探索网络安全的红线:CISA的不良实践目录
2024-05-30 12:08:42作者:幸俭卉
欢迎来到CISA(美国网络安全和基础设施安全局)的不良实践目录!这是一个专注于揭示并讨论可能导致重大风险的网络安全行为的开源项目,特别针对关键基础设施和重要社会职能。该项目利用了GitHub社区的力量,鼓励成员之间开放且有建设性的对话,以消除高风险的网络安全问题。
项目介绍
CISA的不良实践目录是一个动态的资源库,列出了一些在关键领域中应避免的技术实践。这些做法包括但不限于使用过时软件、默认密码以及单一因素身份验证,这些都是对公共安全、经济稳定和社会健康与安全的重大挑战,尤其是在互联网可访问的环境中。
项目技术分析
项目的核心在于其公开透明的讨论机制,通过GitHub的Discussions功能,开发者、安全专家以及关心网络安全的人都可以参与到关于现有条目和未来潜在问题的讨论中。项目采用Markdown格式编写,易于阅读和贡献,同时也遵循了现代化的开源项目管理流程,如GitHub Actions自动化构建测试。
项目及技术应用场景
对于任何涉及关键基础设施或重要社会职能的组织来说,这个项目都是一个宝贵的参考工具。它帮助识别和纠正可能被恶意利用的技术弱点,适用于公共机构、大型企业、公共服务提供商以及其他任何关心自身网络安全的实体。此外,教育和研究领域的个人也可以借此了解网络安全的最佳实践和最新威胁。
项目特点
- 社区驱动:CISA的不良实践目录依赖于社区参与和讨论,每个人都有机会提出建议和见解。
- 实时更新:随着新的威胁和技术问题的出现,项目会持续更新,确保信息的时效性和准确性。
- 针对性强:重点针对关键基础设施和重要社会职能,提供了极具针对性的风险提示。
- 公共领域:项目完全在公共领域,遵循CC0 1.0通用公共领域奉献,任何人都能自由使用和分享。
加入到这场关乎我们共同网络安全的讨论之中,一起推动更安全、更智能的数字环境。无论是询问、分享想法还是提供解决方案,你的参与都将为打造更加坚固的网络防线做出贡献。立即前往CISA的不良实践目录,开启你的网络安全探索之旅!
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
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
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Visual Studio 2015企业版中文版下载安装完全指南 - 专业开发工具必备资源 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 CVE-2024-38077伪代码修复版EXP资源详解:Windows远程桌面授权服务问题利用指南 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 小米Mini R1C MT7620爱快固件下载指南:解锁企业级网络管理功能 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
130
152
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++
608
192
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
229
307
暂无简介
Dart
592
129
🎉 (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
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
504
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
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
180
65
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
1.02 K
456