挖洞必看!40 个漏洞挖掘姿势吐血整理,小白也能快速挖到洞

信息收集及漏洞利用--安全(四) 信息收集 收集目标web服务器的网络信息、系统信息、组织信息 网络信息 包括:域名、TCP/UDP的端口、网络协议、防火墙、访问控制策略等 系统信息 包括:系统标识、站点目录、系统架构、路由表、测试/临时文件 组织信息 包括:员工信息、邮箱/电话、公司地址、组织网站、组织背景等 whois信息 收集注册人、电话、邮箱、dns、地址等 whois 信息 whois.chinaz.com , wwww... 阅读详情

各位靓仔,搞网络安全,就像在雷区蹦迪,一不小心就 Boom Shakalaka!Web漏洞这玩意儿,说白了就是信任危机 + 验证掉链子。开发者们啊,总是对用户输入、权限边界和系统交互爱的太深,结果翻车了!主要有以下三种死法:

  1. 入口大开,谁都能进:用户输入没好好过滤,SQL注入、XSS啥的,直接把恶意代码当指令执行了,这不扯淡呢?

  2. 自家后院当成公共厕所:身份验证和会话管理一塌糊涂,越权、JWT篡改,黑客直接进你家后院溜达,想干啥干啥!

  3. 逻辑鬼才写的代码:业务规则验证缺失,订单金额随便改,短信轰炸不要钱,这不等着被薅羊毛吗?

所以,漏洞挖掘的正确姿势是啥?

  • 反向操作,不信任任何人:假设所有输入都是坏家伙,看看系统怎么处理这些妖魔鬼怪(比如,输入个'<,看看会不会触发XSS)。

  • 打破砂锅问到底:数据在不同地方(参数、Cookie、Headers)的处理方式可能不一样,要仔细研究。

  • 不按套路出牌:用高并发请求、中间人攻击等骚操作,看看能不能搞出点幺蛾子,比如竞争条件或者协议级漏洞。

下面是精心炮制的40个Web常见漏洞挖掘技巧,拿走不谢!

一、注入攻击,无孔不入(5个)
1. SQL注入:让数据库叫爸爸
  • 原理:把用户输入直接拼到SQL语句里,想查啥就查啥,数据库都得听你的。

  • 检测:输入' OR 1=1#,看看数据库是不是一脸懵逼;或者用SQLMap这种神器自动扫雷。

  • 姿势:别光盯着GET/POST参数,Cookie和HTTP头也可能是突破口;用联合查询搞点刺激的,比如爆出数据库版本、表名(union select version(),database())。

