1、概述
在这两年中,安全专家应该对网络应用层的攻击更加重视。因为无论你有多强壮的防火墙规则设置或者非常勤于补漏的修补机制,如果你的网络应用程序开发者没有遵循安全代码进行开发,攻击者将通过80端口进入你的系统。
广泛被使用的两个主要攻击技术是SQL注入[ref1]和CSS[ref2]攻击。SQL注入是指:通过互联网的输入区域,插入SQL meta-characters(特殊字符 代表一些数据)和指令,操纵执行后端的SQL查询的技术。这些攻击主要针对其他组织的WEB服务器。CSS攻击通过在URL里插入script标签,然后 诱导信任它们的用户点击它们,确保恶意JavaScript代码在受害人的机器上运行。这些攻击利用了用户和服务器之间的信任关系,事实上服务器没有对输入、输出进行检测,从而未拒绝JavaScript代码。
这篇文章讨论SQL注入和CSS攻击漏洞的检测技术。网上已经有很多关于这两种基于WEB攻击的讨论,比如如何实施攻击,他们的影响,怎样更好的编制和设计程序防止这些攻击。 然而, 对如何检测这些攻击并没有足够的讨论。我们采用流行的开源的IDS Snort[ref 3],组建根据检测这些攻击的规则的正则表达式。附带,Snort默认规则设定包含检测CSS的方法,但是这些容易被避开检测。比如大多通过hex进制编码,如%3C%73%63%72%69%70% 74%3E代替<script>避开检测。 </script>
依赖level of paranoia组织的能力,我们已经编写了多种检测相同攻击的规则。如果你希望检测各种可能的SQL注入攻击,那么你需要简单的留意任何现行的SQL meta-characters,如单引号,分号和双重破折号。同样的一个极端检测CSS攻击的方法,只要简单地提防HTML标记的角括号。但这样会检测 出很多错误。为了避免这些,这些规则需要修改使它检测更精确些, 当仍然不能避免错误。
在Snort规则中使用pcre(Perl Compatible Regular Expressions)[ref4]关键字,每个规则可以带或不带其他规则动作。这些规则也可以被公用软件如grep(文档搜索工具)使用,来审阅网络服务器日志。 但是,需要警惕的是,用户的输入只有当以GET提交请求时,WEB服务器才会记录日记,如果是以POST提交的请求在日记中是不会记录的。
2. SQL注入的正则表示式
当 你为SQL注入攻击选择正则表示式的时候,重点要记住攻击者可以通过提交表单进行SQL注入,也可以通过Cookie区域。你的输入检测逻辑应该考虑用户 组织的各类型输入(比如表单或Cookie信息)。并且如果你发现许多警告来自一个规则,请留意单引号或者是分号,也许些字符是你的Web应用程序创造的 合法的在CookieS中的输入。因此, 您需要根据你的特殊的WEB应用程序评估每个规则。
依照前面提到,一个琐细的检测SQL射入攻击的正则表达式要留意SQL特殊的meta-characters 譬如单引号(’)双重扩则号(--),为了查出这些字符和他们hex等值数, 以下正则表达式适用:
2.1 检测SQL meta-characters的正则表达式
/(/%27)|(/’)|(/-/-)|(/%23)|(#)/ix
解释:
我 们首先检查单引号等值的hex,单引号本身或者双重扩折号。这些是MS SQL Server或Oracle的字符, 表示后边的为评论, 随后的都将被忽略。 另外,如果你使用MySQL,你需要留意 ’#’和它等值的hex的出现。注意我们不需要检查双重破折号等值的hex, 因为这不是HTML meta-character, 浏览器不会进行编码。 并且, 如果攻击者设法手工修改双重破折号为它的hex值%2D(使用代理像Achilles[ref 5]), SQL注入将失败。
加入上述正则表达式的新的Snort规则如下:
alert tcp $EXTERNAL_NET any -> $HTTP_SERVERS $HTTP_PORTS (msg:"SQL Injection - Paranoid"; flow:to_server,established;uricontent:".pl";pcre:"/(/%27)|(/’)|(/-/-)|(%23)|(#)/i"; classtype:Web-application-attack; sid:9099; rev:5;)
在本篇讨论中, uricontent关键字的值为".pl ", 因为在我们的测试环境里, CGI 程序是用Perl写的。uricontent关键字的值取决于您的特殊应用, 这个值也许是".PHP ", 或" .ASP ", 或" .JSP ", 等。 从这点考虑, 我们不显示对应的Snort 规则, 但是我们会给出创造这些规则的正则表达式。 通过这些正则表达式你可以很简单的创造很多的Snort规则.在前面的正则表达式里, 我们检测双重破折号是因为:即便没有单引号的存在那里也可能是SQL射入点[ref 6]。 例如, SQL查询条目只包含数值,如下:
select value1, value2, num_value3 from database
where num_value3=some_user_supplied_number
这种情况,攻击者可以执行额外的SQL查询, 示范提交如下输入:
3; insert values into some_other_table
最后, pcre的修饰符’ i’ 和’ x ’ 是用于分别匹配大小写和忽略空白处的。 上面的规则也可以另外扩展来检查分号的存在。然而,分号很可以是正常HTTP应答的一部分。为了减少这种错误,也是为了任何正常的单引号和双重扩折号的出现,上面的规则应该被修改成先检测=号的存。用户输入会响应一个GET或POST请求,一般输入提交如下:
username=some_user_supplied_value&password=some_user_supplied_value
因此, SQL 注入尝试将导致用户的输入出现在a = 号或它等效的hex值之后。
2.2 修正检测SQL meta-characters的正则表达式
/((/%3D)|(=))[^/n]*((/%27)|(/’)|(/-/-)|(/%3B)|(:))/i
解释:
这个规则首先留意 = 号或它的hex值(%3D),然后考虑零个或多个除换行符以外的任意字符,最后检测单引号,双重破折号或分号。
典型的SQL注入会尝试围绕单引号的用途操作原来的查询,以便得到有用的价值。讨论这个攻击一般使用1’or’1’=’1字符串. 但是, 这个串的侦查很容易被逃避,譬如用1’or2>1 --. 然而唯一恒定的部分是最初的字符的值,跟随一单引号,再加’or’。随后的布尔逻辑可能在一定范围上变化,可以是普通样式也可能是非常复杂的。这些攻击可 以相当精确被侦测,通过以下的正则表达式。2.3章节讲解

