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  • 来自专栏啄木鸟软件测试

    安全测试工具(连载7)

    3 信息侦探工具 3.1 nmap nmap(Network Mapper),最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包。它是一个网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端。 它是网络管理员必用的软件之一,以及用以评估网络系统安全。本书介绍的nmap版本为V7.40。 nmap的三大功能。 l探测一组主机是否在线。 l扫描 主机端口,嗅探所提供的网络服务。 on 127.0.0.1 Discovered open port 8005/tcp on 127.0.0.1 Discovered open port 5521/tcp on 127.0.0.1 案例7: 使用脚本进行扫描 %nmap%\scripts为一些实现与存储的扫描脚本,以use结尾,可以通过--script=脚本名调用。

    1.4K40发布于 2019-12-12
  • 来自专栏CSDN技术头条

    怒怼黑客,Linux 下的7个开源安全工具

    OpenSourceTop) 猿妹 编译 链接: https://www.tecmint.com/best-antivirus-programs-for-linux/ 虽然 Linux 操作系统相当稳定和安全 本文,我们将讨论针对Linux系统的7个最佳免费防病毒程序(大部分为程序均是开源的。) 1. ClamAV ClamAV 是一个免费且开源的,适用于 Linux 系统的多功能反病毒工具包。 POSIX,便携式 ● 易于安装和使用 ● 主要来自命令行界面 ● 支持读写扫描(仅限Linux) ● 提供病毒数据库更新 ● 它可以扫描档案和压缩文件(也可以防止存档炸弹),内置支持包括Zip,Tar,7Zip RookKit Hunter Rootkit Hunter 是一款用于POSIX兼容系统的轻量级开源安全监控和分析工具。适用于 Linux 和 FreeBSD。 据部分用户体验 Sophos 会影响计算机的运行速度 7. F-PROT For Linux 著名的冰岛(F-Port)杀毒软件,具有即时病毒扫描、定期病毒扫描、自定义病毒扫描等功能。

    5.3K70发布于 2018-07-30
  • 来自专栏WalkingCloud

    CentOS7下使用开源安全审计工具Lynis

    开源安全审计工具Lynis简单介绍 Lynis是一款Linux系统的安全审计以及加固工具,能够进行深层次的安全扫描,其目的是检测潜在的时间并对未来的系统加固提供建议。 这款软件会扫描一般系统信息,脆弱软件包以及潜在的错误配置,执行全面的运行状况扫描,以支持系统强化和合规性测试 官网:https://cisofy.com/lynis/ 下面介绍使用Lynis扫描CentOS7系统并进行安全加固 例如扫描出来的SSH的加固建议有如下加固项 (图片可放大查看) 修改之前的CentOS7安全加固脚本中ssh加固部分,可以参考之前文章 CentOS7一键安全加固及系统优化脚本 修改成如下 sec_ssh sshd_config >> ${LOCK} 2>&1 echo -e "\r${RGB_SUCCESS}Configuration Success${RGB_END}" } 然后执行CentOS7安全加固脚本后 ,再进行lynis扫描 (图片可放大查看) (图片可放大查看) 可以看到目前SSH安全基线只剩下3个安全加固建议

    2.3K20发布于 2020-11-26
  • 来自专栏WalkingCloud

    CentOS7下安全审计工具Auditd的简单使用

    审计守护进程本身 有一些配置选项可以让管理员进行自定义配置 auditd相关工具与配置文件 auditctl : 即时控制审计守护进程的行为的工具,比如如添加规则等等 aureport : 查看和生成审计报告的工具 ausearch : 查找审计事件的工具 auditspd : 转发事件通知给其他应用程序,而不是写入到审计日志文件中 autrace : 一个用于跟踪进程的命令 /etc/audit/auditd.conf : auditd工具的配置文件 /etc/audit/rules.d/audit.rules:包含审核规则的文件 /etc/audit/audit.rules : 记录审计规则的文件 auditd的使用 1、安装auditd服务 CentOS7系统默认安装了audit服务 rpm -aq | grep audit rpm -ql audit 2、配置audit.rules规则 默认情况下审计规则是空的

