VulChecker安装与使用指南
2024-09-28 22:34:46作者:房伟宁
项目简介
VulChecker 是一个基于深度学习模型的工具,专用于定位C/C++源代码中的漏洞(如整数溢出、堆栈溢出等),并能对这些漏洞类型进行分类(依据CWE标准)。该工具通过将CMake管理的C/C++项目转换成基于图的程序表示(ePDG),然后利用图神经网络(Structure2Vec)来识别潜在的漏洞。
一、项目目录结构及介绍
VulChecker的仓库结构大致如下:
build: 编译后的文件或示例构建相关。demos: 包含演示脚本,帮助快速理解如何使用VulChecker。docs: 相关文档,可能包括用户手册或技术说明。models: 训练好的模型存放位置。sample_proj: 示例项目,供测试和学习使用。src: 核心源代码,包括主逻辑实现。tests: 单元测试或集成测试文件。LICENSE: 许可证文件,表明软件使用的授权方式。MANIFEST.in: 规定打包时应包含的非源码文件。README.md: 项目介绍和基本使用说明。pyproject.toml,setup.cfg,setup.py,tox.ini: Python项目的配置和构建文件。
二、项目启动文件介绍
- 无特定“启动文件”:VulChecker不直接有一个执行文件作为启动点。而是通过命令行界面(
CLI)工具hector来进行操作。需通过Python环境运行相应的命令,例如使用python -m hector来启动命令行交互,具体命令和参数需要参考其提供的帮助文档或在终端输入hector --help查看。
三、项目的配置文件介绍
-
无传统意义上的单一配置文件:VulChecker的配置不是通过一个独立的配置文件来完成的。它的配置过程更多地体现在命令行参数和环境设置上,比如通过
hector命令指定不同的选项来配置分析流程、数据处理路径等。 -
环境变量和外部配置:为了正确运行,可能需要设置一些环境变量指向LLAP插件路径或其他依赖项,这通常是通过安装过程中的指示手动完成的,而不是通过阅读一个固定的配置文件。
-
示例配置脚本:在实际应用中,开发者可能会创建自己的脚本或者使用
demos目录下的示例脚本来定制化配置,这些脚本可以视为间接的配置方式,用于自动化一系列的VulChecker命令或设置。
安装和初步使用
由于直接从源代码安装和配置VulChecker涉及多个步骤,并且推荐使用预置的Ubuntu虚拟机来简化这个过程,因此,在正式操作前,请确保参考仓库内的详细安装指南或考虑下载预先配置好的VM环境以更快地开始使用。
请注意,实际部署和深入使用VulChecker还需要理解和掌握其命令行接口和数据准备流程,这通常涉及到对C/C++项目进行特定的编译配置和图结构的生成。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137