Skip to content
KitploitKITPLOIT
ツールブログ
提出
ツールブログ
提出

ハッキング、侵入テスト、サイバーセキュリティツールをあなたのセキュリティアーセナルに!

Kitploitはハッキング、サイバーセキュリティ、ペネトレーションテストのツールディレクトリです。最新のプロジェクトアップデートを見つけて、脆弱性の発見、システム分析、テストの自動化、セキュリティの強化を行いましょう。

··フィード·お問い合わせ·プライバシー·© 2026 Kitploit

ツールディレクトリ

カテゴリ

すべてのカテゴリを見る
Loading categories
CVE-2025-53770 — ネットワークベースの脆弱性スキャナで、CVE-2025-53770(安全でないデシリアライゼーション)に対して脆弱なシステムを検出します。リスクスコアリングとJSONレポートを備えたPowerShellおよびPython検出器を含みます。 | Kitploit
ツール/GitHubGitHub/daryllundy/cve-2025-53770
脆弱性スキャナー脆弱性分析コード分析ウェブセキュリティネットワークセキュリティペネトレーションテスト
GitHubdaryllundy/cve-2025-53770

CVE-2025-53770

ネットワークベースの脆弱性スキャナで、CVE-2025-53770(安全でないデシリアライゼーション)に対して脆弱なシステムを検出します。リスクスコアリングとJSONレポートを備えたPowerShellおよびPython検出器を含みます。

リポジトリを見る
211ヶ月前未レビュー

人気

すべて見る →

コミュニティで最も使われているツールを見つけましょう。

すべてのツールを探索

ツールコレクションを閲覧

すべてのツールを見る →
共有

CVE-2025-53770 検出プロジェクト

CVE-2025-53770(CWE-502: 信頼されないデータのデシリアライゼーション)に脆弱なシステムを特定するための包括的な脆弱性検出ツールキット。

🔍 概要

このプロジェクトは、信頼されないデータの安全でないデシリアライゼーションに関連するセキュリティ脆弱性である CVE-2025-53770 に潜在的に脆弱なシステムを特定・評価するための、エンタープライズ対応の検出スクリプトを提供します。このツールキットには、さまざまな環境との最大限の互換性を確保するため、PowerShell と Python の両方の実装が含まれています。

脆弱性の詳細

  • CVE ID: CVE-2025-53770
  • CWE 分類: CWE-502 (信頼されないデータのデシリアライゼーション)
  • 深刻度: 変動 (実装と露出状況に依存)
  • 説明: リモートコード実行につながる可能性のあるデシリアライゼーションプロセスにおける脆弱性

🚀 クイックスタート

PowerShell 検出器

root@kitploit:~
# 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 検出器

root@kitploit:~
# 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"

📁 プロジェクト構成

root@kitploit:~
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

🛠️ インストールとセットアップ

前提条件

PowerShell

  • PowerShell 5.1+ または PowerShell Core 7.0+
  • 追加の依存関係は不要

Python

  • Python 3.8+
  • uv パッケージマネージャー (推奨) または pip
  • 非同期 HTTP 操作用の aiohttp ライブラリ

インストール手順

  1. uv をインストール (未インストールの場合)

    root@kitploit:~
    # 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. リポジトリをクローン

    root@kitploit:~
    git clone <repository-url>
    cd CVE-2025-53770
    
  3. Python の依存関係をインストール

    root@kitploit:~
    # 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. インストールを検証

    root@kitploit:~
    # 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
    

📖 使用ガイド

PowerShell 検出器 (detector.ps1)

パラメータ

  • TargetRange (必須): スキャンする IP 範囲
    • 単一 IP: "192.168.1.100"
    • IP 範囲: "192.168.1.1-50"
    • CIDR 表記: "192.168.1.0/24" (基本サポート)
  • OutputFile (オプション): JSON 結果を保存するパス
  • Verbose (オプション): 詳細なログ出力を有効化

例

root@kitploit:~
# 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 検出器 (src/detectors/detector.py)

引数

  • --target-range, -t (必須): スキャンする IP 範囲
  • --output, -o (オプション): JSON 結果の出力ファイル
  • --verbose, -v (オプション): 詳細なログ出力を有効化

例

root@kitploit:~
# 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

🔧 検出方法論

スキャンプロセス

  1. ネットワーク探索: 一般的な HTTP/HTTPS ポート (80、443、8080、8443 など) のポートスキャン
  2. HTTP プロービング: HTTP レスポンス、ヘッダー、コンテンツの分析
  3. パターン検出: デシリアライゼーションフレームワークと安全でない実践の検索
  4. リスク評価: 複数の指標に基づく脆弱性のスコアリング
  5. レポート生成: 詳細な調査結果を含む構造化された JSON 出力

検出パターン

検出器は以下を特定します:

