推荐:TongdaScan_go——通达OA系统安全检测利器
1、项目介绍
TongdaScan_go 是一个轻量级的开源工具,专为检测通达OA系统的各类安全漏洞而设计。由开发者Fu5r0dah维护,该项目持续更新,旨在帮助网络安全专业人员快速识别和利用针对通达OA的已知安全问题。通过简单的命令行接口,你可以轻松地对目标服务器执行扫描和exploit操作。
2、项目技术分析
该工具有效地整合了漏洞检测与利用功能,支持多种通达OA版本的常见安全问题,如敏感信息泄漏、任意文件上传和下载、SQL注入以及远程文件包含漏洞等。它采用了Go语言编写,这意味着它具备良好的跨平台兼容性,同时也保持了高效运行速度。此外,还允许用户通过设置代理进行安全检查,确保在检测过程中保护自己的身份。
3、项目及技术应用场景
1. 安全审计: 对于企业IT部门,TongdaScan_go 可以作为一个内部安全审计工具,定期检查通达OA系统的安全性,预防潜在风险。
2. 网络安全研究: 对于安全研究人员,这个工具提供了方便的实验环境,用于研究特定漏洞的成因和影响。
3. 教育培训: 在信息安全教育领域,TongdaScan_go 能帮助学生了解如何识别和处理常见的Web应用安全问题。
4、项目特点
-
全面检测:
TongdaScan_go目前覆盖了多个通达OA版本的多个已知漏洞,且仍在不断收集新的漏洞进行更新。 -
简单易用: 命令行界面清晰,只需输入目标URL和相关选项即可执行扫描和利用操作。
-
灵活配置: 支持设置代理服务器,适应不同的网络环境。
-
实时更新: 开发者持续维护,随着新漏洞的发现,工具会及时添加相应的检测和利用功能。
-
开源社区: 项目基于开放源代码发布,鼓励社区成员贡献和改进。
Use at Your own risk.
请注意,TongdaScan_go 的使用应当遵守法律法规,仅用于合法目的。在未经授权的情况下对其他网络资源进行探测可能涉及违法行为。
通过TongdaScan_go,你将获得强大且易于使用的工具来提升你的网络安全防护能力,为你的通达OA系统保驾护航。立即加入,一起探索更安全的网络世界!
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