OWASP Cheat Sheet Series 使用教程
项目介绍
OWASP Cheat Sheet Series 是一个由 OWASP(Open Web Application Security Project)维护的开源项目,旨在为应用程序开发者和防御者提供一系列简洁的高价值信息,涵盖特定的应用程序安全主题。该项目的目标是通过提供最佳实践和安全指南,帮助开发者构建更安全的应用程序。
项目快速启动
1. 克隆项目
首先,你需要将 OWASP Cheat Sheet Series 项目克隆到本地。你可以使用以下命令:
git clone https://github.com/OWASP/CheatSheetSeries.git
2. 安装依赖
进入项目目录并安装所需的 Python 依赖:
cd CheatSheetSeries
make install-python-requirements
3. 生成和运行本地网站
你可以通过以下命令生成并运行本地网站,以便查看和测试 Cheat Sheets:
make generate-site
make serve
默认情况下,本地网站将在 http://localhost:8000 上运行。
应用案例和最佳实践
1. 安全编码实践
OWASP Cheat Sheet Series 提供了关于安全编码的最佳实践,例如如何防止 SQL 注入、跨站脚本(XSS)攻击等。开发者可以参考这些指南来确保他们的代码不容易受到常见攻击。
2. 安全配置指南
项目中还包括了关于如何安全配置 Web 服务器、数据库和其他基础设施的指南。这些指南可以帮助管理员减少系统的攻击面。
3. 安全测试工具
OWASP 还推荐了一些安全测试工具,开发者可以使用这些工具来扫描和测试他们的应用程序,以发现潜在的安全漏洞。
典型生态项目
1. OWASP ZAP (Zed Attack Proxy)
OWASP ZAP 是一个开源的 Web 应用程序安全扫描工具,广泛用于发现 Web 应用程序中的安全漏洞。它可以帮助开发者在开发和测试阶段识别和修复安全问题。
2. OWASP Dependency-Check
OWASP Dependency-Check 是一个工具,用于识别项目中使用的第三方库和组件是否存在已知的安全漏洞。它可以帮助开发者确保他们的应用程序不依赖于已知存在漏洞的库。
3. OWASP Top Ten
OWASP Top Ten 是一个列出最常见的 Web 应用程序安全风险的列表,帮助开发者和安全专家了解和防范这些风险。
通过使用这些生态项目,开发者可以更全面地提升他们的应用程序的安全性。
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