Atomic Red Team 项目使用教程
2024-09-21 05:36:51作者:史锋燃Gardner
1. 项目目录结构及介绍
Atomic Red Team 项目的目录结构如下:
atomic-red-team/
├── atomics/
│ ├── AtomicTestCommands/
│ ├── TestScriptExamples/
│ └── ...
├── bin/
│ ├── atomic-red-team.py
│ └── ...
├── static/
│ ├── css/
│ ├── js/
│ └── ...
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── Gemfile
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── atomic-red-team.gemspec
├── poetry.lock
└── pyproject.toml
目录结构介绍
- atomics/: 包含所有原子测试的命令和脚本示例。
- AtomicTestCommands/: 包含各种原子测试的命令。
- TestScriptExamples/: 包含测试脚本的示例。
- bin/: 包含项目的启动文件和可执行脚本。
- atomic-red-team.py: 项目的启动文件。
- static/: 包含静态资源文件,如CSS和JavaScript文件。
- .gitignore: Git忽略文件,指定哪些文件和目录不需要被Git跟踪。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
- Gemfile: Ruby项目的依赖管理文件。
- LICENSE.txt: 项目的开源许可证。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- atomic-red-team.gemspec: Ruby gem的规范文件。
- poetry.lock: Python项目的依赖锁定文件。
- pyproject.toml: Python项目的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 bin/atomic-red-team.py。这个文件是Atomic Red Team项目的核心入口点,负责执行各种原子测试和脚本。
启动文件功能
- 执行原子测试: 通过命令行参数指定要执行的原子测试。
- 配置管理: 加载和解析配置文件,确保测试环境正确配置。
- 日志记录: 记录测试执行过程中的日志信息,便于后续分析。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 pyproject.toml 和 Gemfile。
pyproject.toml
pyproject.toml 是Python项目的配置文件,包含项目的依赖、构建系统和工具配置等信息。
[tool.poetry]
name = "atomic-red-team"
version = "0.1.0"
description = "Atomic Red Team is a library of tests mapped to the MITRE ATT&CK framework."
authors = ["Red Canary"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.7"
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^5.2"
Gemfile
Gemfile 是Ruby项目的依赖管理文件,指定项目所需的Ruby gems。
source 'https://rubygems.org'
gem 'atomic-red-team', '~> 0.1.0'
gem 'rake', '~> 13.0'
gem 'rspec', '~> 3.9'
总结
Atomic Red Team 是一个用于模拟对抗性活动的开源项目,通过执行原子测试来验证防御措施的有效性。项目的目录结构清晰,启动文件和配置文件的设置使得项目易于使用和扩展。通过本教程,您可以快速了解项目的结构和基本使用方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0444
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0760
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0310
DragonOSDragonOS is an operating system developed from scratch using Rust, with Linux compatibility. It is designed for **Serverless** scenarios. 使用Rust从0自研内核,具有Linux兼容性的操作系统,面向云计算Serverless场景而设计。Rust00
项目优选
收起
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
494
515
deepin linux kernel
C
32
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
799
1.13 K
暂无描述
Markdown
825
5.48 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
780
1.57 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
964
2.27 K
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++
1.2 K
1.24 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
640
272
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
C
830
6.13 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
193
272