DVWA项目中的MariaDB认证问题分析与解决方案
问题背景
在使用DVWA(Damn Vulnerable Web Application)项目时,许多用户在配置MariaDB数据库连接时会遇到认证失败的问题。特别是在Kali Linux环境下,当用户尝试通过setup.php页面创建或重置数据库时,系统会抛出"Access denied"错误,提示对'kali'@'localhost'用户的访问被拒绝。
问题分析
这个问题通常由以下几个技术因素导致:
-
认证方式不匹配:MariaDB支持多种认证方式,包括密码认证和Unix socket认证。DVWA默认配置使用的是密码认证方式,但如果用户在MariaDB中配置了socket认证,就会导致连接失败。
-
密码哈希算法兼容性:MariaDB 10.7版本引入了ed25519密码哈希算法,而PHP的MySQL/MariaDB驱动目前还不支持这种新型哈希算法。
-
运行用户权限:当使用socket认证时,MariaDB会检查运行PHP进程的系统用户(通常是www-data)是否在数据库中有对应账号,而不是使用配置文件中指定的用户名。
解决方案
方案一:使用传统密码认证
-
首先确保删除现有的用户账号:
DROP USER 'kali'@'localhost'; -
创建使用传统密码认证的用户:
CREATE USER 'kali'@'localhost' IDENTIFIED BY 'kali'; GRANT ALL PRIVILEGES ON dvwa.* TO 'kali'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES; -
在DVWA的config.inc.php中配置:
$_DVWA[ 'db_server' ] = '127.0.0.1'; $_DVWA[ 'db_database' ] = 'dvwa'; $_DVWA[ 'db_user' ] = 'kali'; $_DVWA[ 'db_password' ] = 'kali';
方案二:使用Unix socket认证
-
创建与PHP运行用户同名的数据库账号:
CREATE USER 'www-data'@'localhost' IDENTIFIED VIA unix_socket; GRANT ALL PRIVILEGES ON dvwa.* TO 'www-data'@'localhost'; FLUSH PRIVILEGES; -
在DVWA的config.inc.php中配置:
$_DVWA[ 'db_server' ] = 'localhost'; // 必须使用localhost才能触发socket连接 $_DVWA[ 'db_database' ] = 'dvwa'; $_DVWA[ 'db_user' ] = 'www-data'; $_DVWA[ 'db_password' ] = ''; // 留空
技术要点
-
localhost与127.0.0.1的区别:在MySQL/MariaDB连接中,使用"localhost"会尝试通过Unix socket连接,而使用IP地址"127.0.0.1"则会通过TCP/IP连接。
-
认证方式选择:Unix socket认证更加安全,因为它不通过网络传输凭证,且依赖于系统用户权限。但密码认证方式更加灵活,适合远程连接场景。
-
密码哈希算法:虽然MariaDB 10.7支持ed25519等新型哈希算法,但PHP的MySQL扩展目前仅支持传统的mysql_native_password和caching_sha2_password算法。
最佳实践建议
-
对于本地开发环境,推荐使用Unix socket认证方式,安全性更高且配置简单。
-
如果必须使用密码认证,建议明确指定使用mysql_native_password算法:
CREATE USER 'kali'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'kali'; -
在配置完成后,建议通过命令行测试连接:
mysql -u kali -pkali注意-p参数后直接接密码,不留空格。
通过以上分析和解决方案,用户应该能够顺利解决DVWA与MariaDB之间的认证问题,为后续的Web安全学习和测试奠定基础。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00