侦查等类型。整体是一个C2框架的雏形，具有一定的研究价值和潜在的攻击利用价值。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | C2框架实现 |
| 2 | 包含恶意命令示例 |
| 3 | 支持Linux和Windows平台 |
| 4 | 与C2关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 服务器端使用Flask框架编写，监听HTTPS连接，并维护命令队列。
> 恶意命令包括下载、Beacon、Shell命令等，针对Linux和Windows平台。
> 使用Base64编码可能用于混淆命令。
#### 🎯 受影响组件
```
• Linux
• Windows
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库直接实现了C2功能，与搜索关键词"c2"高度相关。虽然是初步的框架，但是展示了C2实现的核心逻辑，并且提供了示例命令，具有研究价值。
</details>
---
### DB-GPT - 修复Doris表注释获取问题
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 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: **93**
#### 💡 分析概述
该更新修复了Doris数据库连接无法获取表注释的问题。具体来说，修改了`packages/dbgpt-ext/src/dbgpt_ext/datasource/rdbms/conn_doris.py`文件，新增了`get_table_comment`函数，用于获取单个表的注释信息。 这提高了与Doris数据库的兼容性，增强了元数据获取的完整性。这使得数据库结构和相关信息的检索更为全面，对数据分析和应用开发有潜在价值。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 修复了Doris数据库连接无法获取表注释的问题 |
| 2 | 增加了获取单个表注释的函数 |
| 3 | 改进了数据源连接的元数据获取能力 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了`get_table_comment`函数,通过SQL查询`information_schema.tables`视图获取表注释。
> 该修复增强了获取Doris数据库表元数据的能力，有助于更全面的数据分析和应用。
#### 🎯 受影响组件
```
• packages/dbgpt-ext/src/dbgpt_ext/datasource/rdbms/conn_doris.py
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
修复了Doris数据库连接无法获取表注释的问题，增强了数据源连接的元数据获取能力，提高了与Doris数据库的兼容性。
</details>
---
### oblivion - AI系统漏洞挖掘与压力测试
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [oblivion](https://github.com/vilovnok/oblivion) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `Security Research` |
| 更新类型 | `Code and Configuration Updates` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **4**
- 变更文件数: **10**
#### 💡 分析概述
This repository, 'oblivion', is designed for ethical AI security research. It stress-tests AI systems by using exploit prompts to identify vulnerabilities such as bias, data leaks, and jailbreaks. The project aims to provide a platform for developers to explore and understand the security implications of AI systems. The recent commits include configuration updates, prompt engineering files, and a VLLM service implementation. Specifically, the updates involve specifying different LLM models, and incorporating a system prompt within the workflow to manage prompt engineering and an OpenAI client for interaction with LLMs.
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Designed to stress-test AI systems for vulnerabilities. |
| 2 | Focuses on uncovering biases, data leaks, and jailbreaks through exploit prompts. |
| 3 | Employs ethical AI security research methodologies. |
| 4 | High relevance to the 'AI+Security' search term. |
#### 🛠️ 技术细节
> Utilizes exploit prompts to test AI systems.
> Implements a workflow that involves system prompt and prompt engineering.
> Uses VLLM service for serving language models.
> Employs OpenAI client for interaction with the language models.
#### 🎯 受影响组件
```
• Large Language Models (LLMs)
• AI systems
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
The repository's focus on AI security, specifically vulnerability discovery through adversarial prompting, makes it highly valuable. It directly addresses the 'AI+Security' search term by providing tools and methodologies for ethical security research in the AI domain. The code, as well as the methodologies described in the repo, is designed to identify and exploit weaknesses in AI systems, which is a core component of proactive security research. The inclusion of an OpenAI client and the implementation of a VLLM service further demonstrate the practical aspects of its research.
</details>
---
### CVE-2024-4577 - PHP CGI参数注入RCE漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2024-4577 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 06:08:47 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2024-4577](https://github.com/mistakes1337/CVE-2024-4577)
#### 💡 分析概述
该仓库包含CVE-2024-4577的POC。漏洞允许攻击者通过构造特定的URL参数，在受影响的PHP版本上执行任意代码。仓库提供了Python编写的POC，可以检测目标URL是否存在漏洞，并通过发送特定payload触发RCE。 提交更新包括README.md和CVE-2024-4577.py文件。README.md提供了漏洞描述和POC的使用方法。CVE-2024-4577.py 是POC脚本，包含了利用该漏洞的代码。 POC脚本接收 --url, --read, --proxy参数，用于指定目标URL，批量扫描URL，和使用代理。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | PHP CGI 参数注入漏洞 |
| 2 | 远程代码执行(RCE) |
| 3 | 影响多个PHP版本 |
| 4 | POC已提供 |
| 5 | 攻击者可执行任意命令 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：PHP CGI在处理参数时存在安全漏洞，攻击者可以通过构造恶意的URL参数来注入代码并执行。
> 利用方法：使用提供的POC脚本，构造包含恶意代码的URL，发送到目标服务器，即可触发RCE。
> 修复方案：升级到不受影响的PHP版本，并对用户输入进行严格的过滤和校验，避免恶意参数注入。
#### 🎯 受影响组件
```
• PHP 8.3 < 8.3.8
• PHP 8.2 < 8.2.20
• PHP 8.1 < 8.1.29
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该CVE影响范围明确，存在可用的POC，可以直接用于漏洞验证和利用，属于高危漏洞。
</details>
---
### SQL-Injection-Scout - Burp SQL注入扫描插件
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [SQL-Injection-Scout](https://github.com/JaveleyQAQ/SQL-Injection-Scout) |
| 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: **3**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个Burp Suite扩展，用于检测和分析SQL注入漏洞。最新更新增加了删除日志和右键菜单扫描功能，支持对站点单个和所有请求进行检测，并优化了多线程逻辑。README文档也更新了关于响应结果标记的说明，这有助于用户更好地理解扫描结果。虽然更新没有直接引入新的漏洞利用方法，但对现有功能的增强提高了工具的可用性和效率，使其能更有效地辅助安全研究人员进行SQL注入漏洞的检测和分析。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Burp Suite SQL注入扫描扩展 |
| 2 | 添加删除日志和右键菜单扫描功能 |
| 3 | 优化多线程逻辑 |
| 4 | readme文档更新,修改响应结果标记规则 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增右键菜单，允许对Site map, HTTP history, 和 Logger 面板中的单个或所有请求进行扫描。
> 优化多线程逻辑，提升扫描效率
> README文档更新了响应结果标记，包括✅, 🔥等，更直观展示扫描结果
> 插件与CaA联动，提升fuzz能力
#### 🎯 受影响组件
```
• Burp Suite
• SQL注入漏洞
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新增强了SQL注入漏洞的检测和分析能力，增加了功能和易用性，对安全研究具有价值。
</details>
---
### TscanPlus - TscanPlus命令行版
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [TscanPlus](https://github.com/TideSec/TscanPlus) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全功能` |
| 更新类型 | `GENERAL_UPDATE` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **3**
#### 💡 分析概述
TscanPlus是一款综合性网络安全检测和运维工具。本次更新增加了`TscanClient`，即TscanPlus的命令行版本。该版本继承了TscanPlus的核心功能，包括端口扫描、URL指纹识别、POC漏洞验证、弱口令破解、目录扫描、JS敏感信息收集、子域名枚举以及网络资产测绘等功能模块。TscanClient与TscanPlus共享配置文件和数据库，提高了灵活性和可用性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增TscanClient命令行版本 |
| 2 | TscanClient继承了TscanPlus核心功能 |
| 3 | TscanClient支持多平台 |
| 4 | TscanClient与TscanPlus共享配置和数据库 |
#### 🛠️ 技术细节
> TscanClient是TscanPlus的命令行版本，提供了与TscanPlus相同的功能，但通过命令行界面进行操作。
> TscanClient支持多种操作系统，增加了使用的灵活性。
#### 🎯 受影响组件
```
• TscanClient
• TscanPlus
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
增加了命令行版本，方便用户在不同环境下使用，提升了工具的实用性。
</details>
---
### Malicious-Software-Research - 恶意软件研究与混淆技术
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Malicious-Software-Research](https://github.com/0xvpr/Malicious-Software-Research) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全研究` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **4**
- 变更文件数: **10**
#### 💡 分析概述
该仓库专注于恶意软件研究，提供了shellcode、系统调用、混淆技术的代码示例，主要用于教育和研究目的。仓库此次更新增加了新的混淆技术，包括高级模板元编程，用于在编译时隐藏字符串。此次更新还包括了README文件的修复，更新了链接。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 提供恶意软件研究相关的代码和技术 |
| 2 | 新增多种混淆技术 |
| 3 | 展示了编译时字符串混淆技术 |
| 4 | 修复了README链接 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了高级模板元编程混淆技术，该技术在编译时进行字符串加密，并在运行时解密，以提高混淆程度。
> 修复了readme文件中断裂的链接，提高了文档的可读性。
#### 🎯 受影响组件
```
• C++
• x86 architecture
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
新增的混淆技术对于理解恶意软件的绕过检测方法有重要价值，提供了研究和学习的材料。
</details>
---
### DostoevskyBot - Telegram C2 间谍软件更新
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [DostoevskyBot](https://github.com/yusufsaka007/DostoevskyBot) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全功能` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **4**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个使用C++编写的针对Windows平台的间谍软件，并通过Telegram Bot作为C2服务器进行控制。更新内容主要集中在Server端，修改了ID处理逻辑，增加了服务器关闭功能，改进了命令发送逻辑，以及客户端连接的失败反馈机制。此次更新增强了C2框架的稳定性和功能，可以更有效地控制和管理受感染的客户端。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | DostoevskyBot是一个C++编写的针对Windows平台的自动化间谍软件，通过Telegram Bot进行C2控制。 |
