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Nemesis — Piattaforma centralizzata di arricchimento dei dati per valutazioni di sicurezza offensiva che acquisisce, arricchisce e consente l'analisi collaborativa dei file raccolti con flussi di lavoro umani e basati sull'IA. | Kitploit
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Nemesis

Piattaforma centralizzata di arricchimento dei dati per valutazioni di sicurezza offensiva che acquisisce, arricchisce e consente l'analisi collaborativa dei file raccolti con flussi di lavoro umani e basati sull'IA.

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993101156 giorni faRevisionato da Kitploit

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Nemesis


version 2.0.0 Slack @tifkin_ on Twitter @harmj0y on Twitter @0xdab0 on Twitter Sponsored by SpecterOps


Panoramica

Nemesis è una piattaforma centralizzata open-source per l'elaborazione dei dati che acquisisce, arricchisce e consente l'analisi collaborativa (con umani e IA) dei file raccolti durante le valutazioni di sicurezza offensive.

Nemesis 2.0 è basato su Docker con una forte integrazione Dapr. Il nostro obiettivo con Nemesis era creare una piattaforma centralizzata di elaborazione file che funzioni come un "VirusTotal offensivo".

Nota: il codice precedente di Nemesis 1.0.1 è stato preservato come branch

Configurazione / Installazione

Segui la guida rapida.

Utilizzo

Consulta la Guida all'uso di Nemesis.

Informazioni aggiuntive

Articoli del blog:

TitoloVersione NemesisData
Nemesis 2.2v2.225 feb 2025
Nemesis 2.0v2.05 ago 2025
Nemesis 1.0.0v1.025 apr 2024
Evocare RAGnarok con la tua Nemesisv1.013 mar 2024
Shadow Wizard Registry Gang: Query strutturate del registrov1.05 set 2023
Hackerare con la tua Nemesisv1.09 ago 2023
Sfide nei flussi di lavoro post-sfruttamentov1.02 ago 2023
Sui dati (strutturati)v1.026 lug 2023

Presentazioni:

TitoloData
OffensiveX 202519 giu 2025
x33fcon 202513 giu 2025
SAINTCON 202324 ott 2023
BSidesAugusta 20237 ott 2023
44CON 202315 set 2023
BlackHat Arsenal USA 202315 set 2023

Riconoscimenti

Nemesis è costruita su gran parte del lavoro di altre persone. In tutto il codice abbiamo fornito citazioni, riferimenti e licenze applicabili per qualsiasi cosa utilizzata o adattata da fonti pubbliche. Se abbiamo dimenticato di dare il giusto credito da qualche parte, per favore faccelo sapere o invia una pull request!

Vogliamo anche ringraziare Evan McBroom, Hope Walker e Carlo Alcantara di SpecterOps per il loro aiuto con il concept iniziale di Nemesis e per l'incredibile feedback durante tutto il processo di sviluppo. Grazie anche a Matt Ehrnschwender per il suo enorme aiuto con k3s e i workflow di GitHub in Nemesis 1.0!

E infine, un ringraziamento a OpenAI e Claude per l'aiuto in questa riscrittura.

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