从前面的文章中，大家有没有注意到一个细节，即在分析代码的过程中我大量地使用了GPT来参与，这大大地节约了时间，加快了分析进程，速度快且准。ChatGPT迭代神速，据说5.0都要出来了，真是无敌般存在。在此之前，我都是深信GPT是神，但昨天的一次寻问，我觉得它像人。事情是这样的，昨晚我让它针对加密容器的卡方检验或信息熵阀给出代码，随着一行行的闪烁叠堆输出，高兴且惊讶。中午抽时间进行了印证，经确认我发现它是在乱写乱给答案，就像我们考试时即使不会也不要空着。之后用了几个不同的GPT，加上仔细调试，更加确认了GPT这点。现在，我对它的认识就是：当这个题目是没有答案时，它就会乱写，是不是像人而不像神。

好了，进入主题。

不记得哪天在哪个群里看到人们在讨论CVE检索的问题，推荐个“CVE收集器”，https://github.com/password123456/cve-collector。

文件就2个文件，一个main.py，一个requirement.txt；

我们利用GPT来分析下main.py，注释夹在其中：

def main():

//在 main() 函数中，它执行以下操作：

    home_path = f'{os.getcwd()}'

//使用 os.getcwd() 将 home_path 变量设置为当前工作目录。

    feed_db = f'{home_path}/feeds.db'

//通过将 home_path 与 /feeds.db 进行连接，将 feed_db 变量设置为一个路径。

    cvss_min_score = 6

//将 cvss_min_score 变量设置为 6。

    feed_url = f'https://www.cvedetails.com/vulnerability-search.php?f=1&cvssscoremin={cvss_min_score}&page=1'

//通过将基础 URL https://www.cvedetails.com/vulnerability-search.php?f=1&cvssscoremin= 与 cvss_min_score 和 page=1 进行连接，将 feed_url 变量设置为一个 URL。

    latest_cve_entries = fetch_latest_cve_entries(feed_db, feed_url)

//使用 fetch_latest_cve_entries() 函数调用 latest_cve_entries 并将 feed_db 和 feed_url 作为参数传递，并将结果赋值给 latest_cve_entries 变量。

    if latest_cve_entries:

//检查 latest_cve_entries 是否不为空（真值）。

        cve_details = retrieve_cve_details(feed_db, latest_cve_entries)

//如果 latest_cve_entries 不为空，则使用 retrieve_cve_details() 函数调用 latest_cve_entries 并将 feed_db 作为参数传递，并将结果赋值给 cve_details 变量。

        if cve_details:

//检查 cve_details 是否不为空（真值）。

            cve_details = f'*{datetime.now()}*\n\n{cve_details}'

//如果 cve_details 不为空，则将当前日期时间和 cve_details 追加到一个字符串中，并将结果赋值给 cve_details 变量。

            print(f'{cve_details}')

//打印出来

            ## Send the result to webhook. ##

//（注释掉的）将结果发送到一个 webhook。

        else:

            print(f'{Bcolors.Blue}>>> [OK] ({datetime.now()}) No NEW CVE{Bcolors.Endc}')

//如果 cve_details 为空，则打印一条消息说明没有新的 CVE。

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整个代码的总况，如下：

你的Python脚本看起来是一个用于检索和处理CVE（通用漏洞与漏洞）信息的工具。以下是脚本的一些主要功能和结构：

1. 元数据：你在脚本顶部包含了一些元数据，如作者、版本、日期等，以及一些颜色代码，这些颜色代码似乎是用于终端输出的。

2. 函数定义：你定义了一些函数，包括计算SHA-1哈希值的函数（sha1_hash），检查CVE ID年份是否有效的函数（is_valid_cve_id_year），以及检查CVE信息是否存在于数据库中的函数（feeds_exists_in_db），还有一些用于从CVE源获取最新信息的函数（fetch_latest_cve_entries和retrieve_cve_details）。

