GitHub 红队武器库🚨
📦 GitHub 全球红队渗透资源中转站。 旨在收录那些“好用却难找”的安全项目。 🔗 定时推送:GitHub Trending (Security) 🛠 必备清单:后渗透、远控、免杀、提权工具集 📅 更新频率:每日精选,绝不灌水。 ⚠️ 本频道仅供安全研究与授权测试使用。
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram GitHub 红队武器库🚨
El canal GitHub 红队武器库🚨 (@githubredteam) en el segmento lingüístico de Chino es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 856 suscriptores, ocupando la posición 9 902 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 16 917 en la región China.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 856 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 297, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 0.28%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.35% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 36 visualizaciones. En el primer día suele acumular 45 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, fork, 异性spa, cve-2026, vme.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“📦 GitHub 全球红队渗透资源中转站。
旨在收录那些“好用却难找”的安全项目。
🔗 定时推送:GitHub Trending (Security)
🛠 必备清单:后渗透、远控、免杀、提权工具集
📅 更新频率:每日精选,绝不灌水。
⚠️ 本频道仅供安全研究与授权测试使用。”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Undetected, Modular, Feature-Rich C2 Framework
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🔗 点击访问项目地址第5讲/第6讲漏洞数据构建与漏洞检测复现实验,包含Big-Vul与Devign数据处理脚本、RF baseline、BiLSTM小样本实验、Streamlit工具和Cloud Studio用量记录。
🔗 点击访问项目地址Autonomous multi-agent CVE exploitation pipeline to collect/research CVE info, build a vulnerable lab, and create a working PoC exploit for CVE.
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