OpenBAS平台1.11.5版本发布:增强内容导入与修复关键问题
OpenBAS(Open Breach and Attack Simulation)是一个开源的攻击模拟平台,它允许安全团队设计和执行真实的网络攻击模拟,以评估和改进组织的安全防御能力。该平台提供了丰富的功能模块,包括攻击场景构建、自动化测试、结果分析等,是红队演练和蓝队训练的理想工具。
最新发布的1.11.5版本主要针对内容导入处理和注入执行逻辑进行了优化,同时修复了多个影响用户体验的关键问题。这些改进使得平台在内容处理和执行流程方面更加稳定可靠。
内容导入处理优化
在1.11.5版本中,开发团队特别关注了富文本内容的导入处理。当用户导入包含换行符的电子邮件内容时,平台现在能够正确地将这些换行符转换为HTML标签,确保内容在界面中显示时保持原有的格式结构。这一改进显著提升了内容导入的准确性和用户体验。
注入执行流程修复
本次更新解决了多个与注入执行相关的问题:
-
修复了Caldera代理与OpenBAS负载配合使用时注入保持待处理状态的问题,确保了攻击模拟能够按预期执行。
-
解决了模拟暂停后第一个注入无法执行的问题。现在,平台能够正确计算暂停后的注入开始时间,保证模拟流程的连续性。
-
优化了时间轴显示逻辑,确保已删除的注入不再出现在时间轴中,同时已禁用的注入也不会显示为待处理状态。这些改进使得模拟过程的可视化更加准确。
测试稳定性提升
开发团队还加强了测试套件的稳定性,特别是在练习状态测试方面。通过减少测试中的不确定性因素,提高了自动化测试的可靠性,为平台的持续集成和交付流程提供了更坚实的基础。
1.11.5版本虽然是一个小版本更新,但它解决了多个影响核心功能的问题,提升了平台的稳定性和用户体验。对于使用OpenBAS进行安全演练的团队来说,升级到这个版本将获得更可靠的内容处理和注入执行能力。
这些改进体现了OpenBAS团队对产品质量的持续关注,也展示了开源社区通过协作解决实际问题的能力。随着平台的不断成熟,它正在成为企业安全团队进行实战化演练的重要工具。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00