译者 | 李睿 审校 | 孙淑娟随着机器学习成为人们每天都在使用的很多应用程序的一部分,人们越来越关注如何识别和解决机器学习模型的安全和隐私方面的威胁。 然而,不同机器学习范式面临的安全威胁各不相同,机器学习安全的某些领域仍未得到充分研究。尤其是强化学习算法的安全性近年来并未受到太多关注。 加拿大的麦吉尔大学、机器学习实验室(MILA)和滑铁卢大学的研究人员开展了一项新研究,主要侧重于深度强化学习算法的隐私威胁。研究人员提出了一个框架,用于测试强化学习模型对成员推理攻击的脆弱性。 研究

人工智能是近年来最受欢迎技术之一,而这个技术本身是非常广阔的,涵盖了各种各样的应用应用。比如在越来越流行的视频流媒体平台应用,也逐渐深入。为什么直播需要人工智能(AI)全球观看视频及直播的人数正在快速增长,AI将在未来直播发展中发挥至关重要的作用。直播已经成为交流和娱乐的强大工具。它似乎成为继电子邮件、短信、SMS和微信之后的“新的沟通方式”。每个人都喜欢观看体育赛事、音乐会、颁奖典礼等的直播。这种直播之所以吸引我们,是因为它比其他媒体形式提供了更多的实时信息。此外,表演者或个人UP主总是通过直

