SysReptor项目中实现可引用漏洞ID的技术方案
2025-07-07 02:57:40作者:韦蓉瑛
在安全测试报告编写过程中,为漏洞(Finding)分配可引用的唯一标识符是提高报告专业性和可读性的重要实践。SysReptor作为安全报告生成工具,提供了灵活的机制来实现这一需求。
核心需求分析
安全工程师通常需要在报告中实现以下功能:
- 为每个漏洞生成格式化的唯一ID(如"24-7:10")
- 支持在报告内容中交叉引用这些ID
- 确保引用链接在PDF导出后仍保持有效
技术实现方案
SysReptor内部使用UUID作为漏洞的唯一标识符,可通过finding.id访问。要实现自定义格式的引用ID,可以采用以下技术组合:
1. HTML模板层实现
<div v-for="(finding, findingIndex) in findings">
<h2
:id="finding.id"
class="in-toc finding-title"
:data-finding-prefix="`Finding ${report.report_number}:${findingIndex + 1}`"
:data-toc-title="`Finding ${report.report_number}:${findingIndex + 1} - ${finding.title}`"
>{{ finding.title }}</h2>
</div>
2. CSS样式层处理
/* 将自定义ID显示在标题前 */
.finding-title::before {
content: attr(data-finding-prefix);
margin-right: 0.5em;
}
/* 处理引用时的显示格式 */
.markdown .ref.ref-heading::before {
content: target-text(attr(href), before);
}
.markdown .ref.ref-heading .ref-title {
display: none;
}
实现原理详解
- 数据绑定:通过Vue的
:data-*绑定将格式化ID存储在DOM元素的data属性中 - CSS内容生成:使用
attr()和::before伪元素将存储的ID显示出来 - 引用处理:利用CSS的
target-text()函数获取被引用元素的显示内容 - 目录集成:
in-toc类确保标题会被收录到文档目录中
生产环境注意事项
-
ID稳定性问题:使用数组索引(
findingIndex)生成的ID在报告修改时可能变化,建议:- 对于最终版报告可接受
- 需要版本追踪时应考虑更稳定的ID生成方式
-
多报告引用:跨报告引用时,建议包含报告编号前缀
-
PDF兼容性:测试确认CSS生成的content在PDF导出后是否保持
高级应用场景
- 自动化编号:可通过计算属性实现更复杂的编号逻辑
- 样式定制:为不同严重等级的漏洞添加颜色区分
- 引用追踪:开发后处理脚本检查无效引用
这种实现方式平衡了灵活性和功能性,既满足了专业报告的需求,又保持了SysReptor模板系统的简洁性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322