SysReptor项目中的Renderfindings插件新增多PDF导出功能
2025-07-07 19:31:45作者:裘晴惠Vivianne
功能概述
SysReptor项目中的Renderfindings插件近期进行了重要功能升级,新增了支持将多个问题发现导出为独立PDF文件的能力。这一功能改进为安全测试人员提供了更灵活的报告生成选项。
原有功能分析
在之前的版本中,Renderfindings插件虽然支持多选问题发现,但只能将所有选中的问题合并输出到单个PDF文件中。这种模式在某些场景下存在局限性,例如:
- 需要单独分发特定问题报告给不同团队时
- 需要对不同问题进行独立归档管理时
- 需要针对单个问题进行深入讨论时
新增功能详解
最新版本的Renderfindings插件现在提供了两种导出模式:
- 合并导出模式:将所有选中的问题发现合并生成一个PDF文件
- 分离导出模式:为每个选中的问题发现生成独立的PDF文件
技术实现思路
从技术实现角度来看,这种功能改进可能涉及以下方面的调整:
- 前端界面增加了导出模式选择控件
- 后端处理逻辑增加了文件批量生成和打包功能
- 文件命名规则可能需要考虑如何区分不同问题的PDF
- 内存管理优化,特别是处理大量问题时的性能考虑
使用场景建议
根据不同的测试需求,安全团队可以灵活选择导出模式:
-
合并导出适合:
- 生成完整的测试报告
- 向管理层汇报整体状况
- 需要展示问题之间关联性的场景
-
分离导出适合:
- 分派特定问题给不同修复团队
- 建立问题知识库,单独存档
- 进行问题专项讨论和评审
总结
SysReptor项目通过这次Renderfindings插件的功能增强,为安全测试人员提供了更完善的报告生成解决方案。这种灵活的设计理念体现了项目团队对实际工作场景的深入理解,也展示了开源安全工具持续改进的活力。
安全团队现在可以根据具体需求,自由选择最适合的报告生成方式,这将显著提升测试工作的效率和专业性。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147