SamWaf v1.3.15版本发布:全面提升SSL证书管理与安全防护能力
SamWaf作为一款专业的Web应用防火墙和安全防护解决方案,持续为企业和开发者提供高效的安全保障。最新发布的v1.3.15版本在SSL证书管理、安全防护功能和系统稳定性方面带来了多项重要改进。
SSL证书管理能力显著增强
本次更新最值得关注的是对SSL证书管理的全面优化。新版本支持同一证书提供商下不同账户的证书申请,这在多团队协作或业务分权管理的场景下尤为实用。运维人员现在可以更灵活地管理不同业务线或部门的证书资源,而无需共享同一账户。
证书导入流程也得到改进,新增了对证书文件夹中.crt和.key文件的直接导入支持。这一特性简化了证书迁移和备份恢复流程,特别是在批量处理服务器证书时能显著提升效率。同时,证书文件验证机制也进行了优化,确保导入的证书文件完整有效。
安全防护功能升级
在安全防护方面,v1.3.15引入了敏感词批量导入功能,支持大规模敏感词库的快速部署。安全团队可以根据业务需求,灵活选择手动或定时执行批量导入操作,确保敏感词过滤策略及时更新。
针对纯静态网站的特殊需求,新版本增加了专门的支持优化。这类网站通常不需要复杂的动态防护功能,SamWaf现在能够提供更精简高效的防护方案,减少不必要的资源消耗。
系统性能与稳定性优化
内存泄漏问题是影响系统长期稳定运行的关键因素。v1.3.15版本修复了健康检查检测中的内存泄漏问题,显著提升了系统在持续运行时的稳定性。同时,事件流(event_stream)的响应问题也得到了修复,确保系统监控和告警功能可靠运行。
日志管理方面新增了在线删除大型日志文件的功能,解决了长期运行后日志文件占用过多存储空间的问题。运维人员现在可以直接在管理界面清理不需要的日志,无需手动登录服务器操作。
部署与使用体验改进
针对不同操作系统环境,新版本优化了Linux系统的快速部署流程,使安装配置更加简便。Windows平台则继续提供对Win7、Win8和Win2008系统的兼容支持,确保老旧系统用户也能获得最新的安全防护能力。
HTTP到HTTPS的重定向机制进行了重要修正,解决了默认80端口强制重定向的问题。现在管理员可以更精确地控制重定向行为,避免对特殊业务场景造成干扰。同时新增了同端口自动重定向支持,为特殊网络环境下的安全部署提供了更多灵活性。
总结
SamWaf v1.3.15版本通过增强SSL证书管理、优化安全防护功能和提升系统稳定性,为Web应用安全防护提供了更完善的解决方案。这些改进不仅提升了管理效率,也增强了系统在各种业务场景下的适应能力,是企业和开发者值得升级的重要版本。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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