常用安全

本文深入探讨了多种安全编程策略,包括防止SQL注入、OS命令注入、XML注入等攻击手段,讲解了Mybatis的安全使用方法,OWASP ESAPI的转义技巧,以及如何保护敏感信息和进行安全的IO操作。同时,文章还强调了平台安全的重要性。
加密

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安全

SQL注入、OS命令注入、XML注入
跨站脚本XSS:存储型XSS,反射性XSS

SQL 注入
1.
2. Mybatis:$是按照字符进行拼接的,#是进行预编译的
3. OWASP ESAPI实现转义

OS注入
1. 对外部输入进行校验:正则表达式、黑名单
2. 访问路径权限的验证

XML注入
1. XML不要包含外部实体
2. 访问路径权限的验证

敏感信息
1. 异常带入敏感信息,对非信任域只给出提示信息
2. 序列化的篡改,不序列化敏感数据,加密

IO操作
1. 临时创建及时删除

平台安全
1. 传递原始对象给不可信任域
2. ByteCode Verifier、ClassLoader、SecurityManager

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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