force-push-scanner 项目亮点解析
2025-07-04 06:34:59作者:裘旻烁
项目的基础介绍
force-push-scanner 是一个开源安全工具,旨在帮助开发者和安全研究人员通过扫描 GitHub 上的强制推送事件来发现敏感信息泄露。该项目利用 GHArchive 数据集,专注于识别那些在强制推送过程中删除了提交记录的零提交事件,这些事件往往意味着开发者试图删除包含硬编码凭证的敏感数据。
项目代码目录及介绍
项目的主要代码目录结构如下:
.gitignore: 指定在 Git 仓库中被忽略的文件和目录。CONTRIBUTING.md: 提供贡献指南,说明如何参与项目的开发和改进。LICENSE: 项目使用的 AGPL-3.0 许可证文件。README.md: 项目说明文件,详细介绍项目功能和用法。demo.gif: 项目演示动画。force_push_scanner.py: 项目的主要脚本文件,用于执行扫描任务。requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
项目亮点功能拆解
- 零提交强制推送事件扫描: 专注于扫描那些没有提交记录的强制推送事件,这些事件可能是敏感信息删除的迹象。
- TruffleHog 集成: 使用 TruffleHog 工具在识别的提交中检测硬编码的凭证。
- 本地数据库支持: 提供了 SQLite 数据库,可以本地搜索任何用户或组织的强制推送提交。
- BigQuery 支持: 如果用户有 Google 账户,可以使用 BigQuery 公共表进行查询,并导出结果以供扫描使用。
项目主要技术亮点拆解
- 基于 GHArchive 数据集: 利用 GHArchive 提供的公共数据集,该数据集包含了所有公共 GitHub 活动的历史记录。
- 高效率的扫描机制: 通过只关注零提交的强制推送事件,减少了扫描的范围,提高了扫描的效率。
- 安全性: 工具设计考虑了安全性,确保只有授权的安全操作才能使用该工具。
与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,force-push-scanner 的亮点在于其对零提交强制推送事件的专注,这有助于更快地识别潜在的敏感信息泄露。此外,项目的易用性也是一个重要优势,用户可以通过简单的命令行选项来运行扫描任务,并且项目提供了本地数据库和 BigQuery 两种数据源选择,适应不同用户的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
656
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
657