2. NoSQL注入:JSON的温柔陷阱
  • 原理:针对MongoDB、CouchDB这种用JSON查询的数据库。

  • 检测:提交username[$ne]=1&password[$ne]=1,看看能不能不输用户名密码就登录。

  • 姿势:看看JSON参数是不是直接被当成查询条件了。

3. 命令注入:让服务器给你跑腿
  • 原理:用户输入直接拼到系统命令里,想让服务器干啥就干啥。

  • 检测:输入; ls或者| dir,看看响应里有没有目录列表。

  • 姿势:用分号、管道符这些骚操作绕过过滤。

4. XXE:XML的秘密通道
  • 原理:解析XML的时候,加载了恶意外部文件。

  • 检测:上传一个包含<!ENTITY xxe SYSTEM "file:///etc/passwd">的XML文件,看看能不能读到服务器的密码文件。

  • 姿势:看看文件上传或者API接口是不是支持XML输入。

5. LDAP注入:认证系统的Bug
  • 原理:用户输入拼到LDAP查询语句里,绕过认证。

  • 检测:输入*)(uid=*))(|(uid=*,看看能不能直接登录。

  • 姿势:登录框或者搜索功能里的特殊字符过滤要重点关注。

二、身份验证:门神睡着了(6个)
6. 弱口令:用脚都能猜出来的密码
  • 检测:用字典爆破,看看有没有人用admin/123456这种弱鸡密码。

  • 姿势:结合社会工程学,搞个专属字典(比如姓名+生日),效果更佳。

7. JWT:令牌的秘密
  • 原理:签名算法没验证,或者密钥直接写在代码里。

  • 检测:用jwt_tool伪造令牌;看看是不是支持none算法,直接不用签名。

  • 姿势:把Header里的alg字段改成none,试试水。

8. OAuth 2.0:授权的坑
  • 高危点:redirect_uri没好好校验,state参数没了。

  • 案例:搞个钓鱼链接,把授权码骗到手。

  • 姿势:看看回调域名白名单是不是太宽松了。

9. 会话固定:被安排的Session
  • 原理:攻击者指定一个Session ID给你用。

  • 检测:登录前后Session ID没变,那就有问题。

  • 姿势:用URL参数传递Session ID(比如?PHPSESSID=123)。

10. 短信验证码:轰炸到你怀疑人生
  • 检测:抓包重放验证码请求,看看能不能随便发短信。

  • 姿势:用Burp Intruder自动化爆破,看看验证码是不是只有4位数字。

11. 密码重置:一键修改别人的密码
  • 类型:验证码直接显示在页面上,Token没失效,用户ID随便改。

  • 案例:改一下响应包里的is_valid字段,就能绕过短信验证。

三、客户端:前端代码不靠谱(6个)
12. XSS:在别人网页上写字
  • 类型:反射型、存储型、DOM型,花样贼多。

  • 检测:输入<script>alert(1)</script>,看看输出是不是被转义了。

  • 姿势:用事件处理函数(比如onmouseover)绕过过滤。

13. CSRF:替用户干坏事
  • 检测:看看请求里有没有Token或者Referer校验。

  • 姿势:构造一个恶意页面,自动提交表单(比如转账请求)。

14. 点击劫持:让你点到停不下来
  • 原理:用透明iframe诱导用户点击。

  • 检测:看看有没有设置X-Frame-Options头。

  • 姿势:用CSSopacity:0隐藏恶意元素。

15. CORS:跨域的烦恼
  • 高危配置:Access-Control-Allow-Origin: *,允许所有域名访问,简直是作死。

  • 检测:发送一个带Origin:恶意域名的请求,看看响应头。

  • 姿势:利用CORS窃取用户数据。

16. 不安全的重定向:把你带到小树林
  • 检测:把redirect_url参数改成外部域名。

  • 姿势:用URL编码绕过过滤(比如%2e%2e%2f代替../)。

17. DOM型漏洞:前端的坑
  • 原理:客户端脚本没过滤输入,直接操作DOM。

  • 检测:输入#<img src=x onerror=alert(1)>,测试URL片段。

四、服务端:后端的秘密(7个)
18. 文件上传:传个木马进去
  • 绕过方法:改Content-Type,用双扩展名(比如shell.php.jpg)。

  • 姿势:利用Apache解析漏洞(test.php.xxx)。

19. 任意文件读取:偷窥服务器
  • 检测:尝试读取/etc/passwd或者配置文件。

  • 姿势:用../目录遍历(比如file=../../etc/passwd)。

20. SSRF:让服务器当你的肉鸡
  • 原理:利用服务端发起内部网络请求。

  • 检测:输入http://169.254.169.254获取云元数据。

  • 姿势:通过DNS Rebinding绕过IP限制。

21. 反序列化:把代码变成炸弹
  • 常见场景:Java、PHP、Python反序列化函数。

  • 检测:提交恶意序列化数据触发RCE。

  • 姿势:用工具(比如ysoserial)生成Payload。

22. 未授权访问:不花钱也能进
  • 案例:直接访问管理接口(比如/admin)无需登录。

  • 姿势:扫描常见后台路径(比如phpMyAdmin)。

23. 越权:小号干大事
  • 类型:平行越权(同权限用户互访)、垂直越权(低权限访问高权限)。

  • 检测:修改请求中的用户ID参数(比如user_id=123→user_id=456)。

24. 敏感信息泄露:裤衩都给你看光了
  • 来源:错误页面暴露堆栈信息,备份文件(比如.bak)没删。

  • 姿势:用目录扫描工具查找敏感文件。

五、配置与协议:细节决定成败(6个)
25. 不安全的HTTP方法:想干啥干啥
  • 检测:发送OPTIONS请求检查支持的方法。

  • 修复:禁用WebDAV及不必要的方法。

26. 目录遍历与浏览:老底都被你看光了
  • 检测:访问/static/../查看是否返回目录列表。

  • 姿势:利用中间件配置错误(比如Apache默认开启目录浏览)。

27. HTTP响应头注入:控制你的浏览器
  • 原理:没过滤输入直接写入响应头。

  • 检测:输入 Set-Cookie:恶意内容篡改头信息。

28. 过时的SSL/TLS协议:裸奔的风险
  • 检测:用工具(比如SSL Labs)检测支持协议版本。

  • 风险:启用SSLv3或弱加密套件导致中间人攻击。

29. 主机头注入:瞒天过海
  • 原理:伪造Host头访问内部服务。

  • 检测:修改Host为localhost或内部IP。

  • 姿势:利用域名绑定绕过访问控制。

30. 缓存投毒:污染你的缓存
  • 原理:操纵缓存服务器存储恶意内容。

  • 检测:注入恶意头(比如X-Forwarded-Host)。

  • 姿势:利用缓存键与内容分离的设计缺陷。

六、业务逻辑:程序员的脑洞(5个)
31. 短信轰炸:让你手机爆炸
  • 检测:重复请求短信接口导致用户被骚扰。

  • 姿势:绕过频率限制(比如更换IP或手机号末位)。

32. 订单金额篡改:白嫖的艺术
  • 原理:前端校验价格,后端没二次验证。

  • 检测:修改POST请求中的price字段。

  • 姿势:测试负数或极低价格。

33. 验证码:形同虚设
  • 类型:验证码复用、前端生成、未绑定会话。

  • 案例:响应包返回验证码明文。

34. 接口参数污染:重复的参数
  • 原理:重复参数覆盖业务逻辑(比如user_id=1&user_id=2)。

  • 姿势:测试后端如何处理多值参数。

35. 时间竞争:手速的较量