    11.4K42发布于 2020-07-01
  • 来自专栏IT运维技术圈

    7个必须收藏的神级在线安全工具和网站

    接下来,波哥将介绍7个值得推荐的网络安全工具和网站,希望能为您的网络安全防护提供有价值的帮助。 该服务通过将文件和 URLs 提交到多个防病毒引擎和工具进行扫描,从而提供全面的安全分析。 Shodan 对安全研究人员、企业和政府机构来说是一个非常有用的工具,帮助他们识别并评估网络中的潜在安全风险。 这个工具对于确保浏览器环境的安全性和减少潜在的安全漏洞非常有用。 URLVoid 通过集成多种安全引擎和数据库来检测和报告网址的安全状态,对于需要快速评估网站安全性的用户来说,这个工具非常有用。

    5.8K10编辑于 2024-07-01
  • 来自专栏零域Blog

    安全工具

    整理一些我自己常用的安全工具分享给大家: 信息收集 dnsmap dnstracer nmap zenmap traceroute ncat smbclient smtpscan 流量劫持 tcpdump sslsniff 内网嗅探 dsniff ettercap wireshark 代码审计 RIPS Jetbrains WIFI airodump-ng aircrack airmon reaver 综合类工具 BackTrack 5(这里面几乎集齐了所有安全工具!) tcptraceroute dnsmap Hping2 sqlscan Nikto Nessus Snort ARPWatch W3af sqlmap 反编译 JD 辅助类 fbd 各类弱口令库 社工库 安全后台

    45820编辑于 2022-03-16
  • TransNormerLLM-7B FastApi 部署调用

    TransNormerLLM-7B FastApi 部署调用 1. TransNormer包括具有385M、1B和7B参数的基本版本。所有版本都完全开放给学术研究。 其整体结构如下: 图 1:新提出模型的整体架构 好啦,在了解TransNormer的基础上,我们开始调用吧,这里我们开始部署TransNormerLLM-7B的模型吧。 2. 默认部署在 6006 端口,通过 POST 方法进行调用,可以使用 curl 调用,如下所示: curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \ -H 'Content-Type : application/json' \ -d '{"prompt": "你好"}' 也可以使用 python 中的 requests 库进行调用,如下所示: 这里我们可以启用Jupyter

    43710编辑于 2025-07-17
  • 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏

    【Kotlin】空安全 ② ( 手动空安全管理 | 空安全调用操作符 ? | let 函数结合空安全调用操作符使用 )

    文章目录 一、手动空安全管理 二、空安全调用操作符 ? 三、let 函数结合空安全调用操作符使用 一、手动空安全管理 Kotlin 语言中 , 变量类型 分为 可空类型 和 非空类型 , 默认状态 下 , 变量是 非空类型 的 , 如果使用 类型? 二、空安全调用操作符 ? 在 Kotlin 语言中 , 调用 可空类型变量 的 成员 时 , 可以使用 " 安全调用操作符 " 也就是 ? 进行调用 , 使用格式如下 : 可空类型变量?. 成员 使用了 安全调用操作符 之后 , 在调用变量成员前 , 会自动进行 空值检查 , 如果该变量为空 , 则会 跳过后面的 成员调用 , 继续执行下一行代码 ; 代码示例 : 在下面的代码中 , 调用 count() } 三、let 函数结合空安全调用操作符使用 如果想要在 变量 原有基础上 , 继续执行其它操作 , 可以使用 let 标准函数 ; 安全调用操作符 经常与 let 标准函数 一起使用

