摘要: Spring Framework远程代码执行漏洞(CVE-2022-22965)复现 漏洞复现 环境搭建 使用vulhub的docker环境 git clone https://github.com/vulhub/vulhub.git cd vulhub/spring/CVE-2022-22965 阅读全文
posted @ 2022-04-06 16:42 LRainner 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 永恒之蓝漏洞(CVE-2017-0144)复现 环境搭建 一台kali攻击机 一台windows7靶机 信息收集 ifconfig 查看kali的ip地址为192.168.125.25 使用nmap扫描192.168.125.0网段下存活的主机 nmap 192.168.125.25/24 判断靶机 阅读全文
posted @ 2022-03-04 22:40 LRainner 阅读(450) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: PHP-FPM 远程代码执行漏洞(CVE-2019-11043)复现 环境搭建 git clone https://github.com/vulhub/vulhub.git cd vulhub/php/CVE-2019-11043 docker-compose up -d 访问 安装漏洞利用工具 g 阅读全文
posted @ 2022-03-03 21:17 LRainner 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SQL语句中 ` 的作用 做攻防世界WEB区 supersqli 题目,在构建SQL语句时,遇到SQL语句中有 ` 时可以解析,没有则不能。 查阅资料得知,` 通常用来说明其中的内容是数据库名、表名、字段名。所有的数据库都有类似的设置,不过Mysql用的是 ` 。 例如 : SELECT from 阅读全文
posted @ 2021-01-19 20:46 LRainner 阅读(854) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Win 10 Docker安装和简单使用 1.环境准备 Docker for Windows需要运行在64位Windows 10 Pro专业版、企业版或教育版(1607年纪念更新,版本14393或更高版本)上。Ps:家庭版是不行的。 进入电脑的控制面板->程序->启用或关闭Windows功能->把H 阅读全文
posted @ 2021-01-17 12:22 LRainner 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DVWA sql注入low级别 sql注入分类 数字型注入 SELECT first_name, last_name FROM users WHERE user_id = $id 字符型注入 SELECT first_name, last_name FROM users WHERE user_id 阅读全文
posted @ 2020-09-18 12:42 LRainner 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype: int64 通过索引值或索引标签获取数据 通过index查看索引值 print(ser.index) RangeInde 阅读全文
posted @ 2020-07-04 16:21 LRainner 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装pandas 通过python pip安装pandas pip install pandas pandas数据结构 pandas常用数据结构包括:Series和DataFrame Series Series是一种一维的数组型对象,包含一个值序列(与numpy中的数据类型相似),数据标签(称为索引 阅读全文
posted @ 2020-07-03 20:14 LRainner 阅读(264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: numpy通用函数 快速的逐元素数组函数,也可以称为ufunc,对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数 一元通用函数 函数名 描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根,等同于arr**0.5 square 计算平方,等同于arr**2 exp 计算个元素的指数ex log、l 阅读全文
posted @ 2020-07-02 16:14 LRainner 阅读(330) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) p 阅读全文
posted @ 2020-07-01 19:08 LRainner 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