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RSS订阅原创 任意文件下载漏洞
本章主要讲解的是内容还是做个了解，我们无论是做开发还是做测试，都需要注意这些，下一节将和大家介绍一下任意文件上传漏洞了，期待大家点赞关注加收藏。
2025-09-23 01:40:11
815
原创 XSS攻击7----（xss-labs靶场练习20关讲解）
本文详细记录了XSS-Labs靶场的通关过程，从基础注入到复杂绕过技巧，逐步展示了20关XSS漏洞的利用方法。主要内容包括：初始无防护的简单注入、input标签闭合技巧、HTML实体编码绕过、大小写/双写绕过、HTTP头注入（Referer/User-Agent/Cookie）、AngularJS的ng-include特性利用、空格替换绕过等。特别针对不同关卡的特殊过滤机制（如关键词替换、属性编码等）提供了具体解决方案，最后两关涉及已淘汰的Flash技术故未演示。该教程可作为XSS漏洞研究的实战参考，涵盖多
2025-09-20 00:36:30
626
原创 XSS攻击6----（XSS常规防范以及同源和跨域）
本文主要介绍了XSS攻击的防御方法以及同源策略与跨域问题。XSS防御的关键在于输入过滤和输出编码，包括特殊字符过滤、格式验证和数据转义。同时解析了同源策略的概念，即协议、域名、端口必须一致才能进行JS交互，并说明其安全意义。对于跨域问题，介绍了CORS和JSONP两种解决方案，通过服务端设置响应头或利用script标签特性实现跨域通信。文章最后预告将进行XSS-Labs靶场实战，帮助读者进一步掌握相关知识。
2025-09-17 02:33:17
796
原创 XSS攻击4----（XSS实战操作）
本文通过Pikachu平台演示了XSS攻击的多种实战场景：1.搭建XSS后台获取用户Cookie，利用document.location将Cookie发送至黑客服务器；2.POST型XSS攻击需构造钓鱼页面获取登录态Cookie；3.XSS钓鱼攻击通过伪造登录框窃取用户凭证；4.键盘记录功能可捕获用户输入；5.XSS盲打通过后台管理界面触发攻击。实验采用双虚拟机环境模拟攻击链，展示了XSS漏洞的危害性，同时指出HttpOnly属性能有效防御Cookie窃取。文章强调网络安全意识，提醒用户警惕可疑弹窗和下载链
2025-09-16 02:05:56
979
原创 XSS攻击3----（XSS可能存在的地方以及测试方法）
本文简要介绍了XSS攻击的常见存在位置和测试方法。XSS漏洞主要出现在用户输入输出的地方，如登录注册、评论提交等。测试方法包括工具扫描（如APPscan、XSStrike）和手工测试（使用Burpsuite等工具）。手工测试需重点关注输入点和特殊字符处理，确认能否构造JS执行条件。文章最后预告了后续实战内容。
2025-09-15 00:50:33
480
原创 XSS攻击2----（XSS分类）
XSS攻击主要分为三类：反射型（非持久型，数据不存储）、存储型（持久型，数据存入数据库）和DOM型（通过前端DOM操作产生）。反射型XSS攻击性较弱，存储型危害最大，DOM型则可能兼具两种特性。三种类型均通过植入恶意脚本实现攻击，但交互方式和危害程度不同。文章还介绍了触发DOM型XSS的常见JS操作和闭合标签示例，为后续深入探讨XSS攻击技术奠定基础。
2025-09-14 18:25:54
910
原创 XSS攻击1----（XSS介绍）
摘要：XSS（跨站脚本攻击）是常见的Web安全漏洞，攻击者通过注入恶意脚本（通常为JavaScript）在用户浏览器执行，盗取Cookie、钓鱼或挂马等。XSS属于客户端攻击，但管理员受害可能危及服务器。漏洞源于输入输出控制不严，危害程度因场景而异，社交平台等高流量网站影响尤甚。OWASP Top 10榜单显示注入类漏洞（含XSS）位列前三，2021年新增不安全设计等风险类别。防御需结合威胁建模和严格输入验证。（149字）
