massh 项目亮点解析
2025-04-26 11:00:00作者:谭伦延
1. 项目的基础介绍
massh 是一个开源的、基于 Python 编写的网络扫描工具,用于帮助系统管理员和安全专家发现潜在的安全风险。项目致力于提高网络扫描的效率,同时减少误报,确保扫描结果的准确性。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包含以下几个部分:
massh/:项目主目录,包含了主要的代码文件和模块。massh/core/:核心功能模块,实现了扫描引擎和主要逻辑。massh/plugins/:插件目录,用户可以根据需要添加自定义插件来扩展功能。massh/results/:扫描结果存储目录,用于保存扫描结果。tests/:单元测试目录,确保代码的质量和稳定性。README.md:项目说明文件,提供了项目的基本信息和安装使用指南。
3. 项目亮点功能拆解
massh 的亮点功能主要包括:
- 多线程扫描:通过多线程技术,提高扫描速度,节省时间。
- 自定义插件支持:用户可以根据自己的需求,编写插件来扩展功能。
- 扫描结果可视化:提供图形化的扫描结果,便于用户快速理解。
- 日志记录:详细记录扫描过程,方便后续的审计和分析。
4. 项目主要技术亮点拆解
massh 的主要技术亮点有:
- Python 编写:利用 Python 的强大功能和简洁语法,使得代码易于理解和维护。
- 异步IO:采用异步IO,提高网络请求的效率,减少等待时间。
- 异常处理:完善的异常处理机制,确保程序的稳定运行。
- 模块化设计:模块化的设计使得功能易于扩展,便于二次开发。
5. 与同类项目对比的亮点
相比于同类项目,massh 的亮点包括:
- 更强的自定义性:提供丰富的插件接口,用户可以根据自己的需求定制功能。
- 更快的扫描速度:多线程和异步IO技术的应用,使得扫描速度更快。
- 更友好的用户体验:图形化的扫描结果和详细的日志记录,使得用户可以更容易地理解和使用。
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
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
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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