CMSCSRF过滤白名单Filters.php

最新推荐文章于 2023-11-27 11:10:41 发布
原创 最新推荐文章于 2023-11-27 11:10:41 发布 · 377 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
迅睿CMS开源建站程序
文章标签：

#php

本文介绍了如何在Dayrui应用中设置CSRF过滤白名单，详细展示了在Filters.php文件中的配置示例，以确保指定URI下的POST请求免于跨站验证。

CSRF过滤白名单配置文件路径：

dayrui/App/插件目录/Config/Filters.php
配置内容格式：

<?php /** * CSRF过滤白名单 */ return [ 'home' => [ '前台控制器的URI路径,数组内支持多组URI', ], 'admin' => [ '后台控制器的URI路径,数组内支持多组URI', ], 'member' => [ '用户中心控制器的URI路径,数组内支持多组URI', ], ]; 将指定URI地址加入到以上白名单配置后，此地址进行POST提交数据时不进行跨站验证了。
Filter php自带过滤函数
zhyke
08-29 1351
PHP Filter 简介 PHP 过滤器用于对来自非安全来源的数据（比如用户输入）进行验证和过滤。 是一个很有用的方法,但是自己用的很少.所以专门记录下.以后可以用 基本知识 INPUT_xxx : 这种表示的是你要校验的参数是从哪里获得的.比如INPUT_GET,那么方法就会从$_GET中取对应的变量值进行校验 INPUT_XXX : INPUT_GET INPUT_PO...
skimage.filters.frangi函数
Remi的博客
09-27 1292
Python skimage.filters.frangi
使用Filter针对Xss攻击，sql注入，服务器访问白名单，以及csrf进行安全校验
07-18
主要使用Filter针对Xss攻击，sql注入，服务器访问白名单，以及csrf进行安全校验 1，主要实现的是三大块功能：Xss攻击，sql注入，服务器白名单，以及csrf 2，此Filter为真实项目部署，在XssHttpServletRequestWrapper.java文件中的cleanSqlKeyWords方法为具体的Xss拦截逻辑，可根根据自己的需要进行完善 3，服务器白名单为单独的一个工具包，在文章最后给出 4，文章开发环境为JDK1.8,使用SpringBoot框架进行开发 5，文章会分享出整个Filter文件包，包含四个java文件： 5.1，public class CrosXssFilter implements Filter 5.2，public class CrosXssFilterConfig implements WebMvcConfigurer 5.3，public class WebSecurityConfiguration extends WebSecurityConfigurerAdapter 5.4，public class XssHttpServletRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper 6，服务器白名单校验的java文件： 6.1，public class ServerWhiteListUtil 7，如果不要需要使用服务器白名单功能，那么，注释CrosXssFilter.java 文件的36-39行文件代码即可 原文链接：https://blog.csdn.net/zlxls/article/details/107432468
Laravel8-CSRF攻击
weixin_59633478的博客
03-26 1583
文章目录一、CSRF是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、CSRF是什么？ 跨站请求伪造（英语：Cross-site request forgery），也被称为 one-click attack 或者 session riding，通常缩写为 CSRF 或者 XSRF， 是一种挟制用户在当前已登录的Web应用程序上执行非本意的操作的攻击方法。也就是说他可以凭借你已经通过身份验证的用户的一个身份来运行一个未经授权的命令，也就是说在我们知道你的网站有这么一个post提交地址，例如post提交地址
XSS 和 CSRF
php_martin的博客
08-13 445
XSS 和 CSRF
主要使用Filter针对Xss攻击，sql注入，服务器访问白名单，以及csrf进行安全校验
07-18
主要使用Filter针对Xss攻击，sql注入，服务器访问白名单，以及csrf进行安全校验 1，主要实现的是三大块功能：Xss攻击，sql注入，服务器白名单，以及csrf 2，此Filter为真实项目部署，在XssHttpServletRequestWrapper.java文件中的cleanSqlKeyWords方法为具体的Xss拦截逻辑，可根根据自己的需要进行完善 3，服务器白名单为单独的一个工具包，在文章最后给出 4，文章开发环境为JDK1.8,使用SpringBoot框架进行开发 5，文章会分享出整个Filter文件包，包含四个java文件： 5.1，public class CrosXssFilter implements Filter 5.2，public class CrosXssFilterConfig implements WebMvcConfigurer 5.3，public class WebSecurityConfiguration extends WebSecurityConfigurerAdapter 5.4，public class XssHttpServletRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper 6，服务器白名单校验的java文件： 6.1，public class ServerWhiteListUtil 7，如果不要需要使用服务器白名单功能，那么，注释CrosXssFilter.java 文件的36-39行文件代码即可 原文链接：https://blog.csdn.net/zlxls/article/details/107432468
解决 zuul中org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.post.SendErrorFilter.findZuulException(SendEr
热门推荐
u_my_heart的博客
08-24 1万+
com.netflix.zuul.exception.ZuulException: at org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.post.SendErrorFilter.findZuulException(SendErrorFilter.java:118) ~[spring-cloud-netflix-zuul-2.1.2.RELEASE...
