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为 Python 项目和 GitHub 仓库扫描漏洞、泄密并生成风险评估。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"VulniCheck" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请扫描这个 Python 项目的依赖与源码,识别已知漏洞、硬编码密钥和高风险配置,并按严重级别输出修复建议。
一份包含漏洞列表、泄密项、风险等级、受影响文件和修复建议的安全报告。
请分析这个 GitHub 仓库的安全风险,检查依赖漏洞、提交中的敏感信息以及潜在攻击面,并给出整体风险评估。
一份仓库级安全审查结果,包含发现的问题、风险摘要和优先处理清单。
根据扫描结果,按业务影响、利用难度和修复成本对安全问题排序,并给出本周应优先处理的事项。
一份带优先级的修复计划,说明每个问题的处理顺序与判断依据。
扫描代码与文本中的泄露密钥和 API 凭证,快速发现安全风险。