Advertisement

漏洞数据集NVD.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
NVD.zip包含了美国国家漏洞数据库(National Vulnerability Database)中的安全漏洞信息，为开发者和安全专家提供了全面的CVE列表及相关细节，便于进行风险评估与软件加固。 1. NVD是美国国家通用漏洞数据库。 2. 漏洞数据包括从2000年到2017年的记录（总共约5万多条漏洞，涉及23个不同的漏洞类型）。 3. 漏洞数据以XML格式存储，供软件安全研究人员使用。 步骤 1: 在你想要运行MulVAL适配器的目录中设置一个空的MySQL数据库，并将数据库连接信息放入config.txt文件。例如： ``` jdbc:mysql://www.example.com:3306/nvd user_name password ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 漏洞数据集NVD.zip
    优质
    NVD.zip包含了美国国家漏洞数据库(National Vulnerability Database)中的安全漏洞信息，为开发者和安全专家提供了全面的CVE列表及相关细节，便于进行风险评估与软件加固。 1. NVD是美国国家通用漏洞数据库。 2. 漏洞数据包括从2000年到2017年的记录（总共约5万多条漏洞，涉及23个不同的漏洞类型）。 3. 漏洞数据以XML格式存储，供软件安全研究人员使用。 步骤 1: 在你想要运行MulVAL适配器的目录中设置一个空的MySQL数据库，并将数据库连接信息放入config.txt文件。例如： ``` jdbc:mysql://www.example.com:3306/nvd user_name password ```
     
  • CNNVD中国信息安全漏洞数据库（2002-2017年漏洞数据集）汇总
    优质
    该数据集收录了从2002年至2017年间由CNNVD发布的所有信息安全漏洞信息，为研究人员和安全从业人员提供全面的参考资源。 NVD漏洞与CNNVD中国信息安全漏洞数据库（2002-2017年数据集）大全。
     
  • CNNVD软件安全漏洞数据集.zip
    优质
    本资料包包含了一个全面的软件安全漏洞数据库（CNNVD），旨在帮助研究人员、开发人员及网络安全专家分析和预防潜在的安全威胁。 1. CNNVD是中国国家信息安全漏洞数据库。 2. 软件漏洞数据涵盖从1999年以前至2018年的漏洞记录。 3. 漏洞数据以XML格式存储，供软件安全研究人员使用。
     
  • NVD与CNNVD软件漏洞数据集，漏洞文本预处理及漏洞分类算法训练.zip
    优质
    本资料包包含NVD和CNNVD中的软件漏洞数据，提供详细的漏洞文本预处理方法及基于这些数据训练的漏洞分类算法，适用于安全研究与自动化分析。 NVD和CNNVD软件漏洞数据集用于进行漏洞文本预处理，并训练算法模型以实现漏洞分类。相关资料已打包为.zip文件。
     
  • NVD软件安全漏洞数据集合.zip
    优质
    本资料包包含NVD（美国国家漏洞数据库）中的软件安全漏洞数据集合，提供全面的安全威胁信息和分析资源。 NVD是美国国家计算机通用漏洞数据库（National Vulnerability Database）。该数据库包含2002年至2019年的5万多条漏洞数据，涵盖了23种不同的漏洞类型。这些漏洞数据以XML格式存储，供软件安全研究人员进行分析和研究使用。
     
  • Python抓取漏洞数据库.zip
    优质
    本资料包提供了一个使用Python语言编写的脚本，用于自动从公共网络上收集和整理安全漏洞信息。该工具特别适用于网络安全研究人员和技术爱好者，帮助他们及时获取最新的软件漏洞数据，以进行进一步的安全分析或开发相关应用。 本代码使用Python3爬取CNVD、CNNVD和CVE漏洞库并存入本地MySQL数据库，可以实现漏洞预览、增量爬取和完整爬取等功能，并以GUI形式展现。
     
  • BlueCMS漏洞汇总集锦
    优质
    BlueCMS漏洞汇总集锦是一份全面收集和分析针对BlueCMS系统的安全漏洞报告，旨在帮助开发者和用户识别、理解并修复系统中的安全隐患。 client_ip伪造注入可以通过查看代码来实现。由于 client_ip 和 x_forwarded_for 都可以被伪造，在 include/common.fun.php 的第106行我们可以追踪 getip() 函数的应用情况。在 comment.php 文件的第113行，我们尝试通过伪造 IP 地址进行测试。可以看到结果已经显示出问题所在了：它已单独列出报错语句，因此我们无法利用这些错误信息直接获取用户名和密码。不过，可以采用盲注的方法来获取用户名和密码。 之前一直在思考如何注入数据，并且因为这是一次插入操作，所以需要找到合适的方式来实现这一目标。
     
