Confluence身份认证绕过(CVE-2023-22518)

漏洞描述

未经身份验证的远程攻击者通过构造恶意请求可在一定程度绕过目标系统身份验证,并通过后台接口获得接管服务器的权限,最终可实现远程代码执行,由于攻击者无法泄露任何系统数据,因此不会影响机密性;但该漏洞利用会导致 Confluence 数据清空,对数据完整性产生不可逆的影响。请受影响用户尽快采取措施进行防护。

影响版本

Atlassian confluence < 7.19.16
Atlassian confluence < 8.3.4
Atlassian confluence < 8.4.4
Atlassian confluence < 8.5.3
Atlassian confluence < 8.6.1

CVE-2023-22518.yaml

id: CVE-2023-22518

info:
  name: Atlassian Confluence Server - Improper Authorization
  author: iamnoooob,rootxharsh,pdresearch
  severity: critical
  description: |
    All versions of Confluence Data Center and Server are affected by this unexploited vulnerability. There is no impact to confidentiality as an attacker cannot exfiltrate any instance data.
    Atlassian Cloud sites are not affected by this vulnerability. If your Confluence site is accessed via an atlassian.net domain, it is hosted by Atlassian and is not vulnerable to this issue.
  referenc
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值