Betterscan CE 开源项目安装及使用指南
一、项目介绍
Betterscan CE(社区版)是一款全面的代码扫描工具,其基于QuantifedCode构建而成。它不仅能够检查多种编程语言(如PHP、Java、Python等),还能对基础设施作为代码(Infrastructure as a Code,简称IAC)进行安全和最佳实践评估,支持包括Docker、Kubernetes在内的众多平台。此外,Betterscan CE还具备强大的秘密扫描功能,可识别超过166种不同类型的秘密。
Betterscan CE具有以下特点:
- 集成多种静态分析工具于一身,提供超过6300种不同的检查项。
- 支持云原生环境及基础设施扫描,覆盖主要云服务提供商的配置审计。
- 能够扩展以接纳任何产生JSON输出的自定义工具。
- 可选择将状态存储在各种数据库或Git仓库中。
- 提供CLI、HTML、标准分析结果格式以及JSON等多种形式的报告输出。
该项目遵循BSD-3-Clause许可证发布,但经过修改的部分则采用AGPL-3.0许可。
二、项目快速启动
为了帮助您迅速上手并体验Betterscan CE的强大功能,下面将指导如何通过命令行方式进行快速部署。确保您的开发环境中已安装Git和Docker。
安装步骤
在您的代码目录中运行以下命令:
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/betterscan-ce/main/cli.sh)
该命令将自动下载并执行Betterscan CE的最新版本。如果您倾向于获取HTML格式的详细报告,则应使用下面的命令:
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/beterscan-ce/main/cli-html.sh)
使用示例
假设您的工作区位于~/myproject,您可以直接在这个目录下运行上述任一命令,Betterscan CE将会对所有文件进行深度扫描,查找潜在的安全漏洞、代码缺陷、不良习惯及泄露的秘密数据。
cd ~/myproject
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/betterscan-ce/main/cli.sh)
三、应用案例和最佳实践
Betterscan CE适用于以下场景:
- 代码质量提升:利用静态分析找出潜在的bug、不良编码习惯;
- 安全性审查:检测可能存在的安全隐患,如SQL注入、XSS攻击、不当认证机制等;
- 合规性审核:确保应用程序遵守行业标准和法规要求;
- 基础设施审计:评估云环境中的资源是否按最佳实践配置,减少未授权访问风险;
- 机密管理:预防敏感信息如API密钥、数据库凭证等被意外公开。
对于每个应用场景,Betterscan CE提供了详细的报告和建议,帮助企业团队提高工作效率的同时,也降低了因疏忽导致的数据泄漏或其他安全事件的发生概率。
四、典型生态项目
虽然Betterscan CE本身已经涵盖了广泛的检查需求,但它同样鼓励用户贡献新的规则集或者改进现有算法。以下是几个在GitHub上得到广泛认可且与Betterscan CE紧密集成的项目实例:
- Semgrep:一款流行的语法级错误检测器,在Betterscan CE的支持列表中占有重要位置。
- tfsec:专注于Terraform模板的扫描工具,帮助开发者避免在IaC文件中引入安全漏洞。
- YARA:用于恶意软件搜索的灵活模式匹配引擎,增强Betterscan CE的威胁检测能力。
这些生态项目共同构成了一个多元化的、持续演进的安全防护体系,而Betterscan CE正是这一生态的核心。
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