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gha-lab-ca4fa82ac5 — Laboratorio de investigación en seguridad: reproducción de CVE-2026-29075 (GHSA-3j55-5q6x-2h48) en el flujo de trabajo pull_request_target de benchmarks.yml de mesa/mesa — instantánea de un solo commit para la reproducción autorizada de vulnerabilidades. | Kitploit
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GitHubpvharmo2/gha-lab-ca4fa82ac5

gha-lab-ca4fa82ac5

Laboratorio de investigación en seguridad: reproducción de CVE-2026-29075 (GHSA-3j55-5q6x-2h48) en el flujo de trabajo pull_request_target de benchmarks.yml de mesa/mesa — instantánea de un solo commit para la reproducción autorizada de vulnerabilidades.

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1hace 7h 51mAún no revisado

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Artefacto de investigación automatizado — no es el proyecto original.

Este repositorio es un laboratorio desechable construido por un sistema automatizado para una tesis de maestría en la Université Laval sobre la reproducción de vulnerabilidades publicadas en flujos de trabajo de GitHub Actions. Es una instantánea verbatim de mesa/mesa en el commit 821c14475afebc6a68a45bb4b8e87be4d36a0c41 (2026-03-04), redistribuida bajo la licencia de ese proyecto, cuyo archivo se incluye sin cambios en esta instantánea.

El proyecto original no está involucrado, nunca es el objetivo, y la vulnerabilidad estudiada aquí ya es pública. Cada secreto y variable en este repositorio es un valor ficticio generado aleatoriamente — no hay ninguna credencial real presente. Las referencias a acciones e imágenes de ejecutores están fijadas a lo que resolvieron el 2026-03-04; consulta pinning.md en la salida del sistema para cada cambio realizado en la instantánea.

Preguntas u objeciones: [email protected]


Para GSoC, consulta nuestra guía de Google Summer of Code 2026

Mesa: Modelado basado en agentes en Python

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

Mesa permite a los usuarios crear rápidamente modelos basados en agentes utilizando componentes centrales integrados (como rejillas espaciales y programadores de agentes) o implementaciones personalizadas; visualizarlos mediante una interfaz basada en navegador; y analizar sus resultados con las herramientas de análisis de datos de Python. Su objetivo es ser la alternativa basada en Python a NetLogo, Repast o MASON.

Una captura de pantalla del modelo WolfSheep en Mesa

Arriba: Una implementación en Mesa del modelo WolfSheep, que se puede mostrar en ventanas de navegador o en Jupyter. Una demo en línea está disponible aquí.

Características

  • Componentes modulares
  • Visualización basada en navegador
  • Herramientas integradas para análisis
  • Biblioteca de modelos de ejemplo

Usando Mesa

Para instalar nuestra última versión estable, ejecuta:

root@kitploit:~
pip install -U mesa

A partir de Mesa 3.0, ya no instalamos todas nuestras dependencias por defecto.

root@kitploit:~
# Puedes personalizar las dependencias adicionales que necesites, si quieres. Disponibles:
pip install -U "mesa[network,viz]"

# Esto es equivalente a nuestras dependencias recomendadas:
pip install -U "mesa[rec]"

# Para instalar todo, incluidas las dependencias de desarrollo:
pip install -U "mesa[all]"

También puedes usar pip para instalar la última versión de GitHub:

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

O cualquier otra rama (de desarrollo) de este repositorio o de tu propio fork:

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

Recursos

Para recursos o ayuda sobre el uso de Mesa, consulta lo siguiente:

  • Primeros pasos (Una colección de tutoriales que te guiarán a través de un modelo básico.)
  • GSoC en Mesa — Guía para candidatos (Para candidatos interesados en participar en el Google Summer of Code en Mesa)
  • Ejemplos de Mesa (Un repositorio de ABMs fundamentales que forman parte de la instalación de Mesa[rec] y utilizan la versión más reciente de Mesa)
  • Docs (Documentación de Mesa, API y fragmentos útiles)
    • Documentación de la versión de desarrollo (la documentación de la última versión si estás usando una versión preliminar de Mesa)
  • Discusiones (Discusiones en hilos de GitHub sobre Mesa)
  • Chat de Matrix (Foro de chat vía Matrix para hablar sobre Mesa)

Ejecutando Mesa en Docker

Puedes ejecutar Mesa en un contenedor Docker de varias maneras.

Si eres un desarrollador de Mesa, primero instala Docker Compose y luego, en la carpeta que contiene el repositorio Git de Mesa, ejecuta:

root@kitploit:~
$ docker compose up
# Si quieres que se ejecute en segundo plano, en su lugar ejecuta
$ docker compose up -d

Esto ejecuta el modelo Schelling, como ejemplo.

Con el archivo docker-compose.yml en este repositorio Git, el comando docker compose up hace dos cosas importantes:

  • Monta el directorio raíz de mesa (relativo al archivo docker-compose.yml) en /opt/mesa y ejecuta pip install -e en ese directorio para que tus cambios en mesa se reflejen en el contenedor en ejecución.
  • Vincula el puerto 8765 del contenedor Docker al puerto 8765 de tu sistema host para que puedas interactuar con el modelo en ejecución como de costumbre visitando localhost:8765 en tu navegador

Si eres un desarrollador de modelos que quiere ejecutar Mesa sobre un modelo, necesitas:

  • asegurarte de que tu carpeta de modelo esté dentro de la carpeta que contiene el archivo docker-compose.yml
  • cambiar la variable MODEL_DIR en docker-compose.yml para que apunte a la ruta de tu modelo
  • asegurarte de que la carpeta del modelo contenga un archivo app.py

Entonces, solo necesitas ejecutar docker compose up -d para tenerlo accesible desde localhost:8765.

Contribuyendo a Mesa

¿Quieres unirte al equipo de Mesa o simplemente tienes curiosidad sobre lo que está pasando con Mesa? Puedes...

  • Únete a nuestra sala de chat de Matrix en la que preguntas, problemas e ideas pueden discutirse (informalmente).
  • Ven a una sesión de desarrollo mensual (puedes encontrar horarios de sesiones de desarrollo, agendas y notas en Discusiones de Mesa).
  • Simplemente revisa el código en GitHub.

Si te encuentras con un problema, por favor crea un ticket para que lo discutamos. Si es posible, continúa con una solicitud de extracción (pull request).

Si deseas añadir una funcionalidad, por favor contacta mediante un ticket o únete a una sesión de desarrollo (consulta Discusiones de Mesa). Es más probable que una funcionalidad se añada si la construyes tú.

No olvides consultar la Guía para contribuyentes.

Citando Mesa

Para citar Mesa en tu publicación, puedes referirte a nuestro artículo revisado por pares en el Journal of Open Source Software (JOSS):

  • 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

Nuestro CITATION.cff puede usarse para generar formatos de cita APA, BibTeX y otros.

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