攻擊路徑(4):API安全風險導致敏感數據泄漏

本文是《攻防演練 | JS泄露到主機失陷[1]》的學習筆記,歡迎大家閱讀原文。

攻擊路徑

  1. 通過未授權訪問攻擊獲取敏感數據

  2. 通過SQL注入攻擊獲取服務器權限

  3. 通過憑據訪問攻擊獲取數據庫權限和敏感數據和應用權限

安全風險與加固措施

通過未授權訪問攻擊獲取敏感數據、通過SQL注入攻擊獲取服務器權限

API資產存在漏洞攻擊風險:前端(HTML文件、JS文件等)發布的API資產,未專項開展資產盤點和風險評估工作,存在 OWASP Top 10 API Security Risks 的漏洞攻擊風險,可被攻擊者獲取公民個人信息、業務數據、數據庫權限、服務器權限等。

  1. 盤點所有API資產并定期更新

  2. 確保所有API資產在新增和變更時會進行風險評估

  3. 確保所有API資產已具備WAF或RASP等應用層安全防護

通過憑據訪問攻擊獲取數據庫權限和敏感數據和應用權限

服務器配置文件存在憑據訪問攻擊風險:部署在服務器中的應用,其數據庫配置文件可被攻擊者用于登錄數據庫,獲取數據庫權限、數據庫中的公民個人信息和業務數據、數據庫中本站/旁站的應用權限(密碼解密后登錄)。

  1. 目前無解


  1. https://www.freebuf.com/articles/defense/417182.html ?

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/99225.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/99225.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/99225.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

機器學習面試題:請介紹一下你理解的集成學習算法

集成學習(Ensemble Learning)的核心思想是“集思廣益”,它通過構建并結合多個基學習器(Base Learner)來完成學習任務,從而獲得比單一學習器更顯著優越的泛化性能。俗話說,“三個臭皮匠&#xff…

Invalid bound statement (not found): com.XXX.XXx.service.xxx無法執行service

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.xxx.xxx.service.CitytownService.selectCitytown 出現無法加載sevice層的時候,如下圖所示1,處理方法是,先看下注解MapperScan內的包地址&#xff0c…

泛型(Generics)what why when【前端TS】

我總是提醒自己一定要嚴謹嚴謹嚴謹 目錄TypeScript 泛型 (Generics)1. 什么是泛型?2. 為什么需要泛型?3. 泛型常見用法3.1 函數泛型3.2 接口泛型3.3 類泛型3.4 泛型約束3.5 泛型默認值3.6 多個泛型參數4. 泛型應用場景TypeScript 泛型 (Generics) 1. 什…

分布式協議與算法實戰-協議和算法篇

05丨Paxos算法(一):如何在多個節點間確定某變量的值? 提到分布式算法,就不得不提 Paxos 算法,在過去幾十年里,它基本上是分布式共識的代名詞,因為當前最常用的一批共識算法都是基于它改進的。比…

9.13 9.15 JavaWeb(事務管理、AOP P172-P182)

事務管理事務概念事務是一組操作的集合,是一個不可分割的工作單位,這些操作要么同時成功,要么同時失敗操作開啟事務(一組操作開始前,開啟事務):start transaction / begin提交事務(這…

檢索融合方法- Distribution-Based Score Fusion (DBSF)

在信息檢索(IR)、推薦系統和多模態檢索中,我們常常需要融合來自多個檢索器或模型的結果。不同檢索器可能對同一文檔打出的分數差異很大,如果直接簡單加權,很容易出現某個檢索器“主導融合結果”的情況。 Distribution…

Oracle體系結構-歸檔日志文件(Archive Log Files)

核心概念:什么是歸檔日志文件? 定義: 歸檔日志文件(Archive Log Files)是在線重做日志文件(Online Redo Log Files)在被覆蓋之前的一個完整副本。它們由 Oracle 的后臺進程 ARCn(歸檔…

GoogLeNet實戰:用PyTorch實現經典Inception模塊

配套筆記&講解視頻,點擊文末名片獲取研究背景(Background) 1.1 領域現狀(大環境與挑戰) 想象一下,你和朋友們在看一大堆照片——貓、狗、汽車、蛋糕,大家要把每張照片貼上標簽。幾年前&…

【開題答辯全過程】以 “舊書驛站”微信小程序的設計與開發為例,包含答辯的問題和答案

個人簡介一名14年經驗的資深畢設內行人,語言擅長Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等開發項目包括大數據、深度學習、網站、小程序、安卓、算法。平常會做一些項目定制化開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、也懂一些降重方面的技巧。感謝大家的…

