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    SQL注入和XSS攻击

    SQL注入: 所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到提交的Web表单或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令,导致数据库中的信息泄露或者更改。 防范: 1.永远不要信任用户的输入,将用户输入的数据当做一个参数处理: 使用参数化的形式,也就是将用户输入的东西以一个参数的形式执行,而不是将用户的输入直接嵌入到SQL语句中,用户输入就被限于一个参数。 2.避免提示详细的错误信息: 当用户输入错误的时候,避免提示一些详细的错误信息,因为黑客们可以利用这些消息,使用一种标准的输入确认机制来验证所有的输入数据的长度、类型、语句、企业规则等。 3. 加密处理: 将用户登录名称、密码等数据加密保存。加密用户输入的数据,然后再将它与数据库中保存的数据比较,这相当于对用户输入的数据进行了“消毒”处理,用户输入的数据不再对数据库有任何特殊的意义,从而也就防止了攻击者注入SQL命令。 4.确保数据库安全: 锁定你的数据库的安全,只给访问数据库的web应用功能所需的最低的权限,撤销不必要的公共许可,如果web应用不需要访问某些表,那么确认它没有访问这些表的权限。如果web应用只需要只读的权限,那么就禁止它对此表的 drop 、insert、update、delete 的权限,并确保数据库打了最新补丁。

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    【一统江湖的大前端(9)】TensorFlow.js 开箱即用的深度学习工具

    TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展,在它的支持下,前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能,尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势,而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力,也具有更好的隐私性,同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发,这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API,TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用(许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码),或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络,为了能够让开发者尽快熟悉相关知识,TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型,它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》(英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》),它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。

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    GPT3 探索指南(三)

    到目前为止,我们已经查看了(并编写了)很多代码。但我们实际上还没有创建一个完全可用的 app。那就是我们将要做的事情。在本章中,我们将构建一个简单但功能强大的 Web app,让用户提出问题,由 GPT-3 从我们提供的知识库中回答。该 app 可用于回答任何类型的问题,但我们将用它来回答人们可能对我们有的问题 - 一个 问我任何事 的 app。所以,想象一个招聘专员或潜在雇主可以用来询问你的技能、成就和经验的网站。不想找新工作?没问题。同样,这个 app 可以用于任何类型的问答应用 - 所以可能是一个由 GPT-3 动力驱动的产品 FAQ,或一个由 GPT-3 动力驱动的教学助手 - 这完全取决于你。我们将从 app 将如何工作的快速概述开始,然后逐步介绍构建过程。

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