Projet de détection CVE-2025-53770

Une boîte à outils complète de détection de vulnérabilités pour identifier les systèmes vulnérables à CVE-2025-53770 (CWE-502 : Désérialisation de données non fiables).

🔍 Aperçu

Ce projet fournit des scripts de détection prêts pour l'entreprise afin d'identifier et d'évaluer les systèmes potentiellement vulnérables à CVE-2025-53770, une vulnérabilité de sécurité liée à la désérialisation non sécurisée de données non fiables. La boîte à outils comprend à la fois des implémentations PowerShell et Python pour une compatibilité maximale dans différents environnements.

Détails de la vulnérabilité

• Identifiant CVE : CVE-2025-53770
• Classification CWE : CWE-502 (Désérialisation de données non fiables)
• Sévérité : Variable (selon l'implémentation et l'exposition)
• Description : Vulnérabilité dans les processus de désérialisation pouvant mener à une exécution de code à distance

🚀 Démarrage rapide

Détecteur PowerShell

# Basic scan
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-50"

# Scan with output file and verbose logging
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.0/24" -OutputFile "results.json" -Verbose

Détecteur Python

# Install with uv (recommended)
uv sync

# Basic scan
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.1.1-50"

# Scan with output file and verbose logging
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "10.0.0.0/24" --output results.json --verbose

# Or use the installed script
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.1.1-50"

📁 Structure du projet

CVE-2025-53770/
├── README.md
├── docs/
│   ├── CLAUDE.md
│   ├── DETECTION_ALGORITHMS.md
│   ├── LIBRARIES.md
│   ├── NOTES.md
│   ├── PROJ_NOTES.md
│   ├── TASKS.md
│   └── TODO.md
├── src/
│   └── detectors/
│       ├── __init__.py
│       ├── detector.py
│       └── detector.ps1
├── tests/
│   ├── README.md
│   ├── mock_server/
│   ├── test_data/
│   └── unit/
├── .gitignore
├── pyproject.toml
└── uv.lock

🛠️ Installation et configuration

Prérequis

PowerShell

• PowerShell 5.1+ ou PowerShell Core 7.0+
• Aucune dépendance supplémentaire requise

Python

• Python 3.8+
• Gestionnaire de paquets uv (recommandé) ou pip
• Bibliothèque aiohttp pour les opérations HTTP asynchrones

Étapes d'installation

1. Installer uv (s'il n'est pas déjà installé)

   root@kitploit:~

   # On macOS and Linux
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # On Windows
   powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   
   # Alternative: use pip
   pip install uv
   

2. Cloner le dépôt

   root@kitploit:~

   git clone <repository-url>
   cd CVE-2025-53770
   

3. Installer les dépendances Python

   root@kitploit:~

   # Install all dependencies (recommended)
   uv sync
   
   # Or install specific groups
   uv sync --group testing
   uv sync --group dev
   
   # Alternative with pip (if uv not available)
   pip install -e .
   

4. Vérifier l'installation

   root@kitploit:~

   # Test Python detector
   uv run python src/detectors/detector.py --help
   uv run cve-2025-53770-detect --help
   
   # Test PowerShell detector
   Get-Help .\src\detectors\detector.ps1
   

📖 Guide d'utilisation

Détecteur PowerShell (detector.ps1)

Paramètres

• TargetRange (Obligatoire) : plage d'adresses IP à analyser
  • Adresse IP unique : "192.168.1.100"
  • Plage d'adresses IP : "192.168.1.1-50"
  • Notation CIDR : "192.168.1.0/24" (prise en charge de base)
• OutputFile (Facultatif) : chemin pour sauvegarder les résultats JSON
• Verbose (Facultatif) : activer la journalisation détaillée

Exemples

# Scan single subnet with verbose output
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-254" -Verbose

# Enterprise scan with results export
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "10.0.0.1-100" -OutputFile "enterprise_scan.json"

Détecteur Python (src/detectors/detector.py)

Arguments

• --target-range, -t (Obligatoire) : plage d'adresses IP à analyser
• --output, -o (Facultatif) : fichier de sortie pour les résultats JSON
• --verbose, -v (Facultatif) : activer la journalisation détaillée

Exemples

# Comprehensive network scan
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.0.0/24" --verbose

# Targeted scan with results export
uv run python src/detectors/detector.py -t "10.0.1.1-50" -o vulnerability_report.json

# Using the installed command
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.0.0/24" --output scan_results.json

🔧 Méthodologie de détection

Processus d'analyse

1. Découverte réseau : Analyse des ports sur les ports HTTP/HTTPS courants (80, 443, 8080, 8443, etc.)
2. Sondage HTTP : Analyse des réponses, en-têtes et contenus HTTP
3. Détection de motifs : Recherche de frameworks de désérialisation et de pratiques non sécurisées
4. Évaluation des risques : Attribution d'un score aux vulnérabilités sur la base de plusieurs indicateurs
5. Génération de rapports : Sortie JSON structurée avec résultats détaillés

Motifs de détection

Les détecteurs identifient :

• Frameworks de sérialisation Java (ObjectInputStream, BinaryFormatter)
• Motifs de désérialisation non sécurisés (pickle.loads, yaml.load)
• Serveurs d'applications présentant des problèmes de désérialisation connus
• Indicateurs de validation d'entrée manquante
• En-têtes HTTP et types de contenu suspects

Score de risque

• Score 0-49 : Risque faible (résultats informatifs)
• Score 50-69 : Risque moyen (vulnérabilité potentielle)
• Score 70 et plus : Risque élevé (probablement vulnérable)

