我想要使序列化出来的JSON都是小写，可以通过建立 LowercaseContractResolver：DefaultContractResolver 来实现， 创建Custom ContractResolver...可以对很多东西进行更改，可以自定义规则。。。...如果你只要针对某个的话，可以用 JsonProperty 或者使用CustomJsonConverter: JsonConverter。。
在.Net的MVC开发中，经常会使用到Json对象，于是，系统提供了JsonResult这个对象，其本质是调用.Net系统自带的Json序列化类JavaScriptSerializer对数据对象进行序列化...但是这个系统自带的Json序列化对象方法没有Json.Net好用，于是打算有些时候用Json.Net替代默认的实现。 要实现有时候用Json.Net，有时候用默认实现，那么就要保证系统中两种实现并存。...，这个类主要就是用于Json字符串的反序列化。...，判断content type，如果是json.net，那么就使用Json.Net的反序列化方法，如果不是，那么就使用系统默认的反序列化方法 if (controllerContext.HttpContext.Request.ContentType.StartsWith...，如果是application/json.net，那么就使用Json.Net来反序列化。
漏洞介绍不安全的反序列化是指在反序列化过程中存在潜在安全风险的情况，如果序列化的内容可控，在传递给应用进行反序列化时，可能会导致执行恶意代码或触发其他不受控制的行为。...以下是一些常见的不安全反序列化的情况：**不受限制的反序列化**：如果反序列化操作没有适当的验证和限制，允许任意的序列化数据被反序列化，攻击者可以构造恶意的序列化数据来执行恶意代码。...**自定义的反序列化逻辑**：如果使用自定义的反序列化逻辑而不是使用安全的序列化库或框架，可能会导致安全问题。自定义逻辑可能缺乏必要的安全验证和过滤步骤，从而容易受到攻击。...当使用pickle模块对对象进行序列化和反序列化时，\_\_reduce\_\_()方法会被调用。\_\_reduce\_\_()方法应该返回一个元组()，其中包含两个或三个元素。...修复建议使用安全的序列化库或框架，这些库经过严格测试和审查，并提供了适当的安全防护机制。对反序列化输入进行严格的验证和过滤，只接受预期的数据格式和内容。
创建目录和编译这个消息类型输出到该目录，包名是message mkdir $GOPATH/src/message;protoc --go_out $GOPATH/src/message orders.proto 编写go文件进行序列化和反序列化刚才生成的包里的类型结构体数据...message.Orders{ OrderId: proto.Int32(1), Title: proto.String("第一个订单"), } //序列化成二进制数据...ordersBytes, _ := proto.Marshal(orders) //反序列化二进制数据 twoOrders := &message.Orders{} proto.Unmarshal
序列化是指，把存储在内存中的对象，转存到磁盘或者其他存储介质上的过程。 反过来，从磁盘等存储介质上将已经序列化的对象加载到内存之中的过程叫做反序列化。...python中的pickle模块可以帮助我们实现序列化和反序列化的过程。 pickle.dumps()可以直接将对象序列化为bytes，我们可以再对已经序列化之后的bytes进行操作。...with open('xxx.data', 'wb') as f: pickle.dump(xxx, f) 当然，我们也可以进行反序列化操作。 比如。...我们可以将文件用’rb’模式打开，通过read()作为bytes读入之后，再调用pickle.loads(data)来把已经序列化的对象加载到内存之中。...需要注意的是，pickle的序列化与反序列化的操作只能用于python而不能被其他语言读取。此外，我们还必须要注意python版本问题，因为，不同版本的python之间可能存在兼容性问题。
值 规则 ID CA2355 类别 安全性 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 当强制转换的或指定的类型的对象图可能包含 DataSet 或 DataTable 类时，进行反序列化。...此规则使用不同的方法来实现类似的规则 CA2353：可序列化类型中不安全的 DataSet 或 DataTable。...使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并设计密钥轮换。...CA2351:确保 DataSet.ReadXml() 的输入受信任 CA2352:可序列化类型中的不安全 DataSet 或 DataTable 容易受到远程代码执行攻击 CA2353:可序列化类型中的不安全...或 DataTable CA2361：请确保包含 DataSet.ReadXml() 的自动生成的类没有与不受信任的数据一起使用 CA2362：自动生成的可序列化类型中不安全的数据集或数据表易受远程代码执行攻击
