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ATT&CK视角下的红蓝对抗之Windows访问控制模型

访问控制模型(Access Control Model)是指Windows操作系统关于安全性的一个概念,由访问令牌和安全描述符两部分构成,其中访问令牌是指由当前登录的Windows账号的用户持有,其中会包含了该账号的基础信息,包括用户帐户的标识和特权信息,安全描述符由要访问的对象持有,里面会包含当前对象的安全信息。假设当用户登录时,操作系统会对用户的帐户名和密码进行身份验证, 当登录成功时,系统会自动分配访问令牌(Access Token),访问令牌包含安全标识符,用于标识用户的帐户以及该用户所属的任何组帐户,当我们去创建一个进程也就是访问一个资源(进程资源)的时候,Access Token会被复制一份给进程,进程通过它的创建者所给它设置的安全描述符中的ACL来判断我们是否可以去访问,是否有权限去执行某步操作。

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Immediately-Invoked Function Expression (IIFE)即调函数表达式

以防你没有注意到,我先声明下:我总是要求术语。所以,在听到许多次 流行的,但是让人误解的 JavaScript术语“self-executing anonymous function自我执行匿名函数(或者self-invoked anonymous function自我调用匿名函数)”之后,最终我决定把我的想法组织成一篇文章。 除了提供一些关于IIFE这个模式的非常详细的信息,我也在‘我们该如何称呼它’上 做了建议。此外,如果你想跳到前面,你可以只查看下面的Immediately-Invoked Function Expressions部分,但是我建议读完整篇文章。 这篇文章不是想表达“我是对的,你是错的”,这类的事情。我是真的对“帮助其他人理解潜在地复杂概念”感兴趣,并且觉得“使用一致和准确的术语是人们可以做的促进理解 最简单的事情”。

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笔记:写Flink SQL Helper时学到的一些姿势

这块其实是编译原理的一部分,属于前端编译部分,并未涉及后端编译。见:github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则,生成了对应的代码,并将输入内容丢进这些类,让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时,让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述,竟然可以生产如此复杂、繁多的代码,巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力,如果去手写一个词法、语法分析的实现,该怎么做呢? 在编程语言里,一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字,比如SQL中的select,Java中的int等等,标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person,select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念,我们以int a=1;这样一段代码为例子,int 是关键字,a是标识符,=是操作符,;是符号(结束符)。搞清楚哪些词属于什么类型,这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢?最简单的方法其实就是按照一定规则(比如A-Za-z$)一个个去读取,比如读到i的时候,它要去看后面是不是结束符或者空格,也就上文提到的的peek,如果不为空,就要继续往后读,直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int,就知道这是个关键字。 伪代码如下: 循环读取字符 case 空白字符 处理,并继续循环 case 行结束符 处理,并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字,并结束循环 case 0之后是X或x,或者1-9 调用scanNumber()识别数字,并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token,并结束循环 case isSpectial(),也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字(类型) 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说:int int=1;是能够通过词法分析的,但是无法通过语法分析,因为关键字(类型) 关键字(类型) 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问,为啥要有词法分析这一层?都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做,但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层,避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子:后续Java新增了一个类型,如果词法分析、语法分析是拆开的,那么只要改词法分析层的一些代码就行了,语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层,语法分析的代码会有很多,而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析,Antlr提供了两种读语法节点的方式,一种是Vistor,一种是Listeners。前者意

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