本文所有实战盲注例子,均来自Joomla! 3.7.0 - ‘com_fields’ SQL Injection。(提示:本文所有外链阅读原文即可查看)
在做 Web 开发的时候,经常需要对 Web Page 或者 REST-ful API 做简单的 Benchmark。本文将介绍如何使用 cURL 进行简单快速的性能评测。本文内容分为以下两部分:
两则需要知道的RCE实战trick RCE-trick1 前言 想必大家遇到RCE的题目不算少数,那么如果题目可以命令执行,却没有回显,那么我们应该如何有效打击呢? 盲打RCE 先看这样一段函数: 对
2.BENCHMARK函数: MySQL有一个内置的BENCHMARK()函数,可以测试某些特定操作的执行速度。 参数可以是需要执行的次数和表达式。 表达式可以是任何的标量表达式,比如返回值是标量的子查询或者函数。请注意:该函数只是简单地返回服务器执行表达式的时间,而不会涉及分析和优化的开销。
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摘要 Mars这个名字来自于电影《火星救援》,它是一个结合移动 App 所设计的基于 socket 层的解决方案,在网络调优方面有着更好的可控性。微信高级工程师闫国跃将从四个方面为我们介绍微信开源的终
国庆即将到来,前一期讲到获取网站信息判断所属环境以及各个端口的用处和弱口令密码利用方法,这期仍有很多客户找到我们Sine安全想要了解针对于SQL注入攻击的测试方法,这一期我们来讲解下注入的攻击分类和使用手法,让客户明白漏洞是如何产生的,会给网站安全带来怎样的影响!
国庆即将到来,前一期讲到获取网站信息判断所属环境以及各个端口的用处和弱口令密码利用方法,这期仍有很多客户找到我们Sine安全想要了解针对于SQL注入攻击的测试方法,这一期我们来讲解注入的攻击分类和使用手法,让客户明白漏洞是如何产生的,会给网站安全带来怎样的影响!
经过数月的研究、开发和质量保证,Wasmi 有史以来最重要的更新终于准备好投入生产使用。
项目描述:Build cross-platform modern desktop apps in Go + HTML5
gRPC是一个现代的、跨平台的、高性能的 RPC 框架。gRPC for .NET 构建在 ASP.NET Core 之上,是我们推荐的在 .NET 中构建 RPC 服务的方法。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于基准测试(benchmark) Go的标准库内置的testing框架提供了基准测试(benchmark)功能,可以用来验证本地方法在串行或者并行执行时的基准表现,帮助开发者了解代码的真实性能情况,例如一个方法执行一次的平均耗时,还能看到内存分配的情况 关于Go语言基准测试(benchmark)三部曲 《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》是欣
在.NET Core之前的版本中,其实已经在博客中介绍了在该版本中发现的重大性能改进。从.NET Core 2.0到.NET Core 2.1到.NET Core 3.0的每一篇文章,发现 谈论越来越多的东西。然而有趣的是,每次都想知道下一次是否有足够的意义的改进以保证再发表一篇文章。.NET 5已经实现了许多性能改进,尽管直到今年秋天才计划发布最终版本,并且到那时很有可能会有更多的改进,但是还要强调一下,现在已提供的改进。在这篇文章中,重点介绍约250个PR,这些请求为整个.NET 5的性能提升做出了巨大贡献。
以前我只是知道系统调用开销大,耗时长,但是这个代价有多大一直没量化。前段时间处理一个问题让我对这个有了比较“理性”的认识,也就是说现在可以拿出相对量化的指标。
先考虑这样一种注入情况,很多网站都会把访问者的IP记录到数据库中,而且是从HTTP头的X-FORWARDED-FOR或CLIENT-IP等用户可控的字段获取,这样的话,如果没有对获取的IP进行合法性验证就插入数据库就会产生SQL注入。插入数据库的IP值一般用户不可见,一般也不会产生二次注入,所以我们只能在insert语句中构造时间盲注语句才能利用此漏洞。
这是笔者自行整理出来的有关sql注入的一些知识点,自己还有些迷迷糊糊,可能有些不对的地方。等学完之后,再来详写一系列的关于sql注入的文章
OWASP benchmark是OWASP组织下的一个开源项目,又叫作OWASP基准测试项目,它是免费且开放的测试套件。它可以用来评估那些自动化安全扫描工具的速度、覆盖范围和准确性,这样就可以得到这些软件的优点和缺点,还可以对它们进行相互比较。每个版本的OWASP benchmark都包含数千个完全可运行和利用的测试用例,每个测试用例都映射到该漏洞的相应CWE编号,所以该项目的漏洞数量和漏洞类型都是固定的,因此就可以查看扫描工具的测试报告进行对比得出该工具的误报和漏报率。
性能优化一直是前端研究的主要课题之一,因为不仅直接影响用户体验,对于商业性公司,网页性能的优劣更关乎流量变现效率的高低。例如 DoubleClick by Google 发现:
临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示,例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。
