第二周任务汇报——星期日

今天学习第九章,9.1~9.3,攻击数据储存区。

数据储存区,用来管理应用中处理的数据。常用数据储存区有SQL数据库,基于XML的资料库,LDAP目录等。

通过破坏应用和数据储存区交互,攻击者可避开应用层次对数据访问实施的任何控制。

利用缺陷和方法,即可进行更有效的攻击。

注入解释型语言

简单来讲就是攻击者提交专门设计好的输入(基于解释型语言语法)来结合应用程序中的代码发动攻。如,避开登录。

注入SQL

利用SQL我们可以读取、更新、增加、删除数据库中保存的信息。而Web应用基本是通过数据库保存各类信息的,所以SQL便可以直接被利用注入攻击数据库。采用API可以有效防范SQL,但有时是无法应用的。

SQL语言不同的语句类型:select语句——获取信息,insert语句——表中建立一个新的数据行,update语句——修改表中的一行或多行数据,delete语句——删除表中一行或多行数据。

查明SQL注入漏洞的步骤是,注入字符串数据,注入数字数据,注入查询结构,“指纹”识别数据库。

SQL使用union操作符将两个或几个select语句的结果组合到独立一个结果中。

避开过滤:避开使用被阻止的字符,避开使用简单确认,使用SQL注释,利用有缺陷的过滤。

二阶SQL注入,攻击者将成功避开组织SQL注入攻击的输入确认,在数据库中执行任意操作。

高级利用包括获取数字数据及使用带外通道。

利用SQL漏洞可进一步扩大数据库攻击范围,如,攻击与其共享的其他应用,攻击服务器操作系统,访问其他系统,与主机基础架构建立网络连接,扩充数据库现有功能。

使用SQL注入工具,通过已熟悉确定的注入点,利用一些SQL语法编写注入数据。比如SQLMap,可攻击MySQL、oracle、ms-sql等数据库。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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