ZAP扩展插件exim-v0.13.0版本发布:增强数据导入导出功能
项目简介
ZAP(Zed Attack Proxy)是一款广受欢迎的Web应用安全测试工具,而exim是其核心扩展插件之一,专注于数据的导入和导出功能。该插件为安全测试人员提供了便捷的数据交换能力,能够将测试过程中产生的各种数据(如HTTP请求记录、URL列表等)导出为不同格式,同时也支持从外部文件导入测试数据。
版本亮点
自动化框架集成
本次发布的0.13.0版本最显著的改进是增加了对ZAP自动化框架的支持。现在用户可以通过自动化任务直接导出测试数据,如HAR格式的HTTP请求记录和URL列表。这一特性极大地简化了持续集成环境中的安全测试流程,使得自动化安全测试的结果能够更方便地被收集和分析。
站点树导出与优化
新版本引入了站点树(Sites Tree)的导出功能,并增加了修剪(prune)选项。站点树是ZAP中展示被测网站结构的核心视图,包含所有已发现的URL和资源。通过导出站点树,测试人员可以:
- 保存完整的网站结构快照
- 在不同测试会话间共享发现结果
- 对大型网站的特定部分进行针对性分析
修剪功能则允许用户只导出站点树中的特定分支,这在处理大型复杂网站时尤为有用。
技术改进
底层架构升级
该版本将最低支持的ZAP核心版本提升至2.16.0,充分利用了ZAP核心的新特性和性能改进。同时更新了相关依赖库,确保与最新安全补丁和功能增强保持同步。
HAR格式处理优化
修复了HAR导入过程中关于请求发送时间和耗时统计的准确性问题。HAR(HTTP Archive)是一种记录浏览器与网站交互过程的JSON格式标准,广泛应用于性能分析和安全测试。改进后的导入功能能够更精确地还原原始请求的时间特性,为后续分析提供更可靠的数据基础。
用户体验提升
菜单项修复
解决了导出菜单中"保存URL"相关选项的显示问题。之前的版本中存在重复菜单项或功能不匹配的情况,新版本确保了:
- 菜单项显示正确无重复
- "保存所有URL"功能现在确实会导出所有发现的URL,而不仅限于当前选中的部分
日志系统兼容性
修正了与ZAP核心日志系统的依赖关系,避免了潜在的库冲突问题。这一改进虽然对普通用户不可见,但提高了插件的稳定性和兼容性,特别是在与其他扩展共同使用时。
应用场景
该版本的exim插件特别适合以下使用场景:
- 自动化安全测试流水线:通过自动化框架集成,将安全测试结果自动导出供后续分析
- 大型网站测试:利用站点树导出和修剪功能,分模块测试复杂Web应用
- 团队协作:导出测试中间结果,供团队成员共享和继续分析
- 回归测试:保存特定测试状态,用于后续版本的功能和安全性比对
总结
exim-v0.13.0版本的发布标志着ZAP数据交换能力的又一次提升,特别是在自动化支持和大型网站处理方面。这些改进不仅增强了功能完整性,也优化了用户体验,使得安全测试工作流更加顺畅高效。对于依赖ZAP进行Web安全评估的专业人士来说,升级到这一版本将获得更强大的数据管理能力和更稳定的使用体验。
kernelopenEuler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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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