在软件开发中,性能测试和基准测试是确保软件质量不可或缺的一部分。今天,将给大家推荐一款强大的工具——pytest-benchmark,它能够帮助我们轻松地集成基准测试到我们的pytest测试套件中。
如果你实现一个公共的工具函数,有多种实现方式,你怎么测试性能呢?是循环多少次,然后打印一下起止时间,计算耗时吗?这样当然没问题。但是每次都类似的需求,都会写很多冗余的代码来进行耗时统计,另外也缺乏灵活性。有没有方便的方式来测试呢?有,Google家的benchmark性能测试框架。
通用 SQL 注入负载 ' '' ` `` , " "" / // \ \\ ; ' or " -- or # ' OR '1 ' OR 1 -- - " OR "" = " " OR 1 = 1 -- - ' OR '' = ' '=' 'LIKE' '=0--+ OR 1=1 ' OR 'x'='x ' AND id IS NULL; -- '''''''''''''UNION SELECT '2 %00 /*…*/ + addition, concatenate (or space in
start /affinity最多只能指定64个vCPU(FFFFFFFFFFFFFFFF),因为80个vCPU都占满的话是FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF,命令start /wait /affinity FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF cmd /c "echo.|c:\vray-benchmark-6.00.01-cli.exe -m vray 2>&1 1>c:\log.txt" 直接报错"系统无法接受 START 命令参数 FFFFFFFFFFFFFFFFFFFF",去掉4个F,按start /wait /affinity FFFFFFFFFFFFFFFF cmd /c "echo.|c:\vray-benchmark-6.00.01-cli.exe -m vray 2>&1 1>c:\log.txt"则也能跑满80个vCPU,说明高于64个vCPU的部分其实是按默认占用来算数的
测试指定的命令 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -r 10000 -n 10000 eval 'return redis.call("ping")' 0 ====== eval return redis.call("ping") 0 ====== 10000 requests completed in 0.28 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 30.19% <= 1
当业务要处理大量的定时任务时,如果每个任务都创建一个Golang原生的timer的话,会占用较多的cpu资源,这类场景,可以用时间轮算法优化timer的资源消耗。本次介绍一款多级时间轮库antlabs/timer(以下timer特指antlabs/timer库),处理类似场景的优化。
JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓Micro Benchmark呢?简单的来说就是基于方法层面的基准测试,精度可以达到微秒级。当你定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用JMH对优化的结果进行量化的分析。和其他竞品相比——如果有的话,JMH最有特色的地方就是,它是由Oracle内部实现JIT的那拨人开发的,对于JIT以及JVM所谓的“profile guided optimization”对基准测试准确性的影响可谓心知肚明(smile)
最近我在研究 Nginx 1.13.4 最新的 mirror 模块,利用 mirror 模块,你可以将线上实时流量拷贝至其他环境同时不影响源站请求的响应,因为 Nginx 会丢弃 mirror 的响应。mirror 模块可用于以下几个场景:
在 C# 标准性能测试 已经告诉大家如何使用 BenchmarkDotNet 测试性能,本文会告诉大家高级的用法。
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
redis-benchmark [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h Invalid option "-h" or option argument missing Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>] -h <hostname> Server hostname (default 127.0.0.1) -p
JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于Java代码微基准测试的工具套件。由OpenJDK开发的,主要是基于方法层面的基准测试,精度可以达到纳秒级。当定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用JMH对优化的结果进行量化分析。
关于JMH,可以直接查看官网地址http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/
