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Hacking-, PenTest- und Cybersicherheits-Tools für Ihr Sicherheitsarsenal!

Kitploit ist ein Verzeichnis von Hacking-, Cybersicherheits- und Pentesting-Tools. Entdecken Sie die neuesten Projekt-Updates, um Schwachstellen zu finden, Systeme zu analysieren, Tests zu automatisieren und Ihre Sicherheit zu stärken.

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gha-lab-ca4fa82ac5 — Sicherheitsforschungslabor: Reproduktion von CVE-2026-29075 (GHSA-3j55-5q6x-2h48) im mesa/mesa benchmarks.yml pull_request_target-Workflow — Einzel-Commit-Snapshot für autorisierte Schwachstellenreproduktion. | Kitploit
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GitHubpvharmo2/gha-lab-ca4fa82ac5

gha-lab-ca4fa82ac5

Sicherheitsforschungslabor: Reproduktion von CVE-2026-29075 (GHSA-3j55-5q6x-2h48) im mesa/mesa benchmarks.yml pull_request_target-Workflow — Einzel-Commit-Snapshot für autorisierte Schwachstellenreproduktion.

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1vor 7h 51mNoch nicht geprüft

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Automatisiertes Forschungsartefakt — nicht das Upstream-Projekt.

Dieses Repository ist ein Wegwerf-Labor, das von einer automatisierten Testumgebung für eine Masterarbeit an der Université Laval zur Reproduktion veröffentlichter GitHub-Actions-Workflow-Schwachstellen erstellt wurde. Es ist eine wörtliche Momentaufnahme von mesa/mesa beim Commit 821c14475afebc6a68a45bb4b8e87be4d36a0c41 (2026-03-04), weiterverbreitet unter der eigenen Lizenz dieses Projekts, deren Datei unverändert in dieser Momentaufnahme enthalten ist.

Das Upstream-Projekt ist nicht beteiligt, wird niemals angegriffen, und die hier untersuchte Schwachstelle ist bereits öffentlich. Jedes Secret und jede Variable in diesem Repository ist ein zufällig generierter Dummy-Wert — es sind keine echten Anmeldedaten vorhanden. Aktionsreferenzen und Runner-Images sind auf das fixiert, was sie am 2026-03-04 aufgelöst haben; siehe pinning.md in der Testumgebungs-Ausgabe für jede an der Momentaufnahme vorgenommene Änderung.

Fragen oder Einwände: [email protected]


Für GSoC, schau in unseren Google Summer of Code 2026-Leitfaden

Mesa: Agentenbasierte Modellierung in Python

CI/CDGitHub Actions build status Coverage status
PaketPyPI - Version PyPI - Downloads PyPI - Python Version
Metalinting - Ruff code style: black Hatch project SPEC 0 — Minimum Supported Dependencies
Chatchat
ZitierenDOI

Mesa ermöglicht es Benutzern, schnell agentenbasierte Modelle mit integrierten Kernkomponenten (wie räumlichen Gittern und Agenten-Schedulern) oder angepassten Implementierungen zu erstellen; sie mit einer browserbasierten Oberfläche zu visualisieren; und ihre Ergebnisse mit Pythons Datenanalysewerkzeugen zu analysieren. Das Ziel ist es, die Python-basierte Alternative zu NetLogo, Repast oder MASON zu sein.

Ein Screenshot des WolfSheep-Modells in Mesa

Oben: Eine Mesa-Implementierung des WolfSheep-Modells, diese kann in Browserfenstern oder Jupyter angezeigt werden. Eine Online-Demo ist hier verfügbar.

Funktionen

  • Modulare Komponenten
  • Browserbasierte Visualisierung
  • Integrierte Werkzeuge für die Analyse
  • Beispielmodell-Bibliothek

Mesa verwenden

Um unsere neueste stabile Version zu installieren, führe Folgendes aus:

root@kitploit:~
pip install -U mesa

Ab Mesa 3.0 installieren wir nicht mehr standardmäßig alle unsere Abhängigkeiten.

root@kitploit:~
# Du kannst die zusätzlichen Abhängigkeiten anpassen, die du benötigst, wenn du möchtest. Verfügbar sind:
pip install -U "mesa[network,viz]"

# Dies entspricht unseren empfohlenen Abhängigkeiten:
pip install -U "mesa[rec]"

# Um alle, einschließlich Entwickler-, Abhängigkeiten zu installieren:
pip install -U "mesa[all]"

Du kannst pip auch verwenden, um die neueste GitHub-Version zu installieren:

root@kitploit:~
pip install -U -e git+https://github.com/mesa/mesa@main#egg=mesa

Oder jeden anderen (Entwicklungs-)Zweig in diesem Repository oder deinem eigenen Fork:

root@kitploit:~
pip install -U -e git+https://github.com/YOUR_FORK/mesa@YOUR_BRANCH#egg=mesa

