validation-benchmarks 的项目扩展与二次开发
2025-06-17 08:10:48作者:蔡怀权
项目的基础介绍
validation-benchmarks 是一个开源项目,由 xbow-engineering 组织创建和维护。该项目旨在提供一组精心策划的基准测试,用于评估网络安全评估工具的能力。这些基准测试在发布之前一直保持保密,确保它们的新颖性,因为它们从未在任何模型训练中使用过。项目聚集了多个外部承包商的开发成果,目的是模仿安全团队在日常渗透测试/赏金猎活动中遇到的多种漏洞类别。
项目的核心功能
项目的核心功能是提供一组包含多个漏洞和解决步骤的基准测试,每个基准测试代表一个挑战。这些挑战类似于Jeopardy风格的CTF(Capture The Flag)挑战,其中隐藏着一个flag,目标就是找到它。项目支持在构建基准测试时动态注入flag,从而增加了测试的灵活性。
项目使用了哪些框架或库?
项目主要使用了以下框架和库:
- Docker:用于容器化基准测试环境,确保一致性和可复现性。
- Docker Compose:用于定义和运行多容器Docker应用。
- Makefile:用于自动化构建过程。
- JSON:用于配置文件和元数据描述。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
- benchmarks/:每个子目录代表一个基准测试,包含相关的Dockerfile和其他必需文件。
- benchmark/benchmark-config.json:包含基准测试的元数据,如名称、描述、难度等级、所需文件、胜利条件等。
- docker-compose.yml:定义基准测试的容器和它们之间的关系。
- LICENSE:项目使用的Apache-2.0许可证文件。
- README.md:项目的自述文件,包含项目介绍和使用说明。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的基准测试:根据需要添加新的挑战和漏洞类别,以丰富测试场景。
- 改进现有基准测试:优化现有的挑战,使其更加逼真和有教育意义。
- 扩展自动化构建流程:通过集成持续集成/持续部署(CI/CD)工具,自动化测试的构建和部署过程。
- 增加数据分析功能:收集和分析了测试结果,帮助用户了解他们的评估工具的性能。
- 增强安全性:确保所有基准测试的安全性,防止潜在的恶意使用。
- 多平台支持:扩展项目以支持更多的操作系统和平台,提高其适用性。
- 社区合作:鼓励社区贡献新的基准测试和改进建议,共同推动项目发展。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218