2025-09-13 18:11:45
782
原创 SQL注入10----（MySQL的版本区别和SQL注入防护）
本文介绍了MySQL不同版本在SQL注入中的差异及防护措施。MySQL 5.0以上版本自带information_schema数据库，而5.0以下需暴力猜解；5.7与8.0版本在用户授权语句和新增函数上存在差异。针对SQL注入防护，建议：1）严格过滤用户输入数据；2）使用参数化查询而非语句拼接；3）分权限管理数据库用户；4）加密存储敏感数据；5）限制错误信息显示。核心原则是永远不要信任用户输入，并采用最小权限原则。
2025-09-13 03:31:59
981
原创 SQL注入9----（MSSQL数据库高级查询所带来的注入威胁）
摘要：本文详细介绍了基于ASP+MsSQL环境的SQL注入攻击技术，涵盖三种数据库权限（sa、dbowner、public）的攻击方法。重点讲解了如何判断注入点类型、检测系统权限、利用xp_cmdshell执行系统命令（如添加用户、开启3389端口），以及通过差异备份获取webshell等技术。文章还对比了不同权限的攻击能力，sa权限最高可直接执行系统指令，dbowner权限可进行文件操作，public权限最低仅能拖库。最后提及使用工具（如sqlmap）简化注入过程，并强调运维安全的重要性。
2025-09-13 03:19:24
758
原创 SQL注入8----（access数据库注入）
本文介绍了Access数据库的SQL注入方法，主要包括手工注入和高级查询两种方式。首先通过报错信息判断数据库类型并寻找注入点，然后暴力猜解表名和字段名。详细讲解了使用exists()函数判断表名和字段名是否存在，以及通过ASCII码猜解字段内容的方法。重点介绍了高效的联合查询技术，包括order by确定字段数量、union select获取字段内容的技巧。最后提到可以利用穿山甲、sqlmap等工具进行自动化注入。文章强调联合查询是必须掌握的核心技术，适用于各类数据库注入场景。
2025-09-12 15:14:14
1106
原创 SQL注入7----（盲注与回显）
本文介绍了SQL盲注技术，主要针对无回显的注入场景。重点讲解了布尔盲注和时间盲注两种方法：布尔盲注通过ASCII码逐字符判断数据库信息，时间盲注利用sleep()或benchmark()函数根据响应时间判断注入结果。此外还介绍了DNSlog注入技术，通过DNS外带查询获取敏感数据。文章强调盲注手工操作效率低，推荐使用sqlmap等工具，并提供了DNSlog注入的具体操作步骤及注意事项，包括需要的MySQL权限配置和外网访问条件等。
2025-09-07 21:17:07
753
原创 SQL注入6----（其他注入手法）
《非常规SQL注入手法解析》摘要：本文介绍了多种非常规SQL注入技术，包括加密注入（需逆向加密算法处理payload）、堆叠注入（利用分号执行多条语句，危害大但限制多）、二次注入（脏数据存储后触发）等。重点分析了堆叠注入与联合注入的区别，并通过靶场案例演示了二次注入的攻击过程。同时简要提及中转注入、伪静态注入等手法的基本原理。文章指出这些注入方式虽不常见，但一旦成功将造成严重威胁，建议开发者加强数据全流程的安全验证。
2025-08-31 00:11:06
1352
原创 SQL注入5----（宽字节注入和偏移量注入）
本文讲解了两种SQL注入技术：宽字节注入和偏移量注入。宽字节注入利用GBK编码特性，通过在URL编码中构造特殊字符组合绕过转义防御，重点分析了%5C与后续字节合并为汉字的原理。偏移量注入则适用于已知表名但未知字段名的情况，通过联合查询和字段位置调整来获取数据。文章详细说明了两种注入方法的测试过程和适用条件，并强调宽字节注入仅适用于GBK编码环境，偏移量注入需要前表字段数多于后表。最后提醒开发者注意编码设置和过滤措施，以防范此类注入攻击。
