Tenable Nessus 10.11 新增功能简介

原创 于 2025-11-20 08:30:00 发布 · 703 阅读 · 28 ·
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Tenable Nessus 10.11 新增功能简介

Tenable Nessus 10.11.0 (macOS, Linux, Windows) - 漏洞评估解决方案

发布 Nessus 试用版自动化安装程序，支持 macOS Tahoe、RHEL 10、Ubuntu 24.04 和 Windows

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作者主页：sysin.org

Nessus

Nessus Vulnerability Scanner

漏洞评估领域的全球黄金标准，针对现代攻击面量身打造。

利用业界最受信赖的漏洞评估解决方案来评估现代攻击面。扩展到传统的 IT 资产之外 – 保护云基础设施和获取对与互联网相连的攻击面的可见性。

Nessus 版本

Nessus ExpertNessus Professional
适用对象：适用对象：
顾问、渗透测试人员、开发人员和中小型企业顾问、渗透测试人员和安全专业人士
- 不受限制的 IT 评估- 不受限制的 IT 评估
- 使用不限地点- 使用不限地点
- 配置评估- 配置评估
- 实时检测结果- 实时检测结果
- 配置报告- 配置报告
- 社区支持- 社区支持
- 高级支持（可选）- 高级支持（可选）
- 提供随需培训- 提供随需培训
- 外部攻击面扫描x 外部攻击面扫描
- 添加域的功能x 添加域的功能
- 扫描云端基础架构x 扫描云端基础架构
- 500 个预构建的扫描策略x 500 个预构建的扫描策略

新增功能

Tenable Nessus 10.11.0 (2025-11-14)

备注：此版本的 Tenable Nessus 是早期访问版。正式版将在晚些时候公布。

✅ 新功能

以下是 Tenable Nessus 10.11.0 中包含的新功能：

  • 引入了 Nessus Essentials Plus，一个新的年度订阅方案，已验证的学生和教育工作者免费使用，其他用户也能以较为优惠的价格订阅。它包含以下功能：
    • 可扫描 20 个目标。
    • HTML 和 PDF 报告。
    • 实时插件更新。

✅ 功能变更和性能增强

以下变更包含在 Tenable Nessus 10.11.0 中：

  • 更新了 Tenable Nessus Essentials 的新功能限制：
    • 扫描目标数量从 16 个减少至 5 个。
    • 禁用了报告和导出功能。
    • 更新了订阅为月度订阅。
    • 延迟 30 天更新插件。
    • 更新了产品，使得除非升级到 Tenable Nessus 的高级版本 (sysin)，否则订阅期结束时数据不会被保存。

✅ Bug 修复

  • 修复了本地化 HTML 和 PDF 报告翻译不正确的问题。缺陷 ID: 02338762, 02340433
  • 修复了 Tenable Nessus 后端未更新最后检查到的可用版本的问题。缺陷 ID: 02257447, 02325697
  • 修复了 Tenable Nessus 在离线模式下无法加载 Web 应用扫描插件的问题。缺陷 ID: 02249841, 02335036

