Laravel--CSRF的方法

laravel csrf验证总结 laravel csrf验证总结 前言问题: laravel 在web路由下无论是表单提交啊 还是ajax请求啊 只要是请求方式不满足 ['HEAD', 'GET', 'OPTIONS'] 就会报419错误,原因是其自带开启csrf验证,防止csrf攻击 感兴趣的可以看看这部分源码:Illuminate\Foundation\Http\Middleware\VerifyCsrfToken 解决方式: 一.屏蔽csrf验证 部分屏蔽 App\Http\Middleware\VerifyCsrfToken. 阅读详情

                                     Laravel--CSRF的方法

 

 

在框架中一般情况下报这种错误的都是csrf防攻击未关闭

 

那么我们可以关闭这种csrf有以下两种方法:

 

第一种

打开文件路径:app\Http\Kernel.php

找到这行代码并注释掉:

'App\Http\Middleware\VerifyCsrfToken'

第二种

打开文件路径:app\Http\Middleware\VerifyCsrfToken.php

修改为:可开启和关闭

代码如下:

<?php

namespace App\Http\Middleware;
use Closure;

use Illuminate\Foundation\Http\Middleware\VerifyCsrfToken as BaseVerifier;

class VerifyCsrfToken extends BaseVerifier
{
    /**
     * The URIs that should be excluded from CSRF verification.
     *
     * @var array
     */
    public function handle($request, Closure $next)
    {
        // 使用CSRF
        // return parent::handle($request, $next);
        // 禁用CSRF
        return $next($request);
    }
    // protected $except = [
    //     //
    // ];
}

 


 

CSRF的使用也有两种方法:

方法一:

在页面HTML的代码中加入:

<input type="hidden" name="_token" value="{{ csrf_token() }}" />

方法二:

使用cookie方式的CSRF,可以不用在每个页面都加入input标签。

把app\Http\Middleware\VerifyCsrfToken.php修改为:

<?php namespace App\Http\Middleware;

use Closure;
use Illuminate\Foundation\Http\Middleware\VerifyCsrfToken as BaseVerifier;

class VerifyCsrfToken extends BaseVerifier {

    /**
     * Handle an incoming request.
     *
     * @param  \Illuminate\Http\Request  $request
     * @param  \Closure  $next
     * @return mixed
     */
    public function handle($request, Closure $next)
    {
        return parent::addCookieToResponse($request, $next($request));
    }

}

 我们在这个路径下也可以对指定的表单提交方式使用CSRF,

代码如下:

<?php namespace App\Http\Middleware;

use Closure;
use Illuminate\Foundation\Http\Middleware\VerifyCsrfToken as BaseVerifier;

class VerifyCsrfToken extends BaseVerifier {

    /**
     * Handle an incoming request.
     *
     * @param  \Illuminate\Http\Request  $request
     * @param  \Closure  $next
     * @return mixed
     */
    public function handle($request, Closure $next)
    {
        // Add this:
        if($request->method() == 'POST')
        {
            return $next($request);
        }
        
        if ($request->method() == 'GET' || $this->tokensMatch($request))
        {
            return $next($request);
        }
        throw new TokenMismatchException;
    }

}

我们在方法二中只能对GET的方式提交使用CSRF,

对POST方式提交表单是需要禁用CSRF的;


 

Laravel 提供简易的方法,让您可以保护您的应用程序不受到 CSRF (跨网站请求伪造) 攻击。跨网站请求伪造是一种恶意的攻击,借以代表经过身份验证的用户执行未经授权的命令。

Laravel 会自动在每一位用户的 session 中放置随机的 token ,这个 token 将被用来确保经过验证的用户是实际发出请求至应用程序的用户:

插入 CSRF Token 到表单

<input type="hidden" name="_token" value="<?php echo csrf_token(); ?>">

当然也可以在 Blade 模板引擎使用:

<input type="hidden" name="_token" value="{{ csrf_token() }}">

您不需要手动验证在 POST、PUT、DELETE 请求的 CSRF token。 VerifyCsrfToken HTTP 中间件将保存在 session 中的请求输入的 token 配对来验证 token 。

X-CSRF-TOKEN

除了寻找 CSRF token 作为「POST」参数,中间件也检查 X-XSRF-TOKEN 请求头,比如,你可以把 token 存放在 meta 标签中, 然后使用 jQuery 将它加入到所有的请求头中:

<meta name="csrf-token" content="{{ csrf_token() }}" />

$.ajaxSetup({
    headers: {
        'X-CSRF-TOKEN': $('meta[name="csrf-token"]').attr('content')
    }
});

现在所有的 AJAX 请求会自动加入 CSRF token:

$.ajax({
  url: "/foo/bar",
})

X-XSRF-TOKEN

Laravel 也在 cookie 中存放了名为 XSRF-TOKEN 的 CSRF token。你可以使用这个 cookie 值来设置 X-XSRF-TOKEN 请求头。一些 Javascript 框架,比如 Angular ,会自动设置这个值。

注意: X-CSRF-TOKEN 和 X-XSRF-TOKEN 的不同点在于前者使用的是纯文本而后者是一个加密的值,因为在 Laravel 中 cookies 始终是被加密过的。如果你使用 csrf_token() 函数来作为 token 的值, 你需要设置 X-CSRF-TOKEN 请求头。

方法欺骗

HTML 表单没有支持 PUT 、PATCH 或 DELETE 请求。所以当定义 PUT 、PATCH 以及 DELETE 路由并在 HTML 表单中被调用的时候,您将需要添加隐藏 _method 字段在表单中。

发送的 _method 字段对应的值会被当做 HTTP 请求方法。举例来说:

<form action="/foo/bar" method="POST">
    <input type="hidden" name="_method" value="PUT">
    <input type="hidden" name="_token" value="<?php echo csrf_token(); ?>">
</form>

 

修改CSRF的cookie名称方法

通常使用CSRF时,会往浏览器写一个cookie,如:

要修改这个名称值,可以到打开这个文件:vendor\laravel\framework\src\Illuminate\Foundation\Http\Middleware\VerifyCsrfToken.php

找到”XSRF-TOKEN“,修改它即可。

当然,你也可以在app\Http\Middleware\VerifyCsrfToken.php文件中,

重写addCookieToResponse(...)方法做到。

 

进入手册中查看的session和csrf解释:https://laravel-china.org/docs/5.1/routing#route-groups

Laravel框架学习心得 Laravel是泰勒.奥特威尔(Taylor Otwell)使用PHP语言开发的一款开源的Web应用框架,于2011年6月首次发布,自发布以来备受PHP开发人员的喜爱,其用户的增长速度迅猛。Laravel是套简洁、 优雅的框架,具有简洁且富于表达性的语法。Laravel 秉承“Don't RepeatYourself" (不要重复)的理念,提倡代码的重用。Laravel 还为开发大型应用提供了各种强大的支持功能,这些功能包括自动验证、路由、Session、 缓存、数据库迁移等。您可以使用该命令会在。 阅读详情

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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")

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jason.小木杉
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