Awesome GitHub RepositoriesDeserialization Security

The OWASP Cheat Sheet Series is a comprehensive, community-driven repository of concise security best practices and defensive coding patterns. It serves as a centralized knowledge base for developers and security professionals, providing actionable guidance to secure applications across the entire software development lifecycle. The project covers a vast array of security domains, ranging from fundamental web application hardening and authentication protocols to specialized controls for modern infrastructure and artificial intelligence systems. What distinguishes this project is its decentral

Deepagents is an LLM agent orchestration platform and stateful application server designed for deploying and managing AI agents built with computational graphs. It provides a containerized runtime environment that handles agent execution, state persistence, and the versioning of AI assistants. The platform distinguishes itself through deep integration with the Model Context Protocol, allowing agents to function as servers that expose tools and capabilities to external clients. It features a sophisticated observability suite for capturing execution traces, performing LLM-based evaluations agai

Pikachu este o platformă de training în securitate web și un sandbox de aplicații web vulnerabile. Oferă un mediu de laborator containerizat conceput pentru exersarea testării de penetrare și identificarea defectelor comune de securitate. Proiectul servește drept laborator de practică pentru OWASP Top 10, oferind o suită de simulare pentru riscuri critice. Include scenarii specifice pentru exersarea exploatării SQL injection, cross-site scripting, remote code execution și broken access control. Mediul acoperă o gamă largă de simulări de testare a securității, inclusiv directory traversal, server-side request forgery, încărcări nesigure de fișiere și atacuri XML external entity. Dispune, de asemenea, de un backend administrativ pentru a gestiona simulările de phishing și a monitoriza payload-urile de sesiune capturate. Întreaga platformă este deployată printr-o imagine containerizată care inițializează automat schema bazei de date și populează mediul cu date de test.

Fury este un framework de serializare binară multi-limbaj conceput pentru encodarea obiectelor de domeniu și a grafurilor complexe, pentru a facilita schimbul de date între limbaje. Include un compilator de limbaj de definire a interfețelor (IDL) care traduce definițiile de schemă în tipuri native idiomatice și boilerplate de serializare în mai multe limbaje. Proiectul se distinge printr-un cititor binar zero-copy care permite accesarea unor câmpuri specifice fără a deserializa întregul obiect, precum și un serializator de grafuri de obiecte care păstrează referințele circulare și integritatea referențială. De asemenea, dispune de un convertor de date care transformă datele binare bazate pe rânduri în formate coloanare Apache Arrow pentru sarcini analitice. Framework-ul acoperă domenii largi de capabilități, inclusiv evoluția schemei bazată pe metadate pentru compatibilitate înainte și înapoi, un proces de compilare AOT (Ahead-Of-Time) pentru a elimina reflexia la runtime și deserializarea securizată prin validarea tipurilor bazată pe whitelist. Oferă, de asemenea, integrare pentru apeluri de proceduri la distanță de înaltă performanță prin gRPC.

Fory is a cross-language serialization framework and binary data serializer designed to convert complex object graphs into a compact binary format for high-performance data exchange. It includes an IDL-based schema compiler to transform interface definition language files into type-safe native data models and a schema evolution manager to maintain forward and backward compatibility. The project features a zero-copy data access layer that allows reading specific fields from binary rows without deserializing the entire object. It supports dual-mode serialization, enabling a toggle between a por

Bearer is a static analysis security testing tool and privacy compliance auditor. It identifies security vulnerabilities, hard-coded secrets, and privacy risks in source code through static analysis and data flow tracing. The tool distinguishes itself by tracking the movement of sensitive data through code to identify leaks and by mapping personal and health-related information flows to generate evidence for privacy impact assessments. It also provides differential scanning for pull requests and uses fingerprint-based suppression to exclude known false positives from reports. The platform co