momo安全漏洞库

多模块数据检索平台

登录 注册
共聚合 10803 条情报 漏洞监控 6306 / 网安开源项目 4497
来自 GitHub Issues、仓库检索和关键词命中的 CVE / RCE / POC 动态。
BomboBombone/CVE-2026-73315
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73315. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73312
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73312. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73320
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73320. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73311
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73311. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73319
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73319. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73318
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73318. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73313
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73313. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73317
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73317. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73310
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73310. | language: Python
BomboBombone/CVE-2026-73309
Sanitized XenForo write-up and proof of concept for CVE-2026-73309. | language: Python
优先展示中文安全团队维护的开源项目,兼顾工具落地场景和最近更新时间。
CMF 参数化图案实验室 · 本地离线克隆(已脱敏,绕过云端登录墙,纯前端 canvas)
创建者: yangtongxueruc CMF 参数化图案实验室 · 本地离线克隆(已脱敏,绕过云端登录墙,纯前端 canvas)
网络安全SOC L1学习笔记,包含常见端口风险、SIEM研判、靶场练习记录
创建者: Tom-Git-png 网络安全SOC L1学习笔记,包含常见端口风险、SIEM研判、靶场练习记录
🛒
创建者: Runjeo
记录我的网络安全学习之路
创建者: xiaj6504-star 记录我的网络安全学习之路
AI 辅助的授权渗透测试平台(基于 Ed1s0nZ/CyberStrikeAI 二次开发):单/多智能体交战、本地近5年 CVE 语料与每日增量同步、GitHub-C2 交接、经验总结人审入库、HITL 审批与审计。
创建者: Kxiandaoyan AI 辅助的授权渗透测试平台(基于 Ed1s0nZ/CyberStrikeAI 二次开发):单/多智能体交战、本地近5年 CVE 语料与每日增量同步、GitHub-C2 交接、经验总结人审入库、HITL 审批与审计。
父母养老保障体系:医疗险分析、应急响应链路、日常健康管理、财务安全与信息管理
创建者: enwai1220 父母养老保障体系:医疗险分析、应急响应链路、日常健康管理、财务安全与信息管理
父母养老保障体系:医疗险分析、应急响应链路、日常健康管理、财务安全与信息管理
创建者: enwai1220 父母养老保障体系:医疗险分析、应急响应链路、日常健康管理、财务安全与信息管理
从社交媒体文本中自动抽取地名实体,对于应急响应与公共安全工作至关重要,但非规范表达与严重歧义问题制约了传统命名实体识别方法的效果。本文提出一种知识增强型地名实体识别方法,该方法搭载地理词典适配器(Lexicon Adapter),将外部地理知识注入预训练语言模型的表征向量。该适配器采用基于字典树的匹配方式获取多维属性(词汇标识、行政级别、实体类型、坐标),通过知识嵌入与位置敏感的全局门控融合完成属性融合,并借助残差连接整合增强后的表征。在四项命名实体识别基准数据集上开展的实验表明,该方法的平均微F1值可达97.37%,相较最优基线模型高出1.19个百分点。针对长尾地名以及真实社交媒体文本的进一步分析验证了该词典增强机制的有效性与鲁棒性。
创建者: JY-yzy 从社交媒体文本中自动抽取地名实体,对于应急响应与公共安全工作至关重要,但非规范表达与严重歧义问题制约了传统命名实体识别方法的效果。本文提出一种知识增强型地名实体识别方法,该方法搭载地理词典适配器(Lexicon Adapter),将外部地理知识注入预训练语言模型的表征向量。该适配器采用基于字典树的匹配方式获取多维属性(词汇标识、行政级别、实体类型、坐标),通过知识嵌入与位置敏感的全局门控融合完成属性融合,并借助残...
渗透agent
创建者: NotComeBack0804 渗透agent
基于大模型多智能体的软件漏洞挖掘与验证系统(V0.1 Architecture Skeleton)
创建者: hauyer 基于大模型多智能体的软件漏洞挖掘与验证系统(V0.1 Architecture Skeleton)