SSRF漏洞

SSRF漏洞允许攻击者利用服务器发起请求,通常针对内部系统。攻击者可以进行端口扫描、内网应用攻击、资产指纹识别等。常见漏洞点包括图片加载、内容分享等功能。防御措施包括限制请求端口、禁止访问内网IP。

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SSRF漏洞

1. 原理

SSRF即服务器请求伪造,是一种由攻击者构造请求,由服务端发起请求的安全漏洞。一般情况下,SSRF攻击的目标是外网无法f的内部系统。(正因为请求是服务端发起的,所以服务端能请求到与自身相连而与外网隔离的内部系统)。而SSRF的形成大多由于服务器提供了从其他服务器应用获取数据的功能,而没有对目标地址做过滤和限制。

2.漏洞利用

# 对外网、服务器所在的内网、本地进行端口扫描,获取一些服务的banner信息。

# 攻击运行在内网或本地的应用程序。

# 对内网进行指纹识别,识别企业内部的资产信息。

# 攻击内外网的Web应用,主要是使用HTTP GET请求就可以实现的攻击

# 利用file协议读取本地文件等。

3.漏洞点

# 分享:通过URL地址分享网页的内容

# 转码服务:通过URL地址把原地址的网页内容调优使其适合手机屏幕浏览

# 在线翻译:通过URL地址翻译对应的文本内容。

# 图片的加载与下载:通过URL地址加载或下载图片

# 图片、文章收藏功能

# 未公开的api实现以及其他调用URL的功能

# 关键字
share、wap、url、link、src、source、target、u、3g、display、sourceURI、imageURL、domain

# 以下业务场景容易出现这种漏洞
  应用从用户指定的url获取图片。然后把它用一个随即文件名保存在硬盘上,并展示给用户
  应用获取用户指定url的数据(文件或者html).这个函数会使用socket跟服务器建立tcp连接,传输原始数据
  应用根据用户提供的URL,抓取用户的web站点,并且自动生成移动wap站
  应用提供测速功能,能够根据用户提供的url,访问目标站点,以获取其在经纬度的访问速度。

3.防御

# 限制请求的端口号只能为Web端口,只允许访问HTTP和HTTPS的请求

# 限制不能访问内网的IP,以防止对内网进行攻击

# 屏蔽返回的详细信息

### 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 模型收敛慢和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 和 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和泛化性能。 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和推理时间,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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