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xxl-job Hessian2反序列化漏洞本身是一个挺老的漏洞了，影响版本也比较老，在一次项目中碰到了xxl-job，其/api接口可以未授权访问存在hessian2反序列化漏洞，但是不出网，于是有了这次利用。
XXL-JOB <= 2.0.2，其/xxl-job-admin/api接口可以未授权访问，该接口存在Hessian2反序列化漏洞。
未授权是因为设置了@PermessionLimit(limit=false)导致的。
invokeAdminService方法中调用了handle方法。
handle方法中满
Java后端安全：反序列化与框架漏洞的渗透测试实战指南
在Java后端开发中，序列化与反序列化是实现数据持久化和网络传输的核心机制。其原理是将对象转换为字节流以便存储或传输，并在需要时重建对象。然而，这一机制若设计或实现不当，会引入严重的安全风险，攻击者通过构造恶意序列化数据，可在反序列化过程中触发任意代码执行，直接威胁应用安全。这种风险在广泛使用的Java框架中尤为突出，例如Spring Boot的Actuator端点未授权访问、Apache Shiro的默认密钥漏洞以及Fastjson的AutoType缺陷，都曾导致大规模的安全事件。理解这些漏洞的成因、利用
Fastjson反序列化漏洞深度解析：从原理到实战防御
序列化与反序列化是数据交换的核心机制，它允许对象在网络传输或持久化存储时被编码为特定格式（如JSON），并在接收端被还原。其原理基于对对象结构的解析与重建，这一过程在Java中常通过反射机制实现。这项技术的价值在于极大简化了分布式系统间的数据通信，但同时也引入了安全风险——当反序列化过程可被外部输入操控时，便可能形成严重的安全漏洞。在诸多应用场景中，JSON因其轻量易读成为主流数据格式，而Fastjson作为广泛使用的Java JSON库，其反序列化机制中的autotype特性，允许通过@type字段指定任
未授权访问与敏感信息泄露漏洞：从原理到实战的挖掘与防御指南
在网络安全领域，权限校验与数据保护是构建系统安全防线的基石。其核心原理在于确保资源访问的合法性与数据流转的保密性。一旦权限校验机制缺失或配置不当，将直接导致未授权访问漏洞，攻击者可绕过身份验证直接操作敏感功能或数据。同时，若敏感数据因配置疏忽、错误处理或备份不当而暴露于公开可访问位置，则构成敏感信息泄露。这两类漏洞的技术价值在于，它们虽利用门槛相对较低，但往往能直击系统核心，造成数据泄露、服务中断乃至服务器沦陷等严重后果，是攻击者最常利用的入口点。其应用场景广泛存在于各类Web应用、中间件（如Nacos、R
Java序列化安全深度解析：从原生漏洞到Jackson/Protobuf实战方案
序列化作为数据持久化与网络传输的基础技术，其核心原理是将对象状态转换为可存储或传输的格式。Java原生序列化机制因设计缺陷，在反序列化过程中会**自动调用对象的`readObject()`方法**，这构成了严重的安全隐患，攻击者可利用此特性构造恶意字节流执行任意代码。从技术价值看，安全的序列化方案能保障数据完整性、防止信息泄露，并提升系统稳定性。在应用场景上，JSON（特别是Jackson）因其显式映射特性成为Web API和微服务通信的首选，而Protocol Buffers则凭借高性能与强契约适用于RP
[OpenCV]使用霍夫变换精准检测圆形原理详解与代码实战
dp`是累加器分辨率与图像分辨率的反比，例如`dp=1`时累加器与图像具有相同的分辨率，`dp=2`时累加器分辨率为图像的一半；`HoughCircles`函数的返回值`circles`是一个包含检测到的圆的参数列表，每个圆的格式为`(x, y, r)`，分别代表圆心的x坐标、y坐标和半径。可以使用`cv2.circle()`函数在原图上绘制出检测到的圆，并使用`cv2.imshow()`或`cv2.imwrite()`显示或保存结果图像。霍夫圆变换是霍夫变换的一种扩展，专门用于检测图像中的圆形轮廓。
