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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
cargo-auditable 现已支持原生 SBOM 功能，可嵌入依赖项列表以检查漏洞。版本 0.7 加强了对 SBOM 的支持，促进了稳定化。dep_graph_rs 可视化 Rust crate 依赖关系，使用简单。文章探讨了绕过 Rust specialization 的方法，最终采用函数指针。Furnace 是高性能机器学习推理服务器，支持 ONNX 模型。GCCRS 项目进展顺利，合并了多个请求，未来将支持更多特性。
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关键要点
- cargo-auditable 现已支持原生 SBOM 功能，可嵌入依赖项列表以检查漏洞。
- 版本 0.7 加强了对 SBOM 的支持，促进了稳定化。
- dep_graph_rs 可视化 Rust crate 依赖关系，使用简单。
- 文章探讨了绕过 Rust specialization 的方法，最终采用函数指针。
- Furnace 是高性能机器学习推理服务器，支持 ONNX 模型。
- GCCRS 项目进展顺利，合并了多个请求，未来将支持更多特性。
❓
延伸问答
cargo-auditable 的新功能是什么？
cargo-auditable 现已支持原生 SBOM 功能，可以嵌入依赖项列表以检查漏洞。
dep_graph_rs 是什么，它有什么用？
dep_graph_rs 是一个可视化 Rust crate 依赖关系的工具，通过解析源代码生成有向依赖图，便于理解依赖关系。
Furnace 服务器的主要特点是什么？
Furnace 是一个高性能机器学习推理服务器，支持 ONNX 模型，具有快速推理、纯 Rust 实现和 HTTP API 等特点。
Rust specialization 的问题是什么？
Rust specialization 尚未稳定，存在生命周期相关问题，导致开发者在实现时面临挑战。
GCCRS 项目的最新进展是什么？
GCCRS 项目合并了 61 个拉取请求，完成了名字解析 2.0 算法的合并，并改进了 Git 流程。
如何使用 cargo-auditable 检查漏洞？
可以通过 cargo-auditable 嵌入依赖项列表，然后使用 cargo audit、osv-scanner 或 trivy 等工具检查二进制文件的已知漏洞。
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