VulApps 使用教程
项目介绍
VulApps 是一个旨在快速搭建各种安全测试环境与工具环境的工具。它通过容器化技术,使得用户可以无需复杂的配置步骤,即开即用。VulApps 适用于安全研究人员、开发者和教育机构,帮助他们快速部署和测试各种安全测试环境。
项目快速启动
安装容器环境
在开始使用 VulApps 之前,确保你的系统上已经安装了容器运行环境。你可以通过以下命令来检查是否已经安装:
docker --version
如果没有安装,请访问 容器技术官方网站 下载并安装适合你操作系统的版本。
拉取 VulApps 镜像
使用以下命令从官方仓库拉取 VulApps 镜像:
docker pull medicean/vulapps:base
启动 VulApps 容器
拉取镜像后,可以使用以下命令启动 VulApps 容器:
docker run -d -p 80:80 medicean/vulapps:base
这条命令将会在后台运行一个 VulApps 容器,并将容器的 80 端口映射到主机的 80 端口。
应用案例和最佳实践
安全研究
VulApps 提供了一个重现真实安全测试环境的环境,安全研究人员可以利用这些环境进行安全测试。例如,研究人员可以通过部署一个包含特定安全测试场景的 Web 应用来测试他们的安全扫描工具的有效性。
教育培训
教育机构可以使用 VulApps 来创建安全培训课程,帮助学生理解各种安全问题的原理和防护方法。通过实际操作,学生可以更好地掌握安全知识和技能。
开发测试
开发者在开发安全相关的工具或应用时,可以使用 VulApps 来测试他们的产品在各种安全测试环境下的表现。这有助于确保他们的工具在实际环境中能够有效地检测和防御安全风险。
典型生态项目
容器技术
VulApps 的核心是容器技术,它提供了一个轻量级的解决方案,使得应用的部署和管理变得更加简单和高效。
容器管理工具
容器管理工具是一个图形界面工具,它使得用户可以通过简单的操作来管理容器和镜像。对于不熟悉命令行的用户来说,这是一个非常有用的工具。
代码托管平台
VulApps 项目托管在代码托管平台上,提供了一个强大的版本控制和协作平台,使得开发者可以方便地贡献代码、提交问题和参与讨论。
通过以上介绍和教程,希望你能快速上手并充分利用 VulApps 进行安全研究和开发测试。
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