📊 Format de sortie

Les deux détecteurs génèrent des rapports JSON structurés :

{
  "scan_metadata": {
    "cve_id": "CVE-2025-53770",
    "scan_date": "2025-07-28T10:30:00Z",
    "scanner_version": "Python-1.0",
    "target_range": "192.168.1.1-50",
    "total_vulnerabilities": 3,
    "total_high_severity": 1,
    "total_medium_severity": 2,
    "total_low_severity": 0
  },
  "vulnerabilities": [
    {
      "timestamp": "2025-07-28T10:30:15Z",
      "target": {
        "ip_address": "192.168.1.100",
        "port": 8080
      },
      "vulnerability": {
        "cve_id": "CVE-2025-53770",
        "cwe_id": "CWE-502",
        "description": "Deserialization of Untrusted Data",
        "severity": "HIGH",
        "score": 75,
        "is_vulnerable": true
      },
      "findings": [
        "Java application server detected: Apache Tomcat",
        "Deserialization pattern detected: ObjectInputStream"
      ],
      "technical_details": {
        "probe_results": { /* HTTP response data */ },
        "scan_method": "Python Async HTTP Probe"
      }
    }
  ]
}

🏢 Déploiement en entreprise

Considérations sur l'analyse réseau

• Configuration du pare-feu : Garantir que les hôtes d'analyse peuvent atteindre les réseaux cibles
• Limitation de débit : Des délais d'attente intégrés empêchent l'inondation du réseau
• Authentification : Aucun identifiant requis pour l'analyse de détection
• Journalisation : Journalisation complète pour les pistes d'audit

Options d'intégration

• Intégration SIEM : Sortie JSON compatible avec les principales plateformes SIEM
• Pipelines CI/CD : Analyse automatisée des vulnérabilités dans les workflows de déploiement
• Analyse planifiée : Utilisation avec cron/Planificateur de tâches pour des évaluations régulières
• Tableaux de bord de rapport : Analyse des résultats JSON pour les rapports de direction

Considérations de sécurité

• Opération en lecture seule : Les détecteurs effectuent uniquement de la reconnaissance, aucune exploitation
• Impact réseau : Trafic réseau minimal, analyse non intrusive
• Confidentialité des données : Aucune collecte ni stockage de données sensibles
• Faux positifs : Le score de risque aide à prioriser les vulnérabilités réelles

🛡️ Guide de remédiation

Actions immédiates

1. Inventorier les systèmes : Utiliser les résultats de détection pour identifier les systèmes vulnérables
2. Segmentation réseau : Isoler les systèmes vulnérables si possible
3. Gestion des correctifs : Appliquer les mises à jour de sécurité des fournisseurs aux systèmes identifiés
4. Surveillance : Mettre en œuvre une journalisation renforcée pour les activités de désérialisation

Mesures de sécurité à long terme

1. Validation des entrées : Mettre en œuvre une validation stricte pour toutes les entrées utilisateur
2. Désérialisation sécurisée : Utiliser des bibliothèques et des pratiques de désérialisation sûres
3. Sécurité réseau : Déployer des règles WAF pour bloquer les charges utiles sérialisées malveillantes
4. Formation à la sécurité : Sensibiliser les développeurs aux pratiques de codage sécurisées

📚 Documentation

• DETECTION_ALGORITHMS.md : Documentation détaillée du pseudocode et des algorithmes
• LIBRARIES.md : Documentation des dépendances externes et des bibliothèques
• TASKS.md : Tâches de développement du projet et jalons
• TODO.md : Backlog de développement priorisé
• NOTES.md : Liens de référence et ressources

🔗 Références

• Microsoft Security Response Center - CVE-2025-53770
• CVE.org Record - CVE-2025-53770
• CWE-502 : Désérialisation de données non fiables

📋 Configuration système requise

Environnement PowerShell

• Système d'exploitation : Windows 10+, Windows Server 2016+ ou tout système d'exploitation avec PowerShell Core
• PowerShell : Version 5.1+ ou PowerShell Core 7.0+
• Réseau : Connectivité sortante vers les plages cibles
• Autorisations : Autorisations utilisateur standard (aucun droit d'administrateur requis)

Environnement Python

• Système d'exploitation : Windows, Linux, macOS
• Python : Version 3.8+
• Mémoire : Minimum 512 Mo de RAM pour les analyses réseau étendues
• Réseau : Connectivité sortante vers les plages cibles
• Gestionnaire de paquets : uv (recommandé) ou pip
• Dépendances : aiohttp (géré via pyproject.toml)

🚨 Avertissement

Cet outil est conçu uniquement à des fins de sécurité défensive. Il ne doit être utilisé que :

• Sur des réseaux que vous possédez ou pour lesquels vous disposez d'une autorisation explicite d'analyse
• Pour l'évaluation des vulnérabilités et les tests de sécurité
• Par des professionnels de la sécurité et des administrateurs système
• Dans le respect des lois et réglementations applicables

Les auteurs ne sont pas responsables de toute utilisation abusive de cet outil.

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

🤝 Contribution

1. Forkez le dépôt
2. Créez une branche de fonctionnalité (git checkout -b feature/improvement)
3. Validez vos modifications (git commit -am 'Add new feature')
4. Poussez vers la branche (git push origin feature/improvement)
5. Créez une Pull Request

📞 Support

Pour les problèmes, questions ou contributions :

• Créez une issue dans le dépôt du projet
• Consultez la documentation existante dans le dossier /docs
• Consultez la section de résolution des problèmes dans la documentation du projet

Dernière mise à jour : 28 juillet 2025
Version : 1.0.0
Mainteneur : Équipe de recherche en sécurité