daryllundy/cve-2025-53770CVE-2025-53770(안전하지 않은 역직렬화)에 취약한 시스템을 탐지하는 네트워크 기반 취약점 스캐너. 위험 점수 및 JSON 보고 기능이 있는 PowerShell 및 Python 탐지기를 포함합니다.
CVE-2025-53770(CWE-502: 신뢰할 수 없는 데이터의 역직렬화)에 취약한 시스템을 식별하기 위한 포괄적인 취약점 탐지 툴킷입니다.
이 프로젝트는 CVE-2025-53770(신뢰할 수 없는 데이터의 안전하지 않은 역직렬화와 관련된 보안 취약점)에 취약할 가능성이 있는 시스템을 식별하고 평가하기 위한 엔터프라이즈급 탐지 스크립트를 제공합니다. 툴킷은 다양한 환경에서 최대 호환성을 위해 PowerShell 및 Python 구현을 모두 포함합니다.
# 기본 스캔
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-50"
# 출력 파일 및 상세 로깅과 함께 스캔
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.0/24" -OutputFile "results.json" -Verbose
# uv로 설치 (권장)
uv sync
# 기본 스캔
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.1.1-50"
# 출력 파일 및 상세 로깅과 함께 스캔
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "10.0.0.0/24" --output results.json --verbose
# 또는 설치된 스크립트 사용
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.1.1-50"
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
uv 설치 (아직 설치되지 않은 경우)
# macOS 및 Linux에서
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows에서
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# 대안: pip 사용
pip install uv
저장소 클론
git clone <repository-url>
cd CVE-2025-53770
Python 종속성 설치
# 모든 종속성 설치 (권장)
uv sync
# 또는 특정 그룹 설치
uv sync --group testing
uv sync --group dev
# 대안: pip 사용 (uv를 사용할 수 없는 경우)
pip install -e .
설치 확인
# Python 탐지기 테스트
uv run python src/detectors/detector.py --help
uv run cve-2025-53770-detect --help
# PowerShell 탐지기 테스트
Get-Help .\src\detectors\detector.ps1
detector.ps1)TargetRange (필수): 스캔할 IP 범위
"192.168.1.100""192.168.1.1-50""192.168.1.0/24" (기본 지원)OutputFile (선택): JSON 결과를 저장할 경로Verbose (선택): 상세 로깅 활성화# 상세 출력과 함께 단일 서브넷 스캔
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-254" -Verbose
# 결과 내보내기와 함께 엔터프라이즈 스캔
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "10.0.0.1-100" -OutputFile "enterprise_scan.json"
src/detectors/detector.py)--target-range, -t (필수): 스캔할 IP 범위--output, -o (선택): JSON 결과를 위한 출력 파일--verbose, -v (선택): 상세 로깅 활성화# 종합 네트워크 스캔
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.0.0/24" --verbose
# 결과 내보내기와 함께 대상 스캔
uv run python src/detectors/detector.py -t "10.0.1.1-50" -o vulnerability_report.json
# 설치된 명령어 사용
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.0.0/24" --output scan_results.json
탐지기는 다음을 식별합니다:
ObjectInputStream, BinaryFormatter)pickle.loads, yaml.load)두 탐지기 모두 구조화된 JSON 보고서를 생성합니다:
{
"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 응답 데이터 */ },
"scan_method": "Python Async HTTP Probe"
}
}
]
}
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