规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。 攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。...例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...限制可以反序列化的类型可帮助缓解已知的远程代码执行攻击，但反序列化仍容易遭受拒绝服务攻击。 BinaryFormatter 不安全，无法确保安全。...如何解决冲突 改为使用安全序列化程序，并且不允许攻击者指定要反序列化的任意类型。 有关详细信息，请参阅首选替代方案。 使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。...在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并针对密钥轮换进行设计。 此选项使代码容易遭受拒绝服务攻击，以及将来可能会发生的远程代码执行攻击。
规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。 攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。...例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...限制可以反序列化的类型可帮助缓解已知的远程代码执行攻击，但反序列化仍容易遭受拒绝服务攻击。 NetDataContractSerializer 不安全，无法确保安全。...如何解决冲突 改为使用安全序列化程序，并且不允许攻击者指定要反序列化的任意类型。 有关详细信息，请参阅首选替代方案。 使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。...在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并针对密钥轮换进行设计。 此选项使代码容易遭受拒绝服务攻击，以及将来可能会发生的远程代码执行攻击。
规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。 攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。...例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。 此规则会查找 System.Web.UI.LosFormatter 反序列化方法调用或引用。...LosFormatter 不安全，无法确保安全。 有关详细信息，请参阅 BinaryFormatter 安全指南。 如何解决冲突 改用安全的序列化程序，并且不允许攻击者指定要反序列化的任意类型。...使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并设计密钥轮换。...何时禁止显示警告 LosFormatter 不安全，无法确保安全。
规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。 攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。...例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...如果必须使用类型解析程序，请将反序列化的类型限制为预期列表。...System.Xml.Serialization.XmlSerializer Newtonsoft Json.NET - 使用 TypeNameHandling.None。...序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并针对密钥轮换进行设计。
默认情况下，此规则会分析整个代码库，但这是可配置的。 规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。...攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。 例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...如何解决冲突 如果可能，请使用 TypeNameHandling 的 None 值。 使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。...配置代码以进行分析 使用下面的选项来配置代码库的哪些部分要运行此规则。 排除特定符号 排除特定类型及其派生类型 你可以仅为此规则、为所有规则或为此类别（安全性）中的所有规则配置这些选项。...None 以外的 TypeNameHandling 值 CA2327：不要使用不安全的 JsonSerializerSettings CA2328：确保 JsonSerializerSettings
将表示非零值的整数值赋给 TypeNameHandling 变量。 规则说明 反序列化不受信任的数据时，不安全的反序列化程序易受攻击。...攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。 例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...如何解决冲突 如果可能，请使用 TypeNameHandling 的 None 值。 使序列化的数据免被篡改。 序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。...End Sub End Class 相关规则 CA2327：不要使用不安全的 JsonSerializerSettings CA2328：确保 JsonSerializerSettings 是安全的 CA2329...：不要使用不安全的配置反序列化 JsonSerializer CA2330：在反序列化时确保 JsonSerializer 具有安全配置
