2021-09-27

最新推荐文章于 2025-07-25 19:37:45 发布
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#sql #数据库 #mysql

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漏洞危害决定漏洞等级
高危漏洞：

1、SQL注入
2、文件上传
3、文件包含
4、代码执行
5、未授权访问
6、命令执行

影响：

直接影响到网站权限和数据库权限，能够获取数据或者网站的敏感文件。涉及到数据安全和权限丢失都为高危漏洞

中危漏洞

1、 反序列化
2、逻辑安全

低危漏洞

1、XSS跨站
2、目录遍历
3、文件读取

影响

网站的源码，网站部分账号密码

chocoMoss
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2021-09-27 网安实验-文件恢复-Linux文件恢复工具
时光隧道
09-27 4万+
Linux 文件恢复的原理 inode 和 block 首先简单介绍一下 Linux 文件系统的最基本单元：inode。inode 译成中文就是索引节点，每个存储设备（例如硬盘）或存储设备的分区被格式化为文件系统后，应该有两部份，一部份是 inode，另一部份是 block，block 是用来存储数据用的。而 inode 呢，就是用来存储这些数据的信息，这些信息包括文件大小、属主、归属的用户组、读写权限等。inode 为每个文件进行信息索引，所以就有了 inode 的数值。linux 操作系统下可以使用 l
2021-09-27 网安实验-文件恢复-磁盘文件删除恢复
时光隧道
09-27 4万+
一：相关知识点 硬盘存储原理 硬盘存储是指以硬盘为存储介质的存储方式，是一种采用磁介质的数据存储设备，数据存储在密封于洁净的硬盘驱动器内腔的若干个磁盘片上。这些盘片一般是在以铝为主要成分的片基表面涂上磁性介质所形成，在磁盘片的每一面上，以转动轴为轴心、以一定的磁密度为间隔的若干个同心圆就被划分成磁道（track），每个磁道又被划分为若干个扇区（sector），数据就按扇区存放在硬盘上。在每一面上都相应地有一个读写磁头（head），所以不同磁头的所有相同位置的磁道就构成了所谓的柱面（cylinder）。 传统
信息安全工程师（56）网络安全漏洞分类与管理
m0_73399576的博客
10-19 1793
信息安全工程师——网络安全漏洞分类与管理篇
网络安全漏洞管理十大度量指标
网络安全
11-15 4846
当前，网络安全漏洞所带来的风险及产生的后果，影响到网络空间乃至现实世界的方方面面，通信、金融、能源、电力、铁路、医院、水务、航空、制造业等行业各类勒索、数据泄露、供应链、钓鱼等网络安全攻击事件层出不穷。因此，加强对漏洞管理的迫切性、重要性日趋突出。国家层面已经出台相关法律法规、标准规范，通信、金融等行业层面出台监管规定、管理规范，企业层面也正在逐步形成漏洞管理相关制度。
7、未授权访问漏洞
feiwujiushiwo的博客
01-08 818
服务或应用未授权或者鉴权失效导致被恶意攻击，广义上来讲，鉴权绕过也属于未授权访问。分类：Web通用漏洞风险等级及危害：严重：可完全控制服务器、执行系统命令。高危：可获取数据库大量敏感信息或对系统进行控制。低危：可登录系统，但无法通过当前权限的操作造成实际危害。Redis未授权访问漏洞Mysql未授权访问漏洞MongoDB未授权访问漏洞。。。
2021-01-18
weixin_54641072的博客
01-18 2004
找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
2021-09-27 网安实验-取证分析-数字取证之Bulk_extractor
时光隧道
09-27 4万+
Bulk_extractor 一个计算机取证工具，可以扫描磁盘映像、文件、文件目录，并在不解析文件系统或文件系统结构的情况下提取有用的信息，由于其忽略了文件系统结构，程序在速度和深入程度上都有了很大的提高 在前面的实验中我们可以看到，foremost和scalpel是比较有效的文件恢复和提取的工具，但是仅限于几种特定的类型，为了进一步的提取数据，我们可以使用Bulk_exetractor 除了foremost、scalpel能提取的恢复、提取的数据外，Bulk_exetractor还可以提取的数据包括：信用
2021-09-27 网安实验-取证分析-Linux系统取证
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时光隧道
09-27 4万+
磁盘取证工具的使用 1、镜像工具 dd 计算机取证时需要为计算机生成一个磁盘镜像, 这个操作要在系统还在运行的时候或在系统关闭之前进行。最常使用的就是两个工具： dd 和 netcat（两者都是开源软件，安装简单）。dd 为我们生成磁盘的位镜像文件，而 netcat 将拷贝通过网络传送出去。你需要一台联网的电脑来接收该镜像文件，而且该电脑需要有足够的空间来存放镜像文件。 复制/dev/xvdb 到文件 cyqdrive.dd 中。读取错误时，忽略该错误而不停止拷贝行为。： dd if=/dev/xvdb o
2021-09-27 网安实验-取证分析-数字取证之foremost
时光隧道
09-27 4万+
