MultiScanner 使用教程
2025-04-17 11:40:33作者:史锋燃Gardner
1. 项目介绍
MultiScanner 是一个模块化的文件分析框架,旨在帮助用户通过自动运行一系列工具来评估一组文件,并汇总输出结果。这些工具可以是自定义的 Python 脚本、Web API、运行在其他机器上的软件等。通过创建在 MultiScanner 架构中运行的模块,可以轻松编写并将其整合到框架中。目前编写的模块主要与恶意软件分析相关,但框架不仅限于这一范围。
2. 项目快速启动
安装
安装 Python(2.7 或 3.4+),如果你还没有安装的话。
然后执行以下命令(将 <file> 替换为你想要扫描的实际文件):
$ git clone https://github.com/mitre/multiscanner.git
$ cd multiscanner
$ sudo -HE ./install.sh
$ multiscanner init
这将为生成默认配置。检查 config.ini 文件以查看启用了哪些模块。有关更多信息,请参阅配置部分。
扫描文件
现在你可以扫描一个文件(将 <file> 替换为你想要扫描的实际文件):
$ multiscanner <file>
要获取 MultiScanner 的所有命令行选项列表,可以运行:
$ multiscanner --help
注意:如果你不在基于 RedHat 或 Debian 的 Linux 发行版上,请不要运行 install.sh 脚本,而是安装 pip(如果你还没有安装),然后运行以下命令:
$ pip install -r requirements.txt
使用 Python API
import multiscanner
multiscanner.config_init(filepath)
output = multiscanner.multiscan(file_list)
results = multiscanner.parse_reports(output, python=True)
启动 Web 界面
安装最新版本的 Docker 和 Docker Compose。
$ git clone https://github.com/mitre/multiscanner.git
$ cd multiscanner
$ docker-compose up
你可能需要等待一段时间,直到所有服务启动并运行。然后,你可以通过浏览器访问 http://localhost:8000 来使用 Web 界面。
注意:这不应该在生产环境中使用;这只是展示完整安装外观的简介。有关更多信息,请参考相关文档。
3. 应用案例和最佳实践
(本节内容将根据实际应用场景和最佳实践来编写,具体内容需结合项目特性和用户反馈。)
4. 典型生态项目
(本节内容将介绍与 MultiScanner 相关的生态系统项目,包括但不限于插件、工具和社区贡献项目。)
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0150- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0111
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
731
4.73 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
609
786
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++
1 K
1.01 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
433
392
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.15 K
148
暂无简介
Dart
983
251
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
401
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
197
🎉 (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
1.67 K
986