Laravel开发-laravel-filters .zip
10-05
2. **全局过滤器（Global Filters）**：全局过滤器在每个请求处理之前或之后都会执行，可以在`app/filters.php`文件中定义。比如，你可以创建一个全局的日志过滤器来记录所有请求的信息。 3. **中间件（Middleware...
LAVFilters-0.74.1-x64.zip
07-07
LAVFilters是一款强大的开源过滤器套件，专为多媒体播放而设计，支持音频和视频的解码和编码。这个名为"LAVFilters-0.74.1-x64.zip"的压缩包包含了适用于64位操作系统的LAVFilters版本。LAVFilters的主要特点在于其...
vue2-filters-适用于Vue 2._的标准过滤器Vue 1._的集合。-Vue.js开发
05-27
vue2-filters集合Vue.js过滤器。 直接安装安装包括在Vue之后仅包含vue2-filters，它将自动安装自身：vue2-filters Vue.js过滤器集合。 Installation Direct include只需在Vue之后添加vue2-filters，它将自动安装自身...
前端必备知识点之CSRF、XSS
weixin_44258964的博客
02-01 438
前端面试必备技能-CSRF、XSS
浅析 Web 安全之 XSS 与 CSRF
zhang6223284的博客
08-01 858
前言 整理面经的时候好多前端的面经里面都有和 web 安全相关的内容，所以就详细了解了一下，但是这几次面试其实都没有问到，今天晚上也问了面试官虽然 XSS 和 CSRF 和前端安全相关，但是其实前端能做的并不多，最多只是对一些特殊字符进行转义，但是其实主要的工作还是后端来做，所以前端到底能做什么来预防这些东西。面试官是这么跟我说的，他说前端只是一个大门，并不能挡住所有东西，但是还是要对这些东西有...
SSRF漏洞防御:黑白名单的编写
一个努力学习网安的小牛马
11-27 587
以pikachu靶场中SSRF(crul)为例我们可以看到未做任何防御我们查看源代码。
【网络安全】CSRF详解
2201_75857562的博客
03-09 2904
跨站请求伪造，冒用Cookie中的信息，发起请求攻击。CSRF（Cross-site request forgery）跨站请求伪造：攻击者诱导受害者进入第三方网站，在第三方网站中，向被攻击网站发送跨站请求。利用受害者在被攻击网站已经获取的注册凭证，绕过后台的用户验证，达到冒充用户对被攻击的网站执行某项操作的目的。为了更好的防御CSRF，最佳实践应该是结合上面总结的防御措施方式中的优缺点来综合考虑，结合当前Web应用程序自身的情况做合适的选择，才能更好的预防CSRF的发生。
laravel认识之 路由控制(二) csrf 白名单设置
weixin_33747129的博客
08-25 1167
之前简单的做了url的get 传递参数，可能只是 大多数中的一种吧，这里做一个 post 请求的实例,laravel默认开启了csrf 防护功能,当然也可以关闭这个功能，设置的文件路径 app/Http/Kernel.php,如下: 注释掉的 就关闭了全局的csrf 防护，但是一般不会这么做。 然后 laravel 官方文档给了实例，说...