| 2 | 更新修改了Server端的代码，包括ID处理、服务器控制和命令发送，增强了C2框架的功能。 |
| 3 | 修复了连接管理和命令发送中的潜在问题，提升了C2的可靠性和稳定性。 |
| 4 | 新增了对客户端连接失败的反馈机制。 |
#### 🛠️ 技术细节
> Server端的`id_handler.py` 文件修改，`modify_id` 函数可能影响ID的修改和验证逻辑。
> Server端的`server.py` 文件修改，添加了`disconnect_target` 函数，并修改了 `shutdown` 函数，增加了客户端断开连接的逻辑。 修改了`send_command`函数，增加了错误处理和客户端连接状态的验证。
> Server端的`trigger.py`文件修改，增加了对命令发送失败的反馈机制。
> C2框架核心逻辑增强，提高了控制的可靠性和响应速度。
#### 🎯 受影响组件
```
• Server端
• Telegram Bot
• Windows客户端
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新改进了C2框架，增强了间谍软件的控制能力和稳定性。这种改进对于恶意软件的隐蔽性和有效性至关重要。
</details>
---
### PR_Code_Reviewer - AI驱动的PR代码安全审查
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [PR_Code_Reviewer](https://github.com/neeweebodhee/PR_Code_Reviewer) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `新增核心功能` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **5**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个AI驱动的代码审查助手，旨在通过分析Pull Requests、检测潜在问题并提供改进建议来提高代码质量和安全性。它利用LLMs进行代码质量评估、安全检查和最佳实践，实现高效的自动化代码审查流程。更新内容包括增加了主要的App.py, git_hub_pr_utils.py和llm_analysis.py核心功能代码，用于获取PR diff, 以及LLM 分析。由于使用LLM进行安全检查，因此与安全相关性高。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI驱动的PR代码审查助手 |
| 2 | 集成LLM进行代码质量评估和安全检查 |
| 3 | 自动化检测和改进建议 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Streamlit构建用户界面
> 使用GitHub API获取Pull Request信息和代码差异
> 使用Ollama LLM进行代码分析和漏洞检测
> 使用Langchain框架进行LLM调用和处理
#### 🎯 受影响组件
```
• Streamlit
• GitHub API
• Ollama LLM
• Langchain
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库与AI+Security关键词高度相关，其核心功能在于使用AI辅助代码审查，进行安全漏洞检测，这符合安全研究的范畴。虽然没有直接提供漏洞利用代码，但其通过LLM进行安全检查的功能具有创新性和研究价值。
</details>
---
### AI-Infra-Guard - 新增AI框架安全漏洞指纹。
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [AI-Infra-Guard](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard) |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 安全类型 | `漏洞利用/安全修复` |
| 更新类型 | `SECURITY_CRITICAL` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **166**
#### 💡 分析概述
该仓库本次更新增加了大量AI框架的安全漏洞指纹信息，涵盖了多个流行的AI应用，包括Chuanhugpt、AnythingLLM、ComfyUI、Fastchat、Feast、Gradio、GPT Academic、Llava、MLflow和Ollama等。更新内容涉及多种漏洞类型，例如文件包含、正则表达式拒绝服务、跨站脚本、路径遍历、SSRF、CSRF、拒绝服务、远程代码执行等，并提供了相应的CVE编号和安全建议。这些更新对于评估AI系统的安全风险具有重要意义。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增多个针对AI框架的安全漏洞指纹信息 |
| 2 | 更新涵盖了多个AI框架的安全漏洞，涉及代码执行、拒绝服务、信息泄露、跨站脚本等多种类型 |
| 3 | 更新涉及 CVE-2024-10707、CVE-2024-10955、CVE-2024-8400等多个CVE编号的安全漏洞 |
| 4 | 漏洞类型涵盖文件包含、正则表达式拒绝服务、跨站脚本、路径遍历、SSRF、CSRF、拒绝服务、远程代码执行等多种类型 |
| 5 | 涉及的AI框架广泛，包括Chuanhugpt、AnythingLLM、ComfyUI、Fastchat、Feast、Gradio、GPT Academic、Llava、MLflow和Ollama等 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了针对Chuanhugpt（CVE-2024-10707、CVE-2024-10955、CVE-2024-8400、CVE-2024-8613、CVE-2024-9107、CVE-2024-9159、CVE-2025-0188、CVE-2025-0191）、AnythingLLM（CVE-2024-10513、CVE-2024-13060）、ComfyUI（CVE-2024-10481、CVE-2024-12882）、Fastchat（CVE-2024-10907、CVE-2024-10908、CVE-2024-10912、CVE-2024-11603、CVE-2024-12376）、Feast（CVE-2024-11602）、Gradio（CVE-2024-10569、CVE-2024-10624、CVE-2024-10648、CVE-2024-10650、CVE-2024-11030、CVE-2024-11031、CVE-2024-12065、CVE-2024-12217、CVE-2024-12759、CVE-2024-8021、CVE-2024-8966、CVE-2025-0187）、Langchain（CVE-2024-10940）、MLflow（CVE-2024-6838、CVE-2024-8859、CVE-2025-0453、CVE-2025-1473、CVE-2025-1474）、Ollama（CVE-2024-12055、CVE-2024-12886、CVE-2024-7773、CVE-2024-8063、CVE-2024-9840、CVE-2025-0312、CVE-2025-0313）等多个AI框架的漏洞指纹。
> 漏洞类型多样，包括：文件包含（CVE-2024-10707、CVE-2024-12065），正则表达式拒绝服务（CVE-2024-10955、CVE-2024-10624），跨站脚本（CVE-2024-8400、CVE-2024-9107），路径遍历（CVE-2024-10513、CVE-2024-12217、CVE-2024-8859），服务器端请求伪造（SSRF）（CVE-2025-0188、CVE-2024-11603、CVE-2024-12376、CVE-2024-11030、CVE-2024-11031），跨站请求伪造（CSRF）（CVE-2024-10481、CVE-2025-1473），拒绝服务（DoS）（CVE-2024-10907、CVE-2024-10912、CVE-2024-10569、CVE-2024-10648、CVE-2024-10650、CVE-2024-12759、CVE-2024-8966、CVE-2025-0187、CVE-2024-12055、CVE-2024-12886、CVE-2024-8063、CVE-2024-9840、CVE-2025-0312），远程代码执行（RCE）（CVE-2024-7773），以及信息泄露（CVE-2024-13060）。
> 针对每个漏洞，都提供了具体的描述、影响版本、CVSS评分、安全建议和参考链接，为安全研究人员提供了全面的信息。
> 部分漏洞涉及未授权访问聊天记录（CVE-2024-8613），管理员未设置密码创建用户（CVE-2025-1474）等安全问题，危害较大。
#### 🎯 受影响组件
```
• gaizhenbiao/chuanhuchatgpt
• mintplex-labs/anything-llm
• comfyanonymous/comfyui
• lm-sys/fastchat
• feast-dev/feast
• gradio-app/gradio
• binary-husky/gpt_academic
• haotian-liu/llava
• mlflow/mlflow
• ollama/ollama
• open-webui/open-webui
• langchain-core
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
本次更新新增了多个AI框架的漏洞信息，覆盖范围广，漏洞类型多样，且风险等级高，对于提升AI系统的安全性具有重要价值。
</details>
---
### SigmAIQ - AI驱动的Sigma规则转换工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [SigmAIQ](https://github.com/AttackIQ/SigmAIQ) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `依赖库更新，代码优化` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
SigmAIQ是一个用于封装pySigma的工具，简化了将Sigma规则转换为不同SIEM系统查询的过程。该仓库的核心功能是简化Sigma规则的转换，并且集成了LLM支持，允许基于IOC自动创建Sigma规则，从而与AI安全分析结合。最近的更新包括依赖库更新、以及一些代码优化等。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 封装pySigma，简化Sigma规则转换流程 |
| 2 | 支持通过LLM自动创建Sigma规则（与AI结合） |
| 3 | 提供多种SIEM系统后端支持 |
| 4 | 与AI安全分析的紧密结合，能够基于IOC自动生成规则 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用pySigma作为核心引擎进行Sigma规则转换
> 通过Langchain调用LLM实现规则的自动生成和转换
> 支持多种SIEM系统后端，如Microsoft365Defender, Splunk等
> 提供命令行工具和Python API接口
#### 🎯 受影响组件
```
• pySigma
• SIEM systems
• LLM
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该项目与搜索关键词'AI+Security'高度相关，其核心功能是将AI技术应用于安全规则生成和转换。通过LLM自动生成规则，可以加速安全分析流程并提高效率。它是一个安全工具，具有一定的研究价值，并且提供了创新的安全研究方法。
</details>
---
### SQLTraffic - 被动式SQL注入扫描工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [SQLTraffic](https://github.com/mikutool/SQLTraffic) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `功能更新` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **1**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个旨在通过被动方式检测SQL注入漏洞的安全工具。它声称可以通过分析少量流量来判断是否存在SQL注入，并支持使用SqlmapApi进行二次验证。目前的更新仅修改了README文件，增加了工具的简要描述和提示信息，表明该项目正在开发中。该项目与SQL注入关键词高度相关，目标是实现SQL注入的自动化检测。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 被动式SQL注入扫描 |
| 2 | 使用少量流量判断SQL注入 |
| 3 | 支持SqlmapApi进行二次验证 |
| 4 | 与SQL注入关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 被动流量分析技术
> SqlmapApi集成
#### 🎯 受影响组件
```
• Web Applications
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该项目直接针对SQL注入这一关键的网络安全威胁，具备实用价值。虽然项目仍在开发中，但其目标明确，功能具有创新性，且与搜索关键词高度相关。
</details>
---
### DNSObelisk - DNS 隧道 C2 流量检测与阻断
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [DNSObelisk](https://github.com/Synarcs/DNSObelisk) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `Security Enhancement` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **20**
#### 💡 分析概述
This repository implements DNSObelisk, a security framework designed to prevent DNS exfiltration and C2 communication. The latest updates include several significant security enhancements. The updates include fixing a broken consumer in the data plane, and improving the kernel task_comm update for egress TC over benign DNS port. The updates have modified the controller and node agent, and various supporting packages. Notably, the changes enable L3 filtering to block exfiltration over other protocols, add a process killing mechanism for processes exhibiting malicious behavior, improved blacklisting capabilities, and the integration of eBPF for enhanced network traffic inspection. The update also introduces a new mechanism for filtering egress traffic over the TC hook to prevent data exfiltration over non-standard ports and improve detection capabilities against DNS tunneling.
