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 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.
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A state-machine-driven simulation environment for distributed XML Bomb and XXE attacks.
🔗 点击访问项目地址GPU bypass for IBM POWER8/POWER9 and PowerPC Mac - internal PCIe rescan + OCuLink support
🔗 点击访问项目地址渗透agent
🔗 点击访问项目地址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。
🔗 点击访问项目地址基于蜜罐日志的攻击序列预测实验代码,实现日志预处理、ATT&CK 技术映射、攻击序列构建、CNN-LSTM/Transformer/GRU-Attention 模型训练与评估。
🔗 点击访问项目地址WebAppHunter is a Python-based web vulnerability scanner designed to detect common web security issues such as SQL Injection, XSS, and insecure HTTP configurations. It helps perform basic reconnaissance and security analysis on web applications.
🔗 点击访问项目地址Faraday middleware to prevent SSRF attacks
🔗 点击访问项目地址车牌识别与计费系统是集计算机视觉与自动化技术于一体的智能管理平台。系统通过高清摄像头与深度学习算法精准识别车牌,自动记录车辆进出时间,并结合预设规则实时计算费用。支持微信、支付宝等无感支付,实现停车场与收费站“无人值守”及快速通行。该系统有效降低了人工成本,杜绝收费漏洞,全面提升了交通管理的数字化与智能化水平。
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