利用phar文件拓展php反序列化攻击

0x00 开始的一点废话 最近比赛打的挺菜的,但是还是跟着师傅们学到了很多东西的,不管怎么样,还是踏踏实实一点点学,仔细写写PHP代码,不能浮于表面。 0x01 前言 通常利用反序列化漏洞的时候,只能将反序列化后的字符串传入到unserialize()中,这种漏洞随着代码安全性的提高之后难以利用。在2018年的Black Hat会议上,Sam Thomas提出了利用phar文件会以序列化字符串的形式存储用户自定义的meta_data这一点特性,拓展了php反序列化漏洞的攻击。该方法依赖于文件系
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JS 基础数据类型 数组类型

今日内容 js引入   方式1 1 <script> 2 alert('澳门皇家赌场上线啦!!!') 3 </script>   方式2 <script src="test.html"></script> 注释 // 这是单行注释 /* 这是 多行注释 */ 申明变量var,   var a =10;    申明变量时可以先不赋值       var a; 此时a的值为underfined js动态类型语言 数据类型   数值类型number 1 var a = 10; 2 undefin
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大数据之自定义高阶函数并调用

题目二:自定义高阶函数并调用(共计35分) 1)定义普通函数subFun,包含一个形参,形参是String类型,返回值是String类型(5分) 2)sunFun的功能是使用“hello”与传入的参数拼接构成新的字符串返回(5分) 3)定义高阶函数superFun,包含两个形参,第一个形参是函数类型(与subFun匹配的函数类型),第二个形参是一个List[String]类型(5分) 4)superFun的功能是循环传入的List,在循环中使用superFun的第一个参数(即函数)去执行Lis
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harbor管理

push镜像:docker ==> harbor 首先,在harbor上必须要有自己的项目 1)从docker hub上拉取一个项目 docker pull nginx 2)修改该项目tag docker tag nginx:latest harbor.cn/library/nginx:latest 3)登录harbor docker login -uadmin -p123456Aa harbor.cn 4)推送镜像到harbor docker push harbor.cn/library/n
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基于HTML5 WebGL实现3D飞机叶轮旋转

在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D拓扑上的应用,今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元,在HT for Web系统中提供了一些常规的3D模型,但是对于那些比较复杂的模型,比如汽车、人物等模型就无能为力了,那再项目中需要用到这样的模型该肿么办呢?这时候就需要借助专业的3ds Max工具来建模了,然后通过3ds Max工具将模型导出成obj文件,然后再项目中引用导出的obj文件,这样就能成功的使用上复杂的图元了。 在
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一脚踩进java之基础篇40——IO转换、缓冲

一、转换流 1.1 OutputStreamWriter类 查阅OutputStreamWriter的API介绍,OutputStreamWriter 是字符流通向字节流的桥梁:可使用指定的字符编码表,将要写入流中的字符编码成字节。它的作用的就是,将字符串按照指定的编码表转成字节,在使用字节流将这些字节写出去。 1)代码演示: public static void writeCN() throws Exception { //创建与文件关联的字节输出流对象 Fi
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C# 防XSS攻击 示例

新建控制台程序,编写代码测试过滤效果 class Program { static void Main(string[] args) { //GetStrRegex(); Console.WriteLine("请输入字符串:"); string str = Console.ReadLine(); for (int i = 0; i < 100; i
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L3-020 至多删三个字符

这个问题首先思路有些混乱 但是这样考虑思维量太大,而且不具有普适性,选择另外一种考虑方式 具体代码在pat自己找吧, ac了,思路正确
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大数据之Spark单词统计

题目三:使用Spark Core 统计文件中以spark开头的单词中,每个单词出现的次数(共计30分) spark-core hadoop linux java spark-sql storm html css vue spark spring springboot struts spark-hive mapreduce hbase flume kafka storm html css vue spark javascript spring springboot struts spark-hi
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线段树和平方分割

POJ 2104 K-th Number 题意:给出一段数列,让你求[L,R]区间内第k大的数字 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 100010; const int N = MAXN*40; int n,m,q,tot; int T[MAXN],A[MAXN]
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MapperReduce序列化作业(二)——排序

