最近渗透测试工作比较多没有空闲的时间来写文章,今天由我们Sine安全的渗透主管来普及一下java的安全测试基础,很多客户想要了解具体js的调用漏洞或提交playload的过程以及是如何拿到最高权限和绕过登录等等执行命令漏洞之类的安全检测方法。
Freddy是一款开源工具,该工具的功能基于主动/被动式扫描,在Freddy的帮助下,研究人员可以快速查找Java和.NET应用程序中的反序列化安全问题。
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Thrift是Facebook开源提供的一个高性能,轻量级RPC服务框架,其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是,Thrift并不仅仅是序列化协议,而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言,Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升,对于对性能要求比较高的分布式系统,它是一个优秀的RPC解决方案;但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面,Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口,这导致其很难和其他传输层协议共同使用(例如HTTP)。
2016 年 Java 应用程序及开发者受到反序列化漏洞的破坏性影响,而如今 .NET 生态系统也正在遭受同样的危机。新的问题存在于 .NET 代码库中处理反序列化的操作中,攻击者同样可以通过这个漏洞在服务器或相关计算机设备上进行代码注入。 我们知道,序列化指的是将对象转化为字节序列以便保存在内存、文件、或数据库中。而这个序列化过程主要是为了将对象的状态保存下来,在之后有需要之时可以重新创建对象。而与之相反的过程则被称为反序列化。而在这个过程中,如果没有对数据进行安全性检验,直接对不可信数据进行反序列化处理
计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束,随着移动互联网的兴趣,单机性能不足的瓶颈越来越明显,制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统,但是我们可以分布式、横向的扩容系统,这听起来非常的美好,不过也带来了今天要说明的问题,分布式的节点越多,通信产生的成本就越大。
本文将介绍BinaryFormatter序列化与反序列化漏洞的原理以及实际应用场景中的代码审计。
序列化是将变量转换为可保存或传输的字符串的过程;反序列化就是在适当的时候把这个字符串再转化成原来的变量使用。这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据,使程序更具维护性。
在C#领域,有很多成熟的开源JSON框架,其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因为版本迭代,其代码要兼容从net2.0到现在的最新的net框架,并且要支持.net平台下的其它语言,所以最新发布版本的Newtonsoft.Json其dll大小接近700k,另一方面,因为其复杂的迭代历史导致它的代码为了维护向下扩展性和向上兼容性而舍弃一些性能。
序列化和反序列化是计算机编程中重要的概念,用于在对象和数据之间实现转换。在程序中,对象通常存储在内存中,但需要在不同的时刻或不同的地方进行持久化存储或传输。这时,就需要将对象转换为一种能够被存储或传输的格式,这个过程就是序列化。 序列化是将对象的状态转换为可以存储或传输的格式,如二进制、XML或JSON。这样,对象的数据可以被保存在文件、数据库中,或通过网络传输到其他计算机。 反序列化则是将序列化后的数据重新转换为对象的过程,以便在程序中使用。它使得在不同的时间、地点或应用中能够复原之前序列化的对象。 这两个概念在以下情况中至关重要:
翻译自:https://github.com/restsharp/RestSharp/wiki,转载请注明。
在Java应用中,所有对象的创建都是在内存中完成的,当应用需要保存对象到磁盘文件或通过网络发送给其他应用时,需要将对象信息转化成二进制字节流,这个从对象状态转化成二进制字节流的过程,就是序列化。相反,从字节流创建成对象的过程就是反序列化。
RPC概念及分类 RPC全称为Remote Procedure Call,翻译过来为“远程过程调用”。目前,主流的平台中都支持各种远程调用技术,以满足分布式系统架构中不同的系统之间的远程通信和相互调用。远程调用的应用场景极其广泛,实现的方式也各式各样。
共享代码 首先要做的, 是需要编辑器和Unity共享一部部分代码, 至少协议定义和解析我不想写两遍. 虽然有protobuf这样的工具库, 但是如果不是跨语言的话, 我觉得没必要引入另一套流程. 所以
今天我利用这篇文章给大家讲解一下 C# 中的序列化与反序列化。这两个概念我们在开发中经常用到,但是我们绝大部分只用到了其中的一部分,剩下的部分很多开发人员并不清楚,伸着可以说是不知道。因此我希望通过这篇文章能让各位对序列化和反序列化的知识有更进一步的掌握。废话不多说开始进入正题。
迷你天猫商城是一个基于Spring Boot的综合性B2C电商平台,需求设计主要参考天猫商城的购物流程:用户从注册开始,到完成登录,浏览商品,加入购物车,进行下单,确认收货,评价等一系列操作。作为迷你天猫商城的核心组成部分之一,天猫数据管理后台包含商品管理,订单管理,类别管理,用户管理和交易额统计等模块,实现了对整个商城的一站式管理和维护。
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程,反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
简介 MessagePack for C#(MessagePack-CSharp)是用于C#的极速MessagePack序列化程序,比MsgPack-Cli快10倍,与其他所有C#序列化程序相比,具有
所有在远程软件运行的类,如果需要传输到本地,都需要继承 MarshalByRefObject 或其他可以序列化的类。
平时在开发中在进行数据持久化和网络传输时经常用到序列化,除了知道让对象实现Serializable接口这个操作,通过查看这个接口可以看到里面没有任何方法,对于其了解的并不深刻,本文来对这部分内容进行小结
本文是一篇不可多得的好文,MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的;其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧,值得每一个开发人员学习,特别是框架的开发人员的学习,一定能让大家获益匪浅。
今天给大家分享一个方便易用的.NET在线代码编辑工具,能够帮助.NET开发人员快速完成代码编写、测试和分享的需求(.NET开发者的福音):.NET Fiddle。
在.NET中Newtonsoft.Json(Json.NET)是我们常用来进行Json序列化与反序列化的库。
在ASP.NET Core Web API中设置响应输出Json数据格式有两种方式,可以通过添加System.Text.Json或Newtonsoft.JsonJSON序列化和反序列化库在应用程序中全局设置接口响应的Json数据格式,本文示例使用的是新的Minimal API模式。