3. 主函数：main 函数是脚本的入口点。它设置了一些参数，如CVE的最小CVSS分数和CVE源的URL，然后调用其他函数来获取和处理CVE信息。

4. 异常处理：在脚本中有一些异常处理的代码块，以捕获可能发生的错误并进行处理。

5. 执行入口：最后，通过 __name__ == '__main__' 的检查，确保脚本在作为主程序运行时才会执行。

注意：脚本的功能需要从cvedetails.com网站获取CVE信息，以及通过一个数据库（feed_db）来跟踪已经处理过的CVE条目。

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其中的几个函数：

retrieve_cve_details函数用于获取一组常见漏洞和曝光(CVE)条目的详细信息。以下是它的工作原理：

1. 它检查feed_db文件是否存在。如果存在，将mode变量设置为'a'（追加模式），否则设置为'w'（写入模式）。

2. 它使用用户代理字符串设置headers变量。

3. 它初始化一些变量（n，cve_content_result）以跟踪条目数量和结果字符串。

4. 它以指定的模式打开feed_db文件。

5. 它遍历cve_entries列表中的每个cve_link。

6. 它使用指定的headers向cve_link URL发送GET请求。

7. 如果响应状态码为200，它使用BeautifulSoup解析响应正文以提取必要的信息。

8. 它处理可能在HTML解析过程中发生的异常，并打印错误消息。

9. 如果成功解析所有必要数据字段，它格式化数据并将其写入feed_db文件。

10. 它将格式化的内容追加到cve_content_result字符串。

11. 如果在GET请求过程中发生错误，它打印错误消息并退出程序。

12. 最后，它返回包含CVE条目详细信息的格式化字符串cve_content_result。

请注意，这段代码依赖于os、requests、time、sys、BeautifulSoup和datetime等外部库。

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这是一个fetch_latest_cve_entries函数的示例代码。它用于从指定的feed_url获取最新的CVE条目，并返回一个包含这些条目链接的列表。

以下是该函数的工作原理：

1. 它使用指定的feed_url和用户代理字符串设置请求的headers。

2. 它使用requests库发送GET请求到feed_url。

3. 如果响应状态码为200，它使用BeautifulSoup库解析响应的正文，并查找具有特定CSS类和数据属性的div元素。

4. 如果找不到匹配的div元素，它打印错误消息并退出程序。

5. 对于每个找到的cve_info_div元素，它尝试从中提取CVE ID、发布日期和链接。

6. 如果在提取过程中发生AttributeError异常，它打印错误消息并退出程序。

7. 如果其中一个提取的字段为空，它打印错误消息并退出程序。

8. 它检查CVE ID的年份是否有效，如果无效，则跳过该条目。

9. 如果指定的feed_db文件存在，它根据哈希值检查条目是否已存在于数据库中。如果不存在，则将该条目链接添加到最新的CVE条目列表中。

10. 如果feed_db文件不存在，它直接将该条目链接添加到最新的CVE条目列表中。

11. 如果响应状态码不是200，它打印错误消息并退出程序。

12. 最后，它返回包含最新CVE条目链接的列表newest_cve_entries。

请注意，这段代码依赖于requests、sys、os和BeautifulSoup等外部库。此外，还涉及到其他未提及的函数和变量，如Bcolors、is_valid_cve_id_year、sha1_hash和feeds_exists_in_db等。如果您需要更多上下文信息，请提供相关的代码部分。

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这是一个feeds_exists_in_db函数的示例代码。它用于检查给定的feed_db文件中是否存在具有指定哈希值和ID的条目。

以下是该函数的工作原理：

1. 它首先检查feed_db文件是否存在。如果存在，将mode变量设置为'r'（读取模式），否则设置为'w'（写入模式）。

2. 它初始化一个变量n以跟踪条目数量。

3. 使用指定的mode打开feed_db文件。

4. 对于文件中的每一行，它检查该行是否非空，并逐行处理。

5. 对于非空行，它增加n的计数，并从该行中提取哈希值和ID。

6. 如果提取的ID与指定的_id_to_check相等，则返回True。

7. 否则，如果提取的哈希值与指定的_hash_to_check相等，则返回True。

8. 如果没有找到匹配的条目，则返回False。

9. 如果在处理过程中发生任何异常，它打印错误消息。

请注意，这段代码依赖于os、sys和Bcolors等外部库。此外，还涉及到其他未提及的变量和函数，如Bcolors等。

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好了，GPT分析得非常清晰了，太省事了。有了GPT，我们人类的代码阅读能力将大幅提升。

截个图，看下运行后的结果图，结果放在feeds.db中：

收集CVE信息的方法分为不同的阶段。它们主要分为两种

（1）漏洞分析和风险评估完成后的CVE信息检索方法。

• 此方法涉及在所有进程完成后收集 CVE 信息。

• 当然，有几天的时间滞后（速度较慢）。

（2）在CVE信息被列为漏洞的阶段检索CVE信息的方法。

• 这是指在分配 CVE ID 并公开披露漏洞后立即进入的阶段。

• 在这个阶段，可能只有关于漏洞的基本信息，或者可能没有对CVSS评分进行评估，可能缺少参考文档等必要内容。