DalFox v2.11.0 版本发布:XSS自动化检测工具的新特性与优化
DalFox是一款开源的跨站点脚本(XSS)自动化检测工具,它能够帮助安全研究人员和开发人员快速发现Web应用中的XSS问题。作为一个轻量级但功能强大的工具,DalFox支持多种检测技术,包括反射型XSS、存储型XSS和DOM型XSS的检测。最新发布的v2.11.0版本带来了一系列新功能和改进,进一步提升了工具的实用性和易用性。
新增功能亮点
MCP服务器模式
v2.11.0版本引入了全新的MCP服务器模式,通过dalfox server --type=mcp命令即可启用。这一模式为DalFox提供了更强大的服务器支持能力,使得在分布式环境中部署和使用DalFox变得更加便捷。MCP服务器模式特别适合需要大规模扫描的场景,或者需要将DalFox集成到现有安全工具链中的情况。
JSONL输出格式支持
为了满足不同用户对输出格式的需求,新版本增加了JSON Lines(JSONL)输出格式的支持。用户现在可以通过--format=jsonl参数指定输出格式,这将生成易于机器处理的JSON Lines格式报告。这种格式特别适合需要将扫描结果导入其他系统进行进一步分析或处理的场景,每行一个JSON对象的设计也使得处理大型扫描结果更加高效。
XDG配置规范支持
遵循XDG Base Directory Specification标准,v2.11.0版本现在支持将配置文件存储在XDG_CONFIG_HOME指定的目录中。这一改进使得DalFox的配置管理更加标准化,与Linux/Unix系统的配置管理规范保持一致,提升了工具在不同环境中的兼容性和一致性。
技术改进与优化
在代码层面,v2.11.0版本进行了大量的重构工作,提高了代码的可维护性和可读性。配置处理和服务器命令选项得到了增强,使得工具的配置更加灵活和强大。此外,项目还对使用的图片资源进行了优化,减少了资源占用,提升了整体性能。
值得注意的是,为了扩大用户基础和提高兼容性,这个版本降低了对Go语言最低版本的要求,使得更多用户能够在他们的环境中使用DalFox。
文档完善与问题修复
v2.11.0版本在文档方面做了大量补充和完善,特别是新增了llms.txt文档,详细记录了与大型语言模型相关的参考资料。同时修复了多个已知问题,包括内存分配问题和代码扫描警报中的拼写错误等,进一步提高了工具的稳定性和可靠性。
依赖项更新
为了保持与最新技术的同步并修复潜在的安全问题,DalFox v2.11.0更新了多个关键依赖项,包括chromedp、golang.org/x/sync、golang.org/x/term等核心组件。这些更新不仅带来了性能改进,也修复了已知的安全问题。
总的来说,DalFox v2.11.0通过新增功能、性能优化和问题修复,进一步巩固了其作为一款高效XSS检测工具的地位。无论是对于安全研究人员还是开发人员,这个版本都提供了更强大、更稳定的功能来帮助他们发现和修复Web应用中的XSS问题。
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