  • 案例:并发请求兑换积分导致超额领取。

  • 检测:使用多线程工具模拟高并发操作。

七、其他高危漏洞:防不胜防(5个)
36. WebSocket:跨站劫持
  • 风险:未校验Origin头导致跨站WebSocket劫持。

  • 检测:伪造Origin发起恶意连接。

37. 服务端模板注入:SSTI
  • 常见框架:Jinja2、Freemarker。

  • 检测:输入{{7*7}}观察是否返回49。

  • 姿势:利用Payload执行系统命令。

38. HTTP请求走私:前后端的理解偏差
  • 原理:利用前后端解析差异构造恶意请求。

  • 检测:发送混淆Content-Length与Transfer-Encoding的请求。

39. 子域名接管:捡漏
  • 场景:过期域名未解除DNS解析指向第三方服务。

  • 姿势:扫描CNAME记录指向失效的云服务(比如GitHub Pages)。

40. Web缓存欺骗:偷梁换柱
  • 原理:诱使用户访问恶意路径污染缓存。

  • 检测:构造http://target.com/profile.php/non-existent.css。

  • 姿势:利用静态资源缓存规则。

记住,实际操作的时候,自动化工具(比如Burp Suite、SQLMap)和手动测试都要用上,而且一定要遵守法律法规,拿到授权才能搞!别把自己搞进去了!

互动话题:如果你想学习更多**网络安全&挖漏洞方面**的知识和工具,可以看看以下面!

网络安全学习路线&学习资源

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。
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网络安全的知识多而杂,怎么科学合理安排?

下面给大家总结了一套适用于网安零基础的学习路线,应届生和转行人员都适用,学完保底6k!就算你底子差,如果能趁着网安良好的发展势头不断学习,日后跳槽大厂、拿到百万年薪也不是不可能!

初级网工

1、网络安全理论知识(2天)

①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)

2、渗透测试基础(一周)

①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF)、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练:MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础(一周)

①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全(系统入侵排查/系统加固基础)

4、计算机网络基础(一周)

①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析(HTTP、TCP/IP、ARP等)
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御:主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作(2天)

①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透(1周)

①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具:Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他(菜刀、漏扫等)

恭喜你,如果学到这里,你基本可以从事一份网络安全相关的工作,比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位;如果等保模块学的好,还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止,大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗?

【“脚本小子”成长进阶资源领取】

7、脚本编程(初级/中级/高级)

在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中,面对复杂多变的网络环境,当常用工具不能满足实际需求的时候,往往需要对现有工具进行扩展,或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本,这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中,想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的,更是需要拥有编程能力.

零基础入门,建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种,对常用库进行编程学习; 搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP, IDE强烈推荐Sublime; ·Python编程学习,学习内容包含:语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库,推荐《Python核心编程》,不要看完; ·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫; ·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统; 熟悉MVC架构,并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选); ·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、超级网工

这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远,就不展开细说了,贴一个大概的路线。感兴趣的童鞋可以研究一下,不懂得地方可以【点这里】加我耗油,跟我学习交流一下。

网络安全工程师企业级学习路线

如图片过大被平台压缩导致看不清的话,可以【点这里】加我耗油发给你,大家也可以一起学习交流一下。

一些我自己买的、其他平台白嫖不到的视频教程:

需要的话可以扫描下方卡片加我耗油发给你(都是无偿分享的),大家也可以一起学习交流一下。

网络安全学习路线&学习资源在这里插入图片描述

结语

网络安全产业就像一个江湖,各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实(懂加密、会防护、能挖洞、擅工程)的众多名门正派,我国的人才更多的属于旁门左道(很多白帽子可能会不服气),因此在未来的人才培养和建设上,需要调整结构,鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”,才能解人才之渴,真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

特别声明:

此教程为纯技术分享!本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持!也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任!本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视,并采取相应的安全措施,从而减少由网络安全而带来的经济损失!!!

