Projeto de Detecção CVE-2025-53770

Um kit de ferramentas abrangente de detecção de vulnerabilidades para identificar sistemas vulneráveis ao CVE-2025-53770 (CWE-502: Desserialização de Dados Não Confiáveis).

🔍 Visão Geral

Este projeto fornece scripts de detecção prontos para uso empresarial para identificar e avaliar sistemas potencialmente vulneráveis ao CVE-2025-53770, uma vulnerabilidade de segurança relacionada à desserialização insegura de dados não confiáveis. O kit de ferramentas inclui implementações em PowerShell e Python para máxima compatibilidade em diferentes ambientes.

Detalhes da Vulnerabilidade

• CVE ID: CVE-2025-53770
• CWE Classification: CWE-502 (Desserialização de Dados Não Confiáveis)
• Severity: Variável (depende da implementação e exposição)
• Description: Vulnerabilidade em processos de desserialização que pode levar à execução remota de código

🚀 Início Rápido

PowerShell Detector

# 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 Detector

# 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"

📁 Estrutura do Projeto

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

🛠️ Instalação e Configuração

Pré-requisitos

PowerShell

• PowerShell 5.1+ ou PowerShell Core 7.0+
• Nenhuma dependência adicional necessária

Python

• Python 3.8+
• gerenciador de pacotes uv (recomendado) ou pip
• biblioteca aiohttp para operações HTTP assíncronas

Passos de Instalação

1. Instalar uv (se ainda não estiver instalado)

   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. Clonar o repositório

   root@kitploit:~

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

3. Instalar dependências Python

   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. Verificar instalação

   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
   

📖 Guia de Uso

PowerShell Detector (detector.ps1)

Parâmetros

• TargetRange (Obrigatório): Faixa de IP para varredura
  • IP único: "192.168.1.100"
  • Faixa de IP: "192.168.1.1-50"
  • Notação CIDR: "192.168.1.0/24" (suporte básico)
• OutputFile (Opcional): Caminho para salvar resultados JSON
• Verbose (Opcional): Ativar log detalhado

Exemplos

# 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 Detector (src/detectors/detector.py)

Argumentos

• --target-range, -t (Obrigatório): Faixa de IP para varredura
• --output, -o (Opcional): Arquivo de saída para resultados JSON
• --verbose, -v (Opcional): Ativar log detalhado

Exemplos

# 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

🔧 Metodologia de Detecção

Processo de Varredura

1. Descoberta de Rede: Varredura de portas em portas HTTP/HTTPS comuns (80, 443, 8080, 8443, etc.)
2. Sondagem HTTP: Analisar respostas HTTP, cabeçalhos e conteúdo
3. Detecção de Padrões: Procurar por frameworks de desserialização e práticas inseguras
4. Avaliação de Risco: Pontuar vulnerabilidades com base em múltiplos indicadores
5. Geração de Relatório: Saída JSON estruturada com descobertas detalhadas

Padrões de Detecção

Os detectores identificam:

• frameworks de serialização Java (ObjectInputStream, BinaryFormatter)
• padrões de desserialização inseguros (pickle.loads, yaml.load)
• servidores de aplicação com problemas conhecidos de desserialização
• indicadores de validação de entrada ausente
• cabeçalhos HTTP suspeitos e tipos de conteúdo

Pontuação de Risco

• Pontuação 0-49: Risco baixo (descobertas informativas)
• Pontuação 50-69: Risco médio (vulnerabilidade potencial)
• Pontuação 70+: Risco alto (provavelmente vulnerável)

📊 Formato de Saída

Ambos os detectores geram relatórios JSON estruturados:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

🏢 Implantação Empresarial

Considerações sobre Varredura de Rede

• Configuração de Firewall: Garantir que os hosts de varredura possam alcançar as redes alvo
• Limitação de Taxa: Timeouts embutidos evitam inundação da rede
• Autenticação: Nenhuma credencial necessária para varredura de detecção
• Registro: Log abrangente para trilhas de auditoria

