使用指南:trickest/wordlists 开源项目详解
2024-09-28 11:14:30作者:申梦珏Efrain
项目概述
trickest/wordlists 是一个实时更新的真实世界信息安全字典列表仓库,专为信息安全专业人士设计,如渗透测试人员和漏洞猎人。该项目定期维护并扩展其字典集,以适应不同场景的安全需求。
项目目录结构及介绍
本项目遵循简洁的组织结构,核心组件包括:
- [main] 或 [root] 目录下通常包含主要的脚本或说明文件。
- [technology-repositories.json]: 这个文件是工作流的核心部分,列出用于生成技术相关字典的开源项目仓库来源。
- Wordlists: 包含各类预生成的实际应用安全字典,分类明确,如根据不同的技术框架(WordPress, Joomla等)生成的字典。
- robots, inventory, cloud-subdomains 等子目录分别存放了特定类型的字典,比如基于Robots.txt规则、网站资产库存和云服务子域名枚举得到的字典。
- LICENSE: 记录了项目的授权方式,遵循MIT许可协议。
- README.md: 项目的主要说明文档,提供项目简介、使用方法和贡献指南。
- banner.png: 可能包含项目的标识图像。
项目启动文件介绍
本项目并非一个传统意义上具有“启动”文件的可执行软件或服务。它主要是通过GitHub Action或其他自动化工具来动态生成和维护字典文件。因此,没有直接的“启动”操作,而是通过Git操作或者自动化脚本来更新和管理字典。
项目的配置文件介绍
- [technology-repositories.json]: 能够视为一种配置文件,列出了所有用于生成技术特定字典的源代码仓库URL,通过这个配置,项目自动流程知道从哪里获取原始数据来构建字典。
- [GitHub Actions 文件]: 虽然不在常规项目目录中直接展示,但GitHub Actions的YAML配置文件控制着自动化流程,例如定期抓取数据、处理并更新字典,这些间接地扮演了配置角色。
总结
trickest/wordlists项目提供了丰富的信息安全字典资源,无需直接“启动”或配置传统意义上的应用程序。它的运作依赖于自动化的脚本和GitHub的工作流。要“使用”这个项目,用户只需浏览或下载相应的字典文件,并在自己的安全测试或研究中应用它们。对于想要贡献或定制字典的开发者,修改technology-repositories.json或参与GitHub上的协作将是关键点。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
187
206
暂无简介
Dart
630
143
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
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
383
3.63 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
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
292
104
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++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858