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
-
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。
-
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。
-
结果分析:仔细审查扫描报告,优先修复高风险漏洞。
-
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。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00