下载地址

Tenable Nessus 10.11.0

发布 Nessus 试用版自动化安装程序，支持 macOS Tahoe、RHEL 10、Ubuntu 24.04 和 Windows

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【安全工具】Nessus Essentials的简介及安装(基于kos)
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Nessus是一款由Tenable Network Security推出的网络漏洞扫描器。该扫描器能够检测出网络上的漏洞,针对这些漏洞提供修复建议,从而提升网络的安全性。该工具提供完整的电脑漏洞扫描服务，并随时更新其漏洞数据库。Nessus不同于传统的漏洞扫描软件，Nessus可同时在本机或远端上遥控，进行系统的漏洞分析扫描。其运作效能能随着系统的资源而自行调整。如果将主机加入更多的资源(例如加快CPU速度或增加内存大小),其效率表现可因为丰富资源而提高。
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要理解网络漏洞攻击，应该理解攻击者不是单独攻击，而是组合攻击。因此，本文介绍了关于Nessus历史的研究，它是什么以及它如何与插件一起工作。研究了Nessus的特点，使其成为网络取证中非常推荐的网络漏洞扫描工具。本文还介绍了如何下载Nessus以及所涉及的步骤。使用框图描述了Nessus漏洞扫描器的流程。Nessus具有扫描网络漏洞风险的特点，有助于实现数字孪生同时也减少了评估时间，这可能会导致数字孪生评估中安全协议更新的增加。利用Nessus的特性，可以很容易地模拟真实数据进行网络漏洞扫描检查。
8、漏洞扫描：Kali Linux 2.0 中的实用指南
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本文详细介绍了在Kali Linux 2.0中使用漏洞扫描工具进行安全评估的方法。重点讨论了漏洞扫描器的工作原理、手动与自动扫描的优缺点、互联网与内部扫描的差异以及认证与非认证扫描的适用场景。文章以Nessus和Nmap NSE为主要工具，通过具体操作步骤演示了如何进行基本网络扫描、认证补丁审计、单个插件扫描以及NSE脚本扫描。最后，对不同扫描方式进行了对比总结，并给出了漏洞扫描的整体流程。适用于希望了解或深入学习漏洞检测与渗透测试的技术人员。
网络安全蓝队常用工具详解_蓝队必备，零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！
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它支持广泛的文件系统，包括FAT、NTFS和ext2/3/4，并可用于从损坏或格式化的磁盘恢复数据，这些磁盘使用的文件系统与创建它们时使用的文件系统不同。它可以用来检查软件的内部工作，包括恶意软件，并了解它是如何工作的。内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…安全专业人员使用它来收集和分析有关域、IP地址、网络和个人的信息，以识别可能不会立即明显的关系和连接。
Tenable Nessus 在线安装教程
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### Tenable Nessus Online Installation Guide For obtaining and installing the Tenable Nessus tool, an online installation process involves several critical components that ensure secure deployment. ...
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Nessus 过程控制器 这是什么 枚举您的公共 AWS 资产（例如，实例、RDS 实例、负载均衡器）。 获取上述信息并在 Tenable 的 Cloud Scanner 服务中启动扫描。 定期检查扫描状态，完成后会以 XML、HTML 和 JSON 格式...
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怎么样才能将tenable Nessus Essentials 下载的网页报告弄成中文版
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根据用户最新的问题，用户想知道如何将Tenable Nessus Essentials下载的网页报告设置为中文版。 回顾之前的回答，我们提到了方案一：使用Nessus原生中文报告（需要Nessus版本≥8.15.0），并详细描述了更新插件和...
本地模型部署指南[可运行源码]
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本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
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JDK安装与环境配置[项目代码]
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本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
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本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
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本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
RK3568 UART驱动开发[项目代码]
11-23
本文详细介绍了基于OpenHarmony标准系统的RK3568 DAYU开发板UART驱动开发流程。内容涵盖UART基础知识、驱动开发接口、开发步骤、应用开发流程及实例代码解析。文章首先介绍了UART的基本概念和工作原理，包括2线和4线连接方式、通信参数设置等。然后详细讲解了UART驱动开发的核心接口UartHostMethod及其回调函数功能，包括初始化、读写数据、设置波特率等操作。接着阐述了驱动开发的四个关键步骤：实例化驱动入口、配置属性文件、实例化控制器对象和驱动调试。最后通过实际案例展示了UART应用程序的开发过程，包括设备打开、参数设置、数据读写等操作，并提供了完整的代码示例和编译运行说明。
Windows配置Anaconda环境[源码]
11-23
本文详细介绍了在Windows平台上如何配置Anaconda和VSCode以建立简易的Python编程环境。首先，从Anaconda官网下载并安装最新版本的Anaconda软件，然后下载并安装VSCode。接着，配置Anaconda在Windows下的环境变量，并通过命令提示符进行Anaconda的操作，包括创建虚拟环境和安装所需的包。此外，还介绍了如何在VSCode中进行Python编程的配置，包括安装扩展插件、设置自动保存和选择运行环境。最后，针对可能出现的PowerShell脚本执行权限问题提供了解决方案。文章内容详实，适合Python新手参考。
基于DDPG的机器人自主导航系统设计与实现
11-23
在数字化进程中，人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力，其中强化学习作为机器学习的重要分支，在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度（DDPG）方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构，有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性，为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令，通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报；价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计，为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性，DDPG引入了多项关键技术：经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录，采用随机采样方式打破样本间的时序关联性；目标网络系统通过参数软更新策略，以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性；探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动，维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中，研究需依次完成以下关键步骤：首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型，精确描述机器人的运动学特性与环境动力学；随后设计深度神经网络结构，确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法；接着进行超参数配置，包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定；最后构建完整的训练验证流程，通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案，其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域，具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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