《Serverless架构安全指南》安装与配置教程
2025-04-17 05:51:51作者:齐添朝
1. 项目基础介绍
《Serverless架构安全指南》是一个开源项目,旨在为采用Serverless架构的开发者提供安全意识和教育指导。该项目由行业内的顶尖安全研究人员和应用安全专家共同维护,旨在帮助开发者在设计、开发和测试Serverless应用时,最小化安全风险。
该项目主要使用Markdown作为编程语言来编写文档,Markdown是一种轻量级标记语言,被广泛用于撰写Readme文件、文档和博客文章。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目主要使用以下技术和框架:
- Markdown:用于撰写和格式化文档。
- Git:用于版本控制和源代码管理。
- GitHub:作为项目的托管平台和协作工具。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始安装和配置之前,请确保您已经完成了以下准备工作:
- 安装了Git:Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于跟踪源代码历史记录。
- 创建GitHub账户:如果您打算贡献代码或者需要克隆项目到本地,您需要有一个GitHub账户。
- 熟悉Markdown语法:虽然不是必须的,但了解Markdown基础将有助于您更好地阅读和修改项目文档。
安装步骤
以下是详细的安装步骤:
-
克隆项目仓库
打开命令行工具(如Git Bash、终端或命令提示符),输入以下命令来克隆项目:
git clone https://github.com/puresec/sas-top-10.git克隆完成后,您将在当前目录下得到一个名为
sas-top-10的文件夹,其中包含了项目的所有文件。 -
安装依赖
由于本项目主要是文档,所以没有需要安装的依赖项。如果将来项目有额外的依赖,通常会使用
pip(Python的包管理工具)或其他语言相应的包管理器来安装。 -
查看项目文档
使用任何文本编辑器或Markdown编辑器打开
README.md文件,您可以看到项目的详细介绍和指南。 -
贡献指南
如果您希望为项目做出贡献,请查看项目中的
CONTRIBUTING.md文件,它包含了贡献代码或文档的指南。
以上就是《Serverless架构安全指南》项目的安装和配置过程,按照上述步骤操作,您应该能够顺利地查看和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137