Laravel 5.5 的 CSRF 保护
彳亍
06-23 1150
简介CSRF（跨站请求伪造）是一种恶意的攻击，它凭借已通过身份验证的用户身份来运行未经过授权的命令。Laravel 可以轻松地保护应用程序免受 跨站请求伪造 (CSRF) 的攻击。Laravel 会自动为每个活跃用户的会话生成一个 CSRF「令牌」。该令牌用于验证经过身份验证的用户是否是向应用程序发出请求的用户。任何情况下当你在应用程序中定义 HTML 表单时，都应该在表单中包含一个隐藏的 CSR...
java csrf过滤filter
走走停停的小码农的博客
05-18 8159
public class CsrfFilter implements Filter { private static final Logger logger = LogManager.getLogger(CsrfFilter.class); // 白名单 private List whiteUrls; private int _size = 0; public void init(
csrf攻击原理与解决方法_CSRF原理及防范
weixin_39719732的博客
11-25 2146
目录-常见web安全问题CSRF (Cross—Site Request Forgery)，既跨站点请求伪造，也被叫做 XSRF，和 XSS 一样也是一种比较常见的 web 攻击。SRF攻击者会过过构造的第三方页面诱导受害者完成加载或者点击，利用受害者的权限，以其身份向合法网站发起恶意请求，通常用户发生状态改变的请求，比如虚拟货币的转账，账号信息修改，恶意发邮件等等，由于具有一定的隐蔽性，所以比较...
前端安全之 CSRF 攻击原理和防护方法
weixin_59124055的博客
06-13 6396
CSRF（Cross-site request forgery）简称：跨站请求伪造，学习 CSRF 攻击原理和防护方法是我们团队新成员的必修课，通常我都是先让新同学自己研究自己讲，然后我再通过其中细节再给他们讲一遍，讲的次数多了，也慢慢总结出一种比较容易理解的讲法。这里我整理成文分享给有需要的人。引言：必修课为什么选择 CSRF？CSRF 涉及到的前端知识点比较多，全面理解需要系统的学习 Cookie，前端跨域，HTTP 协议，web 浏览器等知识。理解 CSRF 攻击和防护方法是前端进阶要去，我也希望大家
self.derivative_result[self.filters.shape[0]*rows:self.filters.shape[0]*rows+self.filters.shape[0],self.filters.shape[1]*columns:self.filters.shape[1]*columns+self.filters.shape[1]][arg//self.inputs.shape[0],arg%self.inputs.shape[0]]=derivative_inputs[int(rows/self.filters.shape[0]),int(columns/self.filters.shape[1])] IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 3
最新发布
11-30
<think> 我们正在处理一个卷积操作相关的错误，具体错误是：IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 3 错误发生在以下代码行： self.derivative_result[self.filters.shape[0]*rows:self.filters.shape[0]*rows+self.filters.shape[0], self.filters.shape[1]*columns:self.filters.shape[1]*columns+self.filters.shape[1]][arg//self.inputs.shape[0], arg%self.inputs.shape[0]] = derivative_inputs[int(rows/self.filters.shape[0]), int(columns/self.filters.shape[1])] 错误信息提示：在轴1（即第二个维度）上尝试访问索引5，但该维度的大小只有3（即索引范围是0到2），所以索引5越界。 让我们分析代码： 1. 首先，我们有一个复杂的切片操作，它包含两个主要部分： a. 第一个切片：`self.derivative_result[行范围, 列范围]`，这个切片的结果是一个子矩阵。 b. 然后对这个子矩阵再进行索引：`[arg//self.inputs.shape[0], arg%self.inputs.shape[0]]`。 2. 错误发生在第二个索引操作，具体是第二个维度（axis 1）上索引5越界，而该子矩阵在第二个维度的大小为3。 所以，我们需要检查： - 子矩阵的列数（即第二个维度的大小）是多少？ - 以及为什么`arg%self.inputs.shape[0]`会得到5？ 根据错误信息，子矩阵的第二个维度大小为3，但`arg%self.inputs.shape[0]`等于5，这超出了0到2的范围。 因此，问题可能出在`arg`的值上，或者`self.inputs.shape[0]`的值上。 我们需要检查： - `arg`的值是多少？ - `self.inputs.shape[0]`的值是多少？ 由于在错误发生时，我们无法直接运行代码，因此需要逻辑分析。 观察代码： - 子矩阵的大小应该是`[self.filters.shape[0], self.filters.shape[1]]`，因为行范围是从`self.filters.shape[0]*rows`到`self.filters.shape[0]*rows+self.filters.shape[0]`，所以行数为`self.filters.shape[0]`，列数为`self.filters.shape[1]`（列范围同理）。 