ड्रिफ्ट कॉर्पस: रिंग 0

ड्रिफ्ट कॉर्पस विंडोज कर्नेल पैच डिफ का निश्चित, ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी है।

ये आर्टिफैक्ट ड्रिफ्ट एजेंट का उपयोग करके तैयार किए गए हैं, जो बाइटरे का स्वचालित रिवर्स इंजीनियरिंग इंजन और आर्गस-सिस्टम्स प्लेटफॉर्म का हिस्सा है। ड्रिफ्ट के साथ, हमने माइक्रोसॉफ्ट द्वारा पैच किए गए विंडोज कर्नेल कमजोरियों को सफलतापूर्वक मैप, विश्लेषित और एनोटेट किया है। यह संग्रह वर्तमान में 2026 (240+) के प्रविष्टियों को कवर करता है, जिसमें समय के साथ अतिरिक्त प्रविष्टियां जोड़ी जा रही हैं।

🚀 समुदाय

जैसा कि डेरेक सोएडर ने एक बार कहा था, हमने इन कमजोरियों के शोषण को पाठक पर छोड़ दिया है। आगे के PoC/शोषण विकास पर सहयोग के लिए हमारे Discord से जुड़ें।

⚠️ बाइनरी वितरण

हम माइक्रोसॉफ्ट बाइनरी वितरित नहीं करते हैं। इस रिपॉजिटरी में केवल JSON मेटाडेटा, विश्लेषण और असेंबली डिफ शामिल हैं। पूर्ण शोध वातावरण का पुनर्निर्माण करने और इस कॉर्पस में संदर्भित वास्तविक .sys, .exe, और .dll फ़ाइलों को डाउनलोड करने के लिए, आप PatchPair प्रोजेक्ट के साथ metadata.json में सूचीबद्ध KB नंबर का उपयोग कर सकते हैं।

📂 डेटासेट संरचना

इस कॉर्पस में प्रत्येक पैच की गई कमजोरी को अपनी निर्देशिका में संग्रहीत किया गया है, जिसमें एक फ़ाइल (जैसे afd-report-20260626-131300.json) और एक व्यापक स्कीमा शामिल है।

प्रत्येक JSON प्रविष्टि में शामिल हैं:

• binaries: उच्च-स्तरीय समानता स्कोर, मिलान/अमिलान किए गए ब्लॉक गणना, और फ़ाइल पहचानकर्ता (जैसे, afd_unpatched.sys and afd_patched.sys)।
• changed_functions: संशोधित फ़ंक्शंस का विस्तृत विवरण, जिसमें समानता स्कोर, व्यवहार परिवर्तन, और कच्चे असेंबली डिफ शामिल हैं। यह स्पष्ट रूप से चिह्नित करता है कि कोई परिवर्तन security_relevant या केवल cosmetic है।
• security_findings: मुख्य विश्लेषण। ड्रिफ्ट स्वायत्त रूप से कमजोरी वर्ग, कॉल श्रृंखला, शोषण प्राइमिटिव (जैसे, कर्नेल पूल उपयोग-मुक्ति), और सटीक ट्रिगर स्थितियों का मानचित्रण करता है।
• debugging_aids: उपयोग के लिए तैयार WinDbg ऑफ़सेट, जिसमें अनुशंसित ब्रेकपॉइंट, मेमोरी वॉच लक्ष्य, और दोष को तुरंत पुन: उत्पन्न करने में मदद करने के लिए अपेक्षित क्रैश अवलोकन शामिल हैं।
• summary: पैच और मूल कारण का एक उच्च-स्तरीय, मानव-पठनीय अवलोकन।

📖 हमें कैसे उद्धृत करें

यदि आप अपने कमजोरी अनुसंधान, शैक्षणिक पेपर, या AI प्रशिक्षण डेटासेट में ड्रिफ्ट कॉर्पस का उपयोग करते हैं, तो कृपया बाइटरे और इंजन को निम्नलिखित प्रारूप का उपयोग करके उद्धृत करें:

पाठ उद्धरण:

ByteRay (2026). द ड्रिफ्ट कॉर्पस: रिंग 0. ByteRay Ltd. से प्राप्त: https://github.com/byteray/drift-corpus.

BibTeX:

@misc{byteray_drift_2026,
  author = {ByteRay Ltd.},
  title = {The Drift Corpus: Ring 0},
  year = {2026},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{[https://github.com/ByteRay-AI/drift-corpus](https://github.com/ByteRay-AI/drift-corpus)}},
  note = {Generated via Argus-Systems Drift Automatic Reverse Engineering Engine}
}