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Enhanced DNS exfiltration prevention framework. |
| 2 | Kernel-level filtering and process termination for malicious activity. |
| 3 | Improved detection and blacklisting of malicious domains. |
| 4 | Integration of eBPF for real-time network traffic inspection. |
#### 🛠️ 技术细节
> Implemented L3 filtering in node agent to stop exfiltration over other protocols. This increases security surface.
> Added a process killing mechanism to the malicious process. Process ID is retrieved from the eBPF programs.
> Enhanced blacklisting functionality by providing the functionality to blacklist and unblock domains using a control plane API.
> Updated the eBPF programs to detect and prevent DNS tunneling attacks, allowing dynamic blacklisting of malicious domains.
> Implemented a new mechanism for filtering egress traffic over the TC hook to prevent data exfiltration over non-standard ports.
#### 🎯 受影响组件
```
• DNSObelisk (entire framework)
• eBPF programs in kernel (TC, Kprobe, XDP)
• User-space components (controller, node agent)
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
The updates significantly enhance the security posture of the DNSObelisk framework by providing improved detection, prevention, and mitigation capabilities against DNS exfiltration and C2 communication. The integration of eBPF and kernel-level filtering provides real-time network traffic inspection, and process termination adds defense in depth.
</details>
---
### C2C_Server - C2服务器消息功能增强
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [C2C_Server](https://github.com/Space-IN/C2C_Server) |
| 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: **11**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个C2服务器。本次更新主要增加了文件附件功能，允许用户在聊天中发送文件。修复了消息删除的bug，并增加了对消息类型的区分(群聊/私聊)。此外，对message的schema进行了更新，加入了senderId字段
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增了文件附件功能，允许用户在聊天中发送图片和PDF文件。 |
| 2 | 修复了删除消息的Bug，并增加了对消息类型的区分(群聊/私聊)。 |
| 3 | 文件附件功能的实现依赖于S3存储。 |
| 4 | 更新了消息删除的API接口，现在支持删除群聊消息和私聊消息。 |
| 5 | 在消息schema中添加了senderId |
#### 🛠️ 技术细节
> 增加了AWS S3的配置和初始化，用于存储和管理聊天中的文件附件。
> 在MessagesController.js中，实现了文件上传和下载的逻辑，包括文件类型判断、S3上传等。
> 更新了MessageSchema.js和GroupMessagesSchema.js，增加了fileKey和fileType字段。
> 修改了server.js中socket.on('individualChat')事件，加入了senderId。
> 修复了删除消息的bug，修改了MessagesController.js中的deleteMessage函数，并更新了MessagesRoutes.js中对应的API接口。
#### 🎯 受影响组件
```
• MessagesController.js
• GroupMessagesSchema.js
• MessageSchema.js
• server.js
• MessagesRoutes.js
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
新增的文件附件功能，增强了C2服务器的消息传递能力。修复了删除消息的Bug，增强了易用性。文件上传可能引入新的安全风险, 例如存储空间耗尽, 文件内容恶意性等，故风险等级为MEDIUM。
</details>
---
### Telebot-c2 - Telegram-based C2 for Windows
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Telebot-c2](https://github.com/IlumCI/Telebot-c2) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `C2 Framework` |
| 更新类型 | `New Repository/Initial Commit` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **1**
#### 💡 分析概述
The repository appears to be a basic Command and Control (C2) framework implemented using a Telegram bot. It allows an attacker to send commands to a target machine running the script and receive the output. The provided code uses the `telebot` library to interact with the Telegram Bot API and `subprocess` to execute Windows commands. The update adds the core functionality of the C2 framework.
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Implements a C2 (Command and Control) channel via Telegram bot. |
| 2 | Allows execution of commands on a target machine. |
| 3 | Uses `subprocess.check_output` to execute Windows commands. |
| 4 | The bot token and chat ID are hardcoded, which poses a security risk if not handled carefully. |
| 5 | High relevance to C2 keyword, as the core functionality revolves around remote command execution. |
#### 🛠️ 技术细节
> Uses the telebot library for Telegram bot interaction.
> Executes commands using `subprocess.check_output` with the `cmd.exe` interpreter.
> Hardcoded bot token and chat ID in the script.
> Error handling implemented within the command execution to capture potential exceptions.
> The use of `shell=True` in `subprocess.check_output` can create security vulnerabilities if the input is not properly sanitized.
#### 🎯 受影响组件
```
• Telegram Bot
• Windows Command Execution (cmd.exe)
• WSL (potentially)
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
This is a valuable repository because it provides a functional proof of concept for a C2 framework. It is highly relevant to the search term 'c2' as the primary purpose of the code is to establish and control a remote command execution channel. It offers a basic example of a C2 setup, which could be used for further research and development in the field of red teaming and penetration testing. The hardcoded credentials highlight a significant security vulnerability, providing a learning point on secure coding practices and credential management.
</details>
---
### ABSecure - ABS平台新增用户认证功能
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [ABSecure](https://github.com/tushargoyal22/ABSecure) |
| 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: **13**
#### 💡 分析概述
该仓库新增了用户身份验证相关的功能。具体包括用户注册、登录、邮件验证和密码重置功能。用户注册时，密码会被哈希存储。登录时，系统会验证用户凭据并颁发JWT。邮件验证通过发送包含JWT的链接实现。这些功能增强了系统的安全性，但也引入了潜在的安全风险，例如JWT泄露或账户接管。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 增加了用户注册、登录和邮箱验证功能。 |
| 2 | 实现了密码哈希和JWT身份验证。 |
| 3 | 集成了SMTP邮件服务用于发送验证邮件。 |
| 4 | 新增了API路由用于处理用户认证相关请求。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了User模型，包括id, email, password等字段
> 实现了基于bcrypt的密码哈希存储，JWT的生成与验证，以及邮箱验证功能。
> 在FastAPI中注册了用户认证相关的路由, 包含注册，登录和验证邮箱等API
> 使用OAuth2PasswordBearer进行身份验证
> 通过SMTP发送验证邮件
> 修改了main.py引入新的认证路由。
#### 🎯 受影响组件
```
• backend/app/models/user.py
• backend/app/routes/auth_routes.py
• backend/app/services/auth_service.py
• backend/app/services/email_service.py
• backend/app/main.py
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
增加了用户认证功能，改进了系统安全，增强了用户管理。
</details>
---
### Vitalix - AI活体检测，防欺诈
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Vitalix](https://github.com/Kavyazz10/Vitalix) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全工具/安全研究` |
| 更新类型 | `新增功能` |
#### 📊 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AI的人脸活体检测系统，旨在防止欺骗攻击。它使用YOLOv8进行人脸检测，并通过分析微表情、深度和纹理来区分真实用户和虚假尝试。本次更新增加了数据收集、模型训练和数据划分脚本，表明该项目正在逐步完善其功能。结合README文档，该仓库与安全领域高度相关，主要目的是安全研究。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI驱动的人脸活体检测系统，防止欺骗攻击 |
| 2 | 使用YOLOv8进行人脸检测 |
| 3 | 分析微表情、深度和纹理以区分真实用户和虚假尝试 |
| 4 | 与AI+Security关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用YOLOv8进行目标检测，识别面部
> 基于OpenCV进行图像处理，分析微表情、深度和纹理
> 包含数据收集、数据分割、模型训练脚本
#### 🎯 受影响组件
```
• YOLOv8
• OpenCV
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库与AI+Security关键词高度相关，项目实现了基于AI的面部活体检测，这对于身份验证和安全系统至关重要。项目包含POC代码和相关的训练脚本，具有一定的研究价值和实用价值。
</details>
---
### artemis-gh-action - AI资产安全扫描Action
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [artemis-gh-action](https://github.com/Repello-AI/artemis-gh-action) |
| 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: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个GitHub Action，用于在AI资产上运行Repello Artemis安全扫描。更新修复了工作流程触发分支的问题，并且在扫描触发失败时会抛出错误。虽然核心功能是安全相关的，但更新内容主要集中在工作流的稳定性和错误处理上，未直接涉及新的安全漏洞或防护措施，因此价值较低。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI资产安全扫描的GitHub Action |
| 2 | 修复了工作流程触发分支问题 |
| 3 | 增加了扫描触发失败时的错误提示 |
#### 🛠️ 技术细节
> 修复了.github/workflows/test.yaml文件中工作流程的触发分支，将main改为master。
> 在main.py中增加了当扫描触发失败时，程序将输出错误信息并退出的功能。
#### 🎯 受影响组件
```
• Repello Artemis Security Action
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
虽然是安全相关的项目，但是此次更新更多的是对工作流程的完善和错误处理，并非直接的安全加固或漏洞利用相关，因此价值较低。
</details>
---
