Phar反序列化如何解决各种waf检测和脏数据的添加问题? 快来学爆,看完这些之后对phar的waf检测和脏数据的问题再也不用挠头了 本文首发于奇安信攻防社区: Phar反序列化如何解决各种waf
在最近的一次攻防演练中,遇到了两个未授权访问的 Redis 实例。起初以为可以直接利用,但后来发现竟然是Windows + Java (Tomcat)。因为网上没有看到相关的利用文章,所以在经过摸索,成功解决之后决定简单写一写。
在网站开发中,需要经常开启一些定时任务,例如定时清理脏数据等。本文主要介绍使用laravel自带的Task Scheduling配合cron实现定时任务。
ts(Thread-Safety)即线程安全,多线程访问时,采用了加锁机制,当一个线程访问该类的某个数据时,进行保护,其他线程不能进行访问直到该线程读取完,其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染php以ISAPI方式加载的时候选择这个版本.,php以ISAPI方式加载的时候选择这个版本.
在进行项目开发的时候,经常会对我们的类,函数,http请求等进行测试,看结果是否符合我们的预期。 对于http 请求我们通常会使用postman 来进行测试。 那么如果我们需要测试某一个类,某一个方法,需要怎么办?
这里所谓的二次注入其实就是将可能导致SQL注入的字符先存入到数据库中,而当我们再次调用这个恶意构造的字符时就可以触发SQL注入,这一种注入在平时并不常见,但是确实是存在的一种注入,故此在这里将其单独拎出来说一下
在wp-content/plugins创建一个文件夹,命名最好加前缀,WordPress官方现在应该收录了有五万多的插件,所以要起一个特殊的名称,防止插件和别人重名
即推断flag为PCL{1555a651a13ec074ce725383214fd7cc}
上一章我们了解了使用laravel迁移功能创建数据库表,把DBA的工作挪到开发端,这样把岗位都省出来了。 但是只有光秃秃的数据库表,有个壳子没有数据确实没啥用。本文为大家讲讲laravel怎么给数据库造假数据,堂而皇之地假装生产。
上一章我们了解了使用laravel迁移功能创建数据库表,把DBA的工作挪到开发端,这样把岗位都省出来了。
精彩内容 作为推送行业领导者,截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外),接入应用超过43万,独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据,面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面,个推每天产生10TB以上的数据,并且累积数据已在PB级别。其次,作为推送技术服务商,个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求,例如:消息推送技术和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式,但开源数据处理系统稳定性并不很高,保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外,推送业务并
最近刷推特看到了一个洞,PHP<=7.4.21时通过php -S开起的WEB服务器存在源码泄露漏洞,可以将PHP文件作为静态文件直接输出源码,还蛮有意思的,这里大胆预测一波,最近在CTF里肯定会有人出这个点
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
漏洞利用 python3 joomla3.4.6_rce.py -t http://10.12.1.25/Joomla_3.4.6-Stable-Full_Package/ --exploit -l 10.12.1.25 -p 6666
http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49
这篇文章搜集整理自@Junehck师傅的Github,记录了他在实战中遇到的各种WAF拦截SQL注入的场景和绕过姿势,文章并不是完整的,仅记录了Bypass部分。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
分布式锁,主要考察使用者对原子性的理解,原子性可以保证程序从异常中恢复后,redis中的数据是正确的,程序依然正常运行。分布式锁是实现线程同步手段之一。
“还是数据问题!之前做的一个功能有一部分数据迁移工作没有做好,导致生产环境有脏数据,委托人的联系人已经不为该委托人服务了,应该移除掉的……”
* 本文作者:zjie2O71,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载
https://lonesysadmin.net/2013/12/22/better-linux-disk-caching-performance-vm-dirty_ratio/
作为推送行业领导者,截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外),接入应用超过43万,独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据,面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面,个推每天产生10TB以上的数据,并且累积数据已在PB级别。其次,作为推送技术服务商,个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求,例如:消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式,但开源数据处理系统稳定性并不很高,保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外,推送业务并不是单纯的消息
使用袋鼠云数栈的某教育行业客户,在之前的信息化过程中建设了多个系统,已经意识到自身数据孤立的现状,面对TB级的数据量,需要更高效的方式进行数据治理和分析,为业务方提供高质量数据。
本文主要讨论这么几个问题: (1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 (2)优化思路与方案 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》中有一个小优化点,在只有主库时,通过“串行化”的思路可以解
