探索与保护:使用log4j-detect检测CVE-2021-44228问题
在信息安全的世界里,每一处微小的疏忽都可能造成重大的损失。近年来,Java的Log4j库被发现存在严重的安全问题(CVE-2021-44228),引发了全球范围内的关注。为此,我们引荐一个强大的开源工具——log4j-detect,它是一个简单但高效的Python脚本,用于检测URL列表中是否存在这个重要的安全问题。
项目介绍
log4j-detect 是一个由Python 3编写的智能检测脚本,专门针对CVE-2021-44228问题进行扫描。它通过发送带有特定测试参数的GET请求,利用多线程提高性能,来检查目标URL是否存在潜在风险。一旦有响应返回,该脚本将通过识别响应中的特定标识符来确认问题的存在。
项目技术分析
log4j-detect.py 利用了HTTP请求的多个头字段(如 "User-Agent"、"Referer" 和 "X-Forwarded-For" 等)和一个测试参数来检测潜在的问题。当目标系统对含有特定payload的请求做出响应时,它会通过DNS请求到Burp Collaborator或interactsh。如果目标主机存在风险,会在响应的子域前缀上反映出payload的标识,从而揭示其状态。
请注意,这个脚本仅限于检测DNS级别的问题,并不尝试执行远程命令。
项目及技术应用场景
对于拥有大量Web服务的企业、网络安全团队或者个人开发者来说,log4j-detect 都是一个不可或缺的工具。你可以用它来快速扫描你的网络资产,找出那些可能受Log4j问题影响的服务器和应用,以便及时采取修补措施,防止数据泄露或被恶意控制。
项目特点
- 高效检测:采用多线程技术,使得大规模扫描变得更加迅速。
- 简单操作:只需提供一个URL文件和协作器payload,即可运行脚本,无需深入理解问题详情。
- 明确反馈:通过标识号区分响应,可以清晰定位到哪些URL存在风险。
- 聚焦基础验证:专注于DNS级别的问题检测,避免了不必要的风险。
要获取并运行 log4j-detect 脚本,请按照以下步骤操作:
wget https://github.com/takito1812/log4j-detect/raw/main/log4j-detect.py
python3 log4j-detect.py <urlFile> <collaboratorPayload>

在这个数字化的时代,保障安全是我们共同的责任。让 log4j-detect 成为你应对Log4j问题的强大工具,为你的网络环境筑起坚实的防护屏障。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00