【Github】项目名：Vulfocus – 漏洞集成平台，放入漏洞环境docker镜像即可使用
项目简介
Vulfocus是一个漏洞集成平台。目前漏洞靶场商业化产品居多，像dvwa、sqli – labs这类开源项目漏洞环境固定，使用一次后作用有限，且搭建成本高、启动流程繁琐。而之前的vulhub在企业、高校等相关培训场景下，单纯的漏洞环境不能完全满足需求。Vulfocus在这些靶场项目基础上做了改进，比如增加flag形式来满足考核与验证需求。它可以无限添加漏洞环境（内存足够的前提下），漏洞环境以docker镜像形式存在，每次重新启动会还原，不会因环境破坏而无法启动。其有一键启动漏洞环境、自带Flag功能（每次启动自动更新，可判断漏洞利用是否成功）、带有计分功能（适用于安全人员能力考核）、兼容Vulhub和Vulapps所有漏洞镜像、支持可视化编排漏洞环境等特性。
项目目的
解决现有漏洞靶场存在的问题，如商业化产品多、开源项目漏洞环境固定、搭建成本高、启动流程繁琐以及不能满足企业、高校等培训需求等，通过改进提供一个更完善的漏洞集成平台。
核心技术
主要基于docker技术构建漏洞环境，采用Vue、Python、JavaScript等语言开发，其中Vue占44.8%，Python占40.8%，JavaScript占13.4%，还涉及SCSS、Dockerfile、HTML等技术。
实践案例
在企业、高校以及相关安全人员培训场景下，可用于安全人员能力考核。例如通过设置镜像分数、让普通用户启动镜像并提交flag来进行考核；在教学场景下，教师可利用其自定义场景，构建适合教学的漏洞环境组合。
项目总结
Vulfocus为安全人员和学习者提供了一个方便、实用的漏洞集成平台。无论是在漏洞环境的管理、使用，还是在人员能力考核方面都有其独特的优势。如果你对这个项目有任何想法或者建议，欢迎在评论区留言讨论。
项目地址
数据统计
数据评估
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vipstone/faceai是GitHub上的一个项目，具有10.8k个星标和2.5k个分叉。该项目功能多样，包括人脸检测、识别（图片、视频）、轮廓标识、头像合成、数字化妆、性别识别、表情识别、视频对象提取、图片修复、自动上色、眼动追踪（待完善）、换脸（待完善）等。开发环境指定为Windows10（x64），涉及Python3.6.4、OpenCV3.4.1、Dlib19.8.1、face_recognition1.2.2、keras2.1.6、tensorflow1.8.0、TesseractOCR4.0.0 - beta.1等工具或框架，还有丰富的教程。在技术实现上，人脸识别采用OpenCV/Dlib，人脸检测使用face_recognition，性别识别运用keras + tensorflow，文字识别依靠TesseractOCR等，对相关领域入门者是很好的学习资源。
