MikuMikuBeam项目新增Slowloris攻击测试功能的技术解析
网络安全测试工具MikuMikuBeam近期迎来了一次重要更新,新增了对Slowloris攻击方法的支持。这一更新为网络安全研究人员和渗透测试人员提供了一个新的测试手段,用于评估Web服务器在面对资源耗尽攻击时的表现。
Slowloris是一种特殊的网络压力测试技术,它通过建立大量部分完成的HTTP连接来测试目标服务器的资源管理能力。与传统的洪水式网络压力测试不同,Slowloris测试的特点是低带宽消耗但高效率。测试工具会与目标服务器建立连接,但精确控制HTTP请求的发送节奏,保持这些连接尽可能长时间地处于开放状态。这种测试方式特别适合通过TOR网络进行,因为不会对TOR网络本身造成过大负担。
MikuMikuBeam项目开发者迅速响应了社区的需求,在短时间内就实现了这一功能。从技术实现角度看,Slowloris测试需要精确控制TCP连接的状态和HTTP请求的发送节奏。工具需要能够建立并维持大量半开放连接,同时避免被服务器的超时机制断开。
这一功能的加入使得MikuMikuBeam成为更全面的网络安全测试工具集。安全研究人员现在可以使用它来测试Web服务器对Slowloris测试的防御能力,评估服务器配置是否能够有效防止此类资源耗尽情况。对于系统管理员来说,这也是一个验证自己服务器抗压能力的好工具。
值得注意的是,Slowloris测试虽然效果显著,但在实际测试中需要谨慎使用。测试前必须获得明确的授权,因为这种测试可能导致目标服务性能下降。MikuMikuBeam作为一个专业的测试工具,应当仅用于合法的安全评估目的。
随着网络安全威胁的不断演变,像MikuMikuBeam这样持续更新测试方法的工具显得尤为重要。Slowloris功能的加入不仅丰富了工具的功能集,也体现了开发者对社区反馈的积极响应和对网络安全研究的贡献。
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-1.5暂无简介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-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