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ICS-Security-Tools

工业控制系统安全工具和资源库

ICS-Security-Tools是一个开源的工业控制系统安全资源库,汇集了多种工具、技巧和行业经验。项目内容涵盖脚本、配置文件、硬件信息、协议分析等多个方面,从分析工具到蜜罐系统应有尽有。项目资源包括但不限于公司信息、硬件详情、网络数据包、分析工具、审计工具、蜜罐系统和仿真环境等。这些资源为工业控制系统环境中的网络安全工作提供了实用参考。

FBI-tools - 开源情报与数字取证综合工具库
GithubLinuxOSINT开源项目情报收集数字取证网络安全
FBI-tools是一个集成开源情报(OSINT)和数字取证功能的综合工具库。它汇集了信息收集、社交媒体分析、网络侦察和取证分析等多种工具,包括Maltego、SpiderFoot等知名软件,以及针对Telegram、LinkedIn等平台的专用工具。该项目为安全分析、取证调查和渗透测试等领域的专业人士提供了一站式解决方案,有助于提升调查和分析工作的效率。
Black-Tool - 综合网络安全工具集 支持多平台渗透测试
Black-ToolGithub信息收集密码破解开源项目网络攻击黑客工具
Black-Tool是开源的网络安全工具集,整合信息收集、Web渗透、摄像头入侵、无线攻击、密码破解等功能。支持Linux、Windows、MacOS多平台,适用于安全研究和渗透测试。项目在GitHub持续更新维护,最新版本5.5.5新增多项功能改进。
toxic-repos - 开源软件安全威胁追踪系统
GitHubGithub代码隔离安全威胁开源软件开源项目恶意代码
这是一个致力于追踪和记录开源软件中潜在安全威胁的项目。它维护着一个包含708条记录的数据库,以CSV、JSON和SQLite等多种格式提供危险代码信息。项目还提供代码隔离和包镜像等开源安全建议,帮助开发者保护其开发环境。通过Telegram机器人和群组,社区成员可进行代码审查和信息共享,共同维护开源生态系统的安全性与可信度。
awesome-safety-critical - 安全关键软件编程实践资源列表
Githubsafety-critical software开源项目编程实践资源列表软件开发
awesome-safety-critical项目收集了安全关键软件编程实践的相关资源。内容托管于Read the Docs平台,便于查阅。项目采用CC0许可证,并维护资源备份以确保长期可用性。该列表为安全关键系统开发者提供了参考信息。
Security-101 - 网络安全基础课程 从入门到实践构建安全防线
AI安全Github开源项目网络安全身份管理零信任风险管理
Security-101项目提供全面的网络安全基础课程,涵盖CIA三要素、风险管理、零信任等核心概念,以及身份管理、网络安全、安全运营等关键领域。课程分为30-60分钟的简洁小节,配有测验和延伸阅读,帮助初学者快速掌握网络安全基础知识,为深入学习奠定基础。
agentic_security - 开源LLM漏洞扫描工具,保护您的AI安全
API集成Agentic SecurityGithubLLM安全开源工具开源项目漏洞扫描
Agentic Security是一款开源的LLM漏洞扫描工具,旨在提高AI应用的安全性。它提供可定制规则集、LLM模糊测试、API集成和压力测试等功能。该工具集成了多个开源安全组件,支持多种攻击技术,并允许添加自定义数据集。Agentic Security可用于本地测试,也可集成到CI/CD流程中,为LLM应用提供持续的安全评估。
Awesome-FOFA - 网络安全专家的开源工具箱
APT追踪FOFAGithub信息收集开源项目网络安全资产发现
Awesome-FOFA是GitHub上的开源网络安全资源库,整合了FOFA网络空间测绘平台的使用指南和应用案例。从新手教程到高级APT追踪,涵盖资产发现、数据获取和恶意软件分析等主题。该项目还包含FOFA API工具和工作流程,为网络安全专业人员提供全面的学习和实践资源。
hacker-roadmap - 完整渗透测试学习路线图和开源安全工具集
Github信息安全开源项目渗透测试漏洞扫描网络攻击黑客工具
hacker-roadmap是一个系统性的渗透测试学习指南和安全工具资源集。该项目概述了学习渗透测试的关键知识点,并汇集了大量开源的安全评估工具,涵盖信息收集、密码破解、无线网络测试、漏洞利用等多个领域。此外还提供了渗透测试的基本流程、推荐书籍和在线挑战平台等学习资源,为网络安全研究者和渗透测试人员提供了全面的学习参考。
ai-exploits - AI基础设施安全威胁探析与防御工具集
AI安全GithubMetasploitNuclei开源项目机器学习漏洞利用
ai-exploits项目汇集了针对机器学习工具已知漏洞的利用程序和扫描模板。项目包含Metasploit模块、Nuclei模板和CSRF模板,为信息安全专业人员提供了解和评估AI/ML基础设施实际安全风险的工具。通过展示AI领域当前面临的安全挑战,该项目旨在提高业界对AI/ML生态系统潜在威胁的认识,促进相关安全措施的改进。
awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南
Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全
该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。
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