Aurora-Incident-Response 项目教程
2024-09-25 00:03:08作者:廉皓灿Ida
1. 项目介绍
Aurora-Incident-Response 是一个用于简化事件响应文档的开源项目。该项目由事件响应者开发,旨在帮助事件响应者在小型和大型事件响应调查中跟踪发现、任务,并使报告变得简单,从而保持在游戏中的领先地位。Aurora 将 SANS FOR508 课程中使用的“Spreadsheet of Doom”提升到了一个新的水平,通过多次实战测试,证明了其有效性。
2. 项目快速启动
2.1 下载与安装
你可以从 Releases 页面 下载 Aurora Incident Response 的当前版本。Aurora 支持 MacOS、Windows 和 Linux。我们还正在努力使其适用于 iPads 和 Android 平板电脑。
2.2 开发环境设置
如果你想要贡献代码,可以按照以下步骤设置开发环境:
- 安装 Node.js:访问 Node.js 下载页面 并安装 Node.js。
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/cyb3rfox/Aurora-Incident-Response.git cd Aurora-Incident-Response/src - 安装 Electron:
npm install electron@4.0.6 - 运行代码:
node_modules/.bin/electron .
2.3 构建可执行文件
使用 electron-packager 构建可执行文件:
- 安装
electron-packager:npm install electron-packager - 构建 Windows 版本:
node_modules/.bin/electron-packager . Aurora --asar --prune --platform=win32 --electron-version=4.0.6 --arch=x64 --icon=icon/aurora.ico --out=release-builds --ignore "node_modules/.bin" - 构建 MacOS 版本:
node_modules/.bin/electron-packager ./src Aurora --overwrite --platform=darwin --arch=x64 --icon=icon/aurora.icns --prune=true --out=release-builds - 构建 Linux 版本:
node_modules/.bin/electron-packager . Aurora --asar --prune --platform=linux --electron-version=4.0.6 --arch=x64 --icon=icon/aurora.ico --out=release-builds --ignore "node_modules/.bin"
3. 应用案例和最佳实践
Aurora-Incident-Response 可以用于各种事件响应场景,包括但不限于:
- 小型事件响应:在小型事件响应中,Aurora 可以帮助团队快速记录和跟踪发现,确保不会遗漏任何关键信息。
- 大型事件响应:在大型事件响应中,Aurora 的强大功能可以帮助团队管理复杂的任务和发现,确保所有信息都被妥善记录和处理。
最佳实践包括:
- 定期备份数据:在使用 Aurora 时,定期备份数据以防止数据丢失。
- 团队协作:在团队中使用 Aurora 时,确保所有成员都熟悉工具的使用,并定期进行培训。
4. 典型生态项目
Aurora-Incident-Response 依赖于以下开源项目:
- Electron:用于构建跨平台桌面应用程序。
- jQuery:用于简化 JavaScript 代码。
- w2ui:用于构建用户界面。
- vis.js:用于可视化数据。
- icons8 和 FontAwesome:用于提供图标。
这些项目共同构成了 Aurora-Incident-Response 的生态系统,使其成为一个功能强大且易于使用的事件响应工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
9
1
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878