PHP与SQL注入攻击[三]

博客指出并非所有数据库都有自带的不安全输入过滤功能,如MySQL、PostgreSQL等有,而Oracle和SQL Server等没有。开发者常用Base64编码避免不安全数据写入,但会增加数据容量,且在PostgreSQL中无法用'LIKE'查询。预定义查询是较好的解决方案,但并非所有数据库都支持。
这几天太忙,继续连载哈哈,争取半个月结束。

上文说到数据库自带的不安全输入过滤功能,但这样的功能不是所有数据库都有的。目前大概只有MySQL,SQLite,PostgreSQL,Sybase带有这样的功能,而包括Oracle和SQL Server在内的很多数据库都没有。

鉴于这样的情况,一般开发者采用一种通用的方法来避免不安全的数据写入数据库--base64编码。这样可以避免所有可能引起问题的特殊字符造成的危险。但Base64编码后的数据容量大概会增加33%,比较占用空间。在PostgreSQL中,使用Base64编码数据还有个问题,就是无法使用'LIKE'查询。

所以总结这么多,我们知道光靠数据库自身的字符串屏蔽也是不行的。我们需要一种解决方案,在特殊字符影响到我们的Query语句之前,就把危险的字符过滤掉。预定义查询(Prepared queries/prepared statements)是一个非常好的方法。什么是预定义查询呢? 它就相当于一个查询语句的模板,定义了查询语句的结构和某些部份的数据类型。如果我们提交的SQL语句符合这个模板的定义,就执行,否则就不执行,报出错误。

例如:

pg_query($conn, “PREPARE stmt_name (text) AS SELECT * FROM users WHERE name=$1”);
pg_query($conn, “EXECUTE stmt_name ({$name})”);
pg_query($conn, “DEALLOCATE stmt_name”);

PREPARE stmt_name (text) AS ..定义了一个查询的格式,这里除了$1之外的所有字符都是占位符,不允许更改。呵呵,我觉得这种方法实在是个好方法。不过可惜不是所有数据库都支持。。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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