Autowasp安装与配置指南
1. 项目基础介绍
Autowasp是一个Burp Suite的扩展工具,它将OWASP Web Security Testing Guide (WSTG)与Burp Scanner的问题记录集成在一起,提供了一个现代化的网络安全测试流程。这个工具旨在帮助新的渗透测试人员了解网络安全最佳实践,并自动化OWASP WSTG的检查。
主要编程语言:Java
2. 项目使用的关键技术和框架
- Burp Suite Extender APIs:用于扩展Burp Suite功能的应用程序编程接口。
- Apache Commons Collections/Compress:用于集合操作和压缩功能。
- GSON:用于JSON解析。
- Jsoup:用于解析HTML文档。
- Apache POI:用于处理Microsoft Office文档。
- XMLBeans:用于处理XML文档。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装Autowasp之前,您需要做一些准备工作:
- 确保您的计算机上已经安装了Java Development Kit (JDK)。
- 下载并安装Burp Suite Professional版本。
- 安装Git版本控制系统(如果使用命令行安装方式)。
安装步骤
使用IntelliJ IDEA安装
-
克隆仓库到您选择的目录:
git clone https://github.com/govtech-csg/Autowasp.git
-
打开IntelliJ IDEA,可以选择导入项目或者打开项目。
-
进入“文件” -> “项目结构”。
-
在“主类”下,选择
BurpExtender (burp)
。 -
在“项目设置”下选择“构件”,点击“+”号,添加“JAR”,并选择“从模块及其依赖项...”。
-
在“主类”下,再次选择
BurpExtender (burp)
。点击“确定”。 -
在“项目设置”下,选择“模块”,将
/src/main/resources
添加为项目资源。 -
点击右下角的“应用”并关闭“项目设置”。
-
点击“构建项目” -> “构建项目”。
-
autowasp.jar
文件将会被构建在/Autowasp/out/artifacts/autowasp_jar/autowasp.jar
。
使用命令行安装
-
克隆仓库到您选择的目录:
git clone https://github.com/govtech-csg/Autowasp.git
-
运行以下命令:
cd Autowasp mvn clean compile assembly:single
-
autowasp.jar
文件将会被构建在/Autowasp/target/autowasp-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
。
安装到Burp Suite
-
下载发布构建的JAR文件。
-
打开Burp Suite。
-
点击顶部的“Extender”。
-
在“扩展”标签下点击“添加”。
-
在“扩展详情”中点击“选择文件”,选择Autowasp JAR文件,然后点击“下一步”。
-
如果没有输出或错误,您应该在顶部看到一个名为“Autowasp”的新标签。
按照以上步骤操作,您就可以成功安装并配置Autowasp项目了。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
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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).Dockerfile011
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