在这篇文章,我将介绍一个名为 System.Net.Http.Json 的扩展库,它最近添加到了 .NET 中,我们看一下这个库能够给我们解决什么问题,今天会介绍下如何在代码中使用。
本文不讨论完整的 C++ 反射技术,只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射,及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分,其他部分都是铺垫,可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载,每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本,或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农,程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候,大家会想:能否构造出一些 更好的工具,代替我们做那些无意
摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情,但是要精确掌握这两个概念并不容易:一方面,它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中;另一方面,它们会以其他更容易理解的概念出现,例如加密、持久化。然而,序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节,在分布式、大数据量系统设计里面更为显著。恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通用性、强健性、安全性、优化系统性能,而且会让系统更加易于调试、便于扩展。本文从多个角度去分析和讲解“序列化和反序列化”,并对比了当前流行的几种序列化协议,期望对读者做
本文不讨论完整的C++反射技术,只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射,及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分,其他部分都是铺垫,可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载,每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本,或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农,程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候,大家会想:能否构造出一些 更好的工具,代替我们做那些无意义的 体
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架,但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用,其实不是的,没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解,也包括流式API、树模型、数据绑定,以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用,但绝对不是小玩具,更多的内容我会写成一个系列,5-10篇文章,请您继续关注我。
之前使用chronicle进行过日志回放框架的设计,效果很不错。后面在更加深入了解过程中,发现chronicle性能优势中一个非常重要的方面,就是序列化和反序列化。chronicle提供了多个功能类,实现不同格式数据的序列化和反序列化功能。
Json (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它作为目前最欢迎的数据交换格式,也是各大开源贡献者的必争之地,如:阿里爸爸的 fastjson(java),腾讯的 rapidjson(c++) 等。但 .Net 却没有得到大厂的青睐,在 Swifter.Json 之前 .Net 的 Json 解析库都不完美。
近日研究人员发现,在过去一年间,一个复杂的且极可能由国家民族支持的威胁行为者一直在利用面向公众的ASP.NET应用程序中的反序列漏洞来部署无文件恶意软件,从而危害一些主要的公共和私营组织。
反序列化漏洞出现很久了,一直到现在都很流行,以致OWASP组织将“不安全的反序列化”列为2017年10项最严重的Web 应用程序安全风险榜的第8位。 就在2017年12月22日和24日,国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)连续发布了《关于WebLogic Server WLS 组件存在远程命令执行漏洞的安全公告》第一版和第二版。漏洞编号为CNVD-2017-31499,对应CVE-2017-10271。 同时,在12月22日,各大安全网站都有报道称,黑客利用WebLogic 反序列化漏洞(CVE-201
序列化:将对象的状态信息及类型信息,转换为一种易于传输或存储形式(流,即字节序列)的过程。
YAML 官方网站称 YAML 是"一种所有编程语言可用的友好的数据序列化标准"。YAML Ain't Markup Language,和GNU一样,YAML是一个递归着说"不"的名字。不同的是,GN
需求说明 最近的项目应用到redis数据库,需要将java bean存储在redis数据库。因为需要对数据库中的某个字段进行修改,所以在redis上不能用简单的string类型存储,而要以hash类型
jackson是一种使用广泛的json序列化库,虽然性能上可能不如fastjson,但是从其标准性以及安全性上来看(近一年爆出了不少fastjson的漏洞),下面就介绍下本文的主题,jackson序列化以及反序列化时可能用到的几个注解:
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言,进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
根据用户需求,使用fastjson实现Java Bean按字段序列化为json字符串,再根据该json字符串反序列化回Java Bean。
K3 CLOUD是某蝶在移动互联⽹时代基于最新技术研发的⼀款战略性ERP产品,该产品于近⽇曝 出反序列化漏洞,攻击者可构造对应的序列化数据包在⽬标部署服务器上执⾏恶意代码。⽬前已有对应的POC,以及⼀些相关的分析资料,本⽂只说明其中⽐较重要的⼏个部分。
通过在属性、getter 方法或类级别上使用 @JsonSerialize 注解,可以指定要使用的序列化器。
大多数 java 项目用来处理数据基本上都是xml 和 json 两种格式,上篇讲了fastjson的反序列化,另一个json处理库jackson的漏洞原理和利用方式类似。
RPC 框架需要通过网络通信实现跨 JVM 的调用。既然需要网络通信,那就必然会使用到序列化与反序列化的相关技术,Dubbo 也不例外。
查看像 Microsoft Exchange 这样的庞大代码库通常是由我的第一种方法驱动的。很高兴看到较小的项目,但学习不同类型的模式(和反模式)特性,例如某种编程语言,只有通过查看巨人才有可能。
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