### CVE-2025-23922 - WordPress iSpring Embedder CSRF文件上传漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2025-23922 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `漏洞利用可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 09:58:52 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2025-23922](https://github.com/Nxploited/CVE-2025-23922)
#### 💡 分析概述
该漏洞是一个WordPress iSpring Embedder插件的CSRF漏洞，允许攻击者通过诱骗管理员上传任意文件，从而导致远程代码执行。仓库包含漏洞的详细信息，PoC和相关描述。最新提交更新了README.md文件，增加了PoC的样式和描述，清晰展示了漏洞的利用方法和影响。该漏洞利用条件明确，风险极高。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | CSRF漏洞允许未经身份验证的攻击者上传任意文件 |
| 2 | 攻击者可以上传ZIP文件，其中包含恶意PHP文件 |
| 3 | 上传的文件解压到/wp-content/uploads/iSpring_embedder/ |
| 4 | 攻击者可以利用上传的webshell实现远程代码执行(RCE) |
| 5 | CVSS评分为10.0，属于CRITICAL级别 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：由于iSpring Embedder插件未对文件上传功能进行CSRF保护，攻击者构造恶意请求，诱使管理员上传恶意ZIP文件，从而导致任意文件上传
> 利用方法：攻击者构造包含恶意代码的ZIP文件，通过CSRF攻击上传到/wp-content/uploads/iSpring_embedder/目录，然后通过访问上传的PHP文件触发webshell，最终实现RCE。
> 修复方案：在文件上传功能中添加CSRF token验证，并对上传的文件类型和内容进行严格的过滤和校验。
#### 🎯 受影响组件
```
• WordPress iSpring Embedder plugin <= 1.0
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
漏洞影响范围明确，有明确的受影响版本，具有完整的PoC，可以实现远程代码执行，属于高价值漏洞。
</details>
---
### NpsPocExp - NPS漏洞利用工具，抓取可用代理
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [NpsPocExp](https://github.com/Ren-Bamboo/NpsPocExp) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `漏洞利用框架` |
| 更新类型 | `新增功能` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **1**
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个针对NPS服务的漏洞利用工具。该工具通过扫描URL，检测NPS服务可能存在的弱口令或未授权访问漏洞，并抓取可用的代理。该工具支持从文件、单个URL或者Hunter API获取目标URL。本次更新主要集中在工具的整体功能，增强了NPS漏洞的利用能力，并改进了代理的抓取和测试逻辑。重点在于针对NPS服务的漏洞扫描和利用。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 提供NPS漏洞的批量利用功能，能够抓取有效的代理。 |
| 2 | 支持从文件、URL以及Hunter API获取目标URL。 |
| 3 | 能够检测弱口令和未授权访问漏洞。 |
| 4 | 可以测试目标的出网和入网情况，并检测可用代理。 |
| 5 | 与关键词“漏洞”高度相关，核心功能围绕NPS漏洞利用展开 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Python编写，通过pip安装依赖。
> 通过命令行参数指定目标URL，支持文件、单个URL和Hunter API。
> 使用Hunter API抓取目标需要配置config文件中的API key和抓取数量。
> 测试结果存储在文件中，包括目标URL、有效目标状态、HTTP代理和SOCKS5代理。
> info_list_timestamp_.json文件中存储了测试结果，包括漏洞类型、出网情况、可用代理等。
#### 🎯 受影响组件
```
• NPS 服务
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库直接针对NPS服务漏洞进行利用，与搜索关键词'漏洞'高度相关。提供了针对NPS服务的批量漏洞扫描和代理抓取功能，具有一定的技术含量和实用价值。
</details>
---
### yawf - Web漏洞检测工具,SQL注入
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [yawf](https://github.com/phplaber/yawf) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `漏洞利用` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **3**
- 变更文件数: **4**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个Web漏洞检测工具。本次更新对sqli.txt中的SQL注入payload进行了无害化处理，删除了测试数据，并移除了jsonp.py中无用的导入。虽然payload更新量不大，但对SQL注入的检测具有一定意义。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 该仓库是一个Web漏洞检测工具 |
| 2 | 更新了SQL注入payload，对payload进行了无害化处理 |
| 3 | 删除了测试数据，包括req.txt和urls.json |
| 4 | 移除了jsonp.py中无用的导入 |
#### 🛠️ 技术细节
> 更新了data/payload/sqli.txt文件，修改了SQL注入payload，可能是为了绕过WAF或进行更准确的检测。
> 删除了req.txt和urls.json，这些文件可能包含测试请求和URL，它们的删除可能表明对测试流程或数据进行了调整。
#### 🎯 受影响组件
```
• sqli.txt
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新了SQL注入payload，这对于检测和利用SQL注入漏洞具有价值。
</details>
---
### C2SE.40-SASS-JAVA-MICROSERVICES - C2框架新增StudyGroup功能
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [C2SE.40-SASS-JAVA-MICROSERVICES](https://github.com/hieunguyen3110/C2SE.40-SASS-JAVA-MICROSERVICES) |
| 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: **104**
#### 💡 分析概述
该仓库是C2SE.40项目，本次更新主要增加了 study-group-service 模块，实现了群组创建、成员管理、消息发送和文档共享等功能。修复了创建群组时设置成员角色的问题，配置了Kafka监听，支持了私有和公开群组。此外，还为WebSocket服务配置了Kafka消息监听，实现了用户间的消息推送。这些更新增强了项目的协作和沟通功能，但同时也引入了新的安全考虑。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | C2SE.40 项目增加了study-group-service模块 |
| 2 | study-group-service增加了群组创建、成员管理、消息发送、文档共享等功能 |
| 3 | 修复了study-group-service中创建群组时设置成员角色的问题，并配置了Kafka监听 |
| 4 | study-group-service增加了对群组的私有和公开属性的支持 |
| 5 | 为WebSocket服务配置了Kafka消息监听，实现了用户间的消息推送 |
#### 🛠️ 技术细节
> study-group-service 的实现使用了 Spring Boot, Spring Security, Kafka, WebSocket 等技术。
> Kafka 用于服务间消息传递，例如 study-group-service 和 websocket-server 之间的消息传递。
> Websocket用于实现用户间的实时消息推送
> 安全影响主要在于新功能的引入，如群组管理和消息传递，可能存在未授权访问、消息篡改等安全风险。
#### 🎯 受影响组件
```
• document-service
• notification-service
• study-group-service
• websocket-server
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
本次更新新增了群组协作功能，涉及用户认证和消息传递等，虽然没有直接的安全漏洞修复，但增强了项目的安全相关功能，并涉及了新的安全风险点，因此具有一定的价值。
</details>
---
### paig - SecureChat错误信息增强
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [paig](https://github.com/privacera/paig) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全功能` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **25**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个旨在通过安全、安全性和可观察性来保护生成式AI(GenAI)应用程序的开源项目。本次更新主要集中在paig-securechat模块，改进了安全控制消息显示，包括在AccessControlException异常时显示更详细的错误信息，并增加了从错误消息中移除PAIG错误代码的功能。此外，更新了GitHub workflow，仅在主仓库上运行。这些更改增强了系统的可调试性和安全性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 改进了PAIG SecureChat的安全控制消息显示 |
| 2 | 增加了在AccessControlException异常时显示更详细的错误信息，方便调试和问题排查 |
| 3 | 引入了从错误消息中移除PAIG错误代码的功能 |
| 4 | 更新了 GitHub workflow，仅在主仓库上运行 |
#### 🛠️ 技术细节
> 修改了paig-securechat/web-server/src/paig_securechat/services/langchain_service_intf.py文件，添加了remove_error_code静态方法，用于从错误消息中移除PAIG错误代码。当捕获到 paig_client.exception.AccessControlException 异常时，将调用该方法处理错误消息。
> 修改了paig-securechat/web-server/src/paig_securechat/configs/default_config.yaml 和 paig-securechat/web-server/src/paig_securechat/configs/standalone_config.yaml 文件，添加了 show_shield_access_control_message 配置项，控制是否显示 Shield 访问控制消息。
> 新增了paig-securechat/web-server/src/paig_securechat/tests/services/test_langchain_service_intf.py 文件，用于测试 remove_error_code 方法。
> 更新了GitHub workflow，限制其仅在主仓库上运行，避免在fork仓库上运行，从而提高效率。
#### 🎯 受影响组件
```
• paig-securechat
• LangChainServiceIntf
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新增强了安全控制消息的显示，提升了错误信息的处理能力和可读性，有助于安全问题的排查和解决，同时 unit test 补充了代码质量，因此具有一定的安全价值。
</details>
---
### Awesome_GPT_Super_Prompting - LLM Jailbreak与Prompt安全
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Awesome_GPT_Super_Prompting](https://github.com/CyberAlbSecOP/Awesome_GPT_Super_Prompting) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `漏洞利用/安全研究` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **2**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个关于ChatGPT和其他LLM的Jailbreak、提示词注入、Prompt安全和对抗机器学习的资源集合。更新内容增加了对o1-preview模型的Jailbreak提示词集合，表明了对LLM安全研究的持续关注。这些技术能够绕过LLM的限制，可能导致信息泄露、恶意内容生成等安全风险。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 收集并展示了多种针对LLM的Jailbreak技术和提示词。 |
| 2 | 更新增加了针对o1-preview的Jailbreak集合。 |
| 3 | 内容主要围绕LLM的Prompt安全，包含提示词注入、绕过限制等。 |
| 4 | 仓库持续维护更新，反映了LLM安全领域的最新进展。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 收集了各种LLM Jailbreak技术，包括绕过安全限制的提示词。
> 提供了针对特定LLM模型的Jailbreak提示词。
> README.md文件更新，增加了新的Jailbreak资源链接。
#### 🎯 受影响组件
```
• GPT models
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该更新包含了新的Jailbreak提示词，可以用于绕过LLM的安全限制，可能被用于恶意目的，具有较高的安全风险。
</details>
---
### agent-security-notes - AI Agent安全研究与LLM推理分析
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [agent-security-notes](https://github.com/nicholaschenai/agent-security-notes) |
| 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: **8**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个关于AI Agent安全研究的笔记仓库，本次更新新增了多篇关于大语言模型（LLMs）推理机制，特别是Chain-of-Thought (CoT)的论文摘要。这些论文探讨了CoT的忠诚度问题，即LLMs在生成答案时是否真正使用了中间的推理步骤。研究内容包括：如何检测和缓解模型中的隐藏推理，使用因果中介分析评估推理步骤对最终答案的影响，以及FRODO框架如何提高推理步骤的忠诚度。虽然更新内容主要集中在研究层面，但对理解LLMs的安全漏洞和防护具有重要意义。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 仓库专注于AI Agent安全研究，特别是LLMs中的推理过程。 |
| 2 | 更新主要集中在对Chain-of-Thought (CoT) 忠诚度的研究，以及模型中隐藏的推理机制的检测与缓解。 |
| 3 | 新增多篇论文摘要，涉及模型推理的忠诚度、表示工程、隐式推理等问题。 |
| 4 | 研究了FRODO框架，旨在提高推理步骤的正确性和忠诚度，并引入了因果中介分析等技术。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用因果中介分析评估LLMs的推理忠诚度。
> FRODO框架：训练小型语言模型生成正确的推理步骤，并确保其忠诚于这些步骤。
> Representation Engineering (RepE) 方法：通过PCA识别潜在空间中的忠诚度方向。
> 分析了隐式CoT中的推理步骤。
#### 🎯 受影响组件
```
• LLMs
• Chain-of-Thought Reasoning Models
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新内容涉及LLMs的推理忠诚度，探讨了潜在的安全隐患，并提出了改进方法，对未来安全防护具有指导意义。
</details>
---