安全测试之浅谈 web 漏洞挖掘—特殊变量 fuzz 目前对 web 应用程序漏洞的挖掘方法有:1. 纯粹的黑盒[如:AWVS、APPScan 等]2. 纯粹的白盒[如:grep 等]一些其他的方法如 coolq 大牛基于 php 内核编译器[这个思路早些跟 boy 说过,不过马来人比 我还懒,谁叫按不懂 c 呢?在《web 代码安全边缘性问题》里,提到了一些代码“非主流?”一些漏洞模式,里面提到的 查找方法主要是基于 grep“静态”分析代码。这里我给大家介绍下我的“动静结合”的一些其他 的思路。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

SRC漏洞挖掘经验+技巧篇

在HP Data protecetor Media Operations 的客户端连接服务端时,通过私访有的通信协议,客户端会首先检查[系统分区]:\Documents and Settings[用户名]\Application Data 下面是否有相应的资源(如插件等),如果没有,则会向服务器请求需要的文件,服务器没有验证请求的文件名的合法性,而且这个过程不需要任何验证,攻击者精心构造文件名,可以读取服务端安装目录所在分区的任意文件。最古老的内存破坏类型。漏洞造成的敏感信息泄露导致机密性的破坏;

Innocence_0的博客 1820

2024最新版漏洞挖掘教程,一文讲清挖漏洞需要掌握哪些技术,网络安全零基础入门到精通收藏这篇就够了!

大家好,我是程序员晓晓经常有小伙伴问我,为什么自己总是挖不到漏洞呢?渗透到底是什么样的流程呢?全篇文章内容较长,请耐心观看!渗透测试其实就是通过一些手段来找到网站,APP,网络服务,软件,服务器等网络设备和应用的漏洞,告诉管理员有哪些漏洞,怎么填补,从而防止黑客的入侵。

白帽阿叁的博客 1225

【漏洞挖掘】小白是如何挖漏洞的(技巧篇)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了

这时候就是要靠我们万能的 fofa 了,首先我们要知道有哪些 cms 有漏洞这里大家可以去找网上的漏洞库,里面一般都会有漏洞合集和这里我稍后会给大家推荐一两个看到没有,就是这么多cms,一杀一个准,上分必备漏洞当然很多漏洞都不能一步到位的,当然也有很多是可以给我们刷分的不过是否重复提交,这我就不太清楚了,可以给你们看看我的战果!当然,没审核,能重复几个我就不知道了,一切随缘—-这里随便找一个cms,给你们看看就这cms,信息泄露,你看,多香!,而且这个漏洞是直接把poc打上去就行了!

chengxuyuanyy的博客 2195

漏洞挖掘流程指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

漏洞:通常情况下不影响软件的正常功能,但如果被攻击者利用,有可能驱使软件去执行一些额外的恶意代码,从而引发严重的后果。最常见的漏洞有缓冲区溢出漏洞、整数溢出漏洞、指针覆盖漏洞等。Bug:影响软件的正常功能,比如执行结果错误、图表显示错误等。(1)白盒测试白盒测试是一个极端,它需要对所有的资源进行充分的访问,这包括访问源代码、设计规约,甚至有可能还要访问程序员本人。(2)黑盒测试黑盒测试是另一个极端。黑盒,顾名思义,就是看不到盒子内部的情况,只能了解外部观察到的东西。

Libra1313的博客 2094

漏洞挖掘典型场景和思路,(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

一、漏洞挖掘的前期–信息收集虽然是前期,但是却是我认为最重要的一部分;很多人挖洞的时候说不知道如何入手,其实挖洞就是信息收集+常规owasp top 10+逻辑漏洞(重要的可能就是思路猥琐一点),这些漏洞的测试方法本身不是特别复杂,一般混迹在安全圈子的人都能复现漏洞。接下来我就着重说一下我在信息收集方面的心得。1、域名信息收集src一般都只收对应的漏洞,很多src的公告里面就会明确范围;然后我们就需要根据这些范围来确定域名。如果src上面没有给出范围,那么需要我们去搜集,你需要知道哪些domain是该公司的

Javachichi的博客 1155

漏洞利用技术讲解,漏洞分析与利用技巧

在网络安全领域,我经常会被问到关于漏洞利用的问题。作为一个长期从事网络安全研究的小哥哥,我明白漏洞利用的重要性,将通过这篇文章分享给大家。

白帽子凯哥聊黑客 5192

什么是漏洞挖掘?其流程分为几个步骤?

什么是漏洞挖掘?其流程分为几个步骤?

VN520的博客 1736
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