Find Security Bugs 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
Find Security Bugs 是一个用于安全审计 Java Web 应用程序和 Android 应用程序的 SpotBugs 插件。以下是项目的目录结构及其介绍:
find-sec-bugs/
├── findsecbugs-plugin/
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/
│ │ │ └── resources/
│ │ └── test/
│ │ ├── java/
│ │ └── resources/
├── findsecbugs-samples-deps/
├── findsecbugs-samples-java/
├── findsecbugs-samples-java11/
├── findsecbugs-samples-jsp/
├── findsecbugs-samples-kotlin/
├── findsecbugs-test-util/
├── website/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── CHANGELOG.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LGPL-3.0-header.txt
├── LGPL-3.0.txt
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
└── pom.xml
目录结构说明
-
findsecbugs-plugin/: 核心插件代码,包含主要的 Java 源代码和资源文件。
- src/main/java/: 插件的主要 Java 源代码。
- src/main/resources/: 插件的资源文件。
- src/test/java/: 插件的测试代码。
- src/test/resources/: 插件的测试资源文件。
-
findsecbugs-samples-deps/: 示例项目的依赖库。
-
findsecbugs-samples-java/: Java 示例项目。
-
findsecbugs-samples-java11/: Java 11 示例项目。
-
findsecbugs-samples-jsp/: JSP 示例项目。
-
findsecbugs-samples-kotlin/: Kotlin 示例项目。
-
findsecbugs-test-util/: 测试工具代码。
-
website/: 项目网站的源代码。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
.travis.yml: Travis CI 配置文件。
-
CHANGELOG.md: 项目变更日志。
-
CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
-
LGPL-3.0-header.txt: LGPL 3.0 许可证头部文件。
-
LGPL-3.0.txt: LGPL 3.0 许可证文件。
-
LICENSE: 项目许可证文件。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
-
SECURITY.md: 安全相关说明。
-
pom.xml: Maven 项目配置文件。
2. 项目启动文件介绍
Find Security Bugs 是一个 SpotBugs 插件,因此没有传统的“启动文件”。它的主要功能是通过 SpotBugs 工具在编译后的字节码上进行安全审计。
3. 项目的配置文件介绍
pom.xml
pom.xml 是 Maven 项目的配置文件,包含了项目的依赖、插件配置等信息。以下是部分关键配置:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.h3xstream.findsecbugs</groupId>
<artifactId>findsecbugs-plugin</artifactId>
<version>1.12.0</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>Find Security Bugs</name>
<description>The SpotBugs plugin for security audits of Java web applications</description>
<dependencies>
<!-- 依赖配置 -->
</dependencies>
<build>
<plugins>
<!-- 插件配置 -->
</plugins>
</build>
</project>
其他配置文件
- .gitignore: 配置 Git 忽略的文件和目录。
- .travis.yml: 配置 Travis CI 的构建和测试流程。
- CHANGELOG.md: 记录项目的变更历史。
- CONTRIBUTING.md: 提供贡献指南。
- SECURITY.md: 提供安全相关的说明和指南。
通过以上配置文件,可以对 Find Security Bugs 项目进行构建、测试和安全审计。
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
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