### AI-Phishing-Detector - AI钓鱼检测浏览器扩展
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [AI-Phishing-Detector](https://github.com/project-CY033/AI-Phishing-Detector) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `Security Enhancement` |
| 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
该仓库是一个基于AI的Chrome扩展，用于检测和阻止恶意网站和钓鱼邮件。最近的更新包括对README.md文档的修改和更新，增加了关于AI钓鱼检测的深入研究论文，详细介绍了AI模型在检测钓鱼攻击中的应用，以及如何增强身份验证以降低风险。此外，还更新了关于如何进行演示和处理问答环节的文档。这些更新表明该项目在不断增强其安全检测能力。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI-powered Phishing Detection |
| 2 | Enhancements to phishing detection mechanisms |
| 3 | Integration of advanced algorithms and machine learning |
| 4 | Improved detection of malicious websites and emails |
| 5 | Focus on strengthening authentication |
#### 🛠️ 技术细节
> AI模型用于分析URL、页面内容和行为模式，以识别钓鱼攻击。
> 集成了VirusTotal进行恶意网站检测。
> 增强了身份验证机制，以减轻成功钓鱼攻击的影响。
> 研究论文详细介绍了算法、异常检测和大型语言模型的集成，以提高威胁识别能力。
#### 🎯 受影响组件
```
• Chrome Extension
• Web Browsers
• Email Systems
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该更新提供了关于AI在钓鱼检测中的应用的技术细节，这有助于提升用户对钓鱼攻击的防护能力。虽然没有直接的代码更新，但文档的更新提供了改进安全防护的指导。
</details>
---
### scopeo-monitor - 新增限流功能，增强安全
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [scopeo-monitor](https://github.com/scopeo-tech/scopeo-monitor) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全功能` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **2**
- 变更文件数: **2**
#### 💡 分析概述
scopeo-monitor 是一个使用AI驱动的错误、安全和性能实时监控工具。本次更新主要增加了express-rate-limit依赖，该库主要用于限制API请求的频率，从而可以防止暴力破解和DoS攻击，增强了系统的安全性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 增加了express-rate-limit依赖 |
| 2 | 可能用于限制API请求频率 |
| 3 | 提高系统安全性 |
| 4 | 防止暴力破解和DoS攻击 |
#### 🛠️ 技术细节
> 添加了express-rate-limit依赖，修改了package.json和package-lock.json。
> express-rate-limit库通常用于配置API请求的速率限制，防止恶意用户通过频繁请求导致服务器过载。
#### 🎯 受影响组件
```
• server
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
增加了API限流功能，提高了系统的安全性，防止了潜在的DoS和暴力破解攻击，虽然只是增加了依赖，但对安全有实际意义。
</details>
---
### CVE-2024-9474 - PAN-OS Auth Bypass + RCE
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2024-9474 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `漏洞利用可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 12:58:12 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2024-9474](https://github.com/experiencedt/CVE-2024-9474)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了针对CVE-2024-9474漏洞的利用工具。该工具通过身份验证绕过实现RCE。仓库包含go.mod, go.sum, main.go, 以及README.md文件，其中README.md详细介绍了工具的使用方法，包括单目标和批量模式，以及对研究目的的警示。最新提交主要更新了README.md，添加了使用说明和示例。main.go是核心的漏洞利用代码，包含HTTP客户端的配置、命令行参数解析、扫描模式和利用模式的实现。代码质量尚可，但缺乏完善的错误处理和输入验证。go.mod和go.sum管理依赖关系。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | PAN-OS 身份验证绕过 |
| 2 | 远程代码执行 (RCE) 漏洞 |
| 3 | 提供Go语言编写的POC |
| 4 | 利用脚本支持单目标和批量扫描 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞利用了PAN-OS中的身份验证绕过漏洞，构造恶意请求绕过身份验证，进而执行任意命令。
> 利用方法是通过构造特定的HTTP请求，绕过身份验证，执行命令，并将结果写入指定文件，然后通过读取该文件获取命令执行结果。
> 修复方案是升级PAN-OS版本到安全版本。同时，需要加强输入验证和访问控制。
#### 🎯 受影响组件
```
• PAN-OS
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该CVE漏洞影响广泛使用的防火墙系统，且存在明确的利用方法。 该工具提供了可用的POC，能够直接验证漏洞。结合漏洞描述，可确定该漏洞具有极高的危害性，可能导致关键基础设施受损。
</details>
---
### CVE-2025-24011 - Umbraco用户枚举漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2025-24011 |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 12:21:03 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2025-24011-PoC](https://github.com/Puben/CVE-2025-24011-PoC)
#### 💡 分析概述
该漏洞利用Umbraco CMS的用户枚举漏洞，通过发送错误的登录请求并根据响应时间差异来判断用户名是否存在。仓库包含POC代码和详细的README文档。POC代码实现了一个用户枚举工具，通过比较登录请求的响应时间来判断用户是否存在。最新提交增加了README文档和POC脚本。README文档提供了POC的运行环境搭建、使用方法和一些注意事项。POC代码根据Umbraco版本选择不同的登录API，并构建时间模型来规避由于服务器负载带来的影响。攻击者需要提供用户名列表和Umbraco的URL。POC代码的质量较高，测试用例通过构建时间模型来避免误报，可用性强。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Umbraco用户枚举漏洞 |
| 2 | 通过时间差判断用户是否存在 |
| 3 | POC提供可复现的攻击方法 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞原理：通过发送错误的登录请求，根据响应时间差异判断用户是否存在。
> 利用方法：POC脚本通过构造错误的登录请求，并根据响应时间判断用户名是否存在。
> 修复方案：暂无官方修复方案，可考虑限制登录尝试次数、增加登录验证码等方式缓解。
#### 🎯 受影响组件
```
• Umbraco CMS
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
POC代码已提供，可复现漏洞。漏洞影响Umbraco CMS，可能导致用户信息泄露。
</details>
---
### CVE-2023-21839 - Weblogic RCE (CVE-2023-21839)
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2023-21839 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `漏洞利用可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 12:06:31 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2023-21839](https://github.com/illegalbrea/CVE-2023-21839)
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个针对Weblogic CVE-2023-21839漏洞的RCE利用工具。该工具通过构造IIOP协议，无需Java依赖即可实现远程代码执行。仓库包含Go语言编写的POC代码，并提供了编译好的可执行文件。此次更新主要增加了.gitignore、README.md文件和cmd/main.go文件。README.md详细介绍了漏洞原理、使用方法和编译说明。cmd/main.go实现了与Weblogic服务器的交互，构造了特定的IIOP请求，从而触发RCE漏洞。代码质量较高，易于理解和使用。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 无需Java依赖，通过构造协议直接RCE |
| 2 | 已解决IIOP的NAT网络问题 |
| 3 | 支持Windows/Mac OS/Linux以及Weblogic 12/14 |
| 4 | 提供完整的POC，包括编译好的可执行文件 |
#### 🛠️ 技术细节
> 漏洞利用原理：通过构造恶意的IIOP请求，利用Weblogic服务器的漏洞，实现远程代码执行。
> 利用方法：运行编译好的可执行文件，指定目标IP、端口和LDAP服务器地址，即可触发漏洞。
> 修复方案：升级到Weblogic的最新版本，或者应用官方的补丁。
#### 🎯 受影响组件
```
• Weblogic
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的Weblogic服务器，且该POC提供了完整的利用方法，可以直接进行远程代码执行，危害极大，属于高危漏洞。
</details>
---
### RuijieRCE - 锐捷RCE漏洞检测工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [RuijieRCE](https://github.com/oldboudoir/RuijieRCE) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全工具/漏洞利用` |
| 更新类型 | `新增` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **6**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个针对锐捷网络设备的RCE漏洞检测工具，提供了批量检测功能，支持上传一句话木马、冰蝎马和哥斯拉马。为了防止恶意使用，用户可以自定义GET参数密码。更新内容包括README文件，详细介绍了工具的参数、使用方法，以及上传不同类型木马的配置方法，并新增了批量测试的功能。该工具的主要功能是检测并利用RCE漏洞，与搜索关键词高度相关，且提供了实用性的技术内容。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | RCE漏洞检测工具 |
| 2 | 支持批量检测 |
| 3 | 可上传冰蝎、哥斯拉马 |
| 4 | 自定义密码增强安全性 |
| 5 | 与RCE关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Go语言编写
> 支持并发批量扫描
> 自定义密码通过SHA256加密
> 支持一句话木马、冰蝎马、哥斯拉马的上传
> 利用随机数.php文件执行命令
#### 🎯 受影响组件
```
• Ruijie Networks
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该工具直接针对RCE漏洞，与搜索关键词高度相关。提供了实际的漏洞检测和利用功能，且支持多种类型的Webshell，具有较高的安全研究和渗透测试价值。
</details>
---
### Zentao-Captcha-RCE - 禅道系统Captcha认证绕过RCE
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [Zentao-Captcha-RCE](https://github.com/noxiousthin/Zentao-Captcha-RCE) |
| 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**
- 变更文件数: **3**
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个针对禅道研发项目管理系统RCE漏洞的利用工具。该漏洞是由于禅道项目管理系统权限认证存在缺陷，攻击者可以绕过认证在服务器执行任意命令。仓库包含POC代码，提供了利用该漏洞在目标服务器上执行命令的能力。更新内容包括了`.goreleaser.yml`, `README.md`，以及`main.go`文件，其中`main.go`是RCE利用代码。README文件详细介绍了漏洞的原理和利用方法，提供了利用示例和执行结果。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 提供了禅道系统RCE漏洞的利用代码 |
| 2 | 针对禅道系统`misc-captcha-user`认证绕过漏洞 |
| 3 | 包含漏洞的原理描述和利用方法 |
| 4 | 与RCE关键词高度相关，直接用于命令执行 |
#### 🛠️ 技术细节
> 利用禅道系统`misc-captcha-user`认证绕过漏洞
> 通过构造特定的HTTP请求绕过身份验证，实现命令注入
> 利用Go语言实现，支持指定目标URL、代理和执行命令
#### 🎯 受影响组件
```
• 禅道项目管理系统
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库直接针对RCE漏洞，提供了可执行的POC，与搜索关键词高度相关，且具有较高的安全研究价值和实践意义。能够帮助安全研究人员进行漏洞验证和渗透测试。
</details>
---
### firestarter - C2框架UI功能增强及安全优化
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [firestarter](https://github.com/faanross/firestarter) |
| 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: **5**
- 变更文件数: **28**
#### 💡 分析概述
The repository `faanross/firestarter` is an "all in one" C2 simulator. This update includes enhancements to the user interface, websocket communication, and connection handling. Specifically, it adds the functionality to generate listeners from the UI, checks for port availability, and improves connection tracking with remote addresses and agent UUIDs. The websocket server has been enhanced with snapshot functionalities, and the HTTP/3 connection handling has been refactored. These updates provide a more robust and user-friendly C2 simulation environment, improving the overall functionality. The updates have no direct security vulnerabilities but improve the overall robustness and usability of the C2 framework.
