php如果具有root权限，且在脚本中允许用户删除文件，那么用户提交数据，不进行过滤，就非常有可能删除系统文件
ThinkPHP6是一款PHP开发框架，是ThinkPHP系列的最新版本。该框架具有高性能、高效、简洁易用、开发快速等特点，被广泛运用于Web应用程序的快速开发。同时，ThinkPHP6还提供了多种安全机制，如数据过滤、CSRF过滤、XSS注入过滤等，帮助用户更好地保障网站安全性。
我有个好兄弟也是做程序代码的，他前天突然跟我说他之前接的一个私活网站，突然被黑客入侵了，拿着数据库管企业老板要挟要钱，不给钱的话说要把数据全删了，因为我本身就是做网站漏洞修复的服务商，有安全漏洞的问题，好兄弟都会想到我，他很奇怪，因为用的mysql数据库，数据库3306那个端口没对外开放，怎么会被人把这个数据库入侵了，我一猜我就说那肯定是这个数据库被别人Sql注入漏洞攻击了。通过了解知道网站用的是PHP脚本开发的，因为目前PHP很多源码都是存在一些漏洞的。
文件包含漏洞（File Inclusion Vulnerability）是一种常见的Web应用程序漏洞，攻击者可以通过Web应用程序的漏洞，以某种形式包含恶意文件，或者包含在Web服务器上的其他敏感文件，从而实现权限提升、信息泄露、远程代码执行等攻击。
PHP，作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，有句话广为流传："php是这个世界上最好的语言"，因其简单易学、功能强大而受到广大开发者的青睐。下面则总结一下PHP的使用常用技巧。
在这篇文章中，我们将以简明易懂的语言探讨 PHP 最佳实践中的一些关键主题，包括使用当前稳定版本、日期和时间处理、UTF-8 编码以及确保 Web 应用程序的安全。
代码审计（Code audit）是一种以发现程序错误，安全漏洞和违反程序规范为目标的源代码分析。它是防御性编程范例的一个组成部分，旨在程序发布之前减少错误。
最近学习了PHP命令执行，内容比较多，把自己学到的总结下来，加深理解，水平有限，欢迎大佬斧正。
上一篇文章《PHP 跨站脚本攻击(XSS)漏洞修复方法（一）》写到了 360 修复 XSS 漏洞的插件并不完善的问题，那么这篇文章就来分享一下自己如何写代码修补这个漏洞。 从上一篇文章看出，部署了 360 出的 XSS 修复插件之后，至少还存在 iframe 无法过滤缺憾，是否还有其他纰漏目前还不得而知。 分析一下中国博客联盟和张戈博客已开放的数据入口： ①、中国博客联盟，主要有搜索、后台博客提交等； ②、张戈博客(WordPress)，主要是用户评论提交； 所以，本文就已这 2 个入口为例子，来分享 X
TAOCMS是一个完善支持多数据库(Sqlite/Mysql)的CMS网站内容管理系统，是国内最小的功能完善 的基于php+SQLite/Mysql的CMS。体积小（仅180Kb）速度快，包含文件管理、数据采集、 Memcache整 合、用户管理等强大功能，跨平台运行，支持SAE、BAE云服务。兼容PHP5和PHP7.代码 手写采用严格的数据过滤，保证服务器的安全稳定！
SQL注入攻击是一种常见的网络攻击方式，攻击者通过在用户输入的数据中插入恶意代码，从而获取数据库中的敏感信息或者执行未授权的操作。为了防范SQL注入攻击，我们应该在应用程序中使用参数化查询这样的安全措施来防范这种攻击。同时，我们还应该加强数据过滤和输入验证，以确保用户输入的数据符合预期的格式和类型。
在Web开发和数据分析中，经常需要从网页中提取数据并进行处理。PHP一种流行的服务器端脚本语言，有许多库和工具使用。phpQuery是其中一个强大的工具，它可以让我们像使用 jQuery 一样在 PHP 中处理和提取网页数据。本文将介绍 phpQuery 库的基本用法，并通过一个实际案例分析演示如何在 PHP 中使用 phpQuery 进行网页数据处理和提取。
我们拿到测序的原始数据后，其实并不是所有的都是能用的数据，我们需要先做质控与过滤。首先认识下碱基的指标Q20（百分之一出错率），质量值>=Q20：好碱基，质量值<Q20：坏碱基。不过现在基本都用的Q30(千分之一)、Q40(万分之一)。
最近一直在学习php代码审计，入门过程比自己想象的慢很多，现在各个行业都在内卷，代码审计随着 web 开发技术的发展也会变得更加复杂。但不管现在技术多成熟，多复杂，基础知识一定要扎实。先记录下我目前学习php代码审计的过程：
composer require phpoffice/phpspreadsheet=1.8.2
跨站脚本（cross site script）为了避免与样式css混淆，所以简称为XSS。
本文实例讲述了PHP使用PDO、mysqli扩展实现与数据库交互操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
Drupal官方之前更新了一个非常关键的安全补丁，修复了因为接受的反序列化数据过滤不够严格，在开启REST的Web服务拓展模块的情况下，可能导致PHP代码执行的严重安全。
对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。
在ThinkPHP框架中，`__construct`和`_initialize`都是用于初始化控制器或模型的方法，但它们之间存在一些区别：
FastQC主页：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
(3) 去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；（可以根据实际情况）
在一个应用中，数据的安全无疑是最重要的。数据的最终归宿都是数据库，因此如何保证数据库不被恶意攻击者入侵是一项重要且严肃的问题！
这周会长出了两道关于渗透的题目，综合性相当强，几乎已经是一道正式的ctf的200分题目了，题目很简单是这样的。
PbootCMS 3.0.4，下载仓库 · 星梦/PbootCMS - Gitee.com