  • Web漏洞挖掘之XXE漏洞（105）
    优质
    本文介绍了Web安全中的XXE漏洞，包括其定义、危害以及如何检测和防止此类攻击，帮助读者深入了解并防范XXE漏洞。 ### XXE漏洞详解 XXE（XML External Entity Injection）是指在处理XML输入时由于配置不当导致的解析器允许加载外部实体的安全漏洞。这类攻击使恶意用户能够注入有害的外部实体，从而获取敏感信息、执行命令、引发拒绝服务（DoS）攻击或进行服务器端请求伪造（SSRF）。鉴于其危害性，XXE已被纳入OWASP Top 10常见应用安全风险列表。 **XML实体概述** 在XML文档中，实体是一种用于存储和重用文本片段的机制。根据声明方式的不同，可以分为内部实体与外部实体两种类型。内部实体的定义格式为``，例如``；使用时以`&example;`的形式引用。 对于外部实体来说，则有两种形式： 1. 私有外部实体：声明方式是`` 2. 公共外部实体：其格式为`` 在XML文档中，通过类似 `&entity_name;` 的语法来引用这些外部实体。当解析器遇到这样的引用时，它会尝试根据定义加载并处理指定的URI。 **XXE漏洞原理** 该类安全问题的核心在于：某些配置不当的XML解析器允许加载外部实体。攻击者可以利用这一点通过提交含有恶意外部实体声明的XML文档来操控服务端的行为。例如： ```xml ]> &xxe; ``` 在这个例子中，服务器将尝试从`http:evil.comxxedetector`下载数据。特定的解析器如Java中的SAXParser在处理这样的文档时会触发外部实体加载，并与攻击者的服务器进行通信。 **不同XML解析库的行为差异** 不同的编程语言和XML解析库对这些机制的支持有所不同： 1. 实体引用类型：普通实体（&name;）通常只在元素开始阶段求值，而参数实体（%name;）则会在DTD声明时被处理。 2. 文件或其它协议的使用情况：某些情况下可能直接访问本地文件系统而非发起网络请求。 3. 支持的URI方案：不同的解析器支持的协议类型不同（如HTTP、FILE等），这影响了攻击者能够执行的具体操作。 **XXE漏洞挖掘策略** 识别并利用此类安全问题的关键在于找到那些处理XML输入的地方，尤其是涉及到使用特定库进行解析的部分。以下是一些寻找和验证潜在威胁的方法： 1. 审查所有接收或发送XML数据的API接口。 2. 分析服务器端如何操作接收到的数据，并注意所使用的具体实现细节。 3. 了解并测试当前环境下被用作处理工具的特性与配置，确保外部实体加载已被禁用。 4. 编写实验性代码尝试注入恶意内容，并观察系统反应。 **防止XXE漏洞** 为了有效防御这类攻击： 1. 禁止解析器从外源获取实体声明。例如，在Java中可以通过`SAXParserFactory.setFeature()`方法实现这一点。 2. 对所有输入数据进行严格验证，避免包含潜在有害的XML结构。 3. 使用更加安全可靠的库来处理XML文件，如Java中的StaX或XML Security for Java等，默认情况下这些库不会启用外部实体加载功能。 4. 限制解析器权限，在受控环境中运行以减少风险。 理解并采取措施防范XXE漏洞对于保护Web应用的安全至关重要。通过深入了解相关机制、正确配置以及安全处理输入数据，开发者可以大大降低此类攻击的风险。
     
  • NVD漏洞数据，覆盖2002至2021年。
    优质
    该数据库收录了从2002年至2021年间的所有NVD（美国国家安全局漏洞数据库）记录，涵盖长达二十年的信息安全漏洞详情。 NVD漏洞信息涵盖了2002年至2021年的数据。
     
  • Python抓取CNVD漏洞库数据示例
    优质
    本示例展示如何使用Python编程语言从CNVD（国家信息安全漏洞共享平台）获取漏洞信息数据。代码包括了必要的库导入、目标网址定义及数据解析提取等步骤，帮助安全研究人员或开发人员高效地监控和分析最新网络安全威胁。 今天一位同事需要整理“工控漏洞库”里面的信息，一查看发现有960多个条目要整理，不知道何时才能完成。所以我决定帮他编写一个爬虫来抓取数据。浏览了一下各类信息后觉得应该很容易实现。但是这个网站设置了各种反爬措施，经过一番搜索和尝试还是解决了问题。 设计思路如下： 1. 先获取每个漏洞对应的网页URL。 2. 从每一个页面中提取出相应的漏洞信息。 以下是简化的代码示例： ```python import requests import re from bs4 import BeautifulSoup headers = { # 这里省略了具体请求头设置，实际使用时需要根据网站要求填写完整头部信息 } ``` 通过上述步骤和脚本设计思路可以有效地抓取并整理“工控漏洞库”中的数据。