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Implemented UI-driven listener generation |
| 2 | Added port availability check for listeners |
| 3 | Enhanced connection tracking with remote address and agent UUID |
| 4 | Improved websocket communication for snapshots and command processing |
| 5 | Refactored HTTP/3 connection handling |
#### 🛠️ 技术细节
> Added `IsPortAvailable` function to check port availability. This function attempts to bind to a given port to determine if it's in use.
> Modified `websocket_adapter.go` and `service_bridge.go` to support new features.
> Modified `service.go` to include `IsPortAvailable` function to checks if the specified port is available.
> Enhancements to websocket server functions to handle snapshots of listeners and connections, and broadcast messages.
> Changes in `cmd/server/main.go` to setup websocket server and related components.
> Added detailed tracking for each connection, capturing remote addresses and Agent UUIDs.
> Refactored HTTP/3 connection handling, including the addition of a QUIC connection observer.
#### 🎯 受影响组件
```
• C2 framework components
• Websocket server
• Connection manager
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
The updates enhance the C2 framework by adding critical features like UI-driven listener generation and connection tracking. Security improvements are also introduced via improved connection handling, and a port availability check. These improvements provide a more reliable C2 simulation environment and enable more effective penetration testing.
</details>
---
### A-CVAE-Based-Anomaly-Detection-Algorithm-for-Cyber-Physical-Attacks-on-Water-Distribution-Systems - 基于AI的水系统异常检测
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [A-CVAE-Based-Anomaly-Detection-Algorithm-for-Cyber-Physical-Attacks-on-Water-Distribution-Systems](https://github.com/ThotaShivaNagendra/A-CVAE-Based-Anomaly-Detection-Algorithm-for-Cyber-Physical-Attacks-on-Water-Distribution-Systems) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全研究` |
| 更新类型 | `新增项目` |
#### 💡 分析概述
该仓库开发了一个基于条件变分自编码器（CVAE）的AI驱动的异常检测系统，用于检测和缓解针对水分配系统（WDS）的网络物理攻击。该模型通过识别物联网水基础设施中的异常行为来增强安全性，准确率达98%。 这次更新展示了在水系统安全领域中，使用AI进行异常检测的可行性和潜力。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI驱动的异常检测系统 |
| 2 | 使用CVAE检测和缓解针对水分配系统的网络物理攻击 |
| 3 | 模型在识别物联网水基础设施中的异常行为方面具有高精度 |
| 4 | 与AI和安全关键词高度相关 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用CVAE进行异常检测
> 模型针对水分配系统中的网络物理攻击
> 利用AI技术分析和识别异常行为
#### 🎯 受影响组件
```
• Water Distribution Systems (WDS)
• IoT-enabled water infrastructure
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该项目与"AI+Security"关键词高度相关，主要功能是利用AI技术进行安全相关的异常检测，且针对关键基础设施。虽然没有直接的漏洞利用代码或POC，但其创新的安全研究方法和独特的功能使其具有研究价值。
</details>
---
### anubis - 基于PoW的AI爬虫阻挡工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [anubis](https://github.com/TecharoHQ/anubis) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `代码更新，功能增强` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **5**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个名为 Anubis 的项目，其主要功能是使用 Proof-of-Work (PoW) 机制来阻止 AI 爬虫程序抓取网站内容。 仓库更新内容包括修复浏览器兼容性问题，docker镜像的兼容性增强，以及文档的更新等。 仓库整体上是一个针对 AI 爬虫的防御工具，而非传统的安全漏洞利用或检测工具，但其解决了AI时代的安全问题。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 使用 Proof-of-Work 机制防御 AI 爬虫 |
| 2 | 主要功能为阻挡 AI 抓取，而非传统安全防护 |
| 3 | 提供了对 HTTP 请求进行验证的机制 |
| 4 | 与AI安全相关，用于应对AI爬虫 |
| 5 | 项目包含技术实现和部署说明 |
#### 🛠️ 技术细节
> 采用SHA256 Proof-of-Work 机制
> 客户端需要完成计算难题才能访问资源
> 服务端验证客户端的计算结果
> 包含Go语言代码实现和Docker镜像配置
#### 🎯 受影响组件
```
• HTTP Requests
• Web Servers
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该项目与 AI 安全高度相关，其核心功能是利用 PoW 机制阻挡 AI 爬虫，这在当前 AI 技术快速发展的背景下具有一定的价值。虽然不是传统的漏洞利用或安全研究，但其针对 AI 爬虫的防护思路具有创新性。
</details>
---
### invariant - 增强策略语言,新增列表推导式
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [invariant](https://github.com/invariantlabs-ai/invariant) |
| 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: **45**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个用于agent开发的框架。本次更新主要集中在增强策略语言的功能和改进代码结构。具体更新包括：新增对列表推导式和三元运算符的支持，从而丰富了策略语言的表达能力；将ast.py文件拆分为多个文件，提高了代码的可维护性和可扩展性；修复了评估引擎中KeyAccess的潜在问题，提高了代码的健壮性；新增了测试用例，验证列表推导式和三元运算符的功能。虽然本次更新没有直接涉及安全漏洞的修复，但是对策略语言功能和代码结构的增强，为后续的安全功能的开发提供了更好的基础，提升了代码的健壮性，降低了潜在的安全风险。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 新增了对列表推导式和三元运算符的支持，增强了策略语言的功能表达能力。 |
| 2 | 重构了AST结构，将ast.py拆分为多个文件，提高了代码的可维护性和可扩展性。 |
| 3 | 修复了评估引擎中KeyAccess的潜在问题，提高了代码的健壮性。 |
| 4 | 新增了测试用例，验证列表推导式和三元运算符的功能。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了对列表推导式的解析、类型检查和求值实现，涉及修改了parser.py、typing.py和evaluation.py文件。
> 新增了三元运算符的解析、类型检查和求值实现，涉及修改了parser.py、typing.py和evaluation.py文件。
> 重构了AST结构，将ast.py拆分为多个文件，增强了代码的可维护性和可扩展性，涉及创建和修改了invariant/analyzer/language/ast目录下的多个文件。
> 修复了KeyAccess在评估过程中可能出现的异常，提升了代码的健壮性，涉及修改了evaluation.py文件。
> 新增了测试用例，验证列表推导式和三元运算符的功能，涉及添加了test_list_comprehensions.py和test_ternary_operator.py文件。
#### 🎯 受影响组件
```
• invariant/analyzer/language/parser.py
• invariant/analyzer/language/typing.py
• invariant/analyzer/runtime/evaluation.py
• invariant/analyzer/language/ast
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
本次更新增强了策略语言的功能，提高了代码的健壮性，为后续安全功能的开发奠定了基础，属于安全改进。
</details>
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### code-sandbox-mcp - AI代码沙箱，安全运行代码
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [code-sandbox-mcp](https://github.com/nervouslimit/code-sandbox-mcp) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 安全类型 | `安全工具/安全研究` |
| 更新类型 | `新增` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **20**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个代码沙箱MCP（Model Context Protocol）服务器，用于在Docker容器中创建安全的运行环境，主要功能是为AI应用提供安全隔离的执行环境。它支持多种编程语言，如Python、Go和Node.js，并提供依赖管理和灵活的执行方式。本次更新包括了安装脚本、构建脚本和代码沙箱本身的代码。README文档详细介绍了其功能、安装方法、可用工具和配置方法。结合AI应用场景，实现安全的代码执行和沙箱环境。代码沙箱本身使用docker进行隔离，提高了安全性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 提供安全的沙箱环境，用于在Docker容器中运行代码。 |
| 2 | 支持Python、Go和Node.js等多种编程语言。 |
| 3 | 具备依赖管理功能，可以自动处理项目依赖。 |
| 4 | 提供了`run_code`和`run_project`两个工具，方便运行代码片段和项目。 |
| 5 | 与AI应用结合，提供代码执行和沙箱环境 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Docker容器进行代码隔离。
> 支持多语言，包括Python、Go和Node.js。
> 自动处理依赖，包括pip、go mod和npm。
> 提供了run_code和run_project两个工具。
> 安装脚本和构建脚本
#### 🎯 受影响组件
```
• Docker
• Python
• Go
• Node.js
