初见 chpikachu Over Permission

本文深入解析越权操作的概念,探讨其形成原因及如何在权限管理中预防。文章区分了水平越权与垂直越权的不同场景,强调了最小权限原则、合理权限校验规则的重要性。

简介

如果使用A用户的权限去操作B用户的数据,A的权限小于B的权限,如果能够成功操作,则称之为越权操作。 越权漏洞形成的原因是后台使用了 不合理的权限校验规则导致的。
一般越权漏洞容易出现在权限页面(需要登录的页面)增、删、改、查的的地方,当用户对权限页面内的信息进行这些操作时,后台需要对 对当前用户的权限进行校验,看其是否具备操作的权限,从而给出响应,而如果校验的规则过于简单则容易出现越权漏洞。
因此,在在权限管理中应该遵守:
1.使用最小权限原则对用户进行赋权;
2.使用合理(严格)的权限校验规则;
3.使用后台登录态作为条件进行权限判断,别动不动就瞎用前端传进来的条件;

水平越权

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发现这里是通过get请求传递参数的方式来显示用户信息,那么直接修改参数会怎样?
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这中就叫做水平越级,并不是用户本人的信息,但是可以查看平级的信息。

垂直越权

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登陆超级管理员账户之后就是这样,可以添加用户和删除用户。

而普通管理员是这样:

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然后我们这里用超级管理员的权限,创建一个新用户
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用bp抓到的包如下

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如果是权限没有控制的话,那么也就是只要登陆的管理员都拥有这个权限,我们只需要把sessionid换成自己的就好。

所以这里我们直接把我们普通管理员的sessionid换上去,也就是下图的id
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换成如图所示

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然后提交,发现:
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添加成功!

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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