2025-08-30 05:46:01
916
原创 SQL注入4----（SQL注入查询语句分类）
本文介绍了SQL注入的四种常见类型：查询(select)、插入(insert)、更新(update)和删除(delete)注入。重点分析了insert注入的原理和利用方法，通过报错注入技术可以获取表名、列名和敏感数据。update注入与insert类似，主要发生在用户登录端。delete注入则出现在数据删除操作中。文章使用pikachu靶场演示了具体注入方法，强调这些注入本质都是报错注入的不同应用场景。最后指出数字型注入与字符型注入的区别，提醒注意引号使用。
2025-08-26 00:26:54
872
原创 SQL注入3----（报错注入）
本文介绍了MySQL中的报错注入技术，通过利用特定函数人为制造报错来获取数据库信息。主要讲解了updatexml()、extractvalue()和floor()等函数的报错注入原理，并以实战示例展示了如何利用这些函数获取数据库版本、当前用户、库名、表名、字段名及内容。文章强调报错注入适用于后台未屏蔽数据库报错信息的场景，通过XPath语法错误触发报错，在错误信息中提取关键数据。最后指出information_schema库在获取元数据时的重要作用，以及limit分页在获取完整数据时的应用技巧。
2025-08-25 00:30:39
736
原创 SQL注入2----（sql注入数据类型分类）
SQL注入主要分为数字型、字符型、搜索型和XX型四种类型。数字型注入无需考虑引号闭合问题；字符型需检查魔术符号是否开启；搜索型利用模糊查询中的%通配符构造注入语句；XX型需注意特殊括号闭合方式。所有注入方式的本质都取决于SQL语句中值的类型处理方式，核心思路都是通过构造特殊语句绕过验证。判断注入类型时不能仅凭前端显示，需多次尝试确认后台处理逻辑。
2025-08-24 01:19:07
764
原创 SQL注入1----（sql注入原理）
摘要：本文介绍了SQL注入的基本原理，通过pikachu测试网站演示注入过程。SQL注入是因为未对用户输入参数进行严格过滤，导致恶意SQL语句被服务器执行。文章阐述了查找注入点的方法（所有与数据库交互的前端输入点）、浏览器直接注入和Burp测试技巧，并详细说明了常用注释符号（#、--）的使用场景及注意事项。最后预告了后续将讲解SQL注入分类，为读者提供基础安全知识。全文约150字。
2025-08-23 21:53:44
788
原创 信息收集4----（收集网站指纹信息）
本文介绍了网站指纹信息收集的常用方法和工具。主要包括在线网站（云悉、潮汐指纹、聚名等）和工具类（Wappalyzer浏览器插件、御剑扫描器等）。Wappalyzer能快速分析网站技术架构、服务器配置等。此外，还提到可从网页代码中查找指纹信息，以及使用EHole这类Go语言编写的工具进行检测。文章强调了解网站技术架构有助于发现漏洞，并列举了几个常用源码下载网站。最后指出该章节内容仅供基础了解，建议读者根据实际需求选择合适的工具进行网站指纹信息收集。
2025-08-21 23:47:19
555
原创 信息收集3----（收集端口和服务-nmap扫描）
Nmap是一款功能强大的开源网络扫描工具，主要用于主机发现、端口扫描、版本检测和操作系统识别。它通过发送特定数据包分析响应，支持多种扫描方式（如TCP SYN、ACK、UDP等），并能识别端口状态（开放/关闭/过滤）。Nmap提供灵活的扫描选项，包括主机探测（-sn）、绕过防火墙（-Pn）、自定义端口范围（-p）和扫描强度调节（-T）。此外，它支持漏洞扫描（--script）和OS检测（-O），但漏洞库有限，通常需结合专业工具使用。适用于网络安全审计、资产管理及渗透测试等场景。
2025-08-20 02:29:52
866
原创 信息收集2----（收集真实ip）
