changeme

changeme デフォルト認証情報スキャナー。 概要 changeme は商用スキャナーが終わったところから引き継ぎます。デフォルト認証情報やバックドア認証情報の検出に重点を置いており、必ずしも一般的な認証情報を対象とするわけではありません。デフォルトモードではHTTPのデフォルト認証情報をスキャンしますが、他の認証情報もサポートしています。 changeme はコードやモジュールを記述することなく新しい認証情報を簡単に追加できるように設計されています。認証情報データはコードから分離されて保存されます。すべての認証情報は yaml ファイルに保存されるため、人間が容易に読み取れると同時...

RCLocals

RCLocals Sysinternalsの'Autoruns'に触発されたRCLocalsは、Linuxのすべての起動可能性を分析してバックドアを発見し、プロセス整合性検証、DLLインジェクションされたプロセスのスキャンなども実行します。 カバー範囲: ・システムが信頼するGPG鍵の一覧 ・インストール済みパッケージ ・ファイル整合性 ・プロセス整合性 どのインストール済みパッケージにも属さないプロセスやプロセスにロードされたライブラリ ・名前が偽装されたプロセス prctlを使って/bin/psでの名前を変更するプロセス ・CRONエントリ ・RCファイル ・Xシステム起動ファイル...

vscan

vscan 漏洞扫描工具使用nmap和nse脚本查找漏洞 此工具为使用nmap进行漏洞扫描增加了额外价值。它使用NSE脚本，可以在漏洞检测和利用方面增加灵活性。以下是NSE脚本提供的一些功能： 网络发现 更复杂的版本检测 漏洞检测 后门检测 漏洞利用 此工具使用路径 /usr/share/nmap/scripts/，其中nse脚本位于Kali Linux中。 该工具执行以下操作： 通过检查ICMP请求来检查与目标主机的通信 接受协议名称（如http）作为输入，并执行与该协议相关的所有nse脚本 如果有任何漏洞触发，它将输出保存到日志文件中 它可以对一系列IP地址执行上述所有操作...

modelaudit

ModelAudit 在部署之前保护你的 AI 模型。 静态扫描器，可检测 ML 模型文件中的恶意代码、潜在后门指标和安全漏洞——而无需加载或执行它们。 完整文档 | 用法示例 | 支持的格式 为什么选择 ModelAudit 模型从未受信任的注册表下载，经过 CI，最终在生产环境中运行。传统的 SAST 工具不会检查 pickle 操作码、HDF5 组布局、ONNX proto 图或 TensorFlow SavedModel 签名——而 ModelAudit 可以： 静态扫描。 任何模型都不会被加载、反序列化或执行。 覆盖你实际交付的格式。 40+ 个扫描器，涵盖...

TNC-Defense

TNC-Defense TNC-Defense 提供用于检测和去除文本到图像扩散模型中后门的研究代码。该仓库目前包含针对 Stable Diffusion v1.4、Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion XL 和 Stable Diffusion 3 Medium 的检测流程，以及针对 Stable Diffusion v1.4 和 Stable Diffusion XL 的去毒流程。 仅限研究使用。 此代码旨在研究文本到图像扩散模型的鲁棒性与安全性。用户有责任遵守所有上游模型、数据集和实现的相关许可与使用政策。 仓库结构 root@kitploi...

sticky_keys_hunter

Sticky Keys Hunter This POC bash script tests for sticky keys and utilman backdoors. The script will connect to an RDP server, send both the sticky keys and utilman triggers and screenshot the result. This script was written to prove a theory I had about detecting these backdoors in a blackbox...

psad

psad - iptablesログによる侵入検知 はじめに ポートスキャン攻撃検出器 psad は、Linux iptables/ip6tables/firewalld...

CVE-NetScalerFileSystemCheck

CVE-NetScalerFileSystemCheck Este script verifica si el Citrix Netscaler ha sido comprometido por ataques CVE-2019-19781 y recopila toda la información del sistema de archivos. Los siguientes archivos y registros serán revisados versión más reciente 1.13: Carpetas de plantilla para archivos XML...

