CVE-2025-53770 检测项目

一个全面的漏洞检测工具包，用于识别易受 CVE-2025-53770（CWE-502：不可信数据反序列化）影响的系统。

🔍 概述

本项目提供企业级检测脚本，用于识别和评估可能受 CVE-2025-53770 影响的系统。该安全漏洞与不可信数据的不安全反序列化相关。工具包包含 PowerShell 和 Python 两种实现，以确保在不同环境中的最大兼容性。

漏洞详情

• CVE ID: CVE-2025-53770
• CWE 分类: CWE-502（不可信数据反序列化）
• 严重性: 可变（取决于实现和暴露程度）
• 描述: 反序列化过程中的漏洞，可导致远程代码执行

🚀 快速开始

PowerShell 检测器

# 基本扫描
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-50"

# 扫描并输出文件及详细日志
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.0/24" -OutputFile "results.json" -Verbose

Python 检测器

# 使用 uv 安装（推荐）
uv sync

# 基本扫描
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.1.1-50"

# 扫描并输出文件及详细日志
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "10.0.0.0/24" --output results.json --verbose

# 或使用已安装的脚本
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.1.1-50"

📁 项目结构

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

🛠️ 安装与设置

前提条件

PowerShell

• PowerShell 5.1+ 或 PowerShell Core 7.0+
• 无需额外依赖

Python

• Python 3.8+
• uv 包管理器（推荐）或 pip
• aiohttp 库用于异步 HTTP 操作

安装步骤

1. 安装 uv（如果尚未安装）

   # 在 macOS 和 Linux 上
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # 在 Windows 上
   powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   
   # 替代方案：使用 pip
   pip install uv
   

2. 克隆仓库

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

3. 安装 Python 依赖

   # 安装所有依赖（推荐）
   uv sync
   
   # 或安装特定分组
   uv sync --group testing
   uv sync --group dev
   
   # 使用 pip 的替代方案（如果 uv 不可用）
   pip install -e .
   

4. 验证安装

   # 测试 Python 检测器
   uv run python src/detectors/detector.py --help
   uv run cve-2025-53770-detect --help
   
   # 测试 PowerShell 检测器
   Get-Help .\src\detectors\detector.ps1
   

📖 使用指南

PowerShell 检测器 (detector.ps1)

参数

• TargetRange（必需）：要扫描的 IP 范围
  • 单个 IP："192.168.1.100"
  • IP 范围："192.168.1.1-50"
  • CIDR 表示法："192.168.1.0/24"（基本支持）
• OutputFile（可选）：保存 JSON 结果的路径
• Verbose（可选）：启用详细日志记录

示例

# 扫描单个子网并输出详细信息
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "192.168.1.1-254" -Verbose

# 企业级扫描并导出结果
.\src\detectors\detector.ps1 -TargetRange "10.0.0.1-100" -OutputFile "enterprise_scan.json"

Python 检测器 (src/detectors/detector.py)

参数

• --target-range, -t（必需）：要扫描的 IP 范围
• --output, -o（可选）：JSON 结果输出文件
• --verbose, -v（可选）：启用详细日志记录

示例

# 全面网络扫描
uv run python src/detectors/detector.py --target-range "192.168.0.0/24" --verbose

# 目标扫描并导出结果
uv run python src/detectors/detector.py -t "10.0.1.1-50" -o vulnerability_report.json

# 使用已安装的命令
uv run cve-2025-53770-detect --target-range "192.168.0.0/24" --output scan_results.json

🔧 检测方法

扫描流程

1. 网络发现：在常见 HTTP/HTTPS 端口（80、443、8080、8443 等）上进行端口扫描
2. HTTP 探测：分析 HTTP 响应、标头和内容
3. 模式检测：搜索反序列化框架和不安全实践
4. 风险评估：基于多个指标对漏洞进行评分
5. 报告生成：生成包含详细发现的结构化 JSON 输出

检测模式

检测器识别：

• Java 序列化框架（ObjectInputStream、BinaryFormatter）
• 不安全反序列化模式（pickle.loads、yaml.load）
• 存在已知反序列化问题的应用服务器
• 缺少输入验证指标
• 可疑的 HTTP 标头和内容类型

风险评分

• 0-49 分：低风险（信息性发现）
• 50-69 分：中等风险（潜在漏洞）
• 70 分以上：高风险（很可能存在漏洞）

📊 输出格式

两个检测器都生成结构化 JSON 报告：

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

🏢 企业部署

网络扫描注意事项

• 防火墙配置：确保扫描主机可以到达目标网络
• 速率限制：内置超时防止网络泛洪
• 身份验证：检测扫描无需凭证
• 日志记录：全面的日志记录，用于审计跟踪

集成选项

• SIEM 集成：JSON 输出与主流 SIEM 平台兼容
• CI/CD 管道：在部署工作流中自动进行漏洞扫描
• 定期扫描：与 cron/任务计划程序一起使用进行定期评估
• 报告仪表盘：解析 JSON 结果用于高管报告

安全考虑

• 只读操作：检测器仅执行侦察，不进行利用
• 网络影响：最小的网络流量，非侵入性扫描
• 数据隐私：不收集或存储敏感数据
• 误报：风险评分有助于优先处理真实漏洞

🛡️ 修复指导

立即行动

1. 系统盘点：使用检测结果识别易受攻击的系统
2. 网络分段：如果可能，隔离易受攻击的系统
3. 补丁管理：为已识别系统应用供应商安全更新
4. 监控：为反序列化活动实施增强日志记录

长期安全措施

1. 输入验证：对所有用户输入实施严格验证
2. 安全反序列化：使用安全的反序列化库和实践
3. 网络安全：部署 WAF 规则以阻止恶意序列化负载
4. 安全培训：教育开发者安全编码实践

📚 文档

• DETECTION_ALGORITHMS.md：详细的伪代码和算法文档
• LIBRARIES.md：外部依赖和库文档
• TASKS.md：项目开发任务和里程碑
• TODO.md：优先级排序的开发积压项
• NOTES.md：参考链接和资源

🔗 参考

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

📋 系统要求

PowerShell 环境

• 操作系统：Windows 10+、Windows Server 2016+，或任何支持 PowerShell Core 的操作系统
• PowerShell：5.1+ 或 PowerShell Core 7.0+
• 网络：到目标范围的出站连接
• 权限：标准用户权限（无需管理员权限）

Python 环境

• 操作系统：Windows、Linux、macOS
• Python：3.8+
• 内存：大型网络扫描至少需要 512MB RAM
• 网络：到目标范围的出站连接
• 包管理器：uv（推荐）或 pip
• 依赖：aiohttp（通过 pyproject.toml 管理）

🚨 免责声明

本工具仅用于防御性安全目的。它只能用于：

• 在你拥有或明确获得扫描许可的网络上
• 用于漏洞评估和安全测试
• 由安全专业人员和系统管理员使用
• 符合适用法律法规

作者不对任何滥用本工具的行为负责。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🤝 贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/improvement）
3. 提交更改（git commit -am 'Add new feature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/improvement）
5. 创建 Pull Request

📞 支持

如有问题、疑问或贡献：

• 在项目仓库中创建 Issue
• 查看 /docs 文件夹中的现有文档
• 查看项目文档中的故障排除部分

---

最后更新：2025年7月28日
版本：1.0.0
维护者：安全研究团队