很明显是一个文件包含,先说说我的做法,尝试php伪协议发现读取不到,日志文件没有找到就用不了日志文件包含,phpinfo也没能找到临时文件包含也没有出路,最后尝试利用 session.upload_progress 特性getshell,直接脚本一把梭,具体原理可参考我之前一篇文章,下面给出脚本,读取flag文件也可,这里就直接读取环境变量了,懒得找文件(因为MyDoor也可以这么做,应该是非预期了)
java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: ORA-00001: unique constraint (USR_JXZX_DSJKF_MODEL.SYS_C001362707) violated 主键不一致,须联系数据中心修改
系统程序处理时,缓存作为DB的一道屏障,可以防止大量请求达到数据库,造成压力过大,还可以提高查询效率。
本文详细分析了MyBatis中“一级缓存”在实际项目中如何产生脏数据,并并给出了具体的实施建议,本文适合对MyBatis有1年以上使用经验的开发者阅读,对MyBatis小白不适合。
今天发现突然有一台主机无缘无故死机了,于是翻看了/var/log/message日志,发现提示: echo 0 > /proc/sys/kernel/hung_task_timeout_secs;
在使用MyBatis、MybatisPlus等DAO层数据库访问框架式,常常会与一级缓存、二级缓存打交道,为了增强对缓存体系的整体把控力,提高软件应用响应速度,这里对三级缓存一次梳理。
因为MongoDB数据中有的字段值为'undefined',程序程序访问到这个数据时会抛出如下类似的exception:
在日常的渗透测试及各种攻防比赛项目中,waf设备的拦截是越来越厉害了,以至于很多朋友遇到weblogic 2017-10271、weblogic 2019-2725等反序列化漏洞就直接放弃。过去几年我曾帮助多位朋友绕过waf拿下权限,本期ABC_123就分享几个真正实战中用到的绕waf技巧,给大家拓展一下思路。
在高并发的业务场景下,数据库的性能瓶颈往往都是用户并发访问过大。所以,一般都使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接去访问MySQL等数据库。从而减少网络请求的延迟响应
有一天,产品甩过来一个新的需求: 山月呀,「你对数据库中的用户完善用户姓名、用户邮箱、用户手机号,其中手机号必填」。
在数据密集的业务领域,尤其是金融,保险,税务等行业中,经常需要利用Excel模型,来对业务进行分析和处理。例如: 1.金融投资: 根据模型进行估值计算,并对投资风险进行评估,通过测算出投资的内部收益率(IRR),净现值(NPV)来做投资收益分析,反应项目的获利能力。 2.保险精算: 运用数学,统计学,保险学的理论和方法,对保险经营中的计算问题作定量分析,以保证保险经营的稳定性和安全性。 3.税务审计: 在定制的审计底稿上填报基础数据,通过Excel的公式计算汇总,整理成审计人员需要的信息,生成审计报告,常见于税费汇算清缴,税务稽查工作等。 在上述业务场景下,数据处理过程中都需要依赖很多数学计算,部分场景还需要依赖专业的数学模型。如果手工运算,不仅工程量大而且极易出错。另外,以上业务场景中的数据表格的格式也极为灵活,经常需要增加和调整。基于上述特点,以上行业的从业者往往会依赖Excel,利用其函数计算、汇总分析、透视表等功能,完成上述业务中的复杂数学计算。
数字经济时代,各行各业数字化转型大趋势下,数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚,使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
在数据文件中可能会出现小部分脏数据,在脏数据对数据整体没有较大影响我们又不知道脏数据位置的情况下,可以选择跳过那部分脏数据,不进行处理。
ceph-osd上发现内存使用很严重,特别是cache的使用,巨大的内存使用如果不及时释放,加上swap很小,在遇到大文件读写时就会引发kernel oom,进而core文件写满所有根分区
要想同时满足上面三条,可以采用读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。但是,串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,要用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上请求。
针对关系型数据库,FlinkX-RDB封装了基于JDBC规范的查询与插入等公共操作,各个数据源可通过继承FlinkX-RDB模块实现各自逻辑,目前已支持绝大部分市面上的RDB数据源:
用gmpy2.fib计算每一个值的斐波那契数,然后两组每个相同位置互相异或即可得到最终答案
Redis的执行器非常薄,所以Redis只支持有限API,几乎没聚合查询能力,也不支持SQL。存储引擎也简单,直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
今天和Oracle的一个资深前辈聊了下,聊了不少技术的问题,他也来了兴致,随机提了几个问题来问我,发现看似简单的问题还是有不少的干货,很多东西似懂非懂其实还是没有深入理解,限于篇幅,整理了一部分的问题
大型的互联网产品总会有多台服务器支撑整个产品系统的运行,如果发布新版本代码的时候(比如我们公司还是最暴力的复制/粘贴,当然有自己的自动上线工具也不太可能避免这种问题),由于多台机器代码上线会有一定的延迟,造成的结果可能是机器代码版本不一致,导致处理请求造成不同的处理结果,引发脏数据问题,应该如何避免呢? - 1,兼容,2,分步升级+导流控制; - 1,兼容,2,公告+暂停服务+自动化脚本; - 多环境的部署会导致数据差异,自动化的数据库部署脚本和上线演练很重要; - 新代码尽量保证兼容性,如果不能看业务是
1、读: (1)先读cache,如果数据命中则返回 (2)如果数据未命中则读db (3)将db中读取出来的数据入缓存
mybatis一级缓存 默认开启 基于sqlsession 建立连接后发出请求 然后返回数据就是一次sqlsession
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