这是一个用于Linux系统安全检测的Shell脚本，主要针对RedHat和CentOS系统进行三级等保合规性检查。脚本包含10个核心检查模块：1)系统基本信息收集；2)资源使用情况分析；3)用户账户检查；4)身份鉴别安全；5)访问控制安全；6)安全审计配置；7)剩余信息保护；8)入侵防范检测；9)恶意代码防范；10)资源控制安全。检查内容包括密码复杂度、账户锁定策略、特权用户、日志审计、SSH安全

VRRP \VLAN 负载均衡

给定目标（代码目录、GitHub 仓库或线上地址），它会启动一组AI Agent ，像真人黑客一样去跑程序、找漏洞、写 PoC 验证，最后输出可直接用于整改的测试报告。截至目前，项目在GitHub 上非常活跃，协议为。结果默认输出到本地的 strix_runs/<run-name> ，包含漏洞标题、严重等级、 CVSS 评分、受影响端点、请求方法、 CVSS 向量及详细描述，可直接用于复现与整改。

trust[Trust(85)] -->|高优先级| dmz[DMZ(50)]│ 内网 │────────►│ 服务器 │────────►│ 互联网 │。内网主机 -->|源IP转换| 防火墙 -->|公网IP| Internet。- 端口映射（NAT Server）优先级高于源NAT（Easy-IP）服务器 -->|端口映射| 防火墙 -->|公网访问| 用户。

给定目标（代码目录、GitHub 仓库或线上地址），它会启动一组AI Agent ，像真人黑客一样去跑程序、找漏洞、写 PoC 验证，最后输出可直接用于整改的测试报告。截至目前，项目在GitHub 上非常活跃，协议为。结果默认输出到本地的 strix_runs/<run-name> ，包含漏洞标题、严重等级、 CVSS 评分、受影响端点、请求方法、 CVSS 向量及详细描述，可直接用于复现与整改。

AIGC（人工智能生成内容）项目是指利用人工智能技术（如深度学习、生成对抗网络、大规模预训练模型等）自动生成文本、图像、音频、视频等多模态内容的系统性工程。AIGC项目基于预训练模型（如GPT系列、扩散模型），通过输入指令或数据自动生成符合需求的内容。生成模型：如Transformer（文本）、扩散模型（图像/视频）、GAN（风格迁移）。多源异构数据接入（文本、图像、音频等），通过清洗、标注和向量