APTRS 2.0版本发布:企业级安全测试平台全面升级
APTRS(Advanced Penetration Testing Reporting System)是一款面向企业安全团队的专业渗透测试报告系统,旨在帮助安全团队高效管理渗透测试项目、生成标准化报告并与客户进行协作。该系统集成了项目管理、漏洞管理、报告生成等核心功能,为企业安全测试工作流提供了完整的解决方案。
安全加固与漏洞修复
在2.0版本中,开发团队重点修复了一个DOM XSS(跨站脚本)漏洞。DOM XSS是一种特殊类型的XSS攻击,攻击者通过操纵页面的DOM结构来注入恶意脚本,与传统的存储型或反射型XSS不同,DOM XSS完全在客户端执行,不涉及服务器端处理。APTRS团队通过严格的输入验证和输出编码策略,彻底消除了这一安全隐患,进一步提升了系统的安全性。
客户门户功能全面升级
2.0版本引入了完整的客户门户体验,这是本次更新的核心亮点:
-
客户登录与自助服务:客户现在可以通过专属门户登录系统,查看所有历史及进行中的项目。系统采用邀请制注册流程,新客户无需手动设置密码,而是通过邮件接收邀请链接,在首次登录时自行设置密码,既保证了安全性又简化了用户注册流程。
-
智能仪表盘:客户登录后将看到一个直观的仪表盘界面,按时间轴展示所有相关项目,包括项目状态、测试进度等关键信息。每个项目卡片都清晰标注了"进行中"、"已完成"或"暂停"状态。
-
报告自助下载:客户可以直接从门户下载PDF和Excel格式的测试报告,无需再通过邮件或其他渠道获取。报告生成时自动应用项目预设的标准模板,确保格式统一规范。
-
状态通知机制:系统新增了"项目完成"和"项目暂停"两种状态变更的邮件通知功能,确保客户能及时了解项目进展。通知邮件采用响应式设计,在各种设备上都能良好显示。
项目管理功能增强
针对安全团队的项目管理工作流,2.0版本进行了多项优化:
-
状态管理精细化:新增"暂停"状态,与原有的"进行中"、"已完成"等状态共同构成了更完整的项目生命周期管理。项目与复测状态现在自动同步,避免了人工维护不一致的问题。
-
漏洞发布控制:新增漏洞发布/取消发布功能,安全团队可以在确认漏洞信息准确无误后再向客户公开,避免不完整或存在争议的漏洞信息过早暴露。
-
项目配置简化:报告标准现在作为项目属性保存,无需在每次生成报告时重复选择。同时加强了项目完整性校验,只有在项目添加了范围详情且未完成时,才允许添加新漏洞。
-
模板管理:项目类型和报告标准现在支持完整的CRUD操作(创建、读取、更新、删除),安全团队可以根据实际需求灵活调整模板库。
技术架构改进
在系统架构层面,2.0版本进行了多项底层优化:
-
API管理现代化:弃用了传统的Postman API集合,全面迁移到Bruno这一新兴的API测试工具。Bruno采用纯文本文件存储API定义,更符合现代开发工作流,便于版本控制和团队协作。
-
容器化部署优化:将Docker镜像发布渠道从DockerHub迁移到GitHub Registry,与代码仓库更紧密集成,实现了更安全的供应链和更简化的CI/CD流程。
-
接口文档调整:不再提供OpenAPI规范文件,转而采用更灵活的API文档管理策略,这反映了团队对内部API稳定性的信心和对特定工具链的优化选择。
用户体验全面提升
2.0版本在用户界面和体验方面也有显著提升:
-
统一的暗黑模式:改进了暗黑主题的实现,确保所有界面元素在不同主题下都保持一致的视觉效果和可用性。色彩对比度经过专业调整,既减轻了长时间使用的眼睛疲劳,又保证了关键信息的可读性。
-
安全的个人资料管理:无论是内部用户还是客户用户,现在都无法通过个人资料编辑功能修改联系信息,这一变更防止了通过账户修改可能带来的风险。
-
密码恢复流程:新增了密码找回功能,采用时效性令牌和多重验证机制,在保证账户安全的同时解决了用户遗忘密码的痛点。
APTRS 2.0的这些改进,标志着该系统从单纯的安全测试工具向综合性安全协作平台的转变。新版本不仅增强了安全性和功能性,更重要的是建立了安全团队与客户之间更高效、透明的沟通桥梁,使整个安全测试过程更加规范化和可追踪。对于企业安全团队而言,这些升级将显著提升工作效率和客户满意度;对于客户企业,则能获得更及时、更直观的安全状况可视性,从而更好地管理自身安全风险。
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