GitHub项目中的软件供应链安全:Artifact Attestations技术解析
在当今快速发展的软件开发领域,确保软件供应链的安全性已成为重中之重。GitHub作为全球最大的代码托管平台,近期推出了一项名为"Artifact Attestations"的重要功能,旨在为开发者提供更强大的软件供应链安全保障。
软件供应链安全背景
软件供应链安全涉及从代码编写到最终部署的整个生命周期。随着开源软件的普及和依赖关系的复杂化,确保每个环节的完整性和可信性变得尤为关键。SLSA框架(Supply-chain Levels for Software Artifacts)为此提供了一个渐进式的安全标准体系,而Sigstore项目则提供了实现这些标准的具体工具。
Artifact Attestations的核心价值
Artifact Attestations功能完美结合了SLSA框架和Sigstore项目的优势,同时解决了信息隐私问题。传统上,使用Sigstore进行签名验证需要将构建信息(如仓库、提交和工作流详情)发布到公共日志中,这可能不符合某些组织的隐私要求。GitHub的解决方案允许用户在保持这些信息私密的同时,仍能享受完整的供应链安全保障。
技术实现机制
该功能通过以下三个核心环节实现:
-
生成与签名:用户可以使用GitHub提供的一线Actions来自动生成构建来源证明(build provenance attestations),并对任何软件制品进行签名。这些证明详细记录了制品的构建环境、源代码位置等关键信息。
-
安全存储:生成的证明将被安全地存储在GitHub的专用证明存储中,避免了将敏感信息暴露在公共日志中的风险。
-
验证环节:用户可以通过GitHub命令行工具(CLI)下载和验证这些证明,确保软件制品的完整性和来源可信。
实际应用场景
这项技术特别适合以下场景:
- 企业级软件开发,需要严格管控供应链安全
- 对构建环境信息有保密要求的项目
- 需要符合SLSA Build Level 2及以上标准的组织
- 希望简化安全验证流程的开发团队
技术优势分析
相比传统方案,GitHub的Artifact Attestations具有以下优势:
- 隐私保护:关键构建信息不会公开到透明日志
- 易用性:与GitHub生态系统深度集成,无需额外基础设施
- 标准化:符合SLSA框架要求,便于安全审计
- 灵活性:适用于各种类型的软件制品
未来展望
随着软件供应链攻击事件的增加,类似Artifact Attestations这样的安全功能将成为开发流程中的标配。GitHub通过将安全实践直接集成到开发者工作流中,大大降低了采用门槛,有望推动整个行业安全标准的提升。
对于开发者而言,理解并合理运用这些安全功能,不仅能提升自身项目的安全性,也是应对日益严格的软件合规要求的重要准备。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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