Ressourcen

Für Ressourcen oder Hilfe bei der Verwendung von Mesa, schau dir Folgendes an:

  • Erste Schritte (Eine Sammlung von Tutorials, die dich durch ein Basismodell führen.)
  • GSoC bei Mesa — Leitfaden für Kandidaten (Für Kandidaten, die an der Teilnahme am Google Summer of Code bei Mesa interessiert sind)
  • Mesa-Beispiele (Ein Repository wegweisender ABMs, die Teil der Mesa[rec]-Installation sind und die aktuellste Mesa-Version verwenden)
  • Dokumentation (Mesas Dokumentation, API und nützliche Codeausschnitte)
    • Dokumentation der Entwicklungsversion (die Dokumentation der neuesten Version, wenn du eine Vorabversion von Mesa verwendest)
  • Diskussionen (GitHub-Thread-Diskussionen über Mesa)
  • Matrix-Chat (Chat-Forum über Matrix, um über Mesa zu sprechen)

Mesa in Docker ausführen

Du kannst Mesa auf verschiedene Arten in einem Docker-Container ausführen.

Wenn du ein Mesa-Entwickler bist, installiere zuerst Docker Compose und führe dann im Ordner, der das Mesa-Git-Repository enthält, Folgendes aus:

root@kitploit:~
$ docker compose up
# Wenn du es im Hintergrund ausführen möchtest, führe stattdessen Folgendes aus
$ docker compose up -d

Dies führt das Schelling-Modell als Beispiel aus.

Mit der docker-compose.yml-Datei in diesem Git-Repository führt der Befehl docker compose up zwei wichtige Dinge aus:

  • Es mountet das Mesa-Wurzelverzeichnis (relativ zur docker-compose.yml-Datei) in /opt/mesa und führt pip install -e auf diesem Verzeichnis aus, sodass deine Änderungen an Mesa im laufenden Container widergespiegelt werden.
  • Es bindet den Port 8765 des Docker-Containers an den Port 8765 deines Hostsystems, sodass du wie gewohnt mit dem laufenden Modell interagieren kannst, indem du localhost:8765 in deinem Browser besuchst

Wenn du ein Modellentwickler bist, der Mesa mit einem Modell ausführen möchte, musst du:

  • sicherstellen, dass sich dein Modellordner im Ordner befindet, der die docker-compose.yml-Datei enthält
  • die Variable MODEL_DIR in docker-compose.yml so ändern, dass sie auf den Pfad deines Modells zeigt
  • sicherstellen, dass der Modellordner eine app.py-Datei enthält

Dann musst du nur noch docker compose up -d ausführen, um es von localhost:8765 aus zugänglich zu machen.

Zu Mesa beitragen

Möchtest du dem Mesa-Team beitreten oder bist du nur neugierig, was mit Mesa passiert? Du kannst...

  • Unserem Matrix-Chatraum beitreten, in dem Fragen, Probleme und Ideen (informell) diskutiert werden können.
  • Zu einer monatlichen Entwicklersitzung kommen (Zeiten für Entwicklersitzungen, Tagesordnungen und Notizen findest du in den Mesa-Diskussionen).
  • Dir einfach den Code auf GitHub ansehen.

Wenn du auf ein Problem stößt, erstelle bitte ein Ticket, damit wir es besprechen können. Wenn möglich, folge mit einem Pull-Request.

Wenn du eine Funktion hinzufügen möchtest, kontaktiere uns bitte über ein Ticket oder nimm an einer Entwicklersitzung teil (siehe Mesa-Diskussionen). Eine Funktion wird höchstwahrscheinlich hinzugefügt, wenn du sie baust!

Vergiss nicht, den Leitfaden für Mitwirkende anzusehen.

Mesa zitieren

Um Mesa in deiner Veröffentlichung zu zitieren, kannst du dich auf unseren von Experten begutachteten Artikel im Journal of Open Source Software (JOSS) beziehen:

  • ter Hoeven, E., Kwakkel, J., Hess, V., Pike, T., Wang, B., rht, & Kazil, J. (2025). Mesa 3: Agent-based modeling with Python in 2025. Journal of Open Source Software, 10(107), 7668. https://doi.org/10.21105/joss.07668

Unsere CITATION.cff kann verwendet werden, um APA-, BibTeX- und andere Zitierformate zu generieren.

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