1数据源 :上次关于手机流量简单统计业务的product 2.要求 :根据总流量得值进行倒序排序,然后得到输出 3.大概逻辑 (1)FlowSort 类:进行序列化和反序列化,排序逻辑接口实现 (2)FlowSortMapper 类:对数据进行封装 (3)FlowSortReducer类:将key和value进行对调然后封装写入(对调位置是因为只有key(形参)是可以排序的,value就不行) (4)FlowSortDriver类; 进行driver操作(在代码下面有具体注释) 这里会把输出类
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Android SQLite轻量级数据库(简单介绍)

SQLite它是相当于嵌入到安卓里的一个小数据库吧, 它也可以使用SQL语句进行数据库的增删改查操作,但是是SQL1992的语句。 然后SQLite也有自己的语句,但是学过SQL的应该都会发现,它比较鸡肋, 首先冗长代码不说,操作还花里胡哨的。 所以我们就是使用数据库语言通用 的SQL语句写就好了。 今天仍然讲昨天那个,昨天那个是不能注册的,我们今天就把注册信息放到数据库里 然后下次登录的时候就可以查询数据库里有没有,这样就真正实现了注册和登录。 主要介绍的是这个两个: SqliteDatab
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非递归中序遍历

//非递归中序遍历 //设置一个函数,该函数的作用是深入到最左侧子树但是不遍历 void inOrder_Ii(TreeNode *bt,stack S) { while (bt) { S.push(bt); if(bt->lc) bt = bt->lc; } } void inOrder_I(TreeNode *bt, stack S) { while (true) { inOrder_Ii(bt, S); if (S.isEmpty
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JVM Ecosystem Report 2020

Java 是一门语言,JVM 是一个生态! 当下,有越来越多的语言选择 JVM 作为虚拟机。比如我们熟知的:Scala、Kotlin、Ceylon、Xtend、Groovy、Clojure、Fantom等。但是在这众多语言中,使用 Java 的占据 70% 以上。 有人说,Java 已经不行了,Python 将崛起,那么 Java 到底行不行,还得市场说了算,现在我们可以通过 JVM 的 2020 生态报告看透一切! JVM 2020 生态报告 《JVM Ecosystem Report 20
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SpringCloud:Eureka 配置心跳机制

Server服务端 server:   port: 8761 eureka:   client:     #实例是否在eureka服务器上注册自己的信息以提供其他服务发现,默认为true     register-with-eureka: false     #此客户端是否获取eureka服务器注册表上的注册信息,默认为true     fetch-registry: false   server:     #开启自我保护模式(开启状态下服务停掉eureka不会立即清除掉宕掉的服务,所以fal
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AE二次开发

加载地图后显示的错误
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Kafka 消费者是否可以消费指定分区消息?

Kafa consumer消费消息时,向broker发出fetch请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的
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flink的流式wordcount代码解析

(1)代码示例 1 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 2 3 object StreamWordCount { 4 def main(args:Array[String]):Unit={ 5 //创建流处理的执行环境 6 val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment; 7 8 //接受一个socket文本流即创建数据源
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2019-ICCV-MetaPruning Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning-论文阅读

MetaPruning 2019-ICCV-MetaPruning Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning Zechun Liu (HKUST)、Xiangyu Zhang (MEGVII)、Jian Sun(MEGVII) GitHub:251 stars Citation:20 Motivation A typical pruning approach contains three stages: trainin
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Beta阶段第八次会议

Beta阶段第八次会议 时间:2020.5.24 完成工作 姓名 工作 难度 完成度 ltx 1、修改一下小程序游客模式的风格 轻 80% xyq 1、针对昨天提出的意见对场地申请表格进行修改 中 90% lm 1、在服务器部署注册相关代码 中 80% xtl 1、学习小程序相关知识 轻 80% zjr 1、解决了图片上传上传问题 中 100% yzx 1、在自己服务器上尝试图片上传问题 轻 90% xhj 1、协助zjr解决图片上传问题 轻 80% 未来工作 解决文件上传问题 小程序送审 会
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