Progetto di Rilevamento CVE-2025-53770

Un kit di strumenti completo per il rilevamento di vulnerabilità progettato per identificare sistemi vulnerabili a CVE-2025-53770 (CWE-502: Deserializzazione di Dati Non Affidabili).

🔍 Panoramica

Questo progetto fornisce script di rilevamento pronti per l’uso aziendale per identificare e valutare sistemi potenzialmente vulnerabili a CVE-2025-53770, una vulnerabilità di sicurezza correlata alla deserializzazione non sicura di dati non affidabili. Il kit include implementazioni sia in PowerShell che in Python per la massima compatibilità in diversi ambienti.

Dettagli della Vulnerabilità

• ID CVE: CVE-2025-53770
• Classificazione CWE: CWE-502 (Deserializzazione di Dati Non Affidabili)
• Gravità: Variabile (dipende dall’implementazione e dall’esposizione)
• Descrizione: Vulnerabilità nei processi di deserializzazione che può portare all’esecuzione remota di codice

🚀 Avvio Rapido

Rilevatore PowerShell

# Scansione di base
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-50"

# Scansione con file di output e log dettagliati
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.0/24" -OutputFile "results.json" -Verbose

Rilevatore Python

# Installazione con uv (consigliato)
uv sync

# Scansione di base
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.1.1-50"

# Scansione con file di output e log dettagliati
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "10.0.0.0/24" --output results.json --verbose

# Oppure usa lo script installato
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.1.1-50"

📁 Struttura del Progetto

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

🛠️ Installazione e Configurazione

Prerequisiti

PowerShell

• PowerShell 5.1+ o PowerShell Core 7.0+
• Nessuna dipendenza aggiuntiva richiesta

Python

• Python 3.8+
• Gestore di pacchetti uv (consigliato) o pip
• Libreria aiohttp per operazioni HTTP asincrone

Passi di Installazione

1. Installa uv (se non è già installato)

   root@kitploit:~

   # Su macOS e Linux
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Su Windows
   powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   
   # Alternativa: usa pip
   pip install uv
   

2. Clona il repository

   root@kitploit:~

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

3. Installa le dipendenze Python

   root@kitploit:~

   # Installa tutte le dipendenze (consigliato)
   uv sync
   
   # Oppure installa gruppi specifici
   uv sync --group testing
   uv sync --group dev
   
   # Alternativa con pip (se uv non è disponibile)
   pip install -e .
   

4. Verifica l’installazione

   root@kitploit:~

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

📖 Guida all’Uso

Rilevatore PowerShell (detector.ps1)

Parametri

• TargetRange (Obbligatorio): Intervallo IP da scansionare
  • IP singolo: "192.168.1.100"
  • Intervallo IP: "192.168.1.1-50"
  • Notazione CIDR: "192.168.1.0/24" (supporto base)
• OutputFile (Opzionale): Percorso per salvare i risultati JSON
• Verbose (Opzionale): Abilita log dettagliati

Esempi

# Scansione di una singola sottorete con output dettagliato
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-254" -Verbose

# Scansione aziendale con esportazione risultati
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "10.0.0.1-100" -OutputFile "enterprise_scan.json"

Rilevatore Python (src/detectors/detector.py)

Argomenti

• --target-range, -t (Obbligatorio): Intervallo IP da scansionare
• --output, -o (Opzionale): File di output per i risultati JSON
• --verbose, -v (Opzionale): Abilita log dettagliati

Esempi

# Scansione completa della rete
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.0.0/24" --verbose

# Scansione mirata con esportazione risultati
uv run python src/detectors/detector.py -t "10.0.1.1-50" -o vulnerability_report.json

# Usando il comando installato
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.0.0/24" --output scan_results.json

🔧 Metodologia di Rilevamento

Processo di Scansione

1. Scoperta di Rete: Scansione delle porte HTTP/HTTPS comuni (80, 443, 8080, 8443, ecc.)
2. Probe HTTP: Analisi delle risposte HTTP, degli header e del contenuto
3. Rilevamento di Pattern: Ricerca di framework di deserializzazione e pratiche non sicure
4. Valutazione del Rischio: Punteggio delle vulnerabilità in base a molteplici indicatori
5. Generazione del Report: Output JSON strutturato con risultati dettagliati

Pattern di Rilevamento

I rilevatori identificano:

• Framework di serializzazione Java (ObjectInputStream, BinaryFormatter)
• Pattern di deserializzazione non sicura (pickle.loads, yaml.load)
• Server applicativi con noti problemi di deserializzazione
• Indicatori di mancanza di validazione degli input
• Header HTTP e tipi di contenuto sospetti

Punteggio del Rischio

• Punteggio 0-49: Rischio basso (risultati informativi)
• Punteggio 50-69: Rischio medio (potenziale vulnerabilità)
• Punteggio 70+: Rischio alto (probabilmente vulnerabile)

