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。
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