Web安保破绽扫描技术是一种用于检测Web运行中潜在的破绽或许安保风险的智能化测试技术。Web安保扫描工具可以模拟黑客行为，检测经常出现的破绽，例如：Sql注入、XSS、文件上行、目录遍历等。Web破绽扫描工具可以用于检测Web运行程序中或许存在的破绽，例如：代码注入、代码走漏、跨站脚本、跨站恳求伪造、会话劫持、文件传输等。

Web安保破绽扫描的步骤普通包括：

目前市面上有许多Web安保破绽扫描软件，有商业的也有开源收费的，例如Scan就是一个比拟盛行的商用Web安保扫描工具。

在这篇文章中，我重要列出一些最好的收费开源Web运行程序破绽扫描软件。

1.OWASPZAP(ZedAttackProxy)

源码地址：

ZedAttackProxy（ZAP）是最盛行的开源Web运行程序安保测试工具之一。它由OWASP开发，旨在在开发和测试运行程序时智能检测Web运行程序中的安保破绽。ZAP输入的报告十分直观，能够给出明白的破绽批示，便于深化地搜集更多的信息。

另外，它还准许开发人员/品质工程师在CI/CD管道中智能口头运行程序安保回归测试。

2.W3af、Web运行程序审计框架

官方：

GitHub源码地址：

W3af是一个弱小的开源Web运行程序攻打和审计框架。它作为Web运行程序的浸透测试平台，目的是识别包括SQL注入、跨站脚本等200多种Web运行程序破绽。另外，W3af经常使用/target=_blankclass=infotextkey>Python开发，工具带有图形和控制台界面，易用性较好。

源码地址：

Arachni是一个用于现代Web运行程序的高性能开源工具。它能够识别各种各样的安保疑问，如：SQL注入、XSS、本地文件蕴含、远程文件蕴含、未阅历证的重定向等。

源码地址：

Nikto是一款盛行的开源Web主机扫描程序，可对Web主机启动片面测试，以审核风险文件、过期的主机软件和其余潜在破绽。

5.Skipfish

源码地址：

下载地址：

Skipfish是一个Google的开源Web安保扫描工具。它经过抓取网站，并审核每个页面的各种安保要挟，之后编写最终报告。

这个工具是用C开发的。针对HTTP处置和CPU最小化启动了高度优化。它宣称它每秒可以轻松地处置2000个恳求，而不会参与CPU的负载。

此工具支持、FreeBSD、OSX和系统。

源码地址：

SQLMap是一个盛行的开源网站浸透测试工具。它可以智能查找网站数据库中的SQL注入破绽。具备弱小的检测引擎和许多有用的配置。

它支持一系列数据库主机，包括、Oracle、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、IBMDB2、SQLite、Firebird、MySQL和SAPMaxDB等。它齐全支持六种SQL注入技术，包括：基于期间的盲测、基于布尔的盲测、基于失误、UNION查问、堆栈查问、带外数据等。

源码地址：

Wfuzz是一个用于Web运行程序浸透测试的收费开源工具。可以用于口头GET和POST带参数的暴力测试，以检测各种注入，如：SQL、XSS、LDAP等。它支持cookiefuzzing、多线程、SOCK、代理、身份验证、参数暴力测试、多个代理等Web环境。缺陷是此工具不提供GUI界面，必定经常使用命令行界面。

有哪些开源web应用漏洞扫描工具？

在网络安全领域，及时发现和修复Web应用漏洞是至关重要的。今天，我们来一起探讨一下那些强大的、开源的漏洞扫描工具，帮助你提升应用的安全防护能力。首先，让我们聚焦于一款备受开发者推崇的项目——GitHub上的<bollwarm/sectoolset。

sectoolset是一个集合了多种Web应用安全检测功能的工具包，它包含了一系列自动化工具，可以扫描常见的漏洞，如SQL注入、XSS攻击、弱口令等。通过这个开源项目，开发者可以免费获取并利用这些工具进行自我评估，及时修复潜在的安全隐患。

不同于市面上的一些商业产品，开源工具的优势在于其透明度和持续的社区维护。用户可以深入研究其工作原理，甚至参与改进，这为开发者提供了更灵活且可定制的解决方案。而且，由于没有高昂的授权费用，开源工具尤其适合小型企业和初创公司，节省了在安全防护上的开支。

除了<bollwarm/sectoolset，还有一些其他优秀的开源工具值得一提，如:

选择合适的工具时，要考虑你的具体需求，比如扫描范围、深度、报告质量以及与现有开发流程的集成。同时，别忘了结合人工审核，因为自动化工具虽然高效，但不能替代人工对复杂场景的判断。

总的来说，开源web应用漏洞扫描工具为保障Web应用安全提供了一个强大且经济的选择。不断学习和使用这些工具，将有助于提升你的应用安全性，使你在竞争激烈的数字化世界中立于不败之地。

15 个开源的顶级人工智能工具

斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论：越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。

以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。

DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，。这一成绩是别的工具无法比拟的。

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力的机器。

除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。

作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程

由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。

构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。

今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。

TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

Torch将自己描述为：一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

欢迎关注~

微信公众号： IT百战程序员 ，免费提供人工智能、大数据、云计算等资料～～不管你在地球哪个方位，欢迎你的关注！