安全故事场景化:16个众测漏洞分析

需积分: 1 0 下载量 89 浏览量 更新于2024-06-26 收藏 7.09MB PPTX 举报
"安全无小事之16则众测漏洞故事场景化分享" 在这个PPT中,作者通过16个具体的安全漏洞案例,深入浅出地讲述了网络安全中的常见问题,涉及众测、安全培训等多个关键领域。以下是这些故事中的主要知识点: 1. **域名劫持**:案例中提到了一个可能导致域名劫持的URL,通过构造特殊的参数值,尝试访问服务器的敏感路径,这可能暴露服务器内部结构,甚至允许攻击者控制或重定向域名。 2. **路径遍历漏洞**:`../` 这样的相对路径在URL中被用来尝试遍历文件系统的上一级目录,寻找并访问原本不应公开的文件。案例中,攻击者尝试利用路径遍历漏洞访问 `/mnt/mfs/xxxx/2014/` 目录下的文件。 3. **代码注入**:`http://xxcom/vendor/goodsAdd.php` 的URL显示了可能存在代码注入的点,攻击者可能通过构造恶意参数,使得服务器执行非预期的代码。 4. **跨站脚本攻击(XSS)**:提到的`js/admin.js`文件中包含了一个JavaScript函数`delImg`,这个函数通过AJAX进行POST请求,删除图片。如果未对用户输入进行充分验证,可能会导致跨站脚本攻击,攻击者可以注入恶意脚本,影响用户浏览器的行为。 5. **任意用户密码重置**:故事提到了一个可能允许任意用户密码重置的情况,这通常意味着身份验证或授权环节存在漏洞,攻击者可以轻易篡改他人的账户信息。 6. **权限越权问题**:某些电商网站的越权实现,可能是因为没有正确实施用户权限检查,导致攻击者能够访问和操作他们本不应拥有的数据或功能。 7. **SQL注入**:不同寻常的SQL注入案例表明,即使在非典型的输入点也可能存在SQL注入风险。攻击者可能通过构造特定的查询字符串,使数据库执行非授权的操作,如读取、修改或删除数据。 这些故事揭示了网络安全中的常见威胁,并提醒我们在开发和维护系统时应重视安全性,确保输入验证、权限控制和代码审查等关键环节得到妥善处理。对于企业来说,定期进行安全测试(如众测)和提供安全培训至关重要,以提高团队对潜在安全威胁的意识和应对能力。同时,修复这些漏洞需要及时的代码审计和更新,以减少攻击面,保护用户数据和系统的完整性。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行