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库与AI安全高度相关，提供了一种安全的方式来运行AI应用生成的代码。这对于保护系统免受恶意代码的侵害非常重要。其功能满足安全研究和安全工具的需求。
</details>
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### 16week-upskill - AI安全学习项目，建立Git库
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [16week-upskill](https://github.com/MrClocSecAI/16week-upskill) |
| 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: **3**
- 变更文件数: **5**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个AI安全工程师的学习项目，主要内容是学习和实践各种安全技术。本次更新主要包括：建立了Git仓库用于代码版本管理，进行Netcat侦察，为scikit-learn环境做准备，并对Week 2的学习内容进行了总结和反思。虽然更新内容中没有直接涉及具体的漏洞利用或安全修复，但反映了作者在AI安全领域的学习和实践，为后续更深入的安全研究奠定了基础，值得关注。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | Git 仓库建立，用于跟踪学习进度和代码。 |
| 2 | Netcat侦察，用于测试网络连接和端口开放情况。 |
| 3 | Scikit-learn 环境搭建，为后续AI模型投毒实验做准备。 |
| 4 | 记录了对Week 2学习内容的总结和反思，以及Week 3的计划。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Git进行版本控制和代码管理。
> 使用Netcat进行网络侦察，例如检测SSH端口开放情况。
> 搭建了scikit-learn环境，用于后续AI模型投毒实验。
> 记录了学习笔记，包括技术细节、实验结果和思考。
#### 🎯 受影响组件
```
• Ubuntu OS
• OpenSSH
• IPTables
• Scikit-learn
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
虽然本次更新没有直接的安全漏洞利用或修复，但是项目本身是关于AI安全的学习，并且包含了环境配置和技术探索的内容，这为后续更深入的安全研究奠定了基础，具有一定的参考价值。
</details>
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### cylestio-monitor - Cylestio Monitor: API数据上报
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [cylestio-monitor](https://github.com/cylestio/cylestio-monitor) |
| 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: **80**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个用于AI代理的本地安全监控和可观察性工具。最近的更新主要集中在将监控事件发送到远程API端点，而不是存储在本地SQLite数据库中。 这包括了API客户端的引入、事件转换和发送机制的实现，以及配置选项。 此外，更新还增强了对所有支持框架的响应跟踪，改进了Anthropic SDK Patcher的错误处理，并修复了事件重复问题。总体上，这次更新改进了事件处理和上报的可靠性和灵活性。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 引入API客户端，替代SQLite数据库存储事件 |
| 2 | 增强了对所有支持框架的响应跟踪 |
| 3 | 改进了Anthropic SDK Patcher的错误处理 |
| 4 | 修复了事件重复问题，并增加了事件去重机制 |
#### 🛠️ 技术细节
> API客户端的实现：引入`ApiClient`类，用于将遥测事件发送到远程REST API端点。配置选项包括API端点URL、HTTP方法、超时和重试设置。事件处理流程：事件现在通过`send_event_to_api`函数发送，该函数使用`ApiClient`将数据发送到配置的端点。去重机制：`_processed_events`集合用于跟踪已处理的事件，防止重复发送。
> 安全影响分析： 将事件数据发送到远程API增加了数据泄露的风险，需要确保API端点的安全，包括身份验证、授权和数据加密。事件去重机制的引入可以减少重复事件导致的误报。
#### 🎯 受影响组件
```
• API Client
• Event Processing
• Anthropic SDK
• LangChain
• LangGraph
• MCP
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
这次更新核心是将事件上报到API，提升了项目的可用性和灵活性。 同时修复了安全问题，提升了项目的安全性。 因此具有较高的价值。
</details>
---
### AIO-Note - Frida脚本及动态分析工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [AIO-Note](https://github.com/nquangit/AIO-Note) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全研究/漏洞分析/工具` |
| 更新类型 | `SECURITY_IMPROVEMENT` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **10**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个安全笔记，主要记录了Frida的使用方法和相关脚本，Frida是一个动态的、跨平台的逆向工程工具，这次更新增加了多个Frida脚本，包括Java层和Native层的Hook技术，以及内存操作和Stalker技术。内容涵盖了Frida的基本使用，以及针对Android应用的动态分析。更新内容包括 Frida 的安装和使用说明，Java Hook、Native Hook、内存读写、指令修改，及 Stalker的示例代码和相关技术细节。Stalker 提供了一种跟踪和分析代码执行流程的技术，对于发现和理解安全漏洞非常有帮助。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 添加Frida脚本，包括Java Hook, Native Hook, Stalker等技术 |
| 2 | 包含 Frida 的安装和使用说明，以及最佳实践 |
| 3 | 提供了用于 Frida 脚本编写的模板 |
| 4 | 包含内存读写和指令修改等技术 |
#### 🛠️ 技术细节
> 新增了多种Frida脚本，提供了Java.choose、Java.use、pthread_create Hook、内存读写（X86/ARM64）等多种技术实现
> 介绍了使用Stalker进行代码跟踪的方法，可以跟踪指定模块或指令，分析代码执行流程
> 提供了 Frida 的安装和配置方法
#### 🎯 受影响组件
```
• Frida
• Android applications
• Native libraries
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
更新内容涵盖了多种 Frida 脚本，用于 Android 应用的动态分析，涉及Java Hook、Native Hook、内存读写和Stalker等技术，可以用于安全研究和漏洞分析，对提升安全分析能力有直接帮助
</details>
---
### CVE-2023-6241 - Pixel 7 Mali GPU 提权漏洞
#### 📌 漏洞信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| CVE编号 | CVE-2023-6241 |
| 风险等级 | `CRITICAL` |
| 利用状态 | `POC可用` |
| 发布时间 | 2025-03-21 00:00:00 |
| 最后更新 | 2025-03-21 14:30:46 |
#### 📦 相关仓库
- [CVE-2023-6241-Pixel7_Adaptation](https://github.com/ilGobbo00/CVE-2023-6241-Pixel7_Adaptation)
#### 💡 分析概述
该仓库包含了针对CVE-2023-6241漏洞在Google Pixel 7设备上的适配过程。 它基于securitylab/SecurityExploits/Android/Mali/CVE_2023_6241的PoC，该 PoC 原本针对 Google Pixel 8。该适配过程包括获取正确的安全补丁、使用 imjtool 和 vmlinux-to-elf 工具进行内核分析、使用 Ghidra 进行内核符号表分析以获取 Imagebase Offset。 主要的工作是修改现有的PoC代码，使其适配 Pixel 7 设备的硬件。修改后的 exploit 被成功执行，并获得了root shell。最新更新的文件是 README.md，包含了适配的详细步骤、工具介绍以及执行方法。README.md 文件详细描述了从准备环境到执行漏洞利用的完整流程，包括下载正确的安卓镜像、提取 boot.img、使用特定工具（例如，imjtool, vmlinux-to-elf, Ghidra）进行分析、获取偏移量、编译和运行 exploit。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | CVE-2023-6241漏洞在Pixel 7上的适配。 |
| 2 | 利用修改后的exploit获取kernel代码执行权限。 |
| 3 | 通过Ghidra分析内核符号表，获取Imagebase Offset。 |
| 4 | 对现有POC进行修改，以适应Pixel 7硬件。 |
| 5 | 最终利用成功，获取root shell。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 该漏洞利用涉及修改内核符号表和偏移量，以适应 Pixel 7 的硬件配置。在Ghira上找到的符号表，使用在线汇编器计算ADD_COMMIT_2311和ADD_INIT_2311，从而修改现有exploit的参数
> 利用方法是修改 exploit 中的地址偏移量，以便在 Pixel 7 上执行漏洞利用。
> 修复方案：根据CVE-2023-6241的补丁，更新系统版本，修补内核漏洞。
#### 🎯 受影响组件
```
• Google Pixel 7
• Mali GPU
• Android OS
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该漏洞影响广泛使用的Google Pixel 7设备，并提供了修改后的POC，可以获取root shell。该漏洞属于权限提升，危害严重。
</details>
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### InfiltrateX - 自动化越权漏洞扫描工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [InfiltrateX](https://github.com/swelteringbo/InfiltrateX) |
| 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: **3**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个旨在自动化检测越权漏洞的扫描工具。其主要功能是扫描Web应用程序中的越权漏洞，并提供了Web界面进行展示和操作。本次更新增加了README文档，详细介绍了开发该工具的原因，强调了传统扫描器在逻辑漏洞检测上的局限性，以及越权漏洞的高发性和高危害性。README中还展示了Web界面截图。代码方面，新添加了main.go, routes/routes.go文件，实现服务启动、路由配置和UI呈现。该工具针对越权漏洞的自动化检测，具有一定的创新性，填补了传统扫描器在逻辑漏洞检测上的空白。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 自动化越权漏洞扫描工具 |
| 2 | 针对逻辑漏洞的检测，弥补传统扫描器不足 |
| 3 | 包含Web界面展示和核心扫描逻辑 |
| 4 | 与关键词“漏洞”高度相关，专注于越权漏洞。 |
#### 🛠️ 技术细节
> Golang编写的Web应用
> 使用Gin框架构建Web界面和API
> 包含扫描引擎和结果展示
> 提供了扫描、清除、获取配置、停止扫描、重放和添加白名单等功能。
#### 🎯 受影响组件
```
• Web应用
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库直接针对越权漏洞，与关键词高度相关。工具目标是自动化检测越权漏洞，具备一定技术深度和实用性。虽然是初步实现，但解决了传统扫描器难以检测逻辑漏洞的问题，具有一定的研究和实用价值。
</details>
---
### c22w - 简易C2框架
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [c22w](https://github.com/flank9/c22w) |
