OpenBAS 1.14.0 版本发布:增强代理权限与完善文档体系
OpenBAS 是一个开源的网络安全测试平台,旨在帮助安全团队进行实战化演练和红蓝对抗训练。该平台提供了丰富的注入器、执行器和代理功能,能够模拟各种攻击场景,评估企业安全防御体系的健壮性。最新发布的 1.14.0 版本带来了多项重要改进,特别是在代理权限管理和文档完善方面。
代理权限管理升级
本次版本最显著的改进之一是代理权限管理机制的增强。现在用户可以灵活选择代理的安装方式:
-
多用户代理支持:可以在同一终端上安装多个代理实例,每个实例可以配置不同的用户权限。这一改进使得测试场景更加灵活,能够模拟不同权限级别的攻击行为。
-
权限级别选择:用户可以选择以系统账户或会话用户身份运行代理。系统账户模式保留了原有的高权限执行能力,而会话用户模式则更适合模拟普通用户权限下的攻击场景。
-
安装流程优化:新的安装向导提供了清晰的步骤指引,即使是初次使用的用户也能轻松完成代理部署。安装过程中会明确提示当前选择的权限级别,避免配置错误。
这一改进使得安全测试更加贴近真实攻击场景,红队可以更精确地模拟攻击者从初始入侵到权限提升的全过程。
文档体系全面升级
开发团队投入大量精力重构和完善了文档体系,重点包括:
-
代理安装指南:详细说明了各种安装场景下的配置方法,包括单用户和多用户模式的选择与切换。
-
Nmap注入器使用:完整记录了资产发现模块的操作流程,帮助用户快速掌握网络探测功能。
-
资产发现功能:新增了关于自动化漏洞扫描和资产管理的详细说明。
-
注入模板导入导出:提供了标准化模板的交换方法,方便团队间共享测试用例。
-
遥测数据说明:透明公开了数据收集的范围和用途,消除用户隐私顾虑。
这些文档不仅包含操作步骤,还提供了最佳实践和常见问题解答,大幅降低了平台的学习曲线。
其他重要改进
-
遥测功能引入:新增了匿名化的使用数据收集,仅包含实例数量、用户规模等宏观指标,不涉及任何业务数据或个人隐私。管理员可以通过配置灵活控制数据上报。
-
资产组期望管理:统一了资产组和团队的期望值管理逻辑,使测试结果评估更加一致。
-
多语言支持增强:优化了国际化框架,为后续多语言版本打下基础。
-
稳定性提升:修复了包括注入状态显示异常、菜单排序问题、端点视图显示异常等在内的十余个缺陷。
技术实现亮点
-
数据库优化:为标签关联表添加了外键约束,提高了数据完整性。
-
进程监控增强:为Caldera植入体添加了父进程名称检测签名,提高了对抗模拟的准确性。
-
并发控制:通过注入ID锁定机制避免了植入回调的线程冲突问题。
-
前端体验优化:统一了各种表单的主题样式,修复了组织字段的显示异常问题。
OpenBAS 1.14.0 通过上述改进,进一步强化了其作为专业网络安全测试平台的能力。特别是代理权限管理的灵活性提升,使得红蓝对抗演练能够覆盖更全面的攻击场景。完善的文档体系也使得平台更易于在企业环境中推广使用。对于需要进行实战化安全测试的团队来说,这个版本值得升级体验。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00