


Panduan Reka Bentuk Seni Bina Keselamatan Laman Web: Perlindungan terhadap Serangan Refleksi dalam PHP
Dengan perkembangan berterusan dan populariti Internet, keselamatan laman web amat penting. Apabila membangunkan tapak web, kita bukan sahaja perlu mempertimbangkan fungsi dan pengalaman pengguna, tetapi juga memberi perhatian kepada keselamatan tapak web. Dalam reka bentuk seni bina keselamatan laman web, serangan refleksi adalah salah satu kaedah serangan biasa Terutama apabila menggunakan PHP untuk membangunkan laman web, kita perlu mengambil langkah perlindungan yang sepadan.
Serangan refleksi ialah kaedah serangan yang menggunakan data input pengguna untuk melaksanakan kod hasad di bahagian pelayan. Ia mengambil kesempatan daripada ciri unik bahasa pengaturcaraan dinamik (seperti PHP) dan melaksanakan data yang dimasukkan pengguna sebagai sebahagian daripada kod, yang membawa kepada kelemahan keselamatan. Dalam PHP, kaedah serangan ini menggunakan API refleksi.
Reflection API ialah satu set alatan yang disediakan oleh PHP untuk mendapatkan dan memanipulasi maklumat seperti kelas, kaedah, sifat, dsb. pada masa jalan. Peranannya adalah untuk meningkatkan fleksibiliti dan dinamik PHP, tetapi ia juga menyediakan kemudahan untuk serangan refleksi.
Untuk mengelakkan serangan refleksi, kami boleh menggunakan strategi perlindungan berikut:
- Pengesahan dan penapisan input: Sebelum menerima input data oleh pengguna, pengesahan dan penapisan yang ketat mesti dilakukan untuk memastikan data input memenuhi jangkaan. Anda boleh menggunakan fungsi penapis (seperti filter_var) atau ungkapan biasa untuk mengesahkan data input dan menapisnya mengikut format yang dijangkakan.
- Pertanyaan berparameter: Apabila membina pernyataan pertanyaan SQL, pastikan anda menggunakan pertanyaan berparameter (pernyataan yang disediakan) dan bukannya rentetan menggabungkan. Pertanyaan berparameter boleh memproses data input pengguna dan pernyataan pertanyaan secara berasingan, dengan itu mengelakkan serangan suntikan SQL. Dalam PHP, pertanyaan berparameter boleh dilaksanakan menggunakan sambungan PDO atau mysqli.
- Pengekodan data input: Sebelum menggunakan data yang dimasukkan pengguna untuk pelaksanaan kod dinamik, pastikan anda mengekod data input dengan betul. Anda boleh menggunakan fungsi seperti htmlspecialchars atau htmlentities untuk melepaskan aksara khas untuk mengelakkan suntikan kod berniat jahat.
- Hadkan kebenaran API pantulan dengan ketat: Apabila menggunakan API pantulan, pastikan anda menetapkan kebenaran yang sesuai dan hadkan skop kod dinamik boleh lakunya dengan ketat. Anda boleh menggunakan kelas seperti ReflectionClass dan ReflectionMethod untuk mendapatkan maklumat kelas dan menggunakan strategi kawalan kebenaran yang sesuai.
- Kemas kini dan penyelenggaraan yang kerap: Jejaki dan betulkan kelemahan keselamatan PHP tepat pada masanya, gunakan versi terkini PHP dan gunakan tampung keselamatan tepat pada masanya. Semak dan kemas kini kod anda secara kerap untuk membetulkan risiko keselamatan yang mungkin berlaku dengan segera.
Secara keseluruhan, keselamatan laman web adalah aspek penting yang tidak boleh diabaikan dalam pembangunan laman web. Dalam PHP, melindungi daripada serangan refleksi adalah aspek penting dalam memastikan keselamatan tapak web. Melalui pengesahan dan penapisan input yang munasabah, pertanyaan berparameter, pengekodan data input, sekatan ketat ke atas kebenaran API refleksi, dan kemas kini dan penyelenggaraan yang kerap, kami boleh meningkatkan keselamatan tapak web dan mengurangkan ancaman serangan pantulan ke tapak web. Saya harap artikel ini akan membantu semua orang memahami dan mencegah serangan refleksi dalam PHP.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan Reka Bentuk Seni Bina Keselamatan Laman Web: Perlindungan terhadap Serangan Refleksi dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





SpringDataJPA adalah berdasarkan seni bina JPA dan berinteraksi dengan pangkalan data melalui pemetaan, ORM dan pengurusan transaksi. Repositorinya menyediakan operasi CRUD, dan pertanyaan terbitan memudahkan akses pangkalan data. Selain itu, ia menggunakan pemuatan malas untuk hanya mendapatkan semula data apabila perlu, sekali gus meningkatkan prestasi.

Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.

1. Seni Bina Llama3 Dalam siri artikel ini, kami melaksanakan llama3 dari awal. Keseluruhan seni bina Llama3: Gambarkan parameter model Llama3: Mari kita lihat nilai sebenar parameter ini dalam model Llama3. Gambar [1] Tetingkap konteks (tetingkap konteks) Apabila membuat instantiated kelas LlaMa, pembolehubah max_seq_len mentakrifkan tetingkap konteks. Terdapat parameter lain dalam kelas, tetapi parameter ini paling berkaitan secara langsung dengan model pengubah. Maks_seq_len di sini ialah 8K. Gambar [2] Saiz perbendaharaan kata dan PerhatianL

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.

Dalam perbandingan keselamatan antara Slim dan Phalcon dalam rangka kerja mikro PHP, Phalcon mempunyai ciri keselamatan terbina dalam seperti perlindungan CSRF dan XSS, pengesahan borang, dsb., manakala Slim tidak mempunyai ciri keselamatan luar biasa dan memerlukan pelaksanaan manual daripada langkah-langkah keselamatan. Untuk aplikasi kritikal keselamatan, Phalcon menawarkan perlindungan yang lebih komprehensif dan merupakan pilihan yang lebih baik.

Reka bentuk rangka kerja Java membolehkan keselamatan dengan mengimbangi keperluan keselamatan dengan keperluan perniagaan: mengenal pasti keperluan perniagaan utama dan mengutamakan keperluan keselamatan yang berkaitan. Membangunkan strategi keselamatan yang fleksibel, bertindak balas terhadap ancaman secara berlapis, dan membuat pelarasan tetap. Pertimbangkan fleksibiliti seni bina, menyokong evolusi perniagaan dan fungsi keselamatan abstrak. Utamakan kecekapan dan ketersediaan, mengoptimumkan langkah keselamatan dan meningkatkan keterlihatan.

Untuk melindungi aplikasi Struts2 anda, anda boleh menggunakan konfigurasi keselamatan berikut: Lumpuhkan ciri yang tidak digunakan Dayakan semakan jenis kandungan Sahkan input Dayakan token keselamatan Cegah serangan CSRF Gunakan RBAC untuk menyekat akses berasaskan peranan

Apabila melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dalam C++, pertimbangan keselamatan adalah penting, termasuk privasi data, pengubahan model dan pengesahan input. Amalan terbaik termasuk menggunakan perpustakaan selamat, meminimumkan kebenaran, menggunakan kotak pasir dan pemantauan berterusan. Kes praktikal menunjukkan penggunaan perpustakaan Botan untuk menyulitkan dan menyahsulit model CNN untuk memastikan latihan dan ramalan yang selamat.