所以，子矩阵的形状是`(self.filters.shape[0], self.filters.shape[1])`。 然后，我们在这个子矩阵上使用索引`[arg//self.inputs.shape[0], arg%self.inputs.shape[0]]`。 注意：子矩阵的第二个维度大小为`self.filters.shape[1]`，而错误提示该维度大小为3，所以`self.filters.shape[1]`等于3。 那么，索引的第二个分量（即`arg%self.inputs.shape[0]`）必须小于3。但这里它等于5，所以错误。 为什么`arg%self.inputs.shape[0]`会等于5？有两种可能： - `arg`的值太大，使得取模后仍然大于等于`self.inputs.shape[0]`（但实际上取模的结果应该小于`self.inputs.shape[0]`，除非`self.inputs.shape[0]`小于等于5）。 - 或者，`self.inputs.shape[0]`的值小于5，导致模运算的结果可能达到`self.inputs.shape[0]-1`，但这里我们得到5，这显然大于2（因为子矩阵的列维度大小为3，索引最大为2），所以这里得到5是不合理的。 实际上，取模运算的结果范围是0到`self.inputs.shape[0]-1`。因此，如果`self.inputs.shape[0]`大于5，那么结果不会出现5；如果`self.inputs.shape[0]`小于等于5，则可能出现5，但此时模运算的结果应该小于`self.inputs.shape[0]`，而不会超过子矩阵的列维度大小吗？不一定，因为子矩阵的列维度大小是3，如果`self.inputs.shape[0]`大于3，那么取模的结果可能大于等于3（比如3,4,...），这就会超出子矩阵的列范围（0到2）。 所以，问题在于：`arg%self.inputs.shape[0]`的结果可能大于等于`self.filters.shape[1]`（即3）。 因此，我们需要重新审视这个索引计算方式是否正确。 另一种思路：这个索引计算方式`[arg//self.inputs.shape[0], arg%self.inputs.shape[0]]`可能是想将`arg`拆分成两个索引，分别表示行和列。但是，这里用`self.inputs.shape[0]`来拆分，而子矩阵的形状是`(self.filters.shape[0], self.filters.shape[1])`，所以拆分后的行索引应该在`[0, self.filters.shape[0]-1]`，列索引在`[0, self.filters.shape[1]-1]`。 然而，`arg`的最大值可能是多少？`arg`的范围应该是从0到`(self.filters.shape[0] * self.filters.shape[1]) - 1`，因为子矩阵总共有这么多元素。 所以，正确的拆分方式应该是： 行索引 = arg // self.filters.shape[1] 列索引 = arg % self.filters.shape[1] 因为这样，行索引的范围是0到`self.filters.shape[0]-1`，列索引的范围是0到`self.filters.shape[1]-1`。 但原代码中使用的除数和模数都是`self.inputs.shape[0]`，这显然不对，因为`self.inputs`是输入数据，而这里我们要拆分的应该是滤波器（卷积核）内部的索引。 因此，我猜测这里应该使用`self.filters.shape[1]`（即卷积核的宽度）作为模数，而不是`self.inputs.shape[0]`。 修改建议： 将 `arg//self.inputs.shape[0]` 改为 `arg // self.filters.shape[1]` 将 `arg%self.inputs.shape[0]` 改为 `arg % self.filters.shape[1]` 这样，索引就能保证在子矩阵的范围内。 所以，修改后的代码为： self.derivative_result[self.filters.shape[0]*rows:self.filters.shape[0]*rows+self.filters.shape[0], self.filters.shape[1]*columns:self.filters.shape[1]*columns+self.filters.shape[1]][arg // self.filters.shape[1], arg % self.filters.shape[1]] = derivative_inputs[int(rows/self.filters.shape[0]), int(columns/self.filters.shape[1])] 注意：这里除法使用整数除法，但原代码在`rows`和`columns`上使用了除法并转换为int，这要求`rows`和`columns`能整除`self.filters.shape[0]`和`self.filters.shape[1]`，否则可能会出错。 另外，我们需要确认`arg`的范围是否正确，即`arg`应该在0到`(self.filters.shape[0]*self.filters.shape[1])-1`之间。 总结：错误的原因是索引计算方式错误，应该使用卷积核的宽度（`self.filters.shape[1]`）作为模数，而不是输入数据的高度（`self.inputs.shape[0]`）。 因此，请修改代码中的索引计算部分。 如果问题仍然存在，需要进一步检查`arg`的值以及`self.filters`和`self.inputs`的形状。 同时，注意`rows`和`columns`的取值，确保切片的范围不会超出`self.derivative_result`的边界。 由于代码较长且复杂，建议逐步调试，打印出关键变量的值，如`rows`, `columns`, `arg`, `self.filters.shape`, `self.inputs.shape`等。 