CVE-2025-53770 डिटेक्शन प्रोजेक्ट

CVE-2025-53770 (CWE-502: अविश्वसनीय डेटा का डिसीरियलाइज़ेशन) के प्रति संवेदनशील सिस्टम की पहचान करने हेतु एक व्यापक भेद्यता डिटेक्शन टूलकिट।

🔍 अवलोकन

यह प्रोजेक्ट CVE-2025-53770 के प्रति संभावित रूप से संवेदनशील सिस्टम की पहचान और मूल्यांकन के लिए एंटरप्राइज़-रेडी डिटेक्शन स्क्रिप्ट प्रदान करता है। यह एक सुरक्षा भेद्यता है जो अविश्वसनीय डेटा के असुरक्षित डिसीरियलाइज़ेशन से संबंधित है। टूलकिट में विभिन्न वातावरणों में अधिकतम संगतता के लिए PowerShell और Python दोनों कार्यान्वयन शामिल हैं।

भेद्यता विवरण

• CVE ID: CVE-2025-53770
• CWE वर्गीकरण: CWE-502 (अविश्वसनीय डेटा का डिसीरियलाइज़ेशन)
• गंभीरता: परिवर्तनशील (कार्यान्वयन और एक्सपोज़र पर निर्भर करता है)
• विवरण: डिसीरियलाइज़ेशन प्रक्रियाओं में भेद्यता जो रिमोट कोड निष्पादन का कारण बन सकती है

🚀 त्वरित प्रारंभ

PowerShell डिटेक्टर

# 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

Python डिटेक्टर

# 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"

📁 प्रोजेक्ट संरचना

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

🛠️ इंस्टॉलेशन और सेटअप

पूर्वापेक्षाएँ

PowerShell

• PowerShell 5.1+ या PowerShell Core 7.0+
• कोई अतिरिक्त निर्भरता आवश्यक नहीं है

Python

• Python 3.8+
• uv पैकेज मैनेजर (अनुशंसित) या pip
• एसिंक HTTP ऑपरेशन के लिए aiohttp लाइब्रेरी

इंस्टॉलेशन चरण

1. uv इंस्टॉल करें (यदि पहले से इंस्टॉल नहीं है)

   # 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. रिपॉजिटरी क्लोन करें

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

3. Python निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

   # 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. इंस्टॉलेशन सत्यापित करें

   # 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
   

📖 उपयोग गाइड

PowerShell डिटेक्टर (detector.ps1)

पैरामीटर

• TargetRange (आवश्यक): स्कैन करने हेतु IP रेंज
  • एकल IP: "192.168.1.100"
  • IP रेंज: "192.168.1.1-50"
  • CIDR नोटेशन: "192.168.1.0/24" (बुनियादी समर्थन)
• OutputFile (वैकल्पिक): JSON परिणाम सहेजने का पथ
• Verbose (वैकल्पिक): विस्तृत लॉगिंग सक्षम करें

उदाहरण

# 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"

Python डिटेक्टर (src/detectors/detector.py)

तर्क

• --target-range, -t (आवश्यक): स्कैन करने हेतु IP रेंज
• --output, -o (वैकल्पिक): JSON परिणामों के लिए आउटपुट फ़ाइल
• --verbose, -v (वैकल्पिक): विस्तृत लॉगिंग सक्षम करें

उदाहरण

# 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

🔧 डिटेक्शन पद्धति

स्कैनिंग प्रक्रिया

1. नेटवर्क खोज: सामान्य HTTP/HTTPS पोर्ट (80, 443, 8080, 8443, आदि) पर पोर्ट स्कैनिंग
2. HTTP प्रोबिंग: HTTP प्रतिक्रियाओं, हेडर और सामग्री का विश्लेषण
3. पैटर्न डिटेक्शन: डिसीरियलाइज़ेशन फ्रेमवर्क और असुरक्षित प्रथाओं की खोज
4. जोखिम आकलन: कई संकेतकों के आधार पर भेद्यताओं का स्कोरिंग
5. रिपोर्ट निर्माण: विस्तृत निष्कर्षों के साथ संरचित JSON आउटपुट

डिटेक्शन पैटर्न

डिटेक्टर निम्न की पहचान करते हैं:

• Java सीरियलाइज़ेशन फ्रेमवर्क (ObjectInputStream, BinaryFormatter)
• असुरक्षित डिसीरियलाइज़ेशन पैटर्न (pickle.loads, yaml.load)
• ज्ञात डिसीरियलाइज़ेशन समस्याओं वाले एप्लिकेशन सर्वर
• इनपुट सत्यापन की कमी के संकेतक
• संदिग्ध HTTP हेडर और सामग्री प्रकार

जोखिम स्कोरिंग

• स्कोर 0-49: कम जोखिम (सूचनात्मक निष्कर्ष)
• स्कोर 50-69: मध्यम जोखिम (संभावित भेद्यता)
• स्कोर 70+: उच्च जोखिम (संभावित रूप से संवेदनशील)

📊 आउटपुट प्रारूप

दोनों डिटेक्टर संरचित JSON रिपोर्ट उत्पन्न करते हैं:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

🏢 एंटरप्राइज़ परिनियोजन

नेटवर्क स्कैनिंग संबंधी विचार

• फ़ायरवॉल कॉन्फ़िगरेशन: सुनिश्चित करें कि स्कैनिंग होस्ट लक्षित नेटवर्क तक पहुँच सकें
• रेट लिमिटिंग: अंतर्निहित टाइमआउट नेटवर्क फ्लडिंग को रोकते हैं
• प्रमाणीकरण: डिटेक्शन स्कैनिंग के लिए कोई क्रेडेंशियल आवश्यक नहीं हैं
• लॉगिंग: ऑडिट ट्रेल के लिए व्यापक लॉगिंग

एकीकरण विकल्प

• SIEM एकीकरण: प्रमुख SIEM प्लेटफ़ॉर्म के साथ संगत JSON आउटपुट
• CI/CD पाइपलाइन: परिनियोजन वर्कफ़्लो में स्वचालित भेद्यता स्कैनिंग
• अनुसूचित स्कैनिंग: नियमित मूल्यांकन के लिए cron/Task Scheduler के साथ उपयोग
• रिपोर्टिंग डैशबोर्ड: प्रबंधन रिपोर्टिंग के लिए JSON परिणामों का विश्लेषण

सुरक्षा संबंधी विचार

• रीड-ओनली संचालन: डिटेक्टर केवल टोही (रिकॉनसेंस) करते हैं, कोई शोषण नहीं
• नेटवर्क प्रभाव: न्यूनतम नेटवर्क ट्रैफ़िक, गैर-आक्रामक स्कैनिंग
• डेटा गोपनीयता: कोई संवेदनशील डेटा संग्रह या भंडारण नहीं
• गलत सकारात्मक: जोखिम स्कोरिंग वास्तविक भेद्यताओं को प्राथमिकता देने में मदद करती है

🛡️ सुधार मार्गदर्शन

तत्काल कार्रवाई

1. सिस्टम इन्वेंट्री: संवेदनशील सिस्टम की पहचान के लिए डिटेक्शन परिणामों का उपयोग करें
2. नेटवर्क विभाजन: यदि संभव हो तो संवेदनशील सिस्टम को अलग करें
3. पैच प्रबंधन: पहचाने गए सिस्टम के लिए विक्रेता सुरक्षा अपडेट लागू करें
4. निगरानी: डिसीरियलाइज़ेशन गतिविधियों के लिए उन्नत लॉगिंग लागू करें