php反序列化的pop链

时间: 2023-12-16 19:24:35 浏览: 18
PHP反序列化的pop链是一种利用PHP反序列化漏洞的攻击方式,通过构造恶意的序列化数据,使得反序列化时触发特定的代码执行,从而实现攻击目的。pop链是其中一种常见的攻击方式,它利用了PHP魔术方法__wakeup()和__destruct()的特性,通过构造一条对象引用链,使得在对象被反序列化时,依次调用每个对象的__wakeup()和__destruct()方法,从而实现攻击目的。
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php反序列化pop链

PHP反序列化POP链是一种利用PHP反序列化漏洞的攻击方式,通过构造恶意的序列化数据,使得反序列化操作在执行过程中触发恶意代码,从而实现攻击目的。POP链是一种常见的攻击方式,它利用了PHP魔术方法__wakeup()和__destruct()的特性,通过构造一条对象引用链,使得在对象被反序列化时,依次调用每个对象的__wakeup()和__destruct()方法,从而实现攻击目的。 下面是一个简单的POP链示例: ``` class A { public $b; function __construct($b) { $this->b = $b; } function __wakeup() { if (isset($this->b)) { unserialize($this->b); } } } class B { public $c; function __construct($c) { $this->c = $c; } function __destruct() { if (isset($this->c)) { unserialize($this->c); } } } class C { public $cmd; function __construct($cmd) { $this->cmd = $cmd; } } $cmd = 'ls -al'; $c = new C($cmd); $b = new B(serialize($c)); $a = new A(serialize($b)); $payload = serialize($a); ``` 在上面的代码中,我们构造了三个类A、B、C,其中类A包含一个成员变量$b,类B包含一个成员变量$c,类C包含一个成员变量$cmd。我们通过构造一个对象引用链,使得在对象被反序列化时,依次调用每个对象的__wakeup()和__destruct()方法,最终执行$cmd变量中存储的命令。

php反序列化漏洞习题

关于PHP反序列化漏洞的习题,可以使用GlobIterator类和ArrayObject类来进行练习。其中,GlobIterator类的题目是被遗忘的反序列化,ArrayObject类的题目是easy_php。 PHP反序列化漏洞是一种安全漏洞,其中一个具体的例子是CVE-2016-7124,该漏洞存在于php5&lt;5.6.25和php7&lt;7.0.10的版本中。漏洞的产生原因是由于反序列化时对输入的不当处理所导致的。 了解PHP反序列化漏洞的习题,需要掌握类与对象、反序列化基础知识以及一些与魔术方法相关的内容,如构造和折构方法(__construct()、__destruct())、序列化和反序列化方法(__sleep()、__wakeup())、错误调用魔术方法(__callStatic()、__get()、__set()、__isset()、__unset()、__clone())等。反序列化漏洞的成因较复杂,例如POP链构造、POC链反推法等。 此外,还可以学习字符串逃逸和__wakeup魔术方法绕过漏洞的相关知识。其中,__wakeup魔术方法绕过漏洞的产生原因是__wakeup方法可以在反序列化时被绕过,从而可能导致安全漏洞。 PHP反序列化漏洞还可以通过引用的利用方法来进行学习。另外,还可以学习SESSION反序列化漏洞和phar反序列化漏洞的习题。其中,SESSION反序列化漏洞涉及到不同处理器的不同储存格式,而phar反序列化漏洞需要了解phar的构造和使用条件。 通过这些习题的学习,可以更好地理解PHP反序列化漏洞以及如何进行防范和修复。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PHP反序列化漏洞(最全面最详细有例题)](https://blog.csdn.net/m0_73728268/article/details/129893800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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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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