推荐开源项目:Bugbountydash - 虫洞赏金猎人数据看板
1、项目介绍
在信息安全领域,虫洞赏金(Bug Bounty)是一种激励安全研究人员查找并报告软件漏洞的机制。而Bugbountydash就是这样一款为虫洞赏金猎人量身定制的数据可视化工具。它将你在HackerOne和BugCrowd两大平台的个人资料与报告信息整合到一个互动式仪表板中,帮助你更高效地管理和理解你的漏洞发现工作。
2、项目技术分析
Bugbountydash基于Node.js构建,这意味着你需要先安装Node.js才能运行这个项目。对于Mac OS用户,你可以通过Homebrew简单地执行brew install nodejs来安装。对于其他操作系统用户,可以参考Node.js官网的说明进行安装。
配置过程也非常直观:只需修改config.js.example文件以添加你的认证信息,并将其重命名为config.js。然后,通过运行node dash.js或nodejs dash.js即可启动仪表板。
3、项目及技术应用场景
-
多平台数据集成:无论你是HackerOne还是BugCrowd的用户,都可以利用Bugbountydash在一个界面查看所有报告和个人信息。
-
快捷操作:通过键盘的1, 2, 3, 4键轻松切换不同的数据表格,按下回车就能直接在浏览器中打开相关链接,大大提升了工作效率。
-
直观展示:简洁美观的界面设计,让你一眼就能了解到关键数据,无论是追踪进度还是汇报成果,都是理想的选择。
4、项目特点
-
便捷性:一键配置,快速启动,无须复杂的设置步骤。
-
交互性强:支持键盘操作,使你在查看数据时无需频繁移动鼠标。
-
跨平台兼容:依赖于Node.js,可在各种操作系统上运行。
-
集中管理:统一展现两个主要漏洞赏金平台的信息,避免了在多个网站之间反复切换。
如果你是虫洞赏金猎人或者对信息安全领域的漏洞管理工作感兴趣,Bugbountydash绝对是一个值得尝试的工具。有任何问题、建议或反馈,请随时联系创建者@infosec_au,让我们一起打造更好的安全研究环境。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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