evoArticles网站管理系统任意文件上传漏洞

影响版本:
evoArticles <2.1.3

程序介绍:
evoArticles是一套国外开源的CMS程序

漏洞分析:

在文件index.php中:
switch ($_SERVER['QUERY_STRING'])
{
case "addimage":
$content = $art->do_addimage($_GET['for']); //第35行
......
在文件admin/lib/class_articles.php中:
function do_addimage() //第1739行
......
if ($_FILES['image']['size'] > 0) //第1765行
{
// valid extension
$ext = $admin->get_ext(strtolower($_FILES['image']['name']));

//check if extension is valid
//if (in_array($ext,$valid_extension) == FALSE)
//{
$size = getimagesize($_FILES['image']['tmp_name']); //关键处
if ($size[0] == 0 || $size[0] == '')
{
$content = $admin->warning($evoLANG['invalidtype']);
eval("echo(/"".$page->gettemplate("popup")."/");");
exit;
}

$time = time();
$imgurl = $this->upload_dir.$time."_".$_FILES['image']['name'];

@copy($_FILES['image']['tmp_name'], $imgurl);

程序只用了getimagesize函数来检查文件类型,可以通过copy图片和php文件的方法突破该函数,上传任意文件类型。


漏洞利用:
http://www.wavdb.com/index.php?addimage

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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