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

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gha-lab-f894926966 — Autorisiertes Sicherheitsforschungs-Reproduktionslabor für CVE-2025-54415 (GHSA-g5hx-xv45-9whg): astronomer/dag-factory Snapshot bei 464c75a — pull_request_target head-SHA Checkout führt angreiferkontrollierte hatch-Skripte im Kontext des Basis-Repos aus. | Kitploit
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GitHubpvharmo2/gha-lab-f894926966

gha-lab-f894926966

Autorisiertes Sicherheitsforschungs-Reproduktionslabor für CVE-2025-54415 (GHSA-g5hx-xv45-9whg): astronomer/dag-factory Snapshot bei 464c75a — pull_request_target head-SHA Checkout führt angreiferkontrollierte hatch-Skripte im Kontext des Basis-Repos aus.

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Automatisiertes Forschungsobjekt – nicht das Upstream-Projekt.

Dieses Repository ist ein Wegwerf-Labor, das von einer automatisierten Umgebung für eine Masterarbeit an der Université Laval zur Reproduktion veröffentlichter GitHub-Actions-Workflow-Schwachstellen erstellt wurde. Es ist eine wörtliche Momentaufnahme von astronomer/dag-factory beim Commit 464c75ad8676e930f5ffd848312b7969b96844d7 (2025-07-04), 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 bekannt. Jedes Secret und jede Variable in diesem Repository ist ein zufällig generierter Dummy-Wert – es ist kein echtes Zugangsdatum vorhanden. Aktionsreferenzen und Runner-Images sind auf den Stand vom 2025-07-04 fixiert; siehe pinning.md in der Ausgabe der Umgebung für jede an der Momentaufnahme vorgenommene Änderung.

Fragen oder Einwände: [email protected]


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Willkommen bei dag-factory! dag-factory ist eine Bibliothek für Apache Airflow®, um DAGs deklarativ über Konfigurationsdateien zu erstellen.

Die Mindestanforderungen für dag-factory sind:

  • Python 3.9.0+
  • Apache Airflow® 2.4+

Für eine sanfte Einführung werfen Sie bitte einen Blick auf unseren Schnellstart-Leitfaden. Weitere Beispiele finden Sie im Ordner examples.

  • Schnellstart
  • Vorteile
  • Funktionen
    • Dynamisch zugeordnete Tasks
    • Mehrere Konfigurationsdateien
    • Callbacks
    • Benutzerdefinierte Operatoren
    • HttpSensor
  • Mitwirken

Vorteile

  • DAGs erstellen, ohne Python zu kennen
  • DAGs erstellen, ohne Airflow-Grundbausteine zu lernen
  • Doppelten Code vermeiden
  • Jeder liebt YAML! ;)

Lizenz

Um mehr über die Bedingungen für Nutzung, Vervielfältigung und Verbreitung zu erfahren, lesen Sie die Apache License 2.0.

Datenschutzhinweis

Dieses Projekt folgt der Datenschutzrichtlinie von Astronomer.

Für weitere Informationen lesen Sie dies

Sicherheitsrichtlinie

Prüfen Sie die Sicherheitsrichtlinie des Projekts, um zu erfahren, wie Sicherheitslücken in DAG Factory gemeldet werden und wie Sicherheitsprobleme, die dem DAG-Factory-Sicherheitsteam gemeldet werden, behandelt werden.

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