Feroxbuster项目对ARM架构Mac设备的支持现状分析
2025-06-02 02:34:48作者:瞿蔚英Wynne
Feroxbuster作为一款流行的目录扫描工具,近期在社区中引发了关于其对ARM架构Mac设备支持情况的讨论。本文将深入分析该工具在不同架构Mac设备上的兼容性现状,以及开发者对此问题的响应和解决方案。
背景与现状
当前Feroxbuster的发布版本中,Mac平台仅提供了x86_64架构的二进制包。然而,苹果公司自2020年起已全面转向基于ARM架构的Apple Silicon芯片(如M1、M2等),这意味着大量现代Mac用户无法直接使用官方发布的预编译二进制文件。
技术细节分析
在最新发布的2.10.3版本中,Feroxbuster确实为Linux平台提供了aarch64和armv7两种ARM架构的构建版本,但Mac平台却缺少对应的ARM架构支持。这种架构差异可能导致以下问题:
- 在Apple Silicon设备上运行x86_64版本需要通过Rosetta 2进行转译,可能带来性能损耗
- 某些特定功能可能因架构差异而无法正常工作
- 用户需要额外步骤才能获得原生ARM版本
解决方案探讨
开发者提出了几种可行的解决方案:
- 源码编译:用户可以通过Rust工具链(rustup)直接从源码编译,这能确保获得针对特定架构优化的版本
- Homebrew安装:通过Homebrew包管理器安装,该渠道可能已经提供了ARM原生支持
- 等待官方构建:开发者已承诺将在CI/CD流程中添加对ARM架构Mac的构建支持
未来展望
随着Rust对ARM架构Mac的支持达到Tier 2级别,预计未来版本将原生支持Apple Silicon设备。开发者已开始测试相关构建流程,用户可关注项目的GitHub Actions构建结果进行验证。
对于安全研究人员和渗透测试人员而言,及时了解工具对不同架构的支持情况至关重要。建议ARM架构Mac用户暂时采用源码编译方式获取最佳性能,同时关注项目更新以获取官方ARM支持。
这一改进将显著提升Feroxbuster在现代Mac设备上的运行效率,为用户带来更好的使用体验。
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
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
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210