IntelliJ上创建Tomcat + Jersey 工程

CRMEB商城系统任意文件下载漏洞(CVE-2024-52726)分析与修复 在Web应用安全领域,API接口安全是保障系统边界安全的核心环节。其原理在于通过签名验证、参数校验等机制,确保请求的合法性与完整性。这项技术的价值在于为系统间数据交互提供安全通道,防止未授权访问和数据泄露。典型的应用场景包括电商系统的对外数据接口、第三方服务集成等。然而,当签名验证逻辑存在缺陷或文件路径处理不当,便会引发严重的安全风险。本文以CRMEB开源商城系统为例,深入剖析其对外API模块中因签名验证绕过和路径遍历导致的任意文件下载漏洞。该漏洞允许攻击者下载服务器敏感文件,如数据库配置文件、日志和源码, 阅读详情

REST以其简洁的模式被越来越多的web服务采用和实现,并出现了很多框架,Jersey是其中优秀代表。
Jersey扩展了JAX-RS 参考实现, 提供了更多的特性和工具, 可以进一步地简化 RESTful service 和 client 开发。尽管相对年轻,但已经是一个产品级的 RESTful service 和 client 框架。
需要做一个RESTful架构的web服务,结构为IntelliJ + Tomcat + Maven + Jersey。(注:这里的Intellij需要用 Ultimate版本)

1、新建项目

使用Intellij新建工程,选择Java Enterprise=>RESTful Web Service,下边的Libraries选择Setup Library Later,方便后边我们用Maven管理Jersey包。如图:

新建项目

2、添加框架支持

这里我们要添加web application和Maven的支持。在项目名称上右键=》Add Frameworks Support,选中Web Application和Maven,前者会添加web文件夹,里边包括web-inf和web.xml,后者会添加pom.xml。
此时项目目录看着应该是这个样子的,在pom.xml中修改自己的groupID。
添加框架支持

3、配置Tomcat服务

Run=》Run...=》Edit Configurations对Tomcat进行配置,默认应该已经有一个,没有的话自己添加。
如果没有特殊需求的话,这里只需要改一个warning,根据下方提示Fix部署的问题,可以保持默认直接apply,然后运行Tomcat就可以了。
Tomcat配置

此时打开的http://localhost:8080/页面是空的,编辑一下index.jsp,里边随便添点东西,就可以显示出来了。

3、添加REST环境支持

修改pom.xml文件,添加jersey的依赖。找了下,新版的release是2.23。可以在这里找,可以直接复制粘贴。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.glassfish.jersey.containers/jersey-container-servlet -->
<dependency>
    <groupId>org.glassfish.jersey.containers</groupId>
    <artifactId>jersey-container-servlet</artifactId>
    <version>2.23</version>
</dependency>

完成后会自动下载对应的依赖,如果没有开启自动导入,用View=》Tool Windows=》Maven Projects打开Maven试图,compile一下就行了。

接下来需要把项目依赖的lib发布到WEB-INFO/lib下,选择File=》Project Structure...,然后按照下图所示操作,全选包,Put into /WEB-INF/lib,然后apply即可。
这里写图片描述

4、添加测试

(1)在src/main/java下新建一个Java文件,这里放在com.test包里。

@Path("hello")
public class HelloJsersy {
    @GET
    @Produces("text/plain")
    public String getString(){
        return "hello jersey";
    }

    @GET
    @Path("{username}")
    @Produces("text/plain")
    public String getParam(@PathParam("username")String username){
        return "hello  "+username;
    }
}

第一个函数getString()没有再指定@Path,直接响应hello,访问页面时将返回字符串hello jersey;第二个函数getParam()指定了@Path,响应hello/{username},其中{username}为地址传过来的参数。例如使用hello/tom访问就返回字符串hello tom。

(2)修改web.xml文件
这里是添加jersey的处理,添加以下内容:

<servlet>
        <servlet-name>JAX-RS Servlet</servlet-name>
        <servlet-class>org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer</servlet-class>
        <init-param>
            <param-name>jersey.config.server.provider.packages</param-name>
            <param-value>com.test</param-value>
        </init-param>
        <load-on-startup>1</load-on-startup>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>JAX-RS Servlet</servlet-name>
        <url-pattern>/test/*</url-pattern>
    </servlet-mapping>

这里的<param-value>com.test</param-value>就是我们最终提供RESTful服务代码所在的包名。

OK,现在重启一下Tomcat,访问http://localhost:8080/test/hello就可以看到hello jersey了

中文乱码处理

以上虽然搭建好环境,但是用浏览器访问的时候中文显示乱码。
(1)修改Tomcat默认编码
修改Tomcat目录下conf/server.xml文件

<Service name="Catalina">
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443"/>
……
<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443"/>

给其中的Connector添加上utf8编码URIEncoding="UTF-8",最后类似于:

<Service name="Catalina">
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443"  URIEncoding="UTF-8"/>
……
<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443"  URIEncoding="UTF-8"/>

重启Tomcat,即可正常显示页面中的中文;
(2)为Jersey指定编码
这个也很简单,在@Produces里指定就好了,类似于:

@Produces("application/json;charset=utf8")

OK!

解决Windows 10安装语言包时遇到的0x800F0954错误 在安装Windows 10操作系统的语言包时,如果遇到错误代码0x800F0954的提示,这无疑会让许多用户感到困惑和无助。这个错误通常意味着在安装过程中遇到了一些阻碍,导致无法正常完成语言包的安装。本文将为大家详细解析这个错误代码0x800F0954,并提供一系列有效的解决方法,帮助大家顺利安装所需的语言包。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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