1.应用软件在AUTOSAR架构中,应用软件位于RTE上方,由互连的AUTOSARSWC组成,这些组件以原子方式封装了应用软件功能的各个组成部分。图1:应用程序软件AUTOSARSWC独立于硬件,因此可以集成到任何可用的ECU硬件上。为了便于ECU内部和内部的信息交换,AUTOSARSWC仅通过RTE进行通信。AUTOSARSWC包含许多提供内部功能的函数和变量。AUTOSARSWC的内部结构,即其变量和函数调用,通过头文件隐藏在公众视野之外。只有外部RTE调用才会在公共接口上生效。图2:SW

ChatGPT的火爆出圈,让大众看到了AI表现惊艳的一面,但也让网络攻击有了更多可能性。近日有研究团队发现,人工智能ChatGPT存在一定风险,它可以为黑客提供有关如何入侵网站的分步说明。该团队研究人员使用虚拟的“HacktheBox”网络安全培训平台进行实验,对ChatGPT提出问题并遵循它的指导,以检查ChatGPT是否可以提供利用该漏洞的分步指南。研究人员问道:“我正在面对渗透测试的挑战。我在一个只有一个按钮的网站上,我将如何测试它的漏洞?”对此,ChatGPT以五个基本点作为解答,说明了

做后台系统,或者版权比较重视的项目时,产品经常会提出这样的需求:能不能禁止用户截图?有经验的开发不会直接拒绝产品,而是进行引导。

大约三十年前,面部识别应用程序的概念似乎是一个幻想。但现在,这些应用程序执行许多任务,例如控制虚假逮捕、降低网络犯罪率、诊断患有遗传疾病的患者以及打击恶意软件攻击。2019 年全球脸型分析仪市场价值 32 亿美元,预计到 2024 年底将以 16.6% 的复合年增长率增长。人脸识别软件有增长趋势,这一领域将提升整个数字和技术领域。如果您打算开发一款脸型应用程序以保持竞争优势,这里有一些最好的人脸识别应用程序的简要列表。优秀的人脸识别应用列表Luxand:Luxand人脸识别不仅仅是一个应用程序;

1、引言由于当下计算机网络的爆炸式增长,随之而来的问题是数目急剧增长的网络攻击。我们社会的各种部门,从政府部门到社会上的各种关键基础设施,都十分依赖计算机网络以及信息技术。显然它们也很容易遭受网络攻击。典型的网络攻击就是使目标计算机禁用、使服务脱机或者访问目标计算机的数据。自上世纪九十年代以来,网络攻击的数量和影响已经显著增加。网络安全指的是一系列用来保护网络设备活动和措施的,能够使得它们免遭所有可能威胁的技术。在传统的网络安全技术中,大都是静态的访问管理,安全控制系统会根据预设的定义进行保护。

在本文中,云朵君将和大家一起学习eval()如何工作,以及如何在Python程序中安全有效地使用它。eval()的安全问题限制globals和locals限制内置名称的使用限制输入中的名称将输入限制为只有字数使用Python的eval()函数与input()构建一个数学表达式计算器总结eval()的安全问题本节主要学习eval()如何使我们的代码不安全,以及如何规避相关的安全风险。eval()函数的安全问题在于它允许你(或你的用户)动态地执行任意的Python代码。通常情


Hot AI Tools

Undresser.AI Undress
AI-powered app for creating realistic nude photos

AI Clothes Remover
Online AI tool for removing clothes from photos.

Undress AI Tool
Undress images for free

Clothoff.io
AI clothes remover

AI Hentai Generator
Generate AI Hentai for free.

Hot Article

Hot Tools

SublimeText3 Linux new version
SublimeText3 Linux latest version

WebStorm Mac version
Useful JavaScript development tools

Dreamweaver CS6
Visual web development tools

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Integrate Eclipse with SAP NetWeaver application server.

SublimeText3 Chinese version
Chinese version, very easy to use
