tunakum/spektr
GitHub: tunakum/spektr
从NVD获取CVE信息并综合CVSS、EPSS、KEV数据计算风险评分的终端CLI工具，帮助安全人员快速识别真正重要的漏洞。
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# spektr
CVE 情报 CLI 工具。从 NVD 获取漏洞信息，使用 CVSS + EPSS + KEV 数据进行评分，并对结果进行排序，让您首先看到真正重要的内容。
无需付费 API。缓存结果支持离线工作。为想要从终端快速获取答案的渗透测试人员和安全人员构建。
## 技术栈
Python、Typer、Rich、httpx、SQLite。无重型框架，无云依赖。
## 功能特性
- 按软件名称/版本（CPE 过滤）在 NVD 中搜索 CVE
- 批量获取 EPSS 漏洞利用概率评分（一次请求）
- 检查 CISA KEV 目录中的已知被利用漏洞
- 将所有数据合并为单个 **spektr 评分**（0-10）
- 在 SQLite 中缓存结果，使重复查询即时返回
- 使用 Rich 彩色终端输出，按严重性着色
- Markdown 报告导出（`--output report.md`）
- 持久化配置位于 `~/.config/spektr/config.toml`
## 安装
```
pip install pipx # if you don't have pipx yet
pipx install git+https://github.com/tunakum/spektr.git
```
完成。`spektr` 现在全局可用，无需激活虚拟环境。
### 开发环境设置
```
git clone https://github.com/tunakum/spektr.git
cd spektr
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev]"
pytest
```
需要 Python 3.11+。
## 使用方法
```
# 搜索 CVE
spektr "log4j"
spektr "nginx 1.18.0" --limit 20
spektr "apache struts 2.3" --severity critical
# 查询特定 CVE
spektr cve CVE-2021-44228
spektr cve CVE-2021-44228 -o report.md
# 按不同字段排序
spektr "openssl" --sort epss
spektr "wordpress" --sort cvss
# 导出结果为 markdown
spektr "log4j" --output report.md
# 跳过缓存获取新数据
spektr "log4j" --no-cache
# 配置默认值
spektr --config # show all settings
spektr --config limit 50 # set default limit
spektr --config nvd_api_key YOUR_KEY # set NVD API key
# 清除缓存数据
spektr clear-cache
```
## 输出示例
```
+---------------------------------- spektr -----------------------------------+
| |
| log4j |
| |
+--------------------------- 10 CVEs found (live) ---------------------------+
# Severity CVE ID CVSS EPSS% KEV Score
1 CRITICAL CVE-2021-44228 10.0 100.0 !! 10.0
2 CRITICAL CVE-2017-5645 9.8 99.9 - 9.9
3 CRITICAL CVE-2021-45046 9.0 100.0 - 9.7
4 CRITICAL CVE-2019-17571 9.8 97.2 - 9.6
5 HIGH CVE-2021-4104 7.5 98.6 - 8.9
```
## 评分机制
```
spektr score = (0.35 × CVSS) + (0.65 × EPSS²×10), capped at 10
If in CISA KEV: score × 1.3
```
EPSS 是非线性的 —— 处于第 90 百分位的 CVE 评分远高于第 45 百分位的 CVE，即使原始值只有 2 倍的差异。KEV 在此基础上增加 30% 的加成。
## 路线图
- 通过 Groq（免费）或 Ollama（本地）进行 AI 分类 —— 上下文风险分析
- Nmap XML 解析以支持批量扫描
- HTML 报告导出
- GitHub Actions CI（ruff + pytest）
## 构建工具
使用 [Claude](https://claude.ai)（Anthropic）作为 AI 编程助手开发。
## 许可证
[MIT](LICENSE) © 2026 Tunahan Kum
## 联系方式
- GitHub: [@tunakum](https://github.com/tunakum)
- LinkedIn: [tunahankum](https://linkedin.com/in/tunahankum)
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