【辦公類-112-01】20250912家園每周溝通指導(Deepseek擴寫完善+Python模擬點擊鼠標自動發送給家長微信)

背景需求 孩子剛上小班,家長比較關心孩子情況(情緒、社交、吃飯等) 所以我每周五晚上和家長溝通一下孩子的情況。 操作流程 第一周(9月5日)是“適應周”,我添加了所有孩子的一位家長的微信號 23份全部是手打,足足寫了4個小時。第一周案例多,所以寫了很多,措辭醞釀后…

Spark專題-第一部分:Spark 核心概述(1)-Spark 是什么?

眾所周知,教學文檔總該以理論部分作為開篇,于是我們這篇Spark專題同樣會以一堆理論和專有名詞開始,筆者會盡可能的讓專業詞匯通俗易懂 第一部分:Spark 核心概述 Spark 是什么? 1. 大數據時代的"超級賽車"…

從零到一上手 Protocol Buffers用 C# 打造可演進的通訊錄

一、為什么是 Protobuf(而不是 XML/自定義字符串/.NET 二進制序列化) 在需要把結構化對象持久化或跨進程/跨語言傳輸時,常見方案各有痛點: BinaryFormatter 等 .NET 二進制序列化:對類型簽名與版本極其脆弱、體積偏大&…

計算機網絡(三)網絡層

三、網絡層網絡層是五層模型中的第三層,位于數據鏈路層和傳輸層之間。它的核心任務是實現數據包在不同網絡之間(跨網絡)的邏輯傳輸。網絡層的數據傳輸單位是數據報(Datagram)或數據包(Packet)。…

互聯網大廠Java面試實錄:從基礎到微服務全棧技術答疑

互聯網大廠Java面試實錄:從基礎到微服務全棧技術答疑 本文以電商場景為背景,展現一場互聯網大廠Java開發職位的面試過程。嚴肅的面試官與搞笑的水貨程序員謝飛機展開三輪技術問答,涵蓋Java SE、Spring Boot、數據庫、微服務、安全以及CI/CD等…

StringBuilder 深度解析:數據結構與擴容機制的底層細節

文章目錄 前言 一、數據結構:不止是簡單的字符數組 1. 核心成員變量(定義在 AbstractStringBuilder 中) 2. 構造器與初始容量 二、擴容機制:從 "不夠用" 到 "換大容器" 的全過程 步驟 1:計算…

Elasticsearch面試精講 Day 17:查詢性能調優實踐

【Elasticsearch面試精講 Day 17】查詢性能調優實踐 在“Elasticsearch面試精講”系列的第17天,我們聚焦于查詢性能調優實踐。作為全文檢索與數據分析的核心引擎,Elasticsearch的查詢性能直接影響用戶體驗和系統吞吐能力。在高并發、大數據量場景下&…

WPF 數據綁定模式詳解(TwoWay、OneWay、OneTime、OneWayToSource、Default)

在WPF中,數據綁定模式(Binding Mode)用于指定數據流的方向。常見的模式有TwoWay、OneWay、OneTime、OneWayToSource和Default。TwoWay(雙向綁定):數據從源(通常是ViewModel或數據上下文&#xf…

使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分離推理服務

1 Dynamo 介紹 NVIDIA Dynamo 是一個開源的模塊化推理框架,用于在分布式環境上實現生成式 AI 模型的服務化部署。Dynamo 通過動態資源調度、智能路由、內存優化與高速數據傳輸,無縫擴展大型 GPU 集群之間的推理工作負載。 Dynamo 采用推理引擎無關的設…

答題卡識別改分項目

目錄 核心思路 分步實現與代碼解析 1. 環境準備與工具函數定義 2. 圖片預處理 3. 輪廓提取與篩選 3. 輪廓提取與篩選 4. 透視變換(矯正傾斜答題卡) 5. 閾值處理(突出填涂區域) 6. 提取選項圓圈輪廓 7. 選項輪廓排序&…

Python爬蟲實戰:研究Pandas,構建新浪網股票數據采集和分析系統

1. 系統概述 股票數據分析系統旨在通過自動化手段獲取市場數據,進行深度分析,輔助投資決策。本系統主要包含以下核心模塊: 數據爬取模塊:從新浪財經獲取股票列表、基本信息及歷史交易數據 數據處理模塊:清洗原始數據,處理缺失值與異常值,計算技術指標 分析可視化模塊:…