摘要：本文介绍了绕过CDN获取真实IP的几种方法。首先通过超级ping和普通ping判断是否使用CDN，然后利用nslookup和dig工具进行DNS查询。此外还推荐了fuckcdn等工具，以及查询历史DNS记录和子域名的方法来寻找源站IP。由于CDN配置差异，这些方法需要一定运气，并非总能成功获取真实IP。文章最后强调绕过CDN需要结合多种技术手段尝试。
2025-08-19 01:02:42
688
原创 信息收集1----（收集域名信息）
本文介绍了网络安全信息收集中的域名相关查询方法，主要包括：1.域名WHOIS查询工具（站长工具、阿里云等）；2.子域名收集方法（在线工具、JS探测、爆破工具等）；3.ICP备案查询及备案号应用；4.SSL证书查询方法。文章提供了多个实用查询网址和工具，如OneForAll、Sublist3r等，帮助全面收集域名信息。这些技术可用于网络安全分析和渗透测试的信息收集阶段。
2025-08-19 00:29:25
680
原创 docker环境部署以及安装靶机环境
本文介绍了Docker容器技术的基本概念和安装使用方法。Docker是一种轻量级软件打包技术，通过镜像(images)和容器(Container)实现应用程序的快速部署。相比传统虚拟机，Docker具有体积小、启动快、资源占用少等优势。文章详细讲解了在CentOS和Kali系统上安装Docker的方法，并提供了常用Docker命令清单，包括镜像管理、容器操作等。此外，还介绍了如何制作自定义镜像并上传到官方仓库，以及使用docker-compose工具批量管理多个容器的技巧。最后提到可以利用Docker快速搭
2025-08-08 17:12:21
836
原创 Transformer模型构建
本文介绍了Transformer模型的构建过程，重点讲解了编码器-解码器结构的实现。首先通过EncoderDecoder类实现了完整的编码器-解码器架构，包含forward、encode和decode三个核心函数。然后详细说明了make_model函数的实现，该函数用于构建完整的Transformer模型，包括多头注意力、前馈网络、位置编码等组件，并对模型参数进行初始化。文章还提供了实例化参数和调用示例，最后总结了EncoderDecoder类的结构特点和make_model函数的功能，为理解Transfo
2025-07-30 02:19:47
798
原创 Transformer输出部分实现
本文介绍了Transformer模型的输出部分，主要包括线性层和softmax层。线性层通过维度转换得到指定维度的输出，而softmax层将向量转换为0-1的概率分布。通过代码分析展示了Generator类的实现过程：使用nn.Linear进行线性变换，再通过log_softmax处理输出。文中给出了具体参数示例(d_model=512, vocab_size=1000)和调用方法，最终输出符合概率分布要求的预测结果。这两个层的组合完成了Transformer模型的最终输出处理。
2025-07-30 01:44:13
374
原创 Transformer解码器部分实现
本文介绍了Transformer解码器的实现方法。解码器由N个相同的解码器层堆叠而成，每个解码器层包含三个子层结构：多头自注意力层、编码器-解码器注意力层和前馈全连接层，每个子层后都连接规范化层和残差连接。文中详细阐述了DecoderLayer类的实现过程，包括初始化参数、前向传播逻辑以及掩码机制的应用。解码器通过多个解码器层的堆叠处理，将编码器输出和前一时刻预测结果结合，逐步生成目标序列的特征表示。最后通过LayerNorm进行规范化处理后输出。文章提供了完整的代码实现示例，包括参数初始化和调用方法。
2025-07-29 21:18:50
1030
原创 Transformer编码器部分实现
