zero-day-discovery

Agent Skills › Ed1s0nZ/CyberStrikeAI › zero-day-discovery

zero-day-discovery

GitHub

0day自主发现引擎，提供变体分析、补丁间隙、差分测试、Fuzzing及污点推理等方法，用于在公开漏洞库无果时挖掘未知漏洞或武器化N-day。

skills/zero-day-discovery/SKILL.md Ed1s0nZ/CyberStrikeAI

Trigger Scenarios

需要发现尚未公开的0day漏洞需要针对已知漏洞(N-day)编写PoC或进行武器化

Install

npx skills add Ed1s0nZ/CyberStrikeAI --skill zero-day-discovery -g -y

More Options

Use without installing

npx skills use Ed1s0nZ/CyberStrikeAI@zero-day-discovery

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add Ed1s0nZ/CyberStrikeAI --skill zero-day-discovery -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add Ed1s0nZ/CyberStrikeAI --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add Ed1s0nZ/CyberStrikeAI --list

SKILL.md

Frontmatter

{
    "name": "zero-day-discovery",
    "metadata": {
        "tags": [
            "渗透测试",
            "penetration-testing",
            "红队"
        ]
    },
    "description": "0day自主发现引擎:变体分析\/补丁间隙\/差分\/Fuzzing\/污点推理\/N-day武器化\/猎人思维。Use when public vulns not found and need to discover 0day or weaponize N-day."
}

0day 自主发现引擎（全网搜不到漏洞时自己挖）

核心转变: 从"匹配已知漏洞库"→"理解代码/协议怎么工作,推断它哪里会坏"。0day不是运气,是方法。
五条主路:
  1.变体分析(最高产): 拿一个CVE补丁→提炼漏洞模式→全库grep同模式其它位置→补丁没覆盖的=0day
  2.补丁间隙: 读补丁过滤逻辑,黑名单几乎总能绕(漏了某种编码/等价函数/别名)→新CVE
  3.差分测试: 两组件对同一输入理解不一致(WAF vs 后端/校验器 vs 执行器)→走私/SSRF绕过
  4.Fuzzing: 写harness(包住处理不可信输入的函数)+造语料/字典+崩溃triage(可复现/可控/可利用性)
     AFL++/libFuzzer(覆盖率引导找内存破坏) boofuzz(协议) radamsa(黑盒) restler(REST API)
  5.污点推理(有源码最强): source(参数/Header/反序列化字段)无有效sanitizer到sink(exec/SQL/模板)=0day
     CodeQL写query自动求数据流可达 / Semgrep / Joern
N-day武器化(advisory出了但全网无PoC): 从补丁diff逆向重建exploit(bindiff/diaphora二进制对比,
  厂商regression test常就是PoC雏形)→本地试验场调通→打目标。漏洞窗口期最大化,红队最值钱能力之一。
猎人思维(看任何代码/端点/协议逐层逼问,每个"是"都是0day候选):
  信任边界:假设输入可信吗?什么情况不成立? | 状态时序:两步间状态能改吗(TOCTOU)?能打乱顺序吗?
  解析规范化:解析几次?normalize在校验前还是后? | 边界极值:负数/0/超大/类型混淆/编码/null字节?
  隐含能力:这功能"顺便"给了我什么? | 唯一性:ID/token可预测吗?"秘密"真是秘密吗?
把组件变"假设清单"逐个打破: 文件上传隐含假设"只传图片/扩展名可信/文件名不含路径/内容只是数据"→逐个打破=漏洞,组合=链。
0day验证(比CVE要求更高): 可复现(最小PoC)+根因清楚(哪行/哪个假设)+影响可证(实际读写执行)+排除误报。