探秘Web应用防火墙和XSS过滤器绕过策略
在网络安全领域,攻防战始终如火如荼地进行着。今天我们要向你推荐一个开源项目——Bypassing-Web-Application-Firewalls-And-XSS-Filters,它揭示了WAF(Web Application Firewalls)和XSS过滤器的潜在问题,并提供了一套实用的工具来测试和评估这些防护机制。
项目介绍
这个仓库是一系列文档化的WAF评估方法和Python脚本的集合,专门用于生成特殊字符组合和网络安全测试工具的列表,帮助安全研究人员或开发人员识别并应对那些可能被忽视的安全风险。项目不仅包含了对特定类型测试的深入理解,还提供了实际的PoC(Proof of Concept)代码示例,以便你在实验环境中验证其效果。
项目技术分析
该项目特别关注了一个在Nginx/LUA上的请求限制问题,即当处理超过100个请求后,WAF将无法正常工作。这是由于Nginx/LUA集成模块的默认限制,防止了对大量请求参数的解析,以避免DoS攻击。然而,这种设计也可能成为需要关注的问题。例如,通过构造带有大量查询参数的URL,可以测试WAF的监控能力。
此外,项目还提供了一系列Python脚本,用于生成不同的URL转义字符、HTML转义字符和二进制字符的组合,这些都可用来测试Web服务器和WAF如何处理这些特殊字符,从而找出可能的改进点。
应用场景
对于渗透测试专家和安全研究员,这个项目是理想的研究工具,可以帮助他们在评估网站安全性时发现和评估可能的WAF问题。同时,开发者也可以通过此项目了解如何构建更健壮的防御系统,预防类似的安全挑战。
对于DevOps团队,这则是一个提醒,建议他们定期检查并更新WAF配置,确保其能够应对最新的测试手法。
项目特点
- 深度研究:该项目深入研究了WAF和XSS过滤器的工作原理,揭示了需要关注的问题。
- 实用工具:提供的Python脚本能自动生成各种特殊字符组合,便于测试和评估策略。
- PoC展示:详实的代码实例展示了具体测试过程,便于学习和验证。
- 教育意义:通过对这些技巧的学习,安全专业人员可以提升自己的技能,预防潜在的安全风险。
总的来说,Bypassing-Web-Application-Firewalls-And-XSS-Filters是一个宝贵的资源,无论你是想测试你的网络防护能力,还是希望了解最新的评估战术,都值得你一试。立即加入,开启你的安全探索之旅吧!
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