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GitHub 红队武器库🚨

GitHub 红队武器库🚨

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​📦 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。

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📈 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 13 149 suscriptores, ocupando la posición 9 592 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 900 en la región China.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 149 suscriptores.

Según los últimos datos del 10 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 243, y en las últimas 24 horas de 16, 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 0.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 37 visualizaciones. En el primer día suele acumular 55 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • 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 11 julio, 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.

13 149
Suscriptores
+1624 horas
+717 días
+24330 días
Archivo de publicaciones
🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #钓鱼 #系统 📦 项目名称: Explainable-Phishing-Website-Detection-System 👤 项目作者: amam123song 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 16:35:42 📝 项目描述: 本项目是基于大语言模型的可解释钓鱼网站检测系统,基于 URL、正文与外链等结构化特征上进行分类与解释生成,通过功能解耦双LoRA与专家-学生知识蒸馏完成模型压缩。仓库提供从模型训练训练、统一推理评测,到黑盒/白盒对抗样本生成、主动学习与增量复训、动态路由阈值扫描以及 LLM-as-a-Judge 解释质量评估的完整脚本链路,可用于钓鱼网站检测算法验证、可解释安全分析、对抗鲁棒性研究等场景。 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #Burp #Extension 📦 项目名称: devsecops_crucible 👤 项目作者: Fl3xappeal 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 16:35:18 📝 项目描述: Self-contained AppSec harness suite: threat modeling, SAST/DAST, PoC validation (PoC-or-GTFO), nuclei + Burp Pro integration, autonomous goal-driven loop. 🔗 点击访问项目地址

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🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #CVE-2026 📦 项目名称: CVE-2026-33825 👤 项目作者: 0xBlackash 🛠 开发语言: None ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 16:52:38 📝 项目描述: CVE-2026-33825 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #钓鱼 #系统 📦 项目名称: Phishing-Detection-System 👤 项目作者: amam123song 🛠 开发语言: None ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 16:01:45 📝 项目描述: 本项目是基于大语言模型的可解释钓鱼网站检测系统,基于 URL、正文与外链等结构化特征上进行分类与解释生成,通过功能解耦双LoRA与专家-学生知识蒸馏完成模型压缩。仓库提供从模型训练训练、统一推理评测,到黑盒/白盒对抗样本生成、主动学习与增量复训、动态路由阈值扫描以及 LLM-as-a-Judge 解释质量评估的完整脚本链路,可用于钓鱼网站检测算法验证、可解释安全分析、对抗鲁棒性研究等学术场景。 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #XSS #Attack 📦 项目名称: Web-Attack-Detection-Based-on-RoBERTa-TextCNN 👤 项目作者: ySerene 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 16:01:48 📝 项目描述: 本项目实现了一个基于RoBERTa-TextCNN的Web攻击检测模型。项目以HTTP请求文本为输入,完成请求字段提取、编码解码、统一文本表示、RoBERTa领域继续预训练以及多类别攻击检测,支持Normal、SQLi、XSS、SSI、XPath、LDAPi、PathTraversal和OSCommandInjection等类别的识别。 🔗 点击访问项目地址

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🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #钓鱼 #邮件 #系统 📦 项目名称: Malicious-URL-Detection-Based-on-Component-Segmentation-and-Multi-Source-Feature-Fusion 👤 项目作者: Yllxx03 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 14:35:41 📝 项目描述: 本项目是面向恶意 URL 检测的研究型系统,围绕组件分割与多源特征融合方法开展二分类识别研究,基于 PyTorch 构建模型训练与评测流程,通过对 URL 的域名、路径、查询参数等组件进行结构化拆分,并融合字符级序列特征、域名分支特征和统计结构特征,实现对可疑链接的高精度识别。系统支持主模型训练、基线对比、消融实验、分布外(OOD)鲁棒性评测和推理时延测试,可用于网络钓鱼 识别、恶意链接拦截、邮件与短信安全过滤、浏览器安全防护等场景。 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #XXE 📦 项目名称: XML-XXE-DDosAttackWithStateMachine 👤 项目作者: Suxfian 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 14:54:45 📝 项目描述: A state-machine-driven simulation environment for distributed XML Bomb and XXE attacks. 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #Bypass #AV #Patch 📦 项目名称: oculink-gpu-bypass 👤 项目作者: Scottcjn 🛠 开发语言: Shell ⭐ Star数量: 47 | 🍴 Fork数量: 9 📅 更新时间: 2026-05-18 14:36:51 📝 项目描述: GPU bypass for IBM POWER8/POWER9 and PowerPC Mac - internal PCIe rescan + OCuLink support 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #渗透 #测试 #域 #Web 📦 项目名称: agnet 👤 项目作者: libai2dupfu 🛠 开发语言: Python ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 14:55:42 📝 项目描述: 渗透agent 🔗 点击访问项目地址

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨 发现关键词: #漏洞 #EXP #分析 📦 项目名称: Secretest-Agent 👤 项目作者: shyrel666 🛠 开发语言: TypeScript ⭐ Star数量: 0 | 🍴 Fork数量: 0 📅 更新时间: 2026-05-18 14:57:14 📝 项目描述: 基于国家标准知识库与多 Agent 协作,帮助开发者、学习者和团队完成代码漏洞学习、能力测评与审计训练。 🔗 点击访问项目地址

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