SysReptor项目中自定义漏洞严重性等级的实现方法
2025-07-07 13:32:44作者:申梦珏Efrain
在安全测试和渗透测试报告中,漏洞严重性等级的划分是非常重要的一环。SysReptor作为一款优秀的报告生成工具,提供了灵活的漏洞严重性等级配置方式,让安全团队能够根据实际需求自定义展示形式。
内置严重性等级字段
SysReptor最新版本已经内置了一个预定义的severity字段,这是一个枚举类型(enum)字段,包含以下标准等级值:
- 严重(Critical)
- 高危(High)
- 中危(Medium)
- 低危(Low)
- 信息(Info)
这个内置字段相比自定义枚举字段有更好的系统集成度,例如在漏洞列表中会显示对应的颜色标识,便于快速识别不同严重等级的漏洞。
自定义严重性等级的实现
虽然系统提供了内置字段,但用户仍然可以根据需要创建自定义的严重性等级字段。实现步骤如下:
- 在项目设置中创建一个新的枚举类型字段
- 为该字段定义所需的严重性等级选项
- 在报告模板中引用该字段
数据可视化展示
SysReptor支持将严重性等级数据以图表形式展示。以下是创建一个饼图来展示各等级漏洞分布的示例代码:
<figure>
<chart :width="15" :height="10" :config="{
type: 'pie',
data: {
labels: ['严重', '高危', '中危', '低危', '信息'],
datasets: [{
data: [
findings.filter(f => f.severity === 'critical').length,
findings.filter(f => f.severity === 'high').length,
findings.filter(f => f.severity === 'medium').length,
findings.filter(f => f.severity === 'low').length,
findings.filter(f => f.severity === 'info').length
],
backgroundColor: [
cssvar('--color-risk-critical'),
cssvar('--color-risk-high'),
cssvar('--color-risk-medium'),
cssvar('--color-risk-low'),
cssvar('--color-risk-info')
]
}]
}
}" />
<figcaption>已识别漏洞的分布情况</figcaption>
</figure>
使用技巧与注意事项
-
字段命名一致性:使用自定义字段时,确保模板中引用的字段名称与实际创建的字段名称一致
-
颜色匹配:系统提供了标准的风险等级颜色变量(--color-risk-*),建议保持颜色与等级的一致性
-
图表类型选择:除了饼图,还可以使用柱状图、折线图等多种形式展示漏洞分布
-
数据统计:对于内置的severity字段,系统会自动计算各等级数量;自定义字段需要手动统计
-
模板兼容性:在设计报告模板时,要考虑不同项目可能使用不同严重性等级字段的情况
通过合理配置SysReptor的严重性等级展示方式,安全团队可以生成更符合内部规范、更具可读性的测试报告,有效提升报告的专业性和实用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
热门内容推荐
最新内容推荐
绝杀 Tauri/Pake Mac 打包报错:`failed to run xattr` 的底层逻辑与修复方案避坑指南:Pake 打包网页为何“高级功能失效”?深度解析拖拽与下载的底层限制Tauri/Pake 体积极限优化:如何把 12MB 的应用无情压榨到 2MB 以内?受够了 100MB+ 的套壳 App?最强 Electron 替代方案 Pake 深度测评与原理解析告别臃肿积木!用 Pake 1 分钟把任意网页变成 3MB 桌面 App(附国内极速环境包)智能票务抢票系统:突破手动抢票瓶颈的效率革命方案如何利用Path of Building PoE2高效规划流放之路2角色构建代码驱动的神经网络可视化:用PlotNeuralNet绘制专业架构图whisper.cpp CUDA加速实战指南:让语音识别效率提升6倍的技术解析Windows 11系统PicGo高效解决安装与更新全流程指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
15
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
660
4.26 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
894
Ascend Extension for PyTorch
Python
505
610
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
392
289
暂无简介
Dart
909
219
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
940
867
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.33 K
108