  • Java シリアライゼーションフレームワーク (ObjectInputStream, BinaryFormatter)
  • 安全でないデシリアライゼーションパターン (pickle.loads, yaml.load)
  • 既知のデシリアライゼーション問題を抱えるアプリケーションサーバー
  • 入力検証の欠如を示す指標
  • 不審な HTTP ヘッダーとコンテンツタイプ

リスクスコアリング

  • スコア 0-49: 低リスク (情報提供レベルの所見)
  • スコア 50-69: 中リスク (潜在的な脆弱性)
  • スコア 70+: 高リスク (脆弱である可能性が高い)

📊 出力形式

両方の検出器は構造化された JSON レポートを生成します:

root@kitploit:~
{
  "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"
      }
    }
  ]
}

🏢 エンタープライズ展開

ネットワークスキャンに関する考慮事項

  • ファイアウォール設定: スキャンホストが対象ネットワークに到達できることを確認
  • レート制限: 内蔵タイムアウトによりネットワークのフラッディングを防止
  • 認証: 検出スキャンに資格情報は不要
  • ロギング: 監査証跡のための包括的なロギング

統合オプション

  • SIEM 統合: 主要な SIEM プラットフォームと互換性のある JSON 出力
  • CI/CD パイプライン: デプロイメントワークフローでの自動脆弱性スキャン
  • 定期スキャン: cron/タスクスケジューラを使用した定期的な評価
  • レポートダッシュボード: 経営層向けレポートのための JSON 結果の解析

セキュリティに関する考慮事項

  • 読み取り専用操作: 検出器は偵察のみを実行し、悪用は行いません
  • ネットワークへの影響: 最小限のネットワークトラフィック、非侵入型スキャン
  • データプライバシー: 機密データの収集や保存は行いません
  • 誤検知: リスクスコアリングは、実際の脆弱性の優先順位付けに役立ちます

🛡️ 修復ガイダンス

即時対応

  1. システムの棚卸し: 検出結果を使用して脆弱なシステムを特定
  2. ネットワークセグメンテーション: 可能な場合は脆弱なシステムを分離
  3. パッチ管理: 特定されたシステムにベンダーのセキュリティアップデートを適用
  4. モニタリング: デシリアライゼーション活動のための拡張ロギングを実装

長期的なセキュリティ対策

  1. 入力検証: すべてのユーザー入力に対する厳格な検証を実装
  2. 安全なデシリアライゼーション: 安全なデシリアライゼーションライブラリと実践を使用
  3. ネットワークセキュリティ: 悪意のあるシリアライズペイロードをブロックする WAF ルールを展開
  4. セキュリティトレーニング: 開発者に安全なコーディング実践を教育

📚 ドキュメント

  • DETECTION_ALGORITHMS.md: 詳細な擬似コードとアルゴリズムのドキュメント
  • LIBRARIES.md: 外部依存関係とライブラリのドキュメント
  • TASKS.md: プロジェクト開発タスクとマイルストーン
  • TODO.md: 優先順位付けされた開発バックログ
  • NOTES.md: 参照リンクとリソース

🔗 参照

  • Microsoft Security Response Center - CVE-2025-53770
  • CVE.org Record - CVE-2025-53770
  • CWE-502: 信頼されないデータのデシリアライゼーション

📋 システム要件

PowerShell 環境

  • OS: Windows 10+、Windows Server 2016+、または PowerShell Core を実行できる任意の OS
  • PowerShell: バージョン 5.1+ または PowerShell Core 7.0+
  • ネットワーク: 対象範囲へのアウトバウンド接続
  • 権限: 標準ユーザー権限 (管理者は不要)

Python 環境

  • OS: Windows、Linux、macOS
  • Python: バージョン 3.8+
  • メモリ: 大規模なネットワークスキャンには最低 512MB の RAM
  • ネットワーク: 対象範囲へのアウトバウンド接続
  • パッケージマネージャー: uv (推奨) または pip
  • 依存関係: aiohttp (pyproject.toml で管理)

🚨 免責事項

このツールは防御的なセキュリティ目的のみのために設計されています。以下の場合にのみ使用してください:

  • 所有しているネットワーク、またはスキャンする明示的な許可を得ているネットワーク
  • 脆弱性評価とセキュリティテストのため
  • セキュリティ専門家およびシステム管理者による使用
  • 適用される法律と規制の遵守のもと

作者は、このツールの誤用について一切責任を負いません。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🤝 コントリビューション

  1. リポジトリをフォーク
  2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/improvement)
  3. 変更をコミット (git commit -am 'Add new feature')
  4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/improvement)
  5. プルリクエストを作成

📞 サポート

問題、質問、またはコントリビューションについては:

  • プロジェクトリポジトリに issue を作成
  • /docs フォルダの既存ドキュメントを確認
  • プロジェクトドキュメントのトラブルシューティングセクションを参照

最終更新日: 2025年7月28日
バージョン: 1.0.0
メンテナー: セキュリティリサーチチーム

ツールをダウンロード