GraphQL Cop:高效安全审计工具,保护您的GraphQL API免受攻击
GraphQL Cop是一款专为GraphQL API设计的Python安全审计工具,它能够执行一系列常见的安全检测,包括DoS攻击、CSRF漏洞、信息泄露等。这款轻量级工具不仅易于集成到CI/CD流程中,还支持通过cURL命令重现漏洞,极大地方便了安全研究人员的工作。本文详细介绍了GraphQL Cop的功能、安装方法、使用方法以及运行演示,是网络安全专业人士必备的工具之一。
GraphQL Cop是一款专为GraphQL API设计的Python安全审计工具,它能够执行一系列常见的安全检测,包括DoS攻击、CSRF漏洞、信息泄露等。这款轻量级工具不仅易于集成到CI/CD流程中,还支持通过cURL命令重现漏洞,极大地方便了安全研究人员的工作。本文详细介绍了GraphQL Cop的功能、安装方法、使用方法以及运行演示,是网络安全专业人士必备的工具之一。
本文介绍了月之暗面科技公司开发的Kimi AI大模型,特别是其新一代k0-math数学模型。k0-math在多个数学基准测试中超越主流AI模型,通过"COT思维链"技术,模拟人脑思考解答步骤,提供详细的解题过程。文章通过实际应用场景展示了k0-math在教育、生活和游戏中的数学推理能力,预示着AI在数学领域的新突破。
本文深入解析了Python Numpy库中的np.corrcoef()函数,通过实例展示了如何计算矩阵间的相关系数。文章首先导入numpy库,然后创建两个矩阵Array1和Array2,通过np.array()函数转换为Numpy数组。接着,使用np.corrcoef()函数计算并展示两个矩阵的相关系数矩阵,结果表明矩阵的对角线元素(自相关)为1,其他元素则表示不同行数据间的相关性。此教程适合希望提升数据处理能力的Python开发者。
本文介绍了一款名为JWT-scanner的新工具,它专为自动化检测JSON Web Tokens(JWT)中的安全漏洞而设计。JWT作为现代Web应用中广泛使用的身份验证机制,其安全性至关重要。JWT-scanner能够识别请求中的JWT,自动运行测试,并记录潜在的安全缺陷,大幅提升了安全测试的效率和准确性。这款工具特别适合处理复杂场景,如同一请求中涉及多个JWT的情况,为网络安全专业人士提供了强大的支持。
本文详细介绍了渗透测试的基本思路和技巧,包括Web漏洞挖掘、SSH利用、端口服务识别、Wappalyzer插件使用、网页源码分析、手工挖掘SQL注入漏洞以及SQLmap和Nikto工具的结合使用。文章强调技术研究的合法性,禁止非法用途,并提供了MSF反弹shell的操作方法。适合网络安全专业人士和对渗透测试感兴趣的读者。