本文介绍了Transformer模型中的编码器实现，重点讲解了编码器的核心组件及其作用。编码器由N个堆叠的编码器层组成，每层包含多头自注意力机制和前馈全连接两个子层，均采用残差连接和规范化处理。详细阐述了掩码张量的作用及实现方法，用于防止模型在训练时提前获取未来信息。深入分析了注意力机制的计算规则和代码实现，包括缩放点积注意力计算和掩码处理。此外，还介绍了多头注意力机制、前馈全连接层和规范化层的结构原理与实现代码。这些组件共同构成了Transformer的核心架构，为自然语言处理任务提供了强大的特征提取能力
2025-07-29 00:18:48
1266
原创 Transformer输入部分实现
本文介绍了Transformer模型中的文本嵌入层和位置编码器。文本嵌入层(Embeddings)将词汇的数字表示转换为向量表示，通过nn.Embedding实现，并乘以√d_model进行缩放。位置编码器(PositionalEncoding)为词嵌入添加位置信息，使用正弦和余弦函数生成位置编码矩阵，与词嵌入相加后通过Dropout层处理。两者共同作用：文本嵌入层捕捉词汇语义关系，位置编码器补充序列位置信息，为Transformer后续处理提供包含语义和位置信息的输入表示。
2025-07-23 23:00:33
1174
原创 认识Transformer架构
本文介绍了Transformer模型架构及其在NLP领域的应用。作为基于seq2seq的模型，Transformer可完成机器翻译、文本生成等任务，并能构建预训练语言模型。文章详细解析了其总体架构：输入部分（文本嵌入层和位置编码器）、输出部分（线性层和softmax层）、编码器部分（N个堆叠层，含自注意力子层和前馈子层）以及解码器部分（N个堆叠层，含三个子层连接结构）。该架构通过多头注意力和残差连接等机制实现高效特征提取，为后续Transformer系列模型的深入理解奠定基础。
2025-07-23 22:01:50
455
原创 注意力机制介绍
注意⼒机制是注意⼒计算规则能够应⽤的深度学习⽹络的载体, 同时包括⼀些必要的全连接层以及相关 张量处理, 使其与应⽤⽹络融为⼀体. 使⽤⾃注意⼒计算规则的注意⼒机制称为⾃注意⼒机制.说明: NLP领域中, 当前的注意⼒机制⼤多数应⽤于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型.
2025-07-22 23:35:27
781
原创 GRU模型
GRU（门控循环单元）是RNN的改进结构，通过更新门和重置门机制有效捕捉长序列关联，缓解梯度问题。相比LSTM，GRU结构更简单但性能相当。其核心是通过门控机制选择性地传递信息：重置门控制历史信息的利用，更新门决定新旧信息的组合。PyTorch中可用nn.GRU模块实现，需设置输入/隐层维度等参数。优势是计算复杂度低于LSTM，但仍存在RNN固有的梯度消失和无法并行计算问题。Bi-GRU采用双向结构增强特征提取能力。GRU适用于序列建模任务，但在大规模数据场景面临计算效率瓶颈。
2025-07-22 23:23:42
1208
原创 LSTM模型
LSTM是一种改进的RNN结构，能有效捕捉长序列语义关联并缓解梯度消失问题。其核心由遗忘门、输入门、细胞状态和输出门四部分组成，通过门控机制选择性记忆和遗忘信息。Bi-LSTM通过双向处理增强语义特征提取但会增加计算复杂度。PyTorch中可通过nn.LSTM模块实现，需设置输入/隐藏层维度等参数。LSTM虽改善了长序列处理能力，但训练效率低于传统RNN。本文详细解析了LSTM结构原理和PyTorch实现方法。
2025-07-22 22:51:11
1331
原创 传统RNN模型
本文介绍了传统RNN模型的结构、PyTorch实现及优缺点。RNN通过将当前输入x(t)和上一步隐层输出h(t-1)拼接后经全连接层和tanh激活函数处理，得到当前输出h(t)。PyTorch中通过nn.RNN类实现，需指定输入/隐藏层维度等参数。传统RNN结构简单、计算量小，在短序列任务表现良好，但存在长序列训练时的梯度消失/爆炸问题，这是由反向传播时梯度连乘导致的。文中通过代码示例展示了RNN的基本用法，并解释了梯度问题的成因及危害。