从报表需求的整个发展历程来看，可以分为两个阶段： 1、静态报表：解决显示、打印、导出报表数据的需要。 2、交互式报表：解决终端用户分析数据的需要，通常会用到数据可视化、向下钻取、贯穿钻取、数据过滤、数据排序等功能。 这篇文章主要介绍ActiveReports中交互式报表中常用到的数据分析方法。 (一) 数据可视化 数据可视化技术是将数据以图形化的方式进行显示，让数据更易于阅读、理解和分析。早期的数据可视化以图表（Chart）为主，现代商业报表中逐渐加入迷离图（Sparkline）、数据条（Bullet）、图
1、自动验证 数据对象是由表单提交的$_POST数据创建。需要使用系统的自动验证功能，只需要在Model类里面定义$_validate属性，是由多个验证因子组成的二维数组。 验证因子格式： array(验证字段,验证规则,错误提示,[验证条件,附加规则,验证时间]) 验证字段 必须 需要验证的表单字段名称，这个字段不一定是数据库字段，也可以是表单的一些辅助字段，例如确认密码和验证码等等。有个别验证规则和字段无关的情况下，验证字段是可以随意设置的，例如expire有效期规则是和表单字段无关的。 验证
代码审计的思路往往是多种多样的，可以通过历史漏洞获取思路、黑盒审计快速确定可疑点，本文则侧重于白盒审计思路，对Centreon V20.04[1]的审计过程进行一次复盘记录，文中提及的漏洞均已提交官方并修复。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala，这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆，毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代，没SQL确实很难找到用户使用。
今天给大家推荐一个全面且严谨的面向学术界的推荐系统评测基准库Elliot，该库提供了36种全面的评测指标（比如准确性、偏差、公平性、新颖度以及多样性等评价指标），还提供了13种关于数据集的分离策略（Spliting methods），8种过滤策略（Filtering approaches），27种相似性选择，2种统计假设检验以及51种关于超参数搜索以及优化的策略。相比于其他的推荐算法基准库，可谓是比较全面且完整的。
本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路。
高考结束，暑期临近，每年的这个时候，仿佛进入一种季节性的思考：当年高考那会如何如何，高考至今如何如何，总有那么一刹那，想再写一写今年的高考作文题。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
University Of Maryland的Shneiderman教授把数据分析的过程归纳为三大步：Overview，Zoom＆Filter，Detail-on-demand。可以大致简译为：全盘观察，深入及过滤，及时获取详细数据。这三步可以说缺一不可。不仅是数据分析的一个主要的流程，也是数据分析软件所必须提供了功能。我们在这里来简单看一看每一步的工作和需要的工具支持。 全盘观察 对数据的一个全盘观察是每一个数据分析的起始点。除非你已经有一个明确的分析重点，一个全面的数据呈现界面可以让你很快地判断出你是否
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。
最近跟朋友在沟通,问我私下作的开发平台支不支持拆分成多个微服务,让可以支持水平扩展. 我回去细想了一下,确实,现在做项目,如果不搞成多个微服务,都不好意思说,我是搞IT的. 说做就做,将自己的项目拆成多个微服务.
在数据库中，可以使用distinct来去重，不过加上distinct会影响一定的性能，所以在一些特殊情况，数据量不是很大的情况，可以利用java集合Set的特性，Set集合数据是不重复的来进行数据过滤
写在前面 Illumina甲基化芯片目前仍是很多实验室做甲基化项目的首选，尤其是对于大样本研究而言，其性价比相当高。这种芯片的发展主要经历了27K、450K以及850K，目前积累的数据主要是450K芯片的，未来850K可能会成为主流。之前我写过一篇450K芯片预处理的帖子，其中也介绍了这种芯片的基础知识以及流程图和代码，大家可以先看看。芯片的处理流程一般就是：数据读入——数据过滤——数据校正——下游分析。 step1:计算机资源的准备 与测序相比，芯片的处理可能对计算资源的要求是不算高，主要使用的工具就是R
一、前言 不知怎的最近甚是思念校园生活，思念食堂的炒饭。那时会去各种安全bbs上刷刷帖子，喜欢看别人写的一些关于安全技巧或经验的总结；那时BBS上很多文章标题都是：成功渗透XXX，成功拿下XXX。这里便以一篇入侵菲律宾某大学的文章引出文章的主题，我们先简要看一下过程。大学网站使用了名为joomla的开源web程序，（1）青年使用一个joomla已经公开的漏洞进入web后台（2）青年使用joomla后台上传限制不严的缺陷上传了一个webshell（3）控制主机赠送我国国旗。 原来入侵一
这两天做了一个调用新浪股票接口获取实时以及历史股票数据的应用，因为新浪没有公开关于其接口的官方文档，所以通过各种百度差了很多关于新浪股票接口的使用，不过大家基本都是转载或者直接复制，对于实时数据的获取讲的很详细，但是缺少获取历史数据的方法。
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
通过上节对Slingshot文献的基本讲解，对这个拟时序的分析方法有了基本的了解，作者也公布了流程的代码，并分享在https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/slingshot/inst/doc/vignette.html上。
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