首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >Typecho 友情链接插件 Links 越权漏洞

Typecho 友情链接插件 Links 越权漏洞

作者头像
uniartisan
发布于 2022-03-02 11:28:19
发布于 2022-03-02 11:28:19
99100
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:uu的自留地uu的自留地
运行总次数:0
代码可运行

这几天在各个大佬的博客转悠,发现有个大佬记录并修正了这个插件的BUG,我便转载了这篇文章,原文地址: https://wischu.com/archives/791.html

趁着这几天学校刚开学能有稍微有多一点空余时间,便对博客的插件进行了一次检查维护。当维护到友链插件 Links 时,留意到一个比较奇怪的问题,在插件目录下负责处理后台管理友链请求的 Action.php 之中的全部方法没有做任何权限验证,一开始我以为 Typecho 本身会对这些请求作相应认证工作,但是经过一些测试之后证实这是一个允许越权以及表单欺骗的漏洞。

所有 Links 插件版本为 1.1.1 或之前的用户都可能受到本漏洞影响。

3# 漏洞测试

我找了一个博客使用 Typecho 并且安装了 Links 插件的好友测试了一下,首先打开自己博客后台的友链管理面板,用开发者工具把编辑链接表单 action 属性中的域名改成好友网站的域名,再点击提交。

执行提交后,虽然会因为未登录而跳转回到对方的博客后台登录页面,但可见页面上方仍然出现了操作成功的提示:“链接 XXX 已经被增加”,证明添加友链的操作已经绕过了权限验证被顺利执行。

修补方法

为了配合 Links 插件原生设定为仅管理员可进入友链管理页面的这一设置,则现在需要把 Action.php 中的 action() 方法也限制为仅管理员可用,具体操作很简单,只需在 action() 方法内的开头位置插入下列代码即可。

