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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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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