📊 Formato di Output

Entrambi i rilevatori generano report JSON strutturati:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

🏢 Distribuzione Aziendale

Considerazioni per la Scansione di Rete

• Configurazione Firewall: Assicurarsi che gli host di scansione possano raggiungere le reti target
• Limitazione di Velocità: Timeout integrati per evitare l’inondazione della rete
• Autenticazione: Non sono necessarie credenziali per la scansione di rilevamento
• Registrazione: Log completi per audit trail

Opzioni di Integrazione

• Integrazione SIEM: Output JSON compatibile con le principali piattaforme SIEM
• Pipeline CI/CD: Scansione automatica delle vulnerabilità nei flussi di distribuzione
• Scansione Programmata: Uso con cron/Task Scheduler per valutazioni periodiche
• Dashboard di Reportistica: Analisi dei risultati JSON per report direzionali

Considerazioni sulla Sicurezza

• Sola Lettura: I rilevatori eseguono solo attività di ricognizione, nessuno sfruttamento
• Impatto sulla Rete: Traffico di rete minimo, scansione non intrusiva
• Privacy dei Dati: Nessuna raccolta o memorizzazione di dati sensibili
• Falsi Positivi: Il punteggio di rischio aiuta a prioritizzare le vulnerabilità reali

🛡️ Guida alla Correzione

Azioni Immediati

1. Inventario dei Sistemi: Usare i risultati del rilevamento per identificare i sistemi vulnerabili
2. Segmentazione di Rete: Isolare i sistemi vulnerabili se possibile
3. Gestione Patch: Applicare gli aggiornamenti di sicurezza del fornitore per i sistemi identificati
4. Monitoraggio: Implementare log avanzati per le attività di deserializzazione

Misure di Sicurezza a Lungo Termine

1. Validazione degli Input: Implementare una validazione rigorosa per tutti gli input utente
2. Deserializzazione Sicura: Utilizzare librerie e pratiche di deserializzazione sicure
3. Sicurezza di Rete: Implementare regole WAF per bloccare payload serializzati malevoli
4. Formazione sulla Sicurezza: Educare gli sviluppatori sulle pratiche di codifica sicura

📚 Documentazione

• DETECTION_ALGORITHMS.md: Pseudocodice dettagliato e documentazione degli algoritmi
• LIBRARIES.md: Dipendenze esterne e documentazione delle librerie
• TASKS.md: Attività di sviluppo del progetto e milestone
• TODO.md: Backlog di sviluppo prioritizzato
• NOTES.md: Collegamenti di riferimento e risorse

🔗 Riferimenti

• Microsoft Security Response Center - CVE-2025-53770
• CVE.org Record - CVE-2025-53770
• CWE-502: Deserialization of Untrusted Data

📋 Requisiti di Sistema

Ambiente PowerShell

• SO: Windows 10+, Windows Server 2016+ o qualsiasi SO con PowerShell Core
• PowerShell: Versione 5.1+ o PowerShell Core 7.0+
• Rete: Connettività in uscita verso gli intervalli target
• Permessi: Permessi utente standard (non è richiesto l’amministratore)

Ambiente Python

• SO: Windows, Linux, macOS
• Python: Versione 3.8+
• Memoria: Minimo 512 MB di RAM per scansioni di rete estese
• Rete: Connettività in uscita verso gli intervalli target
• Gestore di Pacchetti: uv (consigliato) o pip
• Dipendenze: aiohttp (gestito tramite pyproject.toml)

🚨 Disclaimer

Questo strumento è progettato esclusivamente per scopi di sicurezza difensiva. Dovrebbe essere utilizzato solo:

• Su reti di cui si possiede l’autorizzazione esplicita a eseguire scansioni
• Per valutazione delle vulnerabilità e test di sicurezza
• Da professionisti della sicurezza e amministratori di sistema
• In conformità con le leggi e i regolamenti applicabili

Gli autori non sono responsabili per qualsiasi uso improprio di questo strumento.

📄 Licenza

Questo progetto è concesso in licenza sotto la licenza MIT – consultare il file LICENSE per i dettagli.

🤝 Contributi

1. Fork del repository
2. Crea un branch per la feature (git checkout -b feature/miglioramento)
3. Effettua i commit delle modifiche (git commit -am 'Aggiungi nuova funzionalità')
4. Invia al branch (git push origin feature/miglioramento)
5. Crea una Pull Request

📞 Supporto

Per problemi, domande o contributi:

• Crea un issue nel repository del progetto
• Consulta la documentazione esistente nella cartella /docs
• Controlla la sezione di risoluzione dei problemi nella documentazione del progetto

Ultimo Aggiornamento: 28 luglio 2025
Versione: 1.0.0
Manutentore: Team di Ricerca sulla Sicurezza