Tsunami 安全扫描器安装及使用指南
1. 项目介绍
关于Tsunami安全扫描器
Tsunami 是由Google开发的一个通用网络安全性扫描工具,其核心特点在于可扩展的插件系统,能够高精度地检测出严重漏洞。为了了解更多信息以及详细的文档,请访问Tsunami 的 GitHub 主页。
该安全扫描器在设计上侧重于灵活性与深度检测能力,通过社区贡献者开发的丰富插件来实现对多种不同服务的安全性评估。目前,该项目尚处于预alpha版本阶段,正在积极开发中,预期未来API将会有较大变动。
2. 项目快速启动
环境准备
确保已安装以下软件:
克隆仓库
首先克隆 Github 上的 Tsunami 安全扫描器库至本地:
git clone https://github.com/google/tsunami-security-scanner.git
cd tsunami-security-scanner
构建项目
运行 Gradle 构建脚本来构建项目:
./gradlew build
运行示例
假设您已经配置好了一个扫描目标并创建了相应的扫描任务配置文件(例如 tsunami.yaml
),您可以使用以下命令执行扫描:
./gradlew :tsunami-app:run --args='--config-file=tsunami.yaml'
3. 应用案例和最佳实践
示例场景:网络资产安全审计
在企业环境中,定期进行网络资产的安全审计至关重要。Tsunami 可以帮助企业自动化完成这一过程,通过自动化扫描发现潜在的安全威胁,包括但不限于SQL注入、跨站脚本(XSS)等常见Web漏洞,或者防火墙配置不当导致的风险。
最佳实践
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定制化插件: 根据特定需求或环境自定义插件,提升扫描针对性。
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持续集成:将安全扫描集成到持续集成(CI)工作流中,及时发现新引入的问题。
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结果分析:仔细审查扫描报告,优先修复高风险漏洞。
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权限管理:确保仅授权人员可以执行扫描操作,防止敏感信息泄露。
4. 典型生态项目
插件生态系统
Tsunami 的强大之处在于其灵活的插件架构。社区成员可以在google/tsunami-security-scanner-plugins仓库中贡献各种插件,以增强扫描功能,覆盖更多类型的检测。这些插件涵盖了从常见的 Web 漏洞检测到专用网络协议分析等多个方面,极大地扩展了扫描器的功能性和实用性。
建议使用者密切关注插件更新,参与社区讨论,甚至自己开发新的插件加入到这个生态系统中去,共同促进网络安全技术的进步。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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