从时序精度到视觉盛宴：PY32F030驱动WS2812的工程艺术与避坑指南
本文深入探讨了基于PY32F030微控制器驱动WS2812智能LED的完整解决方案。通过精确的时序控制、硬件PWM结合DMA传输技术，实现了稳定可靠的驱动效果，并提供了电源管理、信号完整性和常见问题排查等实用避坑指南，帮助开发者轻松应对严格的纳秒级时序挑战。
内部威胁论文阅读笔记（CMU-CERT专场）
在网上看了很多介绍该数据集的博客，一直有个疑问，这个数据集的标注在哪，本着先入为主的想法结合现有的资料对这个数据集的结构做了一下猜测（可能还是不严谨和正确）1.标注在哪2.什么是密集针模型3.场景文章连接内部人员由于可以绕过安全检测发起攻击，通常最有害的攻击被认为是内部人员发起。通过分析用户行为来检测内部威胁，主要分析一些类时间和活动进行特征选择。选择特征向量用于训练。采用cmu-certr4.2用于训练。提出的算法与。
基于STM32F103的二维码识别项目——OV7670篇
此系列用于记录做过的项目，这篇文章介绍基于STM32F103的二维码识别项目之OV7670FIFO模块。
Android-Zygote进程的诞生—从init到Zygote启动
Android Zygote进程启动流程解析 Android系统的Zygote进程是所有应用进程的父进程，由init进程创建。启动流程分为： 内核阶段：加载init进程（PID=1） init进程阶段： 挂载基础文件系统（tmpfs、proc等） 设置SELinux安全策略 解析init.rc配置文件 Zygote启动：init进程通过app_process启动Zygote，预加载系统资源 SystemServer：Zygote fork出系统服务进程 关键点： init是用户空间第一个进程......
L2正则化与Ridge回归的关系
非常感谢您提供的详细任务描述和要求。我会尽力按照您的指引来撰写这篇技术博客文章。 L2正则化与Ridge回归的关系 1. 背景介绍 机器学习模型在训练过程中容易出现过拟合的问题,这会导致模型在训练集上表现很好但在测试集上泛化性能较差。为了解决这一问题,正则化技术应运而生。其中
【数字孪生与仿真技术】06：航天器系统建模与验证全流程实战：从多学科建模到数字孪生（附完整代码与工业案例）
摘要：航天器系统开发面临多学科耦合强、验证流程复杂、可靠性要求极高的挑战。本文基于MATLAB/Simulink平台，系统阐述航天器从多域建模、动力系统开发到任务验证的全流程技术框架。内容涵盖Modelica统一建模规范、光伏-电池联合供电系统仿真、基于模型的需求追溯方法、蒙特卡洛可靠性分析及硬件在环测试等核心技术，并结合James Webb太空望远镜电力系统案例，展示工业级应用实践。文中提供完整的Simulink模型代码、仿真结果及流程图，最后探讨数字孪生与AI增强技术在航天器在轨运维中的未来应用。
标准测试测试数据STDF学习笔记
本文介绍了STDF（Standard Test Data Format）文件的结构与解析方法。首先详细说明了STDF记录的组成，包括记录头类型（REC_TYP和REC_SUB）、数据类型定义、时间日期格式以及无效数据标识。重点分析了25种主要记录类型的功能、数据内容和出现位置，如FAR、MIR、MRR等关键记录。然后介绍了基于pystdf开源工具的解析方法，包括自带脚本的使用和自编程解析流程，通过事件驱动机制处理数据流。特别指出测试数据是按照PIR→PTR/MPR/FTR→PRR的循环模式组织。文章为ATE
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
Devexpress16.2.6破解工具
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迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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