SecureCodingDojo 开源项目教程
2024-09-16 13:56:04作者:翟萌耘Ralph
1. 项目介绍
SecureCodingDojo 是一个用于提供安全编码培训的平台。它自带一个易受攻击的训练应用程序(Insecure Inc 网站),并且可以与其他训练应用程序结合使用。该平台的主要特点是其可扩展性和与常用开发协作平台 Slack 的集成。训练门户可以轻松地在云中设置,并且提供了 AWS Elastic Beanstalk 的设置说明。
2. 项目快速启动
安装 Docker
确保你已经安装了最新版本的 Docker。
克隆仓库
git clone https://github.com/OWASP/SecureCodingDojo.git
进入项目目录
cd SecureCodingDojo
配置环境变量
在 *nix/mac 系统上,修改 .bash_profile 文件:
export DATA_DIR="/YOUR_DATA_DIR"
在 Mac 上,确保 Docker 有权访问该目录:
- 打开 Docker > Preferences > File Sharing
- 添加
/YOUR_DATA_DIR
重启终端
source ~/.bash_profile
启动项目
docker-compose up
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
SecureCodingDojo 主要用于开发人员的安全编码培训。它通过集成 Slack 进行身份验证,允许根据开发团队对参与者进行分组,并允许团队跟踪进度和相互竞争。每个课程都构建为攻击/防御对,开发人员可以通过执行攻击来观察软件弱点,并在解决挑战后学习相关的软件防御(代码块)。
最佳实践
- 集成 Slack:使用 Slack 进行身份验证和团队管理。
- 分组培训:根据开发团队对参与者进行分组,以便更好地跟踪和比较团队进度。
- 持续更新:定期更新课程内容,确保与最新的安全编码标准和最佳实践保持一致。
4. 典型生态项目
OWASP Top 10
SecureCodingDojo 的预定义课程基于 MITRE 最危险的软件错误(也称为 SANS 25),这些错误与 OWASP Top 10 密切相关。通过使用 SecureCodingDojo,开发人员可以更好地理解和防范这些常见的安全漏洞。
AWS Elastic Beanstalk
SecureCodingDojo 提供了在 AWS Elastic Beanstalk 上部署的详细说明,使得在云环境中快速启动和运行平台变得简单。
Docker
通过 Docker 容器化技术,SecureCodingDojo 可以轻松地在不同的环境中部署和运行,确保一致性和可移植性。
通过以上模块的介绍和实践,开发人员可以快速上手并充分利用 SecureCodingDojo 进行安全编码培训。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
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++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.37 K
781