【亲测免费】 Retire.js 使用教程
1. 项目介绍
Retire.js 是一个用于检测 JavaScript 库中已知漏洞的扫描工具。它可以帮助开发者在 Web 应用和 Node.js 应用中识别并避免使用存在安全风险的 JavaScript 库。Retire.js 支持多种使用方式,包括命令行扫描、Grunt 插件、Gulp 任务、Chrome 扩展、Firefox 扩展、Burp 扩展和 OWASP ZAP 插件。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Retire.js
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过以下命令全局安装 Retire.js:
npm install -g retire
2.2 使用命令行扫描
在项目的源代码目录中运行以下命令,扫描项目中使用的 JavaScript 库是否存在已知漏洞:
retire
2.3 生成 SBOM
Retire.js 还可以生成软件物料清单(SBOM),使用以下命令生成 CycloneDX 格式的 SBOM:
retire --outputformat cyclonedx
3. 应用案例和最佳实践
3.1 在 CI/CD 中集成 Retire.js
在持续集成和持续部署(CI/CD)流程中,可以将 Retire.js 作为构建步骤的一部分,确保每次代码提交时都进行安全扫描。例如,在 Jenkins 或 GitHub Actions 中添加 Retire.js 扫描步骤,如果发现漏洞则中断构建流程。
3.2 使用 Grunt 插件
如果你使用 Grunt 作为构建工具,可以安装 Retire.js 的 Grunt 插件,并在构建过程中自动扫描项目中的 JavaScript 库:
npm install grunt-retire --save-dev
然后在 Gruntfile.js 中配置 Retire.js 任务:
grunt.initConfig({
retire: {
js: ['path/to/your/js/files'],
node: ['path/to/your/node/modules']
}
});
grunt.loadNpmTasks('grunt-retire');
grunt.registerTask('default', ['retire']);
3.3 使用 Chrome 扩展
Retire.js 提供了 Chrome 扩展,可以在开发过程中实时扫描访问的网站,并在开发者控制台中显示警告。虽然该扩展未正式发布在 Chrome 网上应用店,但你可以从项目仓库中手动安装。
4. 典型生态项目
4.1 OWASP ZAP
Retire.js 作为 OWASP ZAP 的插件,可以帮助渗透测试人员在测试过程中识别 Web 应用中使用的易受攻击的 JavaScript 库。通过 ZAP 的市场,可以轻松安装 Retire.js 插件。
4.2 Burp Suite
Retire.js 也被集成到 Burp Suite 中,作为 Burp 扩展,帮助安全测试人员在 Burp 中进行 JavaScript 库的漏洞扫描。
4.3 CycloneDX
Retire.js 支持生成 CycloneDX 格式的 SBOM,这是一种广泛使用的软件物料清单格式,可以帮助组织更好地管理和跟踪其软件供应链中的组件。
通过以上教程,你可以快速上手并深入了解 Retire.js 的使用,确保你的项目中使用的 JavaScript 库是安全的。
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