Opções de Integração

• Integração com SIEM: Saída JSON compatível com principais plataformas SIEM
• Pipelines CI/CD: Varredura automatizada de vulnerabilidades em fluxos de implantação
• Varredura Agendada: Usar com cron/Agendador de Tarefas para avaliações regulares
• Dashboards de Relatórios: Analisar resultados JSON para relatórios executivos

Considerações de Segurança

• Operação Somente Leitura: Detectores apenas realizam reconhecimento, sem exploração
• Impacto na Rede: Tráfego de rede mínimo, varredura não intrusiva
• Privacidade de Dados: Nenhuma coleta ou armazenamento de dados sensíveis
• Falsos Positivos: A pontuação de risco ajuda a priorizar vulnerabilidades reais

🛡️ Orientação de Remediação

Ações Imediatas

1. Inventário de Sistemas: Usar resultados de detecção para identificar sistemas vulneráveis
2. Segmentação de Rede: Isolar sistemas vulneráveis se possível
3. Gerenciamento de Patches: Aplicar atualizações de segurança do fornecedor para sistemas identificados
4. Monitoramento: Implementar log aprimorado para atividades de desserialização

Medidas de Segurança de Longo Prazo

1. Validação de Entrada: Implementar validação rigorosa para todas as entradas do usuário
2. Desserialização Segura: Usar bibliotecas e práticas seguras de desserialização
3. Segurança de Rede: Implantar regras de WAF para bloquear payloads serializados maliciosos
4. Treinamento de Segurança: Educar desenvolvedores sobre práticas de codificação segura

📚 Documentação

• DETECTION_ALGORITHMS.md: Documentação detalhada de pseudocódigo e algoritmos
• LIBRARIES.md: Dependências externas e documentação de bibliotecas
• TASKS.md: Tarefas de desenvolvimento do projeto e marcos
• TODO.md: Backlog de desenvolvimento priorizado
• NOTES.md: Links de referência e recursos

🔗 Referências

• Microsoft Security Response Center - CVE-2025-53770
• CVE.org Record - CVE-2025-53770
• CWE-502: Desserialização de Dados Não Confiáveis

📋 Requisitos de Sistema

Ambiente PowerShell

• SO: Windows 10+, Windows Server 2016+ ou qualquer SO com PowerShell Core
• PowerShell: Versão 5.1+ ou PowerShell Core 7.0+
• Rede: Conectividade de saída para as faixas alvo
• Permissões: Permissões de usuário padrão (sem necessidade de admin)

Ambiente Python

• SO: Windows, Linux, macOS
• Python: Versão 3.8+
• Memória: Mínimo 512MB de RAM para varreduras de rede grandes
• Rede: Conectividade de saída para as faixas alvo
• Gerenciador de Pacotes: uv (recomendado) ou pip
• Dependências: aiohttp (gerenciado via pyproject.toml)

🚨 Aviso Legal

Esta ferramenta é projetada apenas para fins de segurança defensiva. Deve ser usada apenas:

• Em redes que você possui ou tem permissão explícita para varrer
• Para avaliação de vulnerabilidades e testes de segurança
• Por profissionais de segurança e administradores de sistemas
• Em conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis

Os autores não são responsáveis por qualquer uso indevido desta ferramenta.

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT – consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

🤝 Contribuição

1. Faça um fork do repositório
2. Crie um branch de funcionalidade (git checkout -b feature/improvement)
3. Faça commit das suas alterações (git commit -am 'Add new feature')
4. Envie para o branch (git push origin feature/improvement)
5. Crie um Pull Request

📞 Suporte

Para problemas, perguntas ou contribuições:

• Crie uma issue no repositório do projeto
• Revise a documentação existente na pasta /docs
• Verifique a seção de solução de problemas na documentação do projeto

Última Atualização: 28 de julho de 2025
Versão: 1.0.0
Mantenedor: Equipe de Pesquisa de Segurança