2025-07-22 22:31:18
1090
原创 认识RNN模型
本文介绍了循环神经网络(RNN)的基本概念、工作原理和应用领域。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，通过循环机制保留上一步的隐层状态来捕捉序列特征。文章详细分析了RNN的工作原理，并以用户意图识别为例说明处理过程。同时从输入输出结构和内部构造两个维度对RNN进行分类，包括NvsN、Nvs1、1vsN、NvsM等结构类型，以及LSTM、GRU等变体。RNN广泛应用于机器翻译、文本分类等NLP任务，其中seq2seq架构因其灵活性成为最常用的模型结构。
2025-07-22 01:21:59
981
原创 文本数据分析
本文介绍了文本数据分析的基本方法和应用。通过中文酒店评论数据集，展示了标签数量分布、句子长度分布、词频统计等分析方法。使用Python工具包对训练集和验证集进行可视化分析，发现数据存在轻微不均衡和异常点。文章详细说明了获取句子长度散点分布、正负样本比较以及词汇统计的具体实现步骤，并强调了文本分析对模型参数选择和异常检测的指导作用。最终总结了几种常用文本分析方法的实际应用价值。
2025-07-21 16:05:39
676
原创 文本张量的表示方法
本文介绍了文本张量表示的三种主要方法及其实现。重点分析了one-hot编码、Word2Vec和词嵌入(WordEmbedding)三种技术：one-hot编码简单直观但无法表达词义关系；Word2Vec通过CBOW和SkipGram两种无监督训练模式生成稠密向量；词嵌入则是神经网络训练过程中产生的参数矩阵。文章详细阐述了Word2Vec的实现流程，包括数据准备、模型训练、超参数调优等步骤，并通过FastText工具展示了具体应用。最后对比了各方法的优缺点，建议根据实际需求选择合适的技术方案，同时指出中文处理
2025-07-20 00:41:59
641
原创 案例-价格分类
本文介绍了一个基于深度学习的手机价格分类案例。通过分析手机硬件参数（如RAM等）预测价格范围（0-3四个等级）。作者使用PyTorch构建了一个五层全连接神经网络（输入层20维，输出层4维），采用Sigmoid激活函数和交叉熵损失函数。实验表明，初始模型在测试集上准确率为51%，通过数据标准化、优化算法调整（SGD改为Adam）、学习率优化（1e-3至1e-4）和网络结构加深（5层）等改进后，准确率提升至97.5%。文章提供了完整的代码实现，包括数据预处理、模型构建、训练和评估流程，适合作为深度学习分类任务
2025-07-18 01:25:17
727
原创 批量归⼀化
本文介绍了神经网络中的批量归一化(Batch Normalization)技术。该技术通过对每个minibatch数据进行标准化处理，使数据分布保持稳定，从而加快模型收敛速度。文章详细阐述了BN层的计算公式、参数含义及其在PyTorch中的接口实现，重点说明了BN层如何通过移动加权平均来近似计算整体均值和方差。BN层能有效防止训练过程中的数据分布剧烈波动，在计算机视觉领域应用广泛，通常与卷积神经网络结合使用。
2025-07-17 17:18:55
276
原创 深度学习之正则化
摘要：Dropout是神经网络中缓解过拟合的有效方法，通过随机丢弃部分神经元连接（按概率p置0）来降低网络复杂度。实现时需对保留的神经元进行缩放（缩放因子1/(1-p)）以补偿信息损失。实验显示，Dropout会使得部分参数的梯度变为0，从而阻止这些参数的更新。该方法类似于L2正则化，能有效控制网络复杂度，在实际应用中常被采用。
2025-07-17 15:43:28
666
php靶场工具适用于windows2003
2025-06-29
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