WordPress Adds Automated Plugin Reviews to Block High-Risk Updates Before Distribution

WordPress has announced it's launching an automated security review for every release of a plugin before it's distributed through the WordPress.org update API so as to analyze it for potential security issues and ensure there are no risks involved. "New plugins are reviewed before they enter the...

CVE-2021-44228

CVE-2021-44228 用于 VMware View Horizon 的后门检测 这包含一个带有可选提交功能的金丝雀（canary）。显然，请自行承担使用风险，等等等等。 此工具设计用于在 Windows 版 VMware Horizon 连接服务器上运行。 它不检查 UAG 设备（它们是 Photon Linux 系统）。...

CLIP-Inspector: Model-Level Backdoor Detection for Prompt-Tuned CLIP Via OOD Trigger Inversion

Organisations with limited data and computational resources increasingly outsource model training to Machine Learning as a Service MLaaS providers, who adapt vision-language models VLMs such as CLIP to downstream tasks via prompt tuning rather than training from scratch. This semi-honest setting...

Detecting backdoored language models at scale

Today, we are releasing new research on detecting backdoors in open-weight language models. Our research highlights several key properties of language model backdoors, laying the groundwork for a practical scanner designed to detect backdoored models at scale and improve overall trust in AI...

Detecting backdoored language models at scale

Today, we are releasing new research on detecting backdoors in open-weight language models. Our research highlights several key properties of language model backdoors, laying the groundwork for a practical scanner designed to detect backdoored models at scale and improve overall trust in AI...

LoRA As Oracle

Backdoored and privacy-leaking deep neural networks pose a serious threat to the deployment of machine learning systems in security-critical settings. Existing defenses for backdoor detection and membership inference typically require access to clean reference models, extensive retraining, or...

Cross-LLM Generalization of Behavioral Backdoor Detection in AI Agent Supply Chains

As AI agents become integral to enterprise workflows, their reliance on shared tool libraries and pre-trained components creates significant supply chain vulnerabilities. While previous work has demonstrated behavioral backdoor detection within individual LLM architectures, the critical question ...

PoTS: Proof-Of-Training-Steps for Backdoor Detection in Large Language Models

As Large Language Models LLMs gain traction across critical domains, ensuring secure and trustworthy training processes has become a major concern. Backdoor attacks, where malicious actors inject hidden triggers into training data, are particularly insidious and difficult to detect. Existing...

Binary Diff Summarization Using Large Language Models

Security of software supply chains is necessary to ensure that software updates do not contain maliciously injected code or introduce vulnerabilities that may compromise the integrity of critical infrastructure. Verifying the integrity of software updates involves binary differential analysis...

Coward: toward Practical Proactive Federated Backdoor Defense Via Collision-Based Watermark

Backdoor detection is currently the mainstream defense against backdoor attacks in federated learning FL, where malicious clients upload poisoned updates that compromise the global model and undermine the reliability of FL deployments. Existing backdoor detection techniques fall into two...

DUP: Detection-Guided Unlearning for Backdoor Purification in Language Models

As backdoor attacks become more stealthy and robust, they reveal critical weaknesses in current defense strategies: detection methods often rely on coarse-grained feature statistics, and purification methods typically require full retraining or additional clean models. To address these challenges...

Exploit for Improper Access Control in Elasticsearch

欢迎各位大佬提BUG,当前版本 AssetScanV1.3 周期 初版：2019年11月28日 V1.0初版编写完成 修改1：2019年12月02日 感谢Shadow·J反馈kali下文件导入异常 修改2：2019年12月03日 V1.1发布，新增ARP存活检测（回滚，测bug） 修改3：2019年12月04日 V1.2发布，修复漏洞脚本异常，修复weblogic脚本 修改4：2019年12月05日 V1.2修改，感谢sevck提供设计思路以及代码不规范问题 修改5：2019年12月05日 V1.2修改，修复IP数据处理异常 修改6：2019年12月19日...