    1.2K20编辑于 2023-03-30
  • 来自专栏云云众生s

    开源安全工具与商业安全工具的对决

    开发者不希望使用碎片化的工具,也不希望获得太多警报或仪表盘。相反,他们需要对安全工具的结果质量有极高的信任。 他们不想要分散的工具,太多的警报或仪表板,他们需要对其安全工具结果的质量有极大的信任,并且需要保持在不断的上下文和流程中以应对需要解决的任务。 多年来,开发者也在进化。 在构建一个真正可行的安全编排平台时,我们有幸进行了大量研究——是的,研发中经常被忽略的那个关键部分——我们想探索商业工具与开源工具的世界,并了解为用户提供什么以提升我们作为一个行业的水平。 瑞士军刀式安全 我们在安全行业已经走过了漫长的道路,左移安全是众所周知的,现在可以使用出色的工具来覆盖现代软件堆栈的许多层面。 这使我们现在可以将安全能力提升到一个新的水平,并为安全世界解锁急需的开发者体验——安全体验。开发者是新的工具决策者,如果我们不优化系统中的人,我们将使我们的安全计划注定失败。

    65110编辑于 2024-03-28
  • 来自专栏科学计算

    7 Julia绘图工具

    快速绘图工具 GR GR的速度比较快,一般画一些简单的图时可以选择用GR。 绘简单的正弦曲线,加上标题,label using GR x = 0:0.1:100 y = sin. 科学计算绘图工具Gadfly using Gadfly plot(x=rand(10), y=rand(10)) ?

    1.7K40发布于 2020-06-30
  • 来自专栏nginx遇上redis

    安全工具Snort

    在本文中,我们将了解Snort是什么以及如何配置它。Snort是最流行的IPS(入侵防御系统)和IDS(入侵检测系统)方法之一。

    2.1K20发布于 2019-10-15
  • 来自专栏创作特训营

    EdgeOne Makers 沙箱与工具调用深度解析:安全隔离与能力开放的最佳平衡

    背景与挑战使用感受:沙箱是Agent安全运行的生命线。在评估EdgeOneMakers时,我最关心的是沙箱的安全性——它能不能安全地执行用户提供的代码?工具调用链路是否可能被滥用? 注册模型可用工具展开代码语言:PythonAI代码解释defhandler(context):"""注册工具供模型调用模型通过自然语言触发工具,所有操作在沙箱中隔离执行"""return{'system_prompt :模型有时会以错误的顺序调用工具(先在文件不存在时读取文件),导致链路中断。 file_size}bytes),无法直接读取"#3.读取文件content=sandbox.read_file(path)returncontent3.会话沙箱复用导致状态污染问题:同一对话中,前一次工具调用的临时文件影响后一次调用 在Agent工具调用链路中,如何平衡安全限制和功能完备性?你遇到过哪些沙箱安全相关的真实事故?是如何解决的?总结体验:EdgeOneMakers的沙箱设计是我见过最务实的Agent安全方案。

    51500编辑于 2026-07-14
  • Baichuan-7B-chat WebDemo 部署调用

    Baichuan-7B-chat WebDemo 部署调用 Baichuan2 介绍 Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。 snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat chatbot powered by Self-LLM") # 定义模型路径 mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat GenerationConfig.from_pretrained(mode_name_or_path) # 设置模型为评估模式 model.eval() return tokenizer, model # 加载Baichuan-7B-chat

    33110编辑于 2025-07-17
  • Qwen-7B-hat Transformers 部署调用

    Qwen-7B-hat Transformers 部署调用 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04 AutoModel, AutoTokenizer from modelscope import GenerationConfig model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen-7B-Chat import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig model_dir = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen-7B-Chat

    59610编辑于 2025-07-17
  • 来自专栏前端自习课

    【工具】分享 7 款代码比较工具

    1、WinMerge WinMerge是一款运行于Windows系统下的文件比较和合并工具,使用它可以非常方便地比较多个文档内容,适合程序员或者经常需要撰写文稿的朋友使用。 4、Altova DiffDog 是一款用于文件、目录、数据库模式与表格对比与合并的使用工具。 5、AptDiff AptDiff是一个文件比较工具,可以对文本和二进制文件进行比较和合并,适用于软件开发、网络设计和其它的专业领域。 Code Compare的运行环境为Visual Studio,而Visual Studio可以方便所有的程序开发设计 7、jq22 一款在线的文本比较工具,不想安装软件的直接用这个就好了! MobX 入门(上) || MobX 入门(下)7. 80+篇原创系列汇总回复“加群”与大佬们一起交流学习~点击“阅读原文”查看 80+ 篇原创文章

    1.4K21发布于 2020-10-23
  • 来自专栏后端技术探索

    api安全授权调用--OAuth协议详解!

