StackRox 4.8.0-rc.3版本深度解析:安全扫描与问题管理新突破
StackRox作为一款领先的Kubernetes原生安全平台,专注于为容器化应用提供端到端的安全防护。本次发布的4.8.0-rc.3版本带来了多项重要更新,特别是在问题扫描、安全策略和系统集成方面有显著增强。
核心安全扫描功能升级
本次版本在安全扫描方面进行了重大改进,Scanner V4扫描器现在成为新安装的默认组件(采用opt-out机制),而现有系统升级时仍保持opt-in机制。这种设计平衡了安全性与升级平滑性的需求。
特别值得注意的是新增的Red Hat专用问题过滤功能,当设置ROX_SCANNER_V4_RED_HAT_LAYERS_RED_HAT_VULNS_ONLY环境变量时,Scanner V4将仅显示来自Red Hat安全数据源的问题信息,解决了官方Red Hat镜像中非RPM内容(如OpenShift镜像中的Go二进制文件)可能导致的误报问题。
问题管理模型革新
4.8.0-rc.3版本对基于镜像的CVE数据模型进行了去规范化处理,这一架构级改进确保了每次镜像扫描不会覆盖之前扫描的CVE数据,从而提供更一致的问题评估结果。用户仍可通过设置ROX_FLATTEN_CVE_DATA=false回退到旧版数据模型。
新增的"CVE发布天数"策略条件是一个实用功能,允许安全团队为问题修复设置宽限期,体现了安全性与业务连续性的平衡思维。
安全策略与控制增强
在安全策略方面,4.8.0-rc.3版本支持admission controller对scale子资源的检测和强制执行,扩展了安全控制的覆盖范围。同时,API令牌创建现在会触发管理事件记录,增强了安全审计能力。
对于OpenShift用户,新版本增加了对reencrypt路由类型的支持,为Central服务提供了更灵活的暴露方式。证书验证失败现在会被roxctl明确标记为错误,提高了安全性。
系统集成与兼容性改进
在系统集成方面,S3备份功能已迁移至AWS Go SDK v2,同时不再支持GCS存储桶(自4.5.0版本起已预告此变更)。Google镜像集成现在支持可选的项目范围限定,提供了更灵活的配置选项。
roxctl image scan命令的输出格式也得到了增强,默认包含CVSS分数、安全公告及相关链接等关键安全信息,使问题评估更加全面。
部署与升级注意事项
对于Helm用户,特别注意SecurityPolicy CRD已移至模板目录,升级前需要手动添加特定注解和标签以避免升级失败。这一变更虽然带来短期操作成本,但长期来看简化了CRD维护工作。
总体而言,StackRox 4.8.0-rc.3版本在安全扫描精度、问题管理模型和系统集成方面都有显著提升,同时保持了良好的向后兼容性,是企业容器安全防护的一次重要升级。
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-1.5暂无简介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
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
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