自动化安全助手(ASH)项目教程
2024-08-26 14:24:53作者:邵娇湘
本教程将引导您了解并使用由AWS Samples维护的自动化安全助手(ASH),一个旨在早期开发阶段进行初步安全检查的工具,帮助减少代码基础或IAM配置中的安全违规风险。以下是关于项目的核心组成部分的详细介绍:
1. 项目目录结构及介绍
项目根目录下包含了多个关键文件与文件夹,确保整个解决方案的顺畅运行。以下是一些主要部分的概览:
LICENSE: 项目使用的Apache-2.0许可证文件,详细规定了软件的使用、复制、修改和分配条件。README.md: 项目的主要说明文档,包括项目描述、支持框架、前提条件、快速入门指南等重要信息。app.py: 主要的Python脚本,很可能是项目的启动文件,负责执行核心功能逻辑。cdk.json: AWS云开发工具包(CDK)的配置文件,指导CDK如何部署基础设施。requirements.txt: Python依赖文件,列出所有必需的第三方库,用于通过pip安装。source.bat: 可能在Windows环境下的脚本文件,用于设置环境或执行特定任务。.gitignore和其他常规的Git忽略文件可能也存在,但未在提供的引用中明确提到。
2. 项目的启动文件介绍
app.py: 虽然没有提供详细的文件内容,但基于一般开源项目结构,app.py通常是项目的启动点。它可能初始化AWS CDK的应用程序,定义云资源,或者调用ASH的主函数来执行安全扫描逻辑。开发者需按需修改此文件以适应具体需求或配置。
3. 项目的配置文件介绍
cdk.json: 这个文件是CDK应用的重要配置,指示了默认的合成器、环境偏好等。它对编译和部署你的云基础设施起到至关重要的作用。配置细节可能包括指定使用特定版本的合成器、环境变量的预设值等。requirements.txt: 虽不传统意义上的“配置”文件,但它间接地控制着项目的运行环境。列在这里的每一个Python库都是项目正常运作所必需的外部依赖,因此在部署前应确保这些被正确安装。
实践步骤简述
由于直接操作这些组件涉及到具体的命令行操作和环境设置,大致流程包括克隆仓库、安装依赖、配置CDK环境以及最终部署。具体步骤如引用内容所述,涉及使用Git克隆仓库、通过pip安装依赖、使用CDK进行基础设施部署等,务必确保遵循最新的官方文档以获得最佳实践指导。
记住,在处理任何敏感信息或生产环境时,仔细审核和测试是非常必要的。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212