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n132/arvo
n132
一个可重现且可扩展的真实世界漏洞数据库。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：n132仓库类型：镜像最近更新：4 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
ARVO 镜像文档
镜像概述
ARVO 镜像是一个专注于提供可重现且可扩展的真实世界漏洞数据库的 Docker 镜像。该镜像旨在为安全研究、漏洞分析及相关领域提供标准化、高质量的漏洞数据支持，确保数据的一致性和可复现性，同时支持根据需求扩展数据规模。
核心功能与特性
- 可重现性：确保漏洞数据的采集、存储和展示过程可重复，保证研究结果的可靠性。
- 可扩展性：支持根据实际需求扩展数据库规模，适应不同场景下的数据量增长。
- 真实世界数据：基于实际存在的漏洞案例构建，反映真实环境中的安全威胁情况。
使用场景与适用范围
适用场景
- 安全研究与漏洞分析
- 安全工具开发与测试
- 学术研究与教育
- 漏洞管理系统数据支撑
适用人群
- 安全研究人员
- 软件开发工程师
- 网络安全从业人员
- 学术界研究人员
使用方法与配置说明
前提条件
- 已安装 Docker 环境
- 网络连接正常（用于拉取镜像及相关数据）
获取镜像
目前该镜像的详细获取方式及部署说明请参考官方 GitHub 仓库：https://github.com/n132/ARVO-Meta
基本使用流程
- 从官方仓库获取镜像部署相关文档
- 根据文档配置必要的环境变量及参数
- 启动容器并访问数据库服务
注意事项
- 具体的 Docker 运行命令、docker-compose 配置及环境变量说明，请以官方 GitHub 仓库提供的最新文档为准。
- 建议定期更新镜像以获取最新的漏洞数据和功能优化。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull n132/arvo:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"