前言 “"If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。 但是,如果熟悉JVM类加载机制的话,应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统计分析,识别高频方法的调用、循环体、公共模块等,基于JIT动态编译技术,会将热点代码转换成机
Kube-Bench是一款针对Kubernete的安全检测工具,从本质上来说,Kube-Bench是一个基于Go开发的应用程序,它可以帮助研究人员对部署的Kubernete进行安全检测,安全检测原则遵循CIS Kubernetes Benchmark。
2017年第二季度(Q2)移动游戏市场盘点 移动游戏行业稳健发展,开发者积极布局细分市场 2017年第二季度,网易、完美世界、软星、银汉游戏、掌趣、哔哩哔哩、芒果互娱、都玩网络和互爱互动等企业发布了多款新游戏,游戏类型既包括角色扮演、动作、策略等偏重度作品,也涵盖卡牌、模拟养成、休闲益智等轻度作品;移动游戏市场整体保持稳定的发展趋势,更多细分市场开始得到布局。 从具体形态看,中重度类型作品仍旧维持较高的热度,例如网易的《勇士X勇士》、《秘宝猎人》,完美世界的《神鬼传奇》,互爱互动的《胡莱三国2》等,同时,轻
下面这段程序截取自Python High Performance Programming(个人觉得这本书还不错,虽然有点零碎。因为我做数据分析比较多,有时候数据量大了确实也需要考虑代码优化。当然,如果数据量太大,我应该还是会毫不犹豫地用SAS。)
https://github.com/foolwood/benchmark_results
ddcw_tool地址: https://github.com/ddcw/ddcw/blob/master/python/ddcw_tool.py
Sentry SDK Benchmark 提供了一组以不同编程语言和不同框架实现的预打包 Web 应用程序。
一、Benchmark简介 Benchmark是一个评价方式,在整个计算机领域有着长期的应用。正如维基百科上的解释“As computer architecture advanced, it became more difficult to compare the performance of various computer systems simply by looking at their specifications.Therefore, tests were developed that all
来源:https://juejin.cn/post/6844903936869007368 前言 "If you cannot measure it, you cannot improve it". 在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。 但是,如果熟悉JVM类加载机制的话,应该知道JVM默认的执行模式是JIT编译与解释混合执行。JVM通过热点代码统
Redis 的消息订阅/发布(pub/sub)是一种消息的模型,Redis客户端可以订阅任意数量级的频道,一旦某频道接收到消息时,订阅他的客户端就会收到信息,接下来演示一下实例:
-《Go语言基准测试(benchmark)三部曲》已近尾声,经历了《基础篇》和《内存篇》的实战演练,相信您已熟练掌握了基准测试的常规操作以及各种参数的用法,现在可以学习一些进阶版的技能了,在面对复杂一些的场景也能高效完成基准测试,另外还有几个坑也要提前了解,避免以后掉进去
JMH是Java Microbenchmark Harness的简称,一个针对Java做基准测试的工具,是由开发JVM的那群人开发的。想准确的对一段代码做基准性能测试并不容易,因为JVM层面在编译期、运行时对代码做很多优化,但是当代码块处于整个系统中运行时这些优化并不一定会生效,从而产生错误的基准测试结果,而这个问题就是JMH要解决的。
哈喽,大家好。我是狗哥,在日常开发中,我们对一些代码的调用或者工具的使用会存在多种选择方式,在不确定他们性能的时候,我们首先想要做的就是去测量它。大多数时候,我们会简单的采用多次计数的方式来测量,来看这个方法的总耗时。
搜了下 stackoverflow[2] ,不支持 Android 12 的设备,在 issueracker[3] 上 google 也给了回复,不支持在 Android 12L 上运行,建议在小于等于 31 的 API 上运行:
概述 JMH,即Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件 JMH比较典型的应用场景有: 想准确的知道某个方法需要执行多长时间,以及执行时间和输入之间的相关性; 对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量; 查看多少百分比的请求在多长时间内完成; 基本概念 模式 Throughput: 整体吞吐量,例如“1秒内可以执行多少次调用”。 AverageTime: 调用的平均时间,例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。 SampleTime: 随机取样,最后输出取样结果
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