审计逻辑：找到危险函数后，追溯其参数来源 —— 若参数直接或间接包含 “用户可控输入”（如$_GET/$_POST参数、Cookie、HTTP 头），且未经过 “严格过滤”（如仅过滤rm/del等危险命令，未过滤命令拼接符），则存在 RCE 漏洞。目标应用调用了系统命令执行函数（如 PHP 的system()、exec()，Java 的Runtime.getRuntime().exec()），且用

魔术方法：PHP 中特殊方法（如__construct、__destruct、__wakeup等）在对象生命周期自动调用，若方法中存在危险操作（如命令执行），可被反序列化触发。畸形测试：传入不完整 / 错误的序列化数据（如O:1:"A":），若返回unserialize()相关错误（如Error at offset），说明存在反序列化操作。参数测试：对疑似传入序列化数据的参数（如data、payl

序列化核心对象：VIEWSTATE 中存储的是System.Web.UI.ControlState等框架内置对象的序列化数据，攻击者需构造符合.NET 序列化格式（如 BinaryFormatter 序列化）的恶意对象，利用框架内的 “Gadget 链”（调用链）触发危险操作。若关闭EnableViewStateMac，直接传入畸形 Base64 数据（如截断、乱码），可能返回System.Web

上面这些环境搭建请自行找搜索引擎解决（除了以上还有一些很少场合用的工具，后期项目本人会介绍的），这个专栏咱们加了人工智能对接，因为咱们后期需要从mininet采集数据进行模型训练和入侵检测的对接，人工智能第三方库咱们挑选几个常用的就行。sudo mn --topo single,n：创建单交换机拓扑，n 为主机数量（如 sudo mn --topo single,3 创建 3 个主机）sudo m

这个项目demo很有意思哦，预测无人艇轨迹，可以应到很多领域如分类，目标物体识别，人物追踪，各种场景轨迹追踪，连续画面出现的目标进行定位。做这一类项目的时候我们首先需要把图像中需要检测目标进行标注，因为图像标注在数据处理和人工智能领域非常重要，后期我们需要用到这些标注数据信息，当我们标注完以后，拿到数据构造模型并进行模型训练，训练完以后我们可以通过项目封装的接口或者console界面调用预测文件进