magnoormeno-dot/netcafe-security-lab

# CafeSec Lab    [](https://github.com/magnoormeno-dot/netcafe-security-lab/actions/workflows/ci.yml) [](https://github.com/magnoormeno-dot/netcafe-security-lab/releases) CafeSec Lab 是一个独立的防御性安全研究项目，面向网吧、游戏场所、电竞酒店以及托管共享 PC 环境。该项目具有全球视野，使用区域中立的公开示例，以便运营者能够根据当地法律、供应商协议和业务条件调整相关指南。 该项目旨在将场馆计费和管理系统从非正式信任模型转变为可观测、可测试、可由预算有限的小型运营者实施加固的安全模型。 ## 快速链接 - 项目主页： - 研究博客： - 当前公开发布版本：[`v0.1.1`](https://github.com/magnoormeno-dot/netcafe-security-lab/releases/tag/v0.1.1) - 安全策略：[`.github/SECURITY.md`](.github/SECURITY.md) - 项目目标：[`docs/roadmap/project-goal.md`](docs/roadmap/project-goal.md) - v0.2 路线图：[`docs/roadmap/v0.2.md`](docs/roadmap/v0.2.md) - CVP 证据包：[`docs/cvp/evidence-pack.md`](docs/cvp/evidence-pack.md) - 合成试点包：[`docs/pilot/synthetic-shared-pc-venue/`](docs/pilot/synthetic-shared-pc-venue/) - 商业化计划：[`docs/business/commercialization-plan.md`](docs/business/commercialization-plan.md) - 运营者高管摘要模板：[`docs/operators/executive-summary-template.md`](docs/operators/executive-summary-template.md) - 项目健康手册：[`docs/maintenance/project-health.md`](docs/maintenance/project-health.md) ## 使命 CafeSec Lab 为管理公共或半公共 Windows 主机群的场馆运营者和软件开发者提供实用的安全指南、检测逻辑和防御工具。这项工作植根于实际运营场景：计费服务器、收银工作站、客户端镜像、还原系统、本地网络以及小型游戏企业的日常限制条件。 长期研究目标包括： - 发布适用于网吧和游戏场馆环境的可防御加固基线； - 产出 SOC 和 MSSP 团队可以安全适配的检测规则； - 构建适用于低预算部署的文件和进程完整性监控器； - 记录传统网吧管理软件中与供应商无关的架构弱点； - 鼓励协调修复而非公开利用。 ## 仓库结构 | 路径 | 用途 | | --- | --- | | `01-hardening-checklist/` | 供应商中立加固清单、威胁模型、检测规则和匿名化案例研究。 | | `02-integrity-monitor/` | 基于文件、进程和事件日志检测的 Python 完整性监控工具。 | | `03-blog/` | 公开研究笔记和长篇技术文章。 | | `.github/` | 安全策略、问题模板、CI 和组织资料内容。 | ## 研究范围 CafeSec Lab 聚焦于防御性问题： - 计费服务器、收银工作站和客户端 PC 应如何隔离？ - 在共享 PC 场馆中哪些 Windows 控制措施最为重要？ - 运营者如何验证计费软件二进制文件、服务和配置文件未发生意外更改？ - 低成本 SOC 应优先收集哪些遥测数据？ - 供应商如何现代化信任边界、更新机制以及客户端-服务器完整性检查？ 本项目不提供法律建议。任何司法管辖区的运营者应咨询合格的当地法律顾问及其技术提供商以验证合规义务。 ## 外部验证 CafeSec Lab 维护者已完成 OpenAI 可信访问身份验证，用于授权安全工作流程。这为合法的防御性研究提供了外部信任信号，同时项目继续欢迎与 AI 提供商、漏洞协调平台和安全社区进行更多验证对话。 ## 本项目不会发布的内容 CafeSec Lab 不发布武器化的概念验证代码、绕过工具、漏洞利用链、凭据材料或针对场馆计费系统的分步滥用说明。在讨论攻击模式时，必须同时提供相应的检测、缓解和验证指南。 本项目同样不会： - 不负责任地针对特定供应商； - 接受犯罪或灰色市场运营者的合作； - 伪造数据、提交历史、部署声明或研究成果； - 在未经审查的情况下将 AI 生成的内容作为现场验证证据呈现； - 鼓励在未获得书面授权的情况下对第三方系统进行测试。 ## 披露与安全 潜在漏洞必须通过 [`.github/SECURITY.md`](.github/SECURITY.md) 中的私有渠道报告。公开的 GitHub 问题不是可接受的漏洞披露渠道。 披露流程遵循 [CERT/CC 协调漏洞披露指南](https://certcc.github.io/CERT-Guide-to-CVD/) 和 GitHub 关于 [仓库安全策略](https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/code-security/getting-started/adding-a-security-policy-to-your-repository) 的指南。项目成熟度工作将逐步跟踪 [OpenSSF 最佳实践徽章](https://openssf.org/projects/best-practices-badge/) 标准。 ## 联系方式 研究联系：`research@cafeseclab.com` 一般咨询：`contact@cafeseclab.com` 安全与漏洞披露：`security@cafeseclab.com` 公开研究身份：`CafeSec Lab Research Team` 敏感报告应遵循 [`.github/SECURITY.md`](.github/SECURITY.md) 中的安全渠道说明。 ## 许可证 代码和文档在 [MIT License](LICENSE) 下发布，除非文件另有说明。

标签：DNS解析, GitHub Advanced Security, URL发现, 二进制发布, 共享PC安全, 反取证, 安全事件响应, 安全加固, 安全发布, 安全合规, 安全咨询, 安全培训, 安全基线, 安全威胁, 安全意识, 安全报告, 安全指南, 安全指标, 安全攻击, 安全文化, 安全日志, 安全更新, 安全最佳实践, 安全服务, 安全架构, 安全检测, 安全模型, 安全治理, 安全测试, 安全漏洞, 安全版本, 安全策略, 安全补丁, 安全解决方案, 安全许可证, 安全评估, 安全运营, 安全配置, 安全风险管理, 小型运营商安全, 开源协作, 开源发布, 开源工具, 开源开发, 开源框架, 开源版本控制, 开源研究, 开源项目, 扫描框架, 持续交付, 持续集成, 提示词设计, 攻击性安全, 教学环境, 数字取证, 游戏场所安全, 特权提升, 电竞酒店安全, 管理系统安全, 结构化查询, 网吧安全, 网络代理, 网络安全, 自动化CI/CD, 自动化GitHub, 自动化响应, 自动化安全, 自动化安全发布, 自动化安全响应, 自动化安全基线, 自动化安全审计, 自动化安全报告, 自动化安全指标, 自动化安全更新, 自动化安全版本, 自动化安全监控, 自动化安全补丁, 自动化安全许可证, 自动化安全评估, 自动化安全配置, 自动化开源协作, 自动化开源发布, 自动化开源安全, 自动化开源工具, 自动化开源开发, 自动化开源版本控制, 自动化开源研究, 自动化开源社区, 自动化开源项目, 自动化持续交付, 自动化持续集成, 自动化测试框架, 自动化渗透测试, 自动化漏洞扫描, 自动化监控, 自动化管理, 自动化脚本, 自动化运维, 自动化部署, 自动化配置, 计费系统安全, 逆向工具, 防御性安全, 隐私保护