Linux Malware Detect 1.6.5版本发布:安全监控与功能增强
2025-07-03 05:38:40作者:伍希望
项目概述
Linux Malware Detect(简称LMD)是一款专为Linux系统设计的恶意软件检测工具,它通过特征码匹配和行为分析的方式,帮助系统管理员识别和清除各类恶意软件。该项目由rfxn团队维护,已成为Linux服务器安全防护的重要组成部分。
1.6.5版本核心改进
监控模式优化
1.6.5版本对监控模式进行了多项改进,显著提升了稳定性和可靠性:
- 修复了监控模式中空白字符检测的问题,避免了因格式问题导致的误判
- 现在监控模式启动时会严格检查'ed'工具是否存在,确保inotify日志能够正确修剪
- 新增了MD5比对机制,仅在忽略签名文件发生变化时才重新生成签名,减少了不必要的系统开销
日志记录增强
日志系统得到了显著改进:
- 事件日志和ClamAV扫描日志现在会记录完整的年份信息,便于长期审计和问题追踪
- 新增了
--dump-report参数,可以直接将报告内容输出到标准输出,方便脚本集成和自动化处理
系统兼容性修复
针对不同Linux发行版的兼容性问题进行了修复:
- 改进了Debian 11系统上inotify内核支持的检测逻辑
- 修复了systemd单元文件的安装问题,确保服务能够正确配置
- 调整了cpulimit工具的调用方式,兼容新版本参数规范
扫描范围调整
- 默认扫描范围从
/var/www/html扩展为/var/www,确保覆盖所有Web内容 - 修复了全盘扫描(
-a参数)时路径显示不完整的问题
新增功能亮点
控制面板集成
1.6.5版本引入了与控制面板的深度集成:
- 新增
detect_control_panel函数,自动检测已安装的控制面板类型 - 提供
get_panel_contacts功能,自动发现控制面板联系人邮箱 - 可配置邮件提醒的From、Subject、Reply-To等头部信息
- 新增专门的告警标志和用户模板系统
实用功能增强
- 改进了恢复操作的错误提示,现在会包含具体的文件名信息
- 调整了FTP凭证验证机制
- 优化了监控模式依赖项失败的日志记录
技术价值分析
1.6.5版本的改进主要集中在三个方面:
- 稳定性提升:通过修复监控模式的核心问题和增强日志系统,大幅提高了工具的可靠性
- 管理便利性:新增的控制面板集成和报告导出功能,简化了日常运维工作
- 兼容性扩展:针对不同Linux环境的适配改进,扩大了工具的适用范围
这些改进使得Linux Malware Detect在恶意软件防护领域继续保持领先地位,特别是对于托管多个网站的服务提供商,新增的控制面板集成功能将显著提升安全事件响应效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
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。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥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
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258