afrog项目v3.1.6版本发布:多目标扫描与TCP协议支持优化
afrog是一款开源的网络安全扫描工具,专注于漏洞检测和渗透测试。该项目采用模块化设计,支持多种协议和自定义POC,能够帮助安全研究人员快速识别目标系统中的潜在安全风险。
多目标扫描功能修复
在本次v3.1.6版本中,开发团队重点修复了目标参数(-t)存在的功能缺陷。此前版本中,当用户尝试使用逗号分隔的多个目标时,如"-t example.com,scanme.nmap.org",工具无法正确解析这种多目标格式。
新版本已经完全支持这种便捷的多目标输入方式,这对于需要批量扫描多个目标的安全测试场景尤为重要。用户现在可以一次性输入多个目标地址,无论是域名还是IP地址,工具都能正确识别并逐个进行扫描,大大提高了测试效率。
TCP协议响应处理优化
另一个重要改进涉及netxclient.go文件中TCP协议类型的响应处理。在之前的版本中,当协议类型设置为TCP时,响应体会被自动进行十六进制编码,这导致原始字节流被转换,影响了某些需要精确分析原始网络流量的安全测试场景。
v3.1.6版本彻底解决了这个问题,现在当协议类型设置为TCP时,响应body将严格保持原始字节流(raw byte stream)格式,不做任何编码转换。这一改进对于以下场景特别有价值:
- 二进制协议分析:如自定义协议或某些IoT设备通信协议的测试
- 精确流量匹配:在编写POC时需要精确匹配特定字节序列的情况
- 协议模糊测试:需要直接操作原始字节流进行测试的场景
跨平台支持
afrog v3.1.6继续保持了良好的跨平台特性,提供了针对多种操作系统和架构的预编译版本,包括:
- Linux系统(amd64和arm64架构)
- macOS系统(Intel和Apple Silicon芯片)
- Windows系统(64位和ARM架构)
这种全面的平台支持使得安全研究人员可以在各种环境下使用afrog进行安全测试工作。
总结
afrog v3.1.6版本的发布,通过修复多目标扫描功能和优化TCP协议处理,进一步提升了工具的实用性和可靠性。这些改进使得afrog在批量目标扫描和精确协议分析方面表现更加出色,为安全研究人员提供了更强大的测试能力。
对于已经使用afrog的用户,建议升级到这个版本以获得更好的使用体验;对于新用户,这个稳定版本也是一个不错的入门选择。工具的持续改进也反映出开发团队对产品质量的重视和对用户反馈的积极响应。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00