ssrf和csrf漏洞详解

ssrf

原理

SSRF(Server-Side Request Forgery:服务器端请求伪造)是一种由攻击者构造形成由服务端发起请求的一个安全漏洞。一般情况下,SSRF是要目标网站的内部系统。(因为他是从内部系统访问的,所有可以通过它攻击外网无法访问的内部系统,也就是把目标网站当中间人)

形成原因

SSRF形成的原因大都是由于服务端提供了从其他服务器应用获取数据的功能,且没有对目标地址做过滤与限制。比如从指定URL地址获取网页文本内容,加载指定地址的图片,文档,等等。

实验

在这里插入图片描述
分析这段源码可以看到虽然禁用了diet端口探测,file文件的关键字段,但是在下面一段发现可以查看php的版本。
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在php的信息里可以看到主机的信息,这就可以用bp来抓包爆破剩下的主机
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发现开放了3个服务器我们进行以此访问,发现在2的时候显示了go,away。
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我们再来利用bp来抓包用暴力破解模块看一下发现6379端口暴露了
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这个是redis服务的端口
接下来就可以利用redis未授权的漏洞来访问,由于这台内网主机上还存在一个http服务,我们可以将webshell写入其web目录,然后利用ssrf漏洞进行访问。但是我们尝试发现不能直接在/var/www/html目录下写文件,我们继续用bp的破解模块来查看有啥目录,发现有个upload目录。
然后利用工具生成一段代码
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将生成的这段代码进行url encode加密,最后进行提交,我们发现在upload下面生成了对应的php代码,然后就可以进行访问了。
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csrf

什么是csrf

跨站请求伪造,冒用Cookie中的信息,发起请求攻击。CSRF(Cross-site request forgery)跨站请求伪造:攻击者诱导受害者进入第三方网站,在第三方网站中,向被攻击网站发送跨站请求。利用受害者在被攻击网站已经获取的注册凭证,绕过后台的用户验证,达到冒充用户对被攻击的网站执行某项操作的目的

实验

dvwa靶场下的csrf(high)

<?php
 
$change = false;
$request_type = "html";
$return_message = "Request Failed";
 
if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] == "POST" && array_key_exists ("CONTENT_TYPE", $_SERVER
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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