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AUTOEARN - SRC自动化辅助框架

在平时的漏洞挖掘过程中经常会有些Fuzz的需要,而自动化工具一直是各大SRC榜首师傅的利器,会凭借的经验与工具集合形成一套自己行之有效的漏洞探测方法,也看到了各位师傅类似于Watchdog的自动化工具,其中有很多思想碰撞的地方,自己也试着写了一版基于Django的分布式节点的工具,但是还是感觉差强人意,其中有很多问题,例如写出来东西耦合度太高,每个人的信息收集方式方法不同,利用的工具框架也有差别,而且当自己框架中的组件发生更新或者替换时感觉有些繁琐,因此就简单的构建了这么一个算是流程框架的工具,提供标准的接口与流程,大家可以自行按照个人喜好进行工具的更新与替换,可以结合自己的需求对代码进行相应的变更,编写过程中更多的是以某个工具为例,因为优秀的工具实在是太多了,比如就被动扫描器来说,Xray与w13scan分别具有自身的优点与长处,个人就是站在巨人的肩膀上窥探了一下各位师傅对于相关内容的见解,开发文档之后也会整理成一篇从零写一个自动化漏洞猎人的文档,权当是Debug笔记,文档地址:从零写一个自动化漏洞猎人(https://gitee.com/echocipher/AUTO-EARN/blob/master/从零写一个自动化漏洞猎人.md)

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JFrog助力Google Anthos混合云Devops实践,实现安全高质量的容器镜像管理

自Google Anthos推出以来在混合云领域受到极大关注,作为Google进入ToB混合云市场的战略级产品,Anthos集成了如GKE (Google Kubernetes Engine)、GKE On-Prem、Istio on GKE等……引起业界的关注。可以说这又是Google又一大利器。那么混合云作为企业数字化转型的重要基础设施建设,既留了核心数据,降低了迁移风险,又能在原来资源的基础上增加公共云的弹性,一举多得,成为当前云计算发展的热门话题。而作为数字化转型的另外一个风向标DevOps如何与当前的混合云发展进行协作,带向企业进入云原生时代,将会成日今后数字化建设的一个重要主题。

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领券