struts2 远程代码执行漏洞

Struts2近期曝出两个高危安全漏洞,包括远程代码执行漏洞及开放式重定向漏洞,这些漏洞可能导致服务器被黑客控制。Apache Struts团队已发布新版修复这些问题,建议开发者尽快升级。
Struts是Apache基金会Jakarta项目组的一个开源项目,Struts通过采用Java Servlet/JSP技术,实现了基于Java EE Web应用的Model-View-Controller(MVC)设计模式的应用框架,是MVC经典设计模式中的一个经典产品。目前,Struts广泛应用于大型互联网企业、政府、金融机构等网站建设,并作为网站开发的底层模板使用,是应用最广泛的Web应用框架之一。

近日,Struts2曝出2个高危安全漏洞,一个是使用缩写的导航参数前缀时的远程代码执行漏洞,另一个是使用缩写的重定向参数前缀时的开放式重定向漏洞。这些漏洞可使黑客取得网站服务器的“最高权限”,从而使企业服务器变成黑客手中的“肉鸡”。

Apache Struts团队已发布了最新的Struts 2.3.15.1,修复了上述漏洞,建议采用Struts 2.0至Struts 2.3的网站开发者尽快升级至最新版。

据乌云平台漏洞报告,淘宝、京东、腾讯等大型互联网厂商均受此影响,而且漏洞利用代码已经被强化,可直接通过浏览器的提交对服务器进行任意操作并获取敏感内容。Struts漏洞影响巨大,受影响站点以电商、银行、门户、政府居多,而且一些自动化、傻瓜化的利用工具开始出现,填入地址可直接执行服务器命令,读取数据甚至直接关机等操作。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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