cati的RCE研究

环境搭建

https://github.com/vulhub/vulhub/tree/master/cacti/CVE-2022-46169

使用docker-compose up -d搭建

开始漏洞复现

查看源码

发现调用了remote_client_authorized函数进行了一个检测 

这里是用$_SERVER来匹配这些http headers头,如果存在该headers头,就用explode去对数据进行分隔处理,不为空则进入if判断。

获取了client_addr后,还会进行一系列处理,判断是否为空,再次检测是不是ip,然后使用gethostbyaddr函数获取到localhost,使用数据库查询,数据库中默认的hostname就是localhost,所以最终返回true,成功绕过了鉴权。

获取local_data_ids,host_id,poller_id

在数据库中进行查询,将数据处理后switch 判断action的值。 当action的值为POLLER_ACTION_SCRIPT_PHP时,进入执行命令的逻辑。

这条数据其实就是刚刚搭建环境时新增的Grap。

<think>好的,用户想了解CATI满意度调研的方法和工具。首先需要明确CATI的定义,即计算机辅助电话调查,主要用于收集满意度数据。接下来,用户可能需要具体的步骤,比如设计问卷、抽样方法、访问流程等。工具方面,可能需要推荐一些常见的CATI系统,比如Voxco、Sawtooth Software等。还要注意数据分析和报告生成的部分,确保实用性和可操作性。需要整合搜索到的信息,分步骤说明方法,并列出工具的特点。最后按照要求生成相关问题,确保符合格式,没有使用第一人称和步骤词汇,同时正确应用数学公式和代码格式如果有的话。检查所有要求是否满足,特别是相关问题的部分要放在最后,格式正确。</think>计算机辅助电话访问(CATI)满意度调研方法包含系统化流程与技术工具的组合应用。以下是关键实施要素和常用工具: **调研方法框架** 问卷设计需采用结构化问题组合,包含闭合式问题和量表评分。李克特五级量表($Score=\frac{\sum_{i=1}^{n} X_i}{n}$)是常用满意度量化工具,问题顺序遵循漏斗式结构从整体评价到具体维度 样本选取通常采用分层随机抽样,根据目标群体特征划分抽样层级。有效样本量计算参考公式: $$n=\frac{Z^2 \times p(1-p)}{e^2}$$ 其中$Z$为置信度对应z值,$p$为预估比例,$e$为容许误差 **技术工具实现** CATI系统核心模块包含自动拨号、问卷逻辑控制、录音监控和数据存储。典型代码实现拨号功能: ```python class CATIDialer: def auto_dial(self, phone_list): for number in phone_list: self._initiate_call(number) if self._check_respondent(): self._start_interview() ``` 主流专业工具包含: 1. Voxco CATI - 支持多通道整合与实时数据分析 2. Sawtooth Software - 擅长联合分析与高级统计建模 3. SurveyCTO - 提供云端部署与质量控制模块 4. 问卷网CATI - 中文环境适配的本地化解决方案 **质量控制要点** 实施中需设置审听比例(建议≥15%),通过音频回放复核访问质量。数据清洗阶段应用逻辑校验规则,剔除矛盾回答和异常值。统计软件(SPSS/R)集成实现交叉分析与可视化呈现
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