Foremost的使用 关于foremost Foremost是基于文件开始格式，文件结束标志和内部数据结构进行恢复文件的程序 Foremost参数说明 $ foremost[-v|-V|-h|-T|-Q|-q|-a|-w-d] [-t ] [-s ] [-k] [-b ] [-c ] [-o] [-i <file] -V - 显示版权信息并退出 -t - 指定文件类型. (-t jpeg,pdf …) -d -打开间接块检测 (针对UNIX文件系统) -i - 指定输入文件 (默认为标准输
中小学数学学习相关书籍-2021-09-27(H)-132页.pdf
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这份"中小学数学学习相关书籍-2021-09-27(H)-132页.pdf"资料为我们提供了丰富的数学教育资源，涵盖了从幼儿启蒙到高中阶段的学习需求。以下是根据书籍内容提炼出的一些关键知识点： 01 宝宝的数学 - 数学启蒙：对于...
扫描全能王 2021-09-27 09.48.pdf
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MP412C 使用手册 本手册详细介绍了 MP412C 数据采集模块的使用方法、功能特性以及安装与维护的注意事项。MP412C 是一款与 MP412 软件兼容的 USB 总线模拟数字（AD）采集模块，具备32路单端和16路差分输入能力，适用...
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[特殊字符] 第9篇：《SQL高阶 SELECT 技巧：DISTINCT、ORDER BY、LIMIT 全家桶》
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本文介绍了SQL查询的进阶技巧： 1️⃣ DISTINCT去重查询，获取唯一值 2️⃣ ORDER BY实现升序/降序排序，支持多条件 3️⃣ LIMIT限制返回条数，获取TOP N数据 4️⃣ LIMIT+OFFSET组合实现分页查询 通过实际案例演示了这些关键字的用法，并提供了分页查询的口诀和练习题，帮助开发者掌握SQL查询优化技巧，提升查询效率。
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摘要：在处理无基表数据时，需构造完整主键以避免数据丢失。方法是将多表主键拼接去重，生成单一基表用于匹配。操作步骤包括统一字段命名（如日期、省份等），再使用Table.SelectColumns函数选取相同字段，通过"&"符号连接各表。示例展示了启动页、首页等5个表按12个统一字段进行拼接的过程，确保数据结构一致后再合并处理。
结果是这样的，没有根据id排：start_date end_date 0 2020-01-15 2020-04-27 1 2020-09-30 2020-10-10 2 2021-02-07 2021-02-22 3 2021-03-06 2021-03-24 4 2020-01-21 2020-03-03 .. ... ... 639 2021-03-09 2021-03-18 640 2021-03-24 2021-04-01 641 2020-01-12 2020-04-19 642 2021-02-09 2021-02-18 643 2020-01-18 2020-03-09
06-03
如果你想根据企业id对结果进行排序，可以在输出结果之前加上一行代码： ```python result = result.sort_values(by=['id']) ``` 此代码将会根据id对结果进行排序，使得每个企业的结果排在一起。完整的代码如下： ```python mean = DataFrame.groupby(['id'])['amount'].mean() # 列出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段，标记起始时间和结束时间，省略中间时间 filtered_data = DataFrame[DataFrame['amount'] < DataFrame['id'].map(mean)] filtered_data['date'] = pd.to_datetime(filtered_data['date']) filtered_data['diff'] = filtered_data.groupby('id')['date'].diff().dt.days filtered_data['period'] = (filtered_data['diff'] > 1).cumsum() # 找出连续时间段，并计算起始时间和结束时间 result = filtered_data.groupby(['id', 'period']).agg(start_date=('date', 'min'), end_date=('date', 'max')) result = result[result['end_date'] - result['start_date'] > pd.Timedelta(days=7)].reset_index(drop=True) # 根据id排序输出结果 result = result.sort_values(by=['id']) print(result) ``` 输出结果将会按照企业id进行排序。
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