


Comment utiliser les expressions régulières Python pour les tests de sécurité
Avec le développement continu de la technologie Internet, les problèmes de sécurité des sites Web attirent de plus en plus d'attention. Lors des tests de sécurité d’un site Web, il est particulièrement important de maîtriser certains outils et techniques. Cet article explique comment utiliser les expressions régulières Python pour les tests de sécurité. J'espère qu'il sera utile à la majorité des testeurs de sécurité.
1. Qu'est-ce que l'expression régulière Python ?
L'expression régulière (expression régulière) est une technologie de correspondance de chaînes, qui est utilisée pour rechercher, remplacer, diviser, extraire et d'autres opérations dans le texte. Python est un langage de programmation qui utilise largement les expressions régulières et fournit le module re pour prendre en charge les opérations sur les expressions régulières.
2. Fonctions couramment utilisées pour les expressions régulières Python
Lors de l'utilisation de Python pour les opérations sur les expressions régulières, certaines fonctions couramment utilisées doivent être maîtrisées :
- re.match() : fait correspondre un modèle à partir de la position de départ de la chaîne et renvoie les objets correspondants.
- re.search() : recherche un modèle correspondant dans une chaîne et renvoie l'objet correspondant.
- re.findall() : recherche tous les modèles correspondants dans une chaîne.
- re.sub() : Utilisé pour remplacer la partie de la chaîne qui correspond à l'expression régulière.
3. Métacaractères couramment utilisés dans les expressions régulières Python
Certains métacaractères doivent être utilisés lors de l'écriture d'expressions régulières. Ils ont des significations particulières. Voici quelques métacaractères couramment utilisés :
- ^ : Correspond au début d'une chaîne. position
- $ : correspond à la position de fin de la chaîne
- * : correspond à 0 ou plusieurs expressions précédentes
- + : correspond à 1 ou plusieurs expressions précédentes
- ? : Correspond à 0 ou 1 expression précédente
- : Correspond à n'importe quel caractère sauf le caractère de nouvelle ligne
- [] : Correspond à n'importe quel caractère de l'ensemble
- [^] : Correspond à n'importe quel caractère ne figurant pas dans l'ensemble
4. expressions dans les tests de sécurité
- Détection d'informations sensibles
Utilisez des expressions régulières Python pour détecter des informations sensibles, telles que des numéros de téléphone portable, des adresses e-mail, des numéros d'identification, des numéros de carte bancaire, etc. Voici un exemple simple :
import re text = "我的手机号码是13888888888,我的邮箱是test@test.com" pattern = re.compile(r'1d{10}|[w.%+-]+@[w.-]+.[A-Za-z]{2,4}') result = pattern.findall(text) print(result)
Le résultat de sortie est : ['13888888888', 'test@test.com']
- Détection d'injection SQL
L'utilisation d'expressions régulières Python peut détecter les vulnérabilités d'injection SQL courantes, telles que Ajoutez des caractères spéciaux, etc. aux paramètres d'URL. Voici un exemple simple :
import re url = "http://www.example.com/search.php?keyword=test%27+or+1=1--+" pattern = re.compile(r''s*+s*(?:OR|AND)s+S+=S+') result = pattern.findall(url) if result: print("存在SQL注入漏洞") else: print("不存在SQL注入漏洞")
Le résultat de sortie est : Une vulnérabilité d'injection SQL existe
- Détection d'attaque XSS
L'utilisation d'expressions régulières Python peut détecter les vulnérabilités d'attaque XSS courantes, telles que l'ajout de balises de script aux paramètres d'URL. Voici un exemple simple :
import re url = "http://www.example.com/index.html?param=<script>alert('XSS');</script>" pattern = re.compile(r'<s*scripts*>') result = pattern.search(url) if result: print("存在XSS攻击漏洞") else: print("不存在XSS攻击漏洞")
Le résultat du résultat est : Il existe une vulnérabilité d'attaque XSS
V Résumé
Cet article présente comment utiliser les expressions régulières Python pour les tests de sécurité et fournit quelques exemples couramment utilisés. Les expressions régulières Python sont un outil très utile à maîtriser et à utiliser lors des tests de sécurité de sites Web. En parallèle, faites attention à la syntaxe des expressions régulières et à la signification des caractères spéciaux pour éviter les erreurs.
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
