一个防御SQL注入攻击时需要注意的问题

探讨了IIS防火墙在防御SQL注入攻击方面的漏洞,特别是当含有未转义百分比符号(%)的关键字时,如何轻松绕过现有的IIS防火墙。

SQL注入算是一个极为普通的问题了,解决方案也多如牛毛,但是新的注入方式仍然层出不穷。

目前很多IIS防火墙其实质就是一个ISAPI Filter,针对SQL注入攻击的防御实质就是关键字过滤,这一点在我以前的随笔中提到的在开发的Web Server Guard中也是这样操作的。但目前大部分的IIS防火墙都存在一个漏洞:如果关键字包含未转义百分比符号 (%) ,那么将会绕过这些IIS防火墙的请求过滤和拦截,包含IIS 7.0的Request Filter。

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因为这类防火墙都是查找位于URL/Form/Cookie中的关键字,比如Exec。但是如果你传入E%xec,那么将不会被过滤,这个问题在目前已知的大部分IIS防火墙(具体的就不介绍了,以免存在广告之嫌,Google搜索即可知道)中都存在,很容易被轻易穿透。包含微软为ASP提供的一组安全过滤函数里面同样存在这个问题。

URLScan同样存在这个问题,但是URLScan 3.0beta我还没有测试过。所以大家在开发ISAPI Request Filter中要注意这一点。

http://www.ietf.org/rfc/rfc2396.txt

IIS 7.0修补程序:

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=9bf0adf3-20ce-4772-8304-83b68983c1fa&DisplayLang=zh-cn

http://support.microsoft.com/kb/957508/en-us

 

本文转自 博客园

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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