| 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: **5**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个C2框架。本次更新修改了index.html和decoy.html文件，这些修改可能涉及到C2框架的Web界面，例如添加了诱饵页面或修改了控制面板。由于更新内容没有明确说明，无法确定具体安全相关内容。但是，C2框架本身就具有较高的安全风险，并且HTML页面的更新可能暗示了对框架的伪装或诱捕功能的增强。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | C2框架 |
| 2 | 更新修改了HTML页面 |
| 3 | 可能包含了C2框架的伪装或诱捕页面 |
#### 🛠️ 技术细节
> 更新涉及HTML文件，说明可能修改了C2框架的Web界面。如：可能添加了伪装页面或修改了控制面板等。
> 无法从提交历史中直接分析安全影响，需要进一步检查更新的HTML文件内容才能确定。
#### 🎯 受影响组件
```
• Web界面
• C2服务器
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
C2框架本身就具有安全价值，更新了HTML页面可能增强其伪装和攻击能力。
</details>
---
### c2p1nfo - C2枢纽点信息检索工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [c2p1nfo](https://github.com/lowlevel01/c2p1nfo) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `代码/文档更新` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **1**
#### 💡 分析概述
该仓库提供了一个名为c2p1nfo的Python脚本，用于检索C2枢纽点信息，以便在Shodan、Censys等平台上进行查询。脚本通过给定IP地址和端口，提取ASN、DNS记录、ISP、Banner hash、SSL指纹等信息。更新仅修改了README文件中的代码块展示方式，未涉及核心功能变化。该工具旨在帮助安全研究人员识别和分析C2基础设施。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 检索C2枢纽点信息，用于查询平台 |
| 2 | 提取ASN、DNS记录、ISP、指纹等信息 |
| 3 | 提供用于C2检测和溯源的数据 |
| 4 | 与C2关键词高度相关 |
| 5 | 实用安全工具 |
#### 🛠️ 技术细节
> Python脚本实现，通过命令行接收IP地址和端口作为输入。
> 脚本检索的信息包括：ASN信息、DNS记录(PTR Name和A记录)、ISP、Banner sha256哈希、HTTP SHA256哈希、SSL指纹、SSL证书、Favicon SHA256哈希、图片名称和SSH指纹。
> 使用方式：`c2p1nfo.py <IP> <端口>`
> 核心功能在于从目标IP地址和端口提取各种信息，用于C2枢纽点的识别和分析
#### 🎯 受影响组件
```
• Shodan
• Censys
• IP addresses
• ports
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库与C2关键词高度相关，核心功能是提取C2枢纽点信息，用于安全分析和情报收集。它提供了一个实用的工具，可以帮助研究人员识别C2基础设施。虽然更新仅限于README，但核心功能具备价值，且该仓库与安全领域紧密相关。
</details>
---
### SOC-Investigation-using-Splunk - Splunk SOC调查案例
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [SOC-Investigation-using-Splunk](https://github.com/Lare-c/SOC-Investigation-using-Splunk) |
| 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: **4**
- 变更文件数: **4**
#### 💡 分析概述
该仓库详细记录了使用Splunk进行SOC调查的案例，模拟了攻击者利用PowerShell、ngrok等工具建立C2通道，进行信息收集并窃取数据的过程。更新主要是对README.md文件的修改，细化了攻击步骤的描述，包括初始访问、C2建立、信息收集、数据发现和外传等环节。重点关注了攻击者使用PowerShell的Powercat进行反向shell，利用ngrok建立C2通道，并最终通过DNS隧道进行数据外传。该仓库的内容对安全研究和SOC分析具有一定的参考价值。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 详细记录了使用Splunk进行SOC调查的流程 |
| 2 | 模拟了攻击者利用PowerShell, ngrok等工具建立C2通道并窃取数据的过程 |
| 3 | 展示了攻击者使用DNS隧道进行数据外传的案例 |
| 4 | 对攻击链中各个阶段进行了分解和描述 |
#### 🛠️ 技术细节
> 攻击者使用powercat.ps1下载和执行，建立反向shell。
> 利用ngrok创建外部连接，建立C2通道。
> 攻击者进行信息收集，包括whoami, systeminfo等命令。
> 通过mapping网络共享，发现敏感数据。
> 利用Robocopy复制共享数据，并使用exiflt8me.zip压缩。
> 使用nslookup.exe进行DNS数据外传。
#### 🎯 受影响组件
```
• Splunk
• PowerShell
• ngrok
• Robocopy.exe
• nslookup.exe
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库详细记录了真实攻击场景下的SOC调查过程，涉及C2通道的建立，信息收集，数据窃取和外传等，有助于理解攻击者的行为和SOC的应对措施。
</details>
---
### goMalleable - Malleable C2 Profile解析与生成
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [goMalleable](https://github.com/sunnyaccusat/goMalleable) |
| 风险等级 | `MEDIUM` |
| 安全类型 | `安全工具` |
| 更新类型 | `新增` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **1**
- 变更文件数: **9**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个用Golang编写的Malleable C2配置文件解析器和组装器。它支持解析Malleable C2配置文件并将其转换为易于操作的结构，也支持将结构组装成Malleable C2配置文件。更新内容包括：添加了用于golangci-lint的配置文件，readme文件，一些基本的功能代码，例如：解析器、示例代码、测试代码以及相关的工具函数。该项目与C2框架密切相关，可用于安全研究和渗透测试，可以帮助安全研究人员更好地理解和定制C2通信。同时，项目提供了解析和创建配置文件的示例。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 解析和组装Malleable C2配置文件的库 |
| 2 | 支持CobaltStrike 4.9.1版本 |
| 3 | 提供解析和创建Malleable C2配置文件的示例 |
| 4 | 与C2相关的Malleable C2配置文件高度相关 |
| 5 | 使用Golang编写，方便集成和扩展 |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Go语言编写
> 使用participle库进行配置文件解析
> 提供解析和组装Malleable C2配置文件的功能
> 解析器支持解析多种配置项
> 提供了创建配置文件的示例
#### 🎯 受影响组件
```
• Cobalt Strike
• Malleable C2 Profiles
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库提供了Malleable C2配置文件的解析和组装功能，与C2渗透测试关键词高度相关，具有实际的应用价值，可以用于安全研究和渗透测试。提供的功能能够帮助安全研究人员更好地理解和定制C2通信。此外，项目还提供了示例，方便用户快速上手。
</details>
---
### nyx-wallet - AI驱动的加密钱包安全增强
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [nyx-wallet](https://github.com/waterlily-zhou/nyx-wallet) |
| 风险等级 | `HIGH` |
| 安全类型 | `安全工具/安全研究` |
| 更新类型 | `新增功能` |
#### 📊 代码统计
- 分析提交数: **5**
- 变更文件数: **15**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个加密钱包“Nyx Wallet”，增加了AI驱动的交易安全验证功能。主要功能包括：1. 基于AI的交易安全检查, 提供风险评估和安全建议；2. 校验用户界面的显示数据与实际calldata是否匹配，防止钓鱼攻击; 3. 风险评估交易的接收方，包括检查合约地址和交易历史；4. 整合多种gas支付和交易提交方式。本次更新引入了`AI-Powered Transaction Verification`系统，该系统在交易发送前进行安全分析，使用AI模型进行风险评估。它检查交易的calldata、接收者风险，并提供安全评分和建议。
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | AI-powered transaction safety checks |
| 2 | Calldata verification to prevent scams |
| 3 | Recipient risk assessment |
| 4 | Integration with multiple gas payment and submission methods |
| 5 | Comprehensive security analysis of transactions using AI |
#### 🛠️ 技术细节
> 使用Claude (Anthropic) 分析交易数据。
> Calldata验证，对比UI显示与calldata的差异，检测欺诈签名。
> 接收方风险评估，包括历史分析，以及判断新地址。
> 多重 gas 支付和提交方式（直接RPC, Bundler Service）。
#### 🎯 受影响组件
```
• Nyx Wallet
• AI-powered transaction verification system
• Web interface
• Smart contract interaction
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
该仓库与搜索关键词高度相关（AI+Security），特别是在AI用于增强钱包交易安全方面。 仓库实现了创新的安全研究方法，并且在钱包中集成了AI安全检查的功能。 风险等级为HIGH，具有较高的价值。
</details>
---
### agentic-radar - AI Agent安全扫描工具
#### 📌 仓库信息
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| 仓库名称 | [agentic-radar](https://github.com/splx-ai/agentic-radar) |
| 风险等级 | `LOW` |
| 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: **2**
#### 💡 分析概述
该仓库是一个针对LLM agentic工作流程的安全扫描工具。本次更新主要修复了`vulnerabilities.json`文件的编码问题，防止读取文件时出现编码错误。虽然此次更新未直接涉及安全漏洞的修复或新增，但修复了可能导致程序无法正常运行的问题，提高了系统的稳定性，间接提升了安全性。增加了对n8n工作流的支持
#### 🔍 关键发现
| 序号 | 发现内容 |
|------|----------|
| 1 | 修复了漏洞JSON文件的编码问题 |
| 2 | 增强了对 LLM agentic 工作流的安全扫描能力 |
| 3 | 增加了对n8n工作流的扫描支持 |
| 4 | 提高了系统的稳定性。 |
#### 🛠️ 技术细节
> 修改了`agentic_radar/mapper/mapper.py`文件，在读取`vulnerabilities.json`文件时增加了`encoding="utf-8"`参数，以确保正确读取文件。
> 更新了README.md文件,增加了n8n工作流扫描的博客链接。
#### 🎯 受影响组件
```
• agentic_radar/mapper/mapper.py
```
#### ⚡ 价值评估
<details>
<summary>展开查看详细评估</summary>
修复了关键文件的编码问题，提高了程序稳定性，对安全扫描具有间接的提升作用。
</details>
---
## 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。
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