一款面向安全研究人员、红队与蓝队的本地化漏洞情报聚合与分析工具。

工具介绍

TL-ICScan 是由天禄实验室开发的一款面向安全研究人员、红队与蓝队的本地化漏洞情报聚合与分析工具。

一句话原理解析：

Python 负责“进货”，Rust 负责“管库”。

• Python (采集端) ：像勤劳的采购员，去 NVD、GitHub、Exploit-DB 等网站抓取最新的漏洞情报，并把它们“翻译”成统一格式。
• Rust (核心库) ：像高效的仓库管理员，负责把 Python 抓回来的海量数据快速存入本地数据库，并提供毫秒级的查询服务。
• Web UI (展示端) ：直接读取本地数据库，为您提供无需联网、随查随有的可视化查询体验。

在日常的安全运营与研究中，我们面临着情报源分散（NVD, CISA, 厂商公告, Exploit-DB）、数据格式不统一、以及过度依赖在线查询等痛点。TL-ICScan 旨在解决这些问题：

• 多源聚合：自动采集并标准化 NVD、CISA KEV、MSRC、Exploit-DB、GitHub PoC 等多方情报。
• 本地私有：所有数据存储于本地 SQLite 数据库，查询无需联网，保障操作隐蔽性。
• 智能关联：自动关联漏洞的 PoC 状态、EPSS 评分与厂商公告，提供上帝视角。
• 纯粹情报：专注于“情报”本身，不绑定资产管理，轻量级且易于集成。
• 全平台支持：原生支持 Windows、Linux 与 macOS，提供统一的 CLI 操作体验。

核心功能

1. 多源采集 (Collectors): 模块化 Python 脚本，支持 NVD, CISA KEV, MSRC, Exploit-DB, EPSS, GitHub PoC 等。
2. 数据标准化: 将异构数据清洗为统一的 NormalizedCVE 格式 (JSONL)。
3. 高性能存储: Rust 核心引擎处理数据入库与索引，支持百万级记录秒级查询。
4. 智能简报 (Digest): 基于 YAML 配置关注列表 (Watchlist)，自动生成 Markdown 格式的每日/每周漏洞简报。
5. 灵活导出: 支持导出为 JSON/CSV 格式，便于导入 Excel 或其他分析工具。

快速开始

1. 环境准备

• Rust: 用于编译核心工具 (cargo build --release)
• Python 3.8+: 用于运行采集脚本

2. 安装

# 1. 编译核心工具 cd tianlu-intel-core cargo build --release # 编译产物位于 target/release/tianlu-intel-core (Windows 为 .exe)  # 2. 安装依赖 # 在项目根目录下运行 pip install -r requirements.txt 

3. 初始化与更新数据

我们提供了一键更新脚本，会自动运行所有采集器并将数据导入数据库 (tianlu_intel_v2.db)。

• Windows: 运行 update_all.bat
• Linux/macOS: 运行 ./update_all.sh

4. 常用命令

所有操作通过 CLI 工具完成（假设位于项目根目录）：

启动 Web UI (可视化仪表盘)

# 启动 Web 界面，默认访问 http://localhost:8501 streamlit run web_ui/dashboard.py 

查询漏洞列表

# 查询最近 7 天发布的的高危漏洞 ./tianlu-intel-core/target/release/tianlu-intel-core list --since 7d --severity HIGH --db tianlu_intel_v2.db 

查看漏洞详情

# 查看特定 CVE 的详细情报（包含描述、CVSS、PoC、参考链接等） ./tianlu-intel-core/target/release/tianlu-intel-core show CVE-2024-12345 --db tianlu_intel_v2.db 

生成情报简报

# 根据 watchlist.yml 生成简报 ./tianlu-intel-core/target/release/tianlu-intel-core digest --config watchlist.yml --since 1d --db tianlu_intel_v2.db 

配置说明 (Watchlist)

通过修改 watchlist.yml 定制您关注的情报：

- name:"Windows 核心组件" vendors:["microsoft"] products:["windows_server_2019","windows_10"] severity_min:"HIGH"  -name:"VPN 设备" keywords:["vpn","firewall","pulse_secure"] epss_min:0.1 # 仅关注利用概率 > 10% 的漏洞

工具获取

https://github.com/tianlusec/TL-ICScan

文章来源：夜组安全