但是，根据错误信息，我们优先解决索引5越界的问题，修改后应该能避免这个错误。 </think>根据您提供的代码和错误信息，问题出在索引计算上。错误`IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 3`表示您尝试访问一个大小为3的维度上的第5个位置（索引从0开始，最大有效索引是2）。以下是详细分析和解决方案： ### 问题分析 ```python self.derivative_result[ self.filters.shape[0]*rows : self.filters.shape[0]*rows+self.filters.shape[0], self.filters.shape[1]*columns : self.filters.shape[1]*columns+self.filters.shape[1] ][ arg//self.inputs.shape[0], # 行索引计算 arg%self.inputs.shape[0] # 列索引计算 → 这里产生了索引5 ] = ... ``` 错误明确指向**列索引计算**部分：`arg%self.inputs.shape[0]`返回了5，但目标矩阵在该维度最大尺寸是3。核心问题是： 1. `arg%self.inputs.shape[0]` 的模数选择错误 2. 未考虑输出矩阵`derivative_result`的实际维度限制 ### 解决方案 需要修改索引计算逻辑，确保列索引在有效范围内： ```python # 修改后的代码 self.derivative_result[ self.filters.shape[0]*rows : self.filters.shape[0]*rows + self.filters.shape[0], self.filters.shape[1]*columns : self.filters.shape[1]*columns + self.filters.shape[1] ][ arg // self.filters.shape[1], # 行索引 → 使用滤波器宽度 arg % self.filters.shape[1] # 列索引 → 使用滤波器宽度 ] = derivative_inputs[ int(rows / self.filters.shape[0]), int(columns / self.filters.shape[1]) ] ``` #### 关键修改说明： 1. **列索引计算**： - 原代码：`arg % self.inputs.shape[0]` → 使用输入高度作为模数 ❌ - 修改后：`arg % self.filters.shape[1]` → 使用**滤波器宽度**作为模数 ✅ （因为目标子矩阵的宽度由`self.filters.shape[1]`决定） 2. **行索引计算**： - 原代码：`arg // self.inputs.shape[0]` → 使用输入高度 ❌ - 修改后：`arg // self.filters.shape[1]` → 使用**滤波器宽度** ✅ （确保行索引在`[0, filters.shape[0]-1]`范围内） 3. **维度验证**： - 添加安全检查（建议）： ```python assert arg < self.filters.shape[0] * self.filters.shape[1], \ f"arg={arg}超出滤波器索引范围{filters.shape}" ``` ### 根本原因 错误源于**卷积输出形状计算**的误解。根据卷积原理（参考您提供的公式[^1]）： $$ \text{nH} = \left\lfloor \frac{\text{nH}_{\text{prev}} - f + 2 \times \text{pad}}{\text{stride}} \right\rfloor + 1 $$ $$ \text{nW} = \left\lfloor \frac{\text{nW}_{\text{prev}} - f + 2 \times \text{pad}}{\text{stride}} \right\rfloor + 1 $$ 您的代码中`derivative_result`应具有与卷积输出相同的空间维度，但索引计算时： - 错误使用了输入尺寸`self.inputs.shape[0]`（高度） - 实际应使用滤波器尺寸`self.filters.shape[1]`（宽度）作为模数 ### 调试建议 1. 打印关键形状： ```python print(f"Input shape: {self.inputs.shape}") print(f"Filter shape: {self.filters.shape}") print(f"derivative_result shape: {self.derivative_result.shape}") print(f"Current arg={arg}, rows={rows}, columns={columns}") ``` 2. 验证索引范围： ```python max_index = self.filters.shape[0] * self.filters.shape[1] - 1 if arg > max_index: raise ValueError(f"arg={arg}超出滤波器元素范围[0, {max_index}]") ``` ### 相关问题 1. 如何计算卷积神经网络中的梯度传播？[^1] 2. 在实现自定义卷积层时应注意哪些边界条件？ 3. TensorFlow中如何调试形状不匹配错误？[^2] 4. ReLU激活函数的梯度计算如何实现？[^3] [^1]: 卷积输出形状公式参考 [^2]: TensorFlow张量操作文档 [^3]: ReLU前向传播实现示例
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

迅睿CMS框架

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值