Pickle序列化 python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 JSON(JavaScript Object...JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。...marshal marshal并不是一个通用的模块，在某些时候它是一个不被推荐使用的模块，因为使用marshal序列化的二进制数据格式还没有文档 化，在不同版本的Python中，marshal...也就是说，用python2.5序列为一个对象，用python2.6的程序反序列化 所得到的对象，可能与原来的对象是不一样的。
这时候就需要使用到 json 把数据进行序列化之后保存到硬盘中了，这样子下一次取出来就不会丢失格式了，这样子是不是很方便呢？...序列化操作 多种多样格式序列化后保存到硬盘 复杂方法 list = [1,'a',6] list = json.dumps(list) # 把列表进行序列化 with open('a.txt...# 读取文件中的内容 list = json.loads(list) # 把内容进行反序列化输出 print(list) 简单方法 with open('a.txt','r...') as f: list = json.load(f) python变量数据序列化与反序列化的操作是不是很简单呢。...注意： 1、 json格式的内容字符串内容使用的使用双引号； 2、python数据的集合不能进行序列化操作； 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115153
Twitter大牛@MattGraeber和@ChrisCampbell介绍了一种使用网站关键字来触发系统中shellcode的技术。...这种技术的主要优点是shellcode直接从内存中执行，不容易被发现，通过注册表项实现持久化。 C2Code -PowerShell脚本如下: ?...当PowerShell脚本在目标主机上执行时，它将在网站上查找已经给出的特定关键字，如果关键字存在将执行有效负载 ? 打开一个Meterpreter会话进行监听，成功反弹回来。 ? ?...当用户打开Office文档时，宏将运行，并且执行托管在控制网站上的Invoke-ShellCode脚本。 ? Meterpreter监听时同样会建立连接： ?...这是一个很好的后门方式，没有引入任何新的东西或造成很大的动静，就可以完成一次交互，小编和他的小伙伴都惊呆了。
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
学习python的话，是不是有时候需要在本地存储一些数据，今天为大家来介绍一种新的实现方式：那就是使用python自带的pickle库。...先上一段代码来看一下pickle的基本使用： import pickle # pickle的功能：序列化和反序列化 obj = { "userName": "小博", "job":...，通过pickle序列化存储之后的数据，再次加载出来的时候，还是保留了之前的格式。...（也就是说，将python程序序列化存储的文本文件，用其他语言去解析是会有问题的） 2、在使用的时候，要注意dumps/loads与dump/load的使用区别，前者是在内存中进行操作，后者是在文件中进行操作...3、pickle是以bytes类型来进行序列化的，dump/dumps方法调用的时候还可以传protocol和fix_imports参数，具体用法可以自行查资料了解一下。
引言 进程间通信（IPC）是软件系统中各个组件之间交换数据和消息的一种机制。虽然使用数据库进行IPC在某些情况下看似方便，但这通常被认为是软件设计的一个反模式。...本文将分析这种做法的缺点，并探讨更好的IPC方法。 使用数据库进行IPC的问题 1. 性能问题 数据库负载：频繁的读写操作会增加数据库的负载，影响其性能和响应时间。...复杂性：维护和管理用于IPC的数据库模式会增加系统的复杂性。 3. 可扩展性和可靠性问题 可扩展性：随着系统规模的增长，依赖数据库的IPC可能成为性能瓶颈。...更好的IPC替代方案 消息队列：如RabbitMQ或Kafka，提供高效、可扩展的消息传递机制。 共享内存：在适用的情况下，可以提供更快的数据交换方式。...结论 虽然使用数据库进行IPC可能在某些简单场景中看似方便，但从长远来看，它会带来诸多问题，如性能下降、设计复杂性增加、可扩展性和可靠性降低等。
该工具可以使用一个内部XLM模拟器来解析宏文件，而且无需完整执行目标宏代码。 当前版本的XLMMacroDeobfuscator支持xls、xlsm和xlsb格式。...模拟器安装 首先，我们需要使用pip下载和安装XLMMacroDeobfuscator： pip install XLMMacroDeobfuscator 接下来，我们可以使用下列命令安装最新的开发版本...install -U https://github.com/DissectMalware/XLMMacroDeobfuscator/archive/master.zip 模拟器运行 针对Excecl文档中的宏进行反混淆处理...： xlmdeobfuscator --file document.xlsm 仅获取反混淆处理后的宏而不进行其他格式化处理： xlmdeobfuscator --file document.xlsm -...下面的样例中，我们能够以Python库的形式使用XLMMacroDeobfuscator并对XLM宏进行反混淆处理： from XLMMacroDeobfuscator.deobfuscator import
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