Aurora-Incident-Response 项目教程
2024-09-25 00:15:02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
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
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
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355