ssh-audit

全面的SSH安全审计工具助力服务器和客户端配置加固

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ssh-audit是一款开源的SSH配置审计工具,可全面分析服务器和客户端的SSH协议、算法和密钥等信息。它能识别潜在安全风险,提供针对性加固建议,支持标准审计和策略审计,还可进行DoS攻击测试。该工具跨平台兼容,无外部依赖,是IT管理员和安全人员进行SSH安全评估与加固的实用工具。

fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具

AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目

Fiddler Auditor是一款开源工具，专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能，包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点，如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案，以增强LLM的安全性和可靠性。

BugBountyScanner - 高效低耗的自动化漏洞赏金侦察脚本

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BugBountyScanner是一款自动化漏洞赏金侦察工具,提供Bash脚本和Docker镜像两种使用方式。它具有资源消耗低、信息输出高的特点,支持子域名枚举、Web服务器检测、网页爬取、漏洞扫描等功能。该工具适合在低配置服务器上长期运行,并支持通过Telegram接收实时状态通知。

sslsplit - SSL/TLS加密流量拦截工具支持网络取证与安全分析

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SSLsplit是一款用于拦截和分析SSL/TLS加密网络流量的开源工具。它能够透明地终止重定向的连接,记录所有传输数据,并重新建立SSL/TLS连接。SSLsplit支持TCP、SSL、HTTP(S)等多种协议,兼容IPv4/v6和SNI。该工具可动态生成伪造证书,并实现多种规避检测机制。主要应用于网络取证、应用安全分析和渗透测试等领域。

Sudomy - 高效的子域名枚举与安全分析工具

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Sudomy是一款功能全面的子域名枚举与分析工具。它支持主动和被动两种方式收集子域名,可进行存活性检测、端口扫描和子域名接管检测等多项安全分析。该工具还能生成网络拓扑图、提取敏感URL和参数,并支持多种输出格式。Sudomy的高效性能和全面功能,使其成为渗透测试和漏洞赏金领域的重要工具。

awesome-hacking - 全面的黑客技术资源和工具集锦

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项目汇集黑客技术资源,包括系统、逆向工程、Web、网络等多个领域。提供教程、工具及漏洞数据库、反汇编器等资源。涵盖CTF竞赛、wargame等内容,为安全研究提供全面参考。

android-security-awesome - Android安全资源与分析工具综合集合

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该项目汇集了Android安全领域的各类资源,包括在线分析、静态分析、漏洞扫描、动态分析和逆向工程等工具。涵盖从学术研究到实际应用的多个方面,为Android安全研究、开发和测试提供全面支持,有助于提升应用安全性分析与开发水平。

devzat - 开发者专属的SSH终端聊天平台

DevzatGithubSSH服务器开发者社交开源项目聊天工具

Devzat是一款创新的SSH聊天服务器，用户连接后进入聊天界面而非传统shell环境。支持多平台访问，包括移动设备。功能丰富，包括聊天房间、Markdown语法、代码高亮、私信等。还内置井字棋和猜词游戏，为开发者提供便捷有趣的交流平台，促进技术社区互动。

awesome-pentest-cheat-sheets - 渗透测试工具和技巧大全

Github安全工具开源项目权限提升渗透测试漏洞利用网络安全

awesome-pentest-cheat-sheets汇集了丰富的渗透测试资源,包括工具指南、技术备忘单和学习材料。涵盖信息收集到漏洞利用等多个环节,提供详细命令参考和实践技巧。项目面向安全专业人员和渗透测试人员,便于快速查阅学习,有助提升网络安全技能。

WebHackersWeapons - Web安全研究与渗透测试开源工具库

GithubWeb黑客工具代理工具信息收集开源项目渗透测试漏洞扫描

WebHackersWeapons是一个面向Web安全研究人员的综合开源工具库。项目收录了代理、侦察、模糊测试、扫描和漏洞利用等多类安全工具，支持主流编程语言和操作系统。通过详细的分类和标签系统，用户可以快速定位所需工具。该项目为渗透测试和漏洞赏金等Web安全工作提供了丰富的资源支持。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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