我们非常重视项目的安全性，并致力于保护项目免受各种安全威胁。为了确保项目的安全，我们制定了以下安全政策。所有参与者在使用和贡献本项目时，需遵守本政策。

如果您发现任何安全漏洞，请按照以下步骤报告：

1. 报告流程：

   • 请将漏洞报告发送到指定的安全邮箱：[zhulinyv2005@outlook.com]。
   • 在报告中详细描述漏洞的类型、影响范围和复现步骤。
   • 请勿在公开论坛、Issue或Pull Request中讨论或发布漏洞详细信息。

2. 处理流程：

   • 我们将在收到报告后的48小时内确认收到，并开始调查。
   • 根据漏洞的严重程度，我们将在合理的时间内修复漏洞。
   • 修复完成后，我们将发布安全公告，并在需要时向用户提供升级指南。

为了提高项目的安全性，我们建议所有参与者遵循以下最佳实践：

1. 代码安全：

   • 在提交代码前，确保代码已进行充分的安全测试。
   • 避免在代码中使用过时或存在已知漏洞的依赖项。
   • 避免在代码中硬编码敏感信息，如API密钥、密码等。

2. 数据安全：

   • 处理数据时，确保数据来源合法，并获得必要的授权。
   • 对敏感数据进行加密处理，保护数据隐私。
   • 遵守数据保护法规，如GDPR等，确保数据处理合法合规。

3. 访问控制：

   • 仅授权可信任的人员访问项目的敏感部分或配置。
   • 使用强密码和多因素认证（MFA）来保护账户安全。
   • 定期审查和更新访问权限，确保权限的最小化原则。

为了防止引入安全漏洞，我们建议遵循以下依赖管理准则：

1. 定期更新依赖项：

   • 定期检查并更新项目的依赖项，确保使用最新的安全版本。
   • 使用工具（如Dependabot、Snyk等）自动监控依赖项的安全性。

2. 审查第三方依赖项：

   • 在引入新的依赖项前，审查其安全性和可信度。
   • 避免使用未经维护或知名度低的依赖项。

为了提高参与者的安全意识，我们建议进行以下安全培训：

1. 安全编码培训：

   • 提供安全编码实践的培训，帮助开发人员识别和防止常见的安全漏洞。
   • 定期举办安全研讨会或分享会，讨论最新的安全威胁和防护措施。

2. 应急响应培训：

   • 培训参与者如何在安全事件发生时快速响应和处理。
   • 制定应急响应计划，明确各自的职责和应对流程。

我们定期进行安全审计，以确保项目的安全性：

1. 内部审计：

   • 定期对项目的代码、配置和依赖项进行内部审计，识别潜在的安全漏洞。
   • 在重大版本发布前进行全面的安全审计。

2. 外部审计：

   • 在必要时，聘请第三方安全公司进行外部安全审计，提供专业的安全评估和建议。

如果您有任何关于本安全政策的问题或建议，请通过以下方式联系我们：

• 安全邮箱：[zhulinyv2005@outlook.com]
• 项目主页：[https://github.com/zhulinyv/Semi-Auto-NovelAI-to-Pixiv]