CVE ट्राइएज के लिए स्थानीय सुरक्षा इंटेलिजेंस — 31 टूल्स, 25 स्रोत, जोखिम स्कोर और AI एजेंट्स के लिए एक MCP सर्वर, सब कुछ नेटिव Rust में। डिफ़ॉल्ट रूप से निजी।
नेटिव Rust में स्थानीय सुरक्षा इंटेलिजेंस — एक Tauri डेस्कटॉप ऐप, एक-क्लिक में अंतर्निहित छोटा AI मॉडल (llama.cpp), किसी भी हार्नेस के लिए एक MCP सर्वर, एक REST API, और एक सादा CLI। 31 टूल्स, 25 डेटा स्रोत। डिफ़ॉल्ट रूप से डिवाइस पर निजी AI; OpenAI, Anthropic या Gemini एक ऑप्ट-इन सेटिंग हैं।
सुरक्षा टीमों को लगातार नई कमज़ोरियों (CVE) की धारा मिलती रहती है और उन्हें बार-बार एक ही सवाल का जवाब देना पड़ता है: "क्या हमें इसे अभी ठीक करना है, या यह रुक सकता है?" आम तौर पर इसका जवाब देने का मतलब है NVD, EPSS, CISA KEV, GitHub, Shodan और दर्जनों अन्य टैब खोलना और हाथ से पूरी कहानी जोड़ना।
CVE Intel यह काम आपके लिए करता है। इसे एक CVE, एक IP पता, एक फ़ाइल हैश, एक डोमेन या निर्भरताओं की सूची दें। यह एक ही समय में हर प्रासंगिक सार्वजनिक स्रोत से पूछता है और एक प्राथमिकता-क्रम में, साक्ष्य-आधारित जवाब देता है: यह क्या है, यह कितना जोखिम भरा है, और क्या अभी कार्रवाई करनी चाहिए। एक जोखिम स्कोर (0–100) गंभीरता, शोषण की संभावना, और क्या हमलावर पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं — इनसे गणना की जाता है — CISA KEV सूची में मौजूद कोई भी चीज़ हमेशा CRITICAL होती है।
आप इसे डेस्कटॉप ऐप के रूप में, कमांड लाइन से, REST API के ज़रिए, या MCP के माध्यम से किसी AI कोडिंग टूल में जोड़कर उपयोग कर सकते हैं। आप सीधे सादी अंग्रेज़ी में भी पूछ सकते हैं ("क्या हमें इस सप्ताहांत CVE-2021-44228 को पैच करना चाहिए?"), और एक छोटा AI मॉडल निष्कर्षों को समझाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से वह मॉडल आपकी अपनी मशीन पर चलता है; यदि आप कोई अधिक शक्तिशाली मॉडल पसंद करते हैं तो आप Settings में OpenAI, Anthropic (Claude) या Google Gemini पर स्विच कर सकते हैं।
यह आपको यह तय करने में मदद करता है कि क्या पैच करना है। यह आपके नेटवर्क को स्कैन नहीं करता और न ही आपके लिए कुछ ठीक करता है, और परिणाम केवल उतने ही अद्यतित होते हैं जितने सार्वजनिक स्रोत होते हैं।
डेस्कटॉप ऐप, जो वास्तविक डेटा स्रोतों (log4j, CISA KEV, EPSS, OSV.dev) से लाइव परिणाम दिखा रहा है। डार्क और लाइट थीम आपकी सिस्टम सेटिंग का पालन करते हैं।
CVE ट्रायाज (ऊपर): एक लुकअप, एक 0–100 जोखिम स्कोर, और उसके पीछे का साक्ष्य।
Ask AI: सादी अंग्रेज़ी में पूछें। तथ्य पहले खोजे जाते हैं, फिर आपकी मशीन पर चल रहा एक छोटा मॉडल उन्हें समझाता है।
CVE की तुलना करें — एक पैच-प्राथमिकता रैंकिंग |
निर्भरताएँ स्कैन करें — OSV.dev से ज्ञात कमज़ोरियाँ |
डेटाबेस — हर डेटा स्रोत, उसकी कुंजी स्थिति और कैश |
लाइट थीम |
| स्थिति | आप क्या करते हैं |
|---|---|
| शुक्रवार को एक नया CVE पूरी खबरों में है। क्या हम सब कुछ छोड़ दें? | पूछें "क्या हमें इस सप्ताहांत CVE-2024-3400 को पैच करना चाहिए?" या cve-intel triage CVE-2024-3400 --depth deep चलाएँ। आपको एक स्कोर, यह कि यह CISA KEV में है या नहीं, EPSS शोषण संभावना, कोई भी सार्वजनिक शोषण कोड, और एक स्पष्ट तात्कालिकता मिलती है। |
| भेद्यता स्कैनर ने अभी-अभी 40 निष्कर्ष रिपोर्ट किए हैं। पहले कौन सा? | केवल CVSS के आधार पर क्रमबद्ध करने के बजाय रैंक किए गए पैच क्रम को प्राप्त करने के लिए CVE IDs को Compare CVEs में पेस्ट करें (या cve-intel compare CVE-… CVE-… चलाएँ)। |
| आपके फ़ायरवॉल या लॉगिन लॉग में एक अजीब IP दिखाई देता है। | AbuseIPDB, GreyNoise, Shodan और अन्य से प्रतिष्ठा के लिए इसे Quick Find (⌘K) में पेस्ट करें या cve-intel ip 185.220.101.34 चलाएँ। निजी/आंतरिक IP अस्वीकार किए जाते हैं, कभी बाहर नहीं भेजे जाते। |
| आपका EDR एक अज्ञात फ़ाइल को फ़्लैग करता है। | cve-intel hash <sha256> एक ही बार में MalwareBazaar, VirusTotal और CIRCL hashlookup की जाँच करता है। |
| रिलीज़ से पहले: क्या हमारी निर्भरताएँ सुरक्षित हैं? | Scan Dependencies में requirements.txt / package.json / pom.xml पेस्ट करें, या इसे CI में चलाएँ (नीचे)। |
| आप एक AI कोडिंग टूल में रहते हैं (Claude Code, Cursor, VS Code)। | CVE Intel को MCP सर्वर के रूप में जोड़ें और अपने सहायक से CVEs के बारे में पूछें जबकि यह आपके रेपो में काम करता है। देखें examples/mcp/। |
| आप भेद्यता प्रबंधन में नए हैं। | पूछें "मुझे EPSS और CISA KEV को ऐसे समझाएँ जैसे मैं नया हूँ।" Ask टैब साक्ष्य को सरल भाषा में समझाता है। |
जब किसी निर्भरता में कोई ज्ञात भेद्यता हो तो CI बिल्ड विफल करें:
cve-intel scan-deps requirements.txt | jq -e '.vulnerable_count == 0'
किसी टिकट या डैशबोर्ड के लिए मशीन-पठनीय निर्णय प्राप्त करें:
cve-intel triage CVE-2024-3400 --depth deep --json | jq '.risk | {risk_score, risk_label, urgency}'
छोटे मॉडल कच्चे टूल-कॉलिंग में कमज़ोर होते हैं, इसलिए Ask तीन परतों में बनाया गया है:
एक-क्लिक सेटअप (डेस्कटॉप Ask टैब, या नीचे दिया गया CLI) आपके OS/आर्क के लिए आधिकारिक llama.cpp रनटाइम को ~/.cve-intel/bin/ में इंस्टॉल करता है, एक छोटा GGUF मॉडल ~/.cve-intel/models/ में डाउनलोड करता है, और उसे केवल 127.0.0.1 पर शुरू करता है: