Vulnhuntr项目安装与配置指南

Vulnhuntr项目安装与配置指南

vulnhuntr Zero shot vulnerability discovery using LLMs vulnhuntr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vulnhuntr

1. 项目基础介绍

Vulnhuntr是一个开源项目,旨在利用大型语言模型(LLMs)自动识别远程可利用的安全漏洞。它通过分析代码调用链,从远程用户输入到服务器输出,检测复杂的多步骤安全绕过漏洞,这些漏洞是传统静态代码分析工具难以发现的。该项目主要使用Python编程语言。

2. 关键技术和框架

  • 大型语言模型(LLMs): 用于分析代码并识别潜在的安全漏洞。
  • 静态代码分析: 通过检查代码而不实际运行程序来发现安全问题。
  • Jedi: 一个Python库,用于解析和检查Python源代码。
  • Docker: 用于容器化应用程序,简化部署过程。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装Vulnhuntr之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • Python 3.10:Vulnhuntr严格依赖Python 3.10版本。
  • Docker环境(可选):如果使用Docker进行安装,需要先安装Docker环境。

安装步骤

使用Docker安装
  1. 从命令行运行以下命令来构建Vulnhuntr的Docker镜像:

    docker build -t vulnhuntr https://github.com/protectai/vulnhuntr.git#main
    
  2. 使用构建的镜像运行一个容器:

    docker run --rm -e ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key -v /path/to/target/repo:/repo vulnhuntr:latest -r /repo
    

    请将your_api_key替换为您的API密钥,/path/to/target/repo替换为您要分析的项目路径。

使用pipx安装
  1. 安装pipx,如果尚未安装:

    pip install pipx
    
  2. 使用pipx安装Vulnhuntr:

    pipx install git+https://github.com/protectai/vulnhuntr.git --python python3.10
    
从源代码安装
  1. 克隆Vulnhuntr仓库:

    git clone https://github.com/protectai/vulnhuntr
    
  2. 进入克隆的目录并安装依赖:

    cd vulnhuntr && poetry install
    

注意:在安装过程中,您可能需要根据系统环境调整某些步骤。确保在安装过程中遵循所有提示和指导。安装完成后,您可以使用Vulnhuntr来分析项目并识别潜在的安全漏洞。

vulnhuntr Zero shot vulnerability discovery using LLMs vulnhuntr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vulnhuntr

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

在机器人技术中,运动控制是实现机器人精确、高效运动的关键环节,而轨迹规划则是运动控制的核心部分。其目的是设计出一条平滑、连续且符合机器人动力学约束的路径,使机器人能够从起点平稳地移动到目标点。其中,多项式插值是一种常用的轨迹规划方法,可根据给定的起点和终点条件,生成满足要求的曲线轨迹。三次、五次和七次多项式是轨迹规划中常见的类型,其阶数决定了轨迹的灵活性和复杂性。 三次多项式(Cubic Polynomial)是最简单的连续可微多项式,形式为 f(t)=at 3 +bt 2 +ct+d。它常用于简单任务,能够确保通过起点、终点以及两个中间点的切线方向,共四个控制点。三次多项式轨迹规划简单且计算成本低,但可能无法满足复杂运动需求。 五次多项式(Quintic Polynomial)增加了自由度,形式为 f(t)=at 5 +bt 4 +ct 3 +dt 2 +et+f。它可以确保通过起点、终点、两个中间点及其切线方向,共六个控制点。这使得五次多项式在保持平滑的同时,能更好地适应路径曲率变化,适用于复杂轨迹规划。 七次多项式(Seventh Polynomial)提供了更高的灵活性,可以处理复杂路径规划问题。它有七个控制点,可精确控制起点、终点及五个中间点的切线方向。七次多项式通常用于高精度任务,如精密装配或医疗手术机器人,能够精细控制速度和加速度变化。 文件名 seventh.m、cubic.m 和 quintic.m 可能是用 MATLAB 编写的函数,分别用于实现七次、三次和五次多项式的轨迹规划算法。这些函数通常接受起点、终点坐标和时间参数,计算多项式系数,并输出随时间变化的位置、速度和加速度数据。 在实际应用中,选择多项式次数需综合考虑以下因素:路径平滑性,更高阶多项式可减少加速度突变,降低机械应力;计算复杂性,阶数越高计算量越大,可能影响实时性能;控制精度,更高阶多项
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