用 IRify 深入探索 WebShell 中的 Source/Sink 挖掘

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?()表达式:

在之前的规则中,常常会像下面这样写。

__GET as $sourceaa(* #{include: <<<CODE* & $sourceCODE}-> as $sink)

比较诟病的是,这样找到的sink 点并非真正的sink 点,而是topdef之后的结果。?()的出现类似于?{},都是对中间结果进行过滤,然后影响结果的值。

样例:

<?phpa(1,2);a($a,2);//参数中含有consta?(*?{opcode: const}) as $sink//参数1为consta?(*?{opcode: const},) as $sink//参数1,2均为consta?(*?{opcode: const},*?{opcode: const}) as $sink

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Webshell 大家并不陌生,无论是红蓝中对 webshell 的检测还是免杀,也是老生常谈的问题。在2023年,我也参加过伏魔挑战赛,我也会用一部分我对 webshell 的理解和 ssa 结合,重新对 WebShell 审视 source  和 sink ,并且针对 WebShell 实现一些规则。

在 PHP 漏洞挖掘的过程中,我们常常认为 Source 点为 $_GET$_POST$_REQUESTheaders 等一系列全局可控函数,sink 点尝尝为 evalsystem 等一系列常见的代码执行 /命令执行的代码中,但是在 PHP 是动态运行。支持 php 中的常见间接函数调用。

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那么从 WebShell 的编写来说,我们常常需要绕过一些常规的 Sink 点,像REQUESTPOSTGET 等一些常规的 source 点都会被 ban 掉,那么是否存在一些冷门的 source 点呢?

冷门 source 点:
  • phpinfo()

phpinfo中,会打印出这次请求的全部信息,可以当作一个非常规source点去用。

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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