OpenBAS平台1.10.1版本发布:安全增强与性能优化
OpenBAS(OpenBAS-Platform)作为一个开源的业务应用安全平台,在1.10.1版本中带来了多项重要的安全增强和性能优化。本次更新主要聚焦于解决潜在的安全问题、提升系统稳定性以及改善用户体验。
安全增强
1.10.1版本修复了两个关键的安全问题:
-
正则表达式处理风险:开发团队重构了相关代码,消除了可能被滥用的正则表达式处理问题,确保用户输入不会被不当利用来执行未授权的操作。
-
反射机制优化:通过改进反射机制的使用方式,消除了潜在的反射安全问题,防止不当利用反射API执行非预期代码。
这些安全修复体现了OpenBAS团队对系统安全性的高度重视,为用户提供了更加可靠的运行环境。
性能优化与用户体验改进
本次更新在性能方面做了显著提升:
-
操作响应速度:针对用户反馈的弹出窗口操作延迟问题,团队优化了相关组件的渲染逻辑,显著减少了操作响应时间,避免了重复操作的发生。
-
目标选择功能:修复了目标修改功能中的缺陷,确保用户能够准确选择和修改目标对象。
-
列表导出功能:改进了列表的导出逻辑,现在可以精确导出用户选定的内容,而非整个列表。
-
界面布局调整:重新设计了创建页面的列表布局,使其更加符合用户预期和使用习惯。
功能改进
-
TTP占位符:为无法生成的TTP(战术、技术和程序)添加了占位符显示,提高了系统的容错能力和用户体验。
-
导入导出稳定性:修复了场景导入和模拟导出过程中可能导致服务器内部错误的问题,增强了系统的健壮性。
技术升级
-
核心组件更新:升级了Tomcat核心组件,提升了系统的整体稳定性和安全性。
-
依赖库更新:包括Swagger注解、Logback日志框架等多个后端依赖库的版本更新,确保系统使用最新的稳定组件。
-
前端工具链:更新了TypeScript、ESLint等前端开发工具,提高了开发效率和代码质量。
总结
OpenBAS 1.10.1版本是一个以安全和稳定性为核心的维护性更新。通过修复关键安全问题、优化系统性能和改进用户体验,进一步提升了平台的可靠性和易用性。对于现有用户来说,升级到1.10.1版本将获得更安全、更稳定的使用体验。开发团队持续关注用户反馈,不断改进产品,体现了开源社区协作的优势和对产品质量的追求。
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
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01