使用OpenAPI读取指定人员积分信息

SRC漏洞挖掘实战:从信息收集到逻辑越权的高阶技巧 漏洞挖掘是网络安全领域的核心实践,其本质在于通过系统化方法发现软件或系统中的安全缺陷。其原理通常遵循攻击面测绘、脆弱点分析与漏洞验证的技术路径。掌握这项技术对于构建主动防御能力、提升系统安全性具有重要价值,广泛应用于渗透测试、安全众测(如SRC)等场景。在SRC(安全应急响应中心)这类平台进行漏洞挖掘,尤其考验测试者的信息收集广度与逻辑分析深度。其中,逻辑越权漏洞因其高度依赖业务上下文且自动化工具难以发现,成为高价值目标。本文聚焦于如何通过高效的资产测绘工具链和细致的业务流程分析,系统性地发现并验证此类漏洞 阅读详情

1 根据公开的openAPI的地址,使用Axis生成代理程序
具体的可以参考另一个文章 http://blog.youkuaiyun.com/java2000_net/archive/2008/05/22/2468177.aspx
OpenAPI的公开帖子请看这里: http://community.youkuaiyun.com/openapi/openapiexplain.htm

2 下面的代码

package  net.java2000.csdn.auto;

import  java.rmi.RemoteException;
import  javax.xml.rpc.holders.BooleanHolder;
import  net.csdn.www.ForumAPISoapProxy;
import  net.csdn.www.Identity;
import  net.csdn.www.TopForum;
import  net.csdn.www.UserProfile;
import  net.csdn.www.holders.ErrorHolder;
import  net.csdn.www.holders.UserProfileHolder;
/**
 * 
 * 
@author 赵学庆 www.java2000.net
 *
 
*/

public   class  TestUserInfo  {
  
/**
   * 
@param args
   * 
@throws RemoteException
   
*/

  
public static void main(String[] args) throws RemoteException {
    ForumAPISoapProxy proxy 
= new ForumAPISoapProxy();
    Identity id 
= new Identity("username_net", "password");
    ErrorHolder eHolder 
= new ErrorHolder();
    BooleanHolder bHolder 
= new BooleanHolder();
    UserProfileHolder uHolder 
= new UserProfileHolder();
    proxy.getUserProfile(id, 
"usernameTODO", bHolder, uHolder, eHolder);
    
if (bHolder.value) {
      UserProfile u 
= uHolder.value;
      System.out.println(u.getNickName());
      System.out.println(u.getPoint());
      System.out.println(u.getTechExpertPoint());
      System.out.println(u.getNonTechExpertPoint());
      TopForum[] fs 
= u.getTopForums();
      
for (TopForum f : fs) {
        System.out.print(f.getForumId());
        System.out.print(
" "+f.getExpertPoint());
        System.out.print(
" "+f.getRank());
        System.out.println();
      }

    }

  }

}

替换其中的用户名和密码为你自己的

此方法已经被应用于我的【优快云之路】功能里面,详情请看

http://blog.youkuaiyun.com/java2000_net/archive/2008/05/06/2398006.aspx







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API语义化建模:用本体与知识图谱赋能AI Agent推理 API不仅是HTTP端点,更是承载业务语义的知识单元。传统OpenAPI规范擅长描述接口格式,却无法表达字段含义、状态变迁、服务依赖等深层语义,导致AI Agent调用时‘能通但不准’。本体(Ontology)提供形式化概念建模能力,定义类、关系与约束;知识图谱则以图结构刻画API间的行为上下文与动态流程。二者结合构建可验证、可查询、可推理的API语义层,支撑Agent自动规划订单履约、跨服务状态推演、异常路径降级等高阶任务。该范式已在电商、支付等复杂微服务场景落地验证,是打通AI与企业核心系统语义鸿沟的关 阅读详情

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老紫竹
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