1.漏洞描述Apache Shiro是一款开源安全框架，提供身份验证、授权、密码学和会话管理。Shiro框架直观、易用，同时也能提供健壮的安全性。Apache Shiro 1.2.4及以前版本中，加密的用户信息序列化后存储在名为remember-me的Cookie中。攻击者可以使用Shiro的默认密钥伪造用户Cookie，触发Java反序列化漏洞，进而在目标机器上执行任意命令。2.漏洞简单分析Sh
0x00 简介反序列化学习主要用到如下资料：1..NET反序列化payload生成工具ysoserial.net。2.attacking-net-serialization其中列举了多种反序列化漏洞。3.BH_US_12_Forshaw_Are_You_My_Type_WP.pdf0x01 XmlSerializer序列化System.Xml.Serialization.XmlSerializer
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2023-12-11 20:46:31
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在处理大数据与分布式系统时，Apache Avro 是一个广泛使用的数据序列化框架。而在 Python 中对 Avro 数据的反序列化，尤其是在数据集成和数据交换的过程中，往往会遇到一些挑战。理解如何高效地进行 Avro 反序列化，能够帮助我们在实际项目中快速实现数据处理。
## 背景定位
在数据处理场景中，Avro 作为一款高效的序列化工具，广泛应用于大数据应用中。尤其是在处理 JSON 和
什么是序列化我们把对象（或者变量）从内存中变为可存储或者可传输的过程称为序列化。在python中为pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等。即序列化之后就可以将内存中的程序内容写入硬盘或者通过网络传输到其他机器上去。反序列化的过程则相反：将硬盘中的内容变为可以在内存中运行的程序的过程称为反序列化。Json模块# encod
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2023-05-31 22:41:43
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当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把这个Java对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为Java对象。 把Java对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化。 把字节序列恢复为Java对象的过程称为对象的反序列化。 对象的序列化主要有两种用途： 1） 把对象的字节序列永久地
笔记中提到的代码repo：https://github.com/yexia553/drf序列化与反序列化简单地说，序列化就是从数据库中取出数据处理后传给API（请求方）；反序列化就是从API（请求方）获取数据处理后存到数据库中。Serializer类在DRF框架中，序列化与反序列化是通过Serializer来实现的，常用的有serializer.ModelSerializer和serializer
序列化：把数据加工成特定的格式 反序列化：把特定格式的数据解析成对象Avro提供了两种序列化和反序列化的方式：一种是通过Schema文件来生成代码的方式，一种是不生成代码的通用方式，这两种方式都需要构建Schema文件。 Avro在序列化时可以通过指定编码器，将数据序列化成标准的JSON格式，也可以序列化成二进制格式。 Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码，使用二进制编码会高效
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2023-11-27 20:56:32
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如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件
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2022-10-04 13:28:30
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文章目录前言一、什么是序列化与反序列化？二、使用步骤1.Serializable接口实现序列化与反序列化2.Serializable接口实现部分属性的序列化和反序列化3.Externalizable实现Java序列化总结 前言本文主要介绍一下Java中的序列化与反序列化技术，掌握序列化与反序列化技术还是非常重要的。比如，在以后我们遇到的真实应用场景中，我们需要将某些对象持久化保存下来，等到下一次
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2024-10-28 20:25:20
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1.生产者组件生产者，发送消息到broker，流程图如下：流程大概如下：1.创建ProducerRecord对象，对象内指定目标主题和发送内容，同时还可以指定键和要发送到的分区。2.创建定制的序列化器或使用现有的序列化器，Kafka支持的序列化协议有JSON、Protobuf、arvo等，其中arvo是Kafka本身支持的定制化协议格式。3.对象通过序列化器序列化后，会被发往指定分区。如果Prod
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2024-03-25 20:16:48
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（一）背景前几天与团队成员一起审计复现关于flask框架的反序列化漏洞以及session伪造相关的漏洞。想到了2021年虎符杯线下决赛的这个赛题，也是涉及以上两个漏洞点，故拿出来做个分享与交流。（二）分析环境存在任意文件读取漏洞，直接读取/app/source得到如下源码。审计flask代码需要先看路由以及路由对应的函数代码逻辑比较清晰，/file路由下存在任意文件读取，/admin路由下存在u
# 实现“java 反序列化avro 数据”流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备avro数据] --> B[定义Schema]
B --> C[创建GenericRecord]
C --> D[序列化数据]
D --> E[反序列化数据]
E --> F[获取数据]
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-03-20 03:14:37
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java/python kafka thrift序列化一. 为什么使用thrift序列化？1.1 理解跨语言二.环境准备2.1 安装kafka2.2 建立maven项目导入kafka和thrift2.3 python环境准备三.thrift 结构体生成四. 代码部分可以用json不用thrift吗？ 我们在学习kafka的时候往kafka中写数据大部分写的都是字符串，也就是`properties
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2024-03-18 22:09:19
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温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。1.简介本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。1.1ApacheArvo是什么？ApacheAvro是一个数据序列化系统，Avro提供Java、Python、C、C++、C#等语言API接口，下面我们通过java的一个实例来说明Avro
原创
2018-11-18 21:08:50
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title: Python Avro 序列化和反序列化方法进行序列化
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## 引言
在Python开发中，我们经常需要对数据进行序列化和反序列化。其中一种常用的序列化格式是Avro，它是一种跨语言的数据序列化系统，支持动态数据模型和对大型数据集的高效处理。本文将指导你如何使用Python实现Avro序列化和反序列化方法。
## 流程
下面的流程图展示了整个实现过程：
```
原创
2023-09-27 07:03:14
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像两个交流一样要找一个互相能理解的语言, 在国内为普通话, 跑国外多用英语相通, 两个进程间通信也需要找一个大家都能理解的数据格式. 简单的如 JSON, XML, 那是自我描述性格式, XML 有 Schema 定义, 但尚无正式的 JSON Schema 规范. 在讲求效率的场合, 纯文本式的数据交换格式无法满足要求, 于是有二进制的 Google Protobuf 和 A
原创
2018-06-02 05:28:08
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上篇文章讲到了Spring-tx组件出现的问题，通过构造RMI和JNDI来供服务端下载恶意class并通过反序列化进行RCE，这次研究一下另外一种漏洞，利用Java的反射机制来执行任意命令，并且通过反序列化来进行RCE。本次分析的漏洞是2015年出现的Apache-commons-collections组件出现的反序列化问题，这个包为Java提供了很多基础常用且强大的数据结构，方便开发。0x01
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2024-05-10 08:50:56
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1.请求解析1.1 RequestParser如果需要对请求数据进行序列化或反序列化操作，应该需要的对数据进行校验，我们可以通过RequestParser来完成。使用步骤如下1）parser = RequestParser() 2）parser .add_argument(参数名, 参数规则…) 3）args = parser.parse_args() 4）args.参数名from flask i
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2024-03-17 22:33:46
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