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
$user = Typecho_Widget::widget('Widget_User');
$user->pass('administrator');
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
深度学习 · 手撕 DeepLearning4J ,用Java实现手写数字识别 (附UI效果展示)
随着人工智能技术的不断发展,手写数字识别已经成为深度学习领域的一个经典案例。不管是老牌的机器学习模型还是现代的神经网络架构,手写数字识别总是大家学习和实战的起点之一。而对于我们日常使用的Java开发者来说,借助DeepLearning4J这个强大的Java深度学习框架,可以很方便地在Java项目中实现手写数字识别的功能。
不惑
2025/01/23
1.1K4
深度学习 · 手撕 DeepLearning4J ,用Java实现手写数字识别 (附UI效果展示)
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程06】用卷积神经网络CNN进行图像分类
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
WZEARW
2018/04/10
3.7K0
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程06】用卷积神经网络CNN进行图像分类
【专知-Deeplearning4j深度学习教程03】使用多层神经网络分类MNIST数据集:图文+代码
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
WZEARW
2018/04/09
2K0
【专知-Deeplearning4j深度学习教程03】使用多层神经网络分类MNIST数据集:图文+代码
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程05】无监督特征提取神器—AutoEncoder:图文+代码
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
WZEARW
2018/04/09
1.9K0
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程05】无监督特征提取神器—AutoEncoder:图文+代码
DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)
本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇,目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型,对MNIST数据集进行训练和测试,本篇由以下内容构成: LeNet-5简介 MNIST简介 数据集简介 关于版本和环境 编码 验证 LeNet-5简介 是Yann LeCun于1998年设计的卷积神经网络,用于手写数字识别,例如当年美国很多银行用其识别支票上的手写数字,LeNet-5是早期卷积神经网络最有代表性的实验系统之一 LeNet-5网络结构如下图所示,一共七层:C1 -> S2 -> C3 ->
程序员欣宸
2021/12/07
6530
DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)
DL4J实战之二:鸢尾花分类
本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 鸢尾花有三种:Setosa、Versicolor、Virginica 今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估,在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后,我们先训练出模型,再评估模型的效果: 源码
程序员欣宸
2021/12/07
5100
DL4J实战之二:鸢尾花分类
你听说过 DeepLearning4J吗 · 属于我们Java Coder深度学习框架
DeepLearning4J(DL4J)是一个开源的深度学习库,专为Java和Scala语言设计,提供了强大的功能来构建、训练和部署深度神经网络。它支持多种机器学习算法,并能够与大数据框架(如Hadoop和Spark)进行集成,适用于图像识别、时间序列分析、自然语言处理等任务。
不惑
2025/01/16
2K0
你听说过 DeepLearning4J吗 · 属于我们Java Coder深度学习框架
Spring AI中的卷积神经网络(CNN):深度解析与Java实现
文章地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/2474500
小马哥学JAVA
2024/12/07
4370
【DL4J速成】Deeplearning4j图像分类从模型自定义到测试
今天说Deeplearning4j(DL4J),本文所用到的数据,代码请参考我们官方git
用户1508658
2019/07/26
1.8K0
【DL4J速成】Deeplearning4j图像分类从模型自定义到测试
手写体数字识别该如何选择GPU并实现?DeepLearning4j 实战
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练,但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过,由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程,所以对于一些环境的部署,比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面,一个是JDK的安装,另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
AI研习社
2018/03/28
1K0
手写体数字识别该如何选择GPU并实现?DeepLearning4j 实战
让DeepLearning4j阅读小说并给出关联度最高的词
DeepLearning4j是一个java的神经网络框架,便于java程序员使用神经网络来完成一些机器学习工程。
天涯泪小武
2019/01/17
9850
SpringBoot用深度学习模型识别数字:开发详解
本篇概览 前文《三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字》中,咱们轻点鼠标体验了一个Java应用,该应用集成了深度学习模型,能识别出图像中的手写数字,那篇文章以体验和操作为主,并没有谈到背后的实现 此刻的您,如果之前对深度学习了解不多,只随着《三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字》做过简单体验,现在应该一头雾水,心中可能有以下疑问: 前文提到的模型文件minist-model.zip是什么?怎么来的? SpringBoot拿到模型文件后,怎么用的?和识别功能有什么关系? 今天
程序员欣宸
2021/12/07
1.2K0
SpringBoot用深度学习模型识别数字:开发详解
如何用Deeplearning4j实现GAN
  1、求解一个Discriminator,可以最大尺度的丈量Generator 产生的数据和真实数据之间的分布距离
不会飞的小鸟
2019/08/16
4780
【专知-Deeplearning4j深度学习教程02】用ND4J自己动手实现RBM: 图文+代码
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
WZEARW
2018/04/09
2.4K0
【专知-Deeplearning4j深度学习教程02】用ND4J自己动手实现RBM: 图文+代码
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程04】使用CNN进行文本分类:图文+代码
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
WZEARW
2018/04/09
5.3K0
【专知-Java Deeplearning4j深度学习教程04】使用CNN进行文本分类:图文+代码
Deeplearning4j使用指南-Java快速进阶教程
在本文中,我们将使用deeplearning4j(dl4j) 库创建一个简单的神经网络,这是一个现代而强大的机器学习工具。
jack.yang
2025/04/05
6300
Deeplearning4j使用指南-Java快速进阶教程
使用Java部署训练好的Keras深度学习模型
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
AiTechYun
2018/09/26
5.7K0
使用Java部署训练好的Keras深度学习模型
有趣的卷积神经网络
最近一直在研究深度学习,联想起之前所学,感叹数学是一门朴素而神奇的科学。F=G*m1*m2/r²万有引力描述了宇宙星河运转的规律,E=mc²描述了恒星发光的奥秘,V=H*d哈勃定律描述了宇宙膨胀的奥秘,自然界的大部分现象和规律都可以用数学函数来描述,也就是可以求得一个函数。
天涯泪小武
2019/05/26
4270
三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字
本篇概览 使用Deeplearning4j训练出来的模型,可以在java应用中使用吗? 当然能,今天咱们花三分钟来体验集成了AI能力的SpringBoot应用 该应用的功能是识别黑白图片中的手写数字(每张图片内只有一个数字),如下图,通过http接口将此图片提交,让SpringBoot应用去识别: 下图是postman操作界面的截图,红框中的数字就是SpringBoot应用的识别结果,数字8,与图片一致: SpringBoot应用用到的AI模型是LeNet-5,这是个经典的识别模型,常用在
程序员欣宸
2021/12/07
5360
三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字
Deeplearning4j库学习
本文介绍了DeepLearning4J和Deeplearning4j的代码示例,以及使用Maven构建和运行DeepLearning4J和Deeplearning4j代码的步骤。实验包括一个简单的多层感知器(MLP)神经网络,用于解决手写数字问题,以及一个基于文本的Word2Vec模型,用于将单词映射到向量空间。这些示例展示了如何使用DeepLearning4J和Deeplearning4j库在Java中进行深度学习,并展示了如何使用Maven构建和运行这些代码。
sparkexpert
2018/01/09
2K0
Deeplearning4j库学习
推荐阅读
相关推荐
深度学习 · 手撕 DeepLearning4J ,用Java实现手写数字识别 (附UI效果展示)
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验