    (1)"云冲印"为了后续的服务,会保存用户的密码,这样很不安全。 (2)Google不得不部署密码登录,而我们知道,单纯的密码登录并不安全。 知道了上面这些名词,就不难理解,OAuth的作用就是让"客户端"安全可控地获取"用户"的授权,与"服务商提供商"进行互动。

    1.4K20发布于 2018-08-09
  • DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用

    DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用 DeepSpeek 介绍 由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。 为了促进研究,DeepSeek 已经为研究社区开放了DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat。 主函数入口 if __name__ == '__main__': mode_name_or_path = '/root/autodl-tmp/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 默认部署在 6006 端口,通过 POST 方法进行调用,可以使用curl调用,如下所示: curl -X POST "http://127.0.0.1:6006" \ -H 'Content-Type : application/json' \ -d '{"prompt": "你好"}' 也可以使用python中的requests库进行调用,如下所示: import requests import

    60810编辑于 2025-07-17
  • 来自专栏FreeBuf

    pax:一款针对PKCS7 Padding Oracle攻击的安全研究工具

    关于pax pax是一款针对PKCS7 Padding Oracle攻击的强大安全研究工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以更好地学习、理解和利用Padding Oracle漏洞,并设计出更完善的漏洞检测方案或安全解决方案 pax全名为PAdding oracle eXploiter,该工具支持下列功能: 1、获取给定的CBC加密数据解密后对应的明文信息; 2、通过Oracle使用的未知加密算法,获取给定明文片段对应的加密字节数据 我们可以使用该工具获取和查看公开加密的会话信息,然后通过加密自定义明文并将其写回给服务器来绕过身份认证机制、实现权限提升以及远程代码执行。 本工具针对的“填充”是PKCS #7规则,简单地说,便是根据最后一个数据块所缺少的长度来选择填充的内容。 工具下载 源码下载 广大研究人员可以直接访问该项目的Releases页面下载工具源码,或者使用下列命令直接将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/liamg

    89420编辑于 2022-11-14
  • 把工具调用做成可控边界:模型适配、天气查询与安全执行的 Python 实践

    因为模型输出仍然是外部输入,可能缺字段、类型错误、包含超长字符串,甚至试图调用未开放的工具。 五、实现受控工具与双重校验工具注册表是安全边界。模型只能从注册表中选择工具,不能把生成的函数名直接交给Python的反射机制执行。 它允许模型先决定是否调用工具;当工具完成后,将工具结果连同调用标识加入消息,再进行一次模型请求。 4.为适配层设计契约测试切换模型服务时,至少验证:普通文本响应、工具调用响应、多个工具调用、非法参数、超时和错误状态。 只有当这些边界清晰后,再考虑并发工具调用、流式界面、缓存和更复杂的Agent编排。

    13510编辑于 2026-09-02
  • 来自专栏马超的博客

    开源:LLMCompiler高性能工具调用框架

    它还通过减少对 LLM 的调用次数来节省 Tokens 使用的成本。实现 灵感来自《An LLM Compiler for Parallel Function Calling》。   LLMCompiler 基于用户指令执行工具调用时其实可以理解为 LLM 帮用户做了类似 SQL 生成执行计划的过程,只不过这里生成的计划是一个 DAG,DAG描述了工具之间的调用关系和参数依赖传递逻辑 当 Agent 需要调用大量工具时,此实现非常有用。如果您需要的工具超过 LLM 的上下文限制,您可以基于此工具扩展代理节点。将工具分为不同的 代理并组装它们以创建更强大的 LLMCompiler。 另外已经有案例是在生产级应用中得到验证的,这个案例中配置了大约 60 种工具,与 Few-shot 搭配时准确率超过 90%。 for Parallel Function Calling[2] • 部分参考代码: LLMCompiler From Github[3] 引用链接 [1] TOC: 开源:LLMCompiler高性能工具调用框架

    75400编辑于 2025-02-21
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