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Python-web漏洞挖掘技术研究与实现(以Django为例)毕业设计及资源包(含源码、数据库和演示视频).zip

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简介:
本资源包为Python-web漏洞挖掘领域的毕业设计成果,聚焦于Django框架下的安全问题。内容涵盖详细源代码、相关数据库以及操作演示视频,旨在帮助学习者掌握Web应用的安全测试与防护技术。 目录 摘 要 2 ABSTRACT I 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究现状 2 2 Web应用程序漏洞检测技术 3 2.1 网络爬虫 3 2.1.1 网络爬虫原理 3 2.1.2 爬取策略 3 2.1.3 Scrapy爬虫架构 4 2.2 SQL注入漏洞 4 2.3 XSS漏洞 4 3 系统设计与实现 6 3.1 系统整体设计 6 3.2 爬虫模块的设计与实现 6 3.2.1 爬虫模块的设计 6 3.2.2 爬虫模块的实现 7 3.3 XSS扫描模块的设计与实现 8 3.4 应用中SQL注入 9 3.5 相关报告生成 10 4 系统的实现与漏洞挖掘 11 4.1系统的首页面 11 4.2 web漏洞挖掘网站首页 11 4.3 漏洞总览页面 12 4.4 漏洞详情页面 12 5 结论与展望 14 5.1结论 14 5.2展望 14 参考文献 15 致 谢 16

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  • Python-webDjango).zip
    优质
    本资源包为Python-web漏洞挖掘领域的毕业设计成果,聚焦于Django框架下的安全问题。内容涵盖详细源代码、相关数据库以及操作演示视频,旨在帮助学习者掌握Web应用的安全测试与防护技术。 目录 摘 要 2 ABSTRACT I 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究现状 2 2 Web应用程序漏洞检测技术 3 2.1 网络爬虫 3 2.1.1 网络爬虫原理 3 2.1.2 爬取策略 3 2.1.3 Scrapy爬虫架构 4 2.2 SQL注入漏洞 4 2.3 XSS漏洞 4 3 系统设计与实现 6 3.1 系统整体设计 6 3.2 爬虫模块的设计与实现 6 3.2.1 爬虫模块的设计 6 3.2.2 爬虫模块的实现 7 3.3 XSS扫描模块的设计与实现 8 3.4 应用中SQL注入 9 3.5 相关报告生成 10 4 系统的实现与漏洞挖掘 11 4.1系统的首页面 11 4.2 web漏洞挖掘网站首页 11 4.3 漏洞总览页面 12 4.4 漏洞详情页面 12 5 结论与展望 14 5.1结论 14 5.2展望 14 参考文献 15 致 谢 16
  • 关于Python结合WebDjango)的.zip
    优质
    本资料深入探讨了利用Python语言及Web框架Django进行网络应用的安全测试和漏洞发现的方法,并展示了相关的源代码和数据库操作实例。 这里只做演示,展示的是获得老师高度认可的设计方案,并配有完整数据库、源码及文档,只需简单配置即可使用。
  • Django项目战中的Web、说明).zip
    优质
    本资源提供关于在Django项目中进行Web安全测试的技术教程,包括源代码、详细说明和操作演示视频。适合开发者学习如何识别并修复常见的Web应用漏洞。 源码经过测试可正常使用,适用于计算机毕业设计、课程设计等参考。 该项目采用的技术栈为Python+Django+MySQL。在漏洞挖掘技术的实现上主要分为四个部分:信息采集、输入参数分析、缺陷检测以及缺陷报告生成。项目通过爬虫、漏洞探测和SQL注入三个步骤来完成这些功能的设计与实施,并最终在网页端生成报告。 (1)爬虫模块基于主题爬虫设计,通过对URL的相关数据进行抓取以获取有效信息。 (2)在缺陷探测过程中,系统会对正常及带有潜在安全问题的URL进行检测并将结果存储于数据库中。 (3)通过SQL注入技术对数据库中的SQL语句执行测试。
  • Python基础的扫描系统).zip
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    本项目为基于Python编写的漏洞扫描系统,旨在检测网站的安全性。包含完整代码、数据库结构以及操作演示视频,适合学习与研究使用。 本段落介绍了一个基于Python框架构建的系统搭建技术方案,并使用MySQL数据库进行数据对接。该系统的功能模块设计包括通过核心端口扫描来获取IP地址后的结果反馈,在端口列表菜单中提供每个查询过的端口详细信息,以实现面向对象的整体开发过程。 用户登录界面的设计包含直接登录和注册选项,新管理员需要先完成系统注册才能使用。首页展示了多种可视化方式来描述所检测的端口情况,包括用户的数量、信息的数量以及已检查的端口数等,并通过曲线图和环比图进行结果统计分析展示。在端口扫描模块中,用户输入IP地址及端口号后开始扫描并显示结果;而扫描列表则展示了已完成的所有扫描项目详情。 以上描述涵盖了系统的主要功能界面及其技术实现概述。
  • 关于使用Python进行Django Web.zip
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    本研究探讨了利用Python编程语言对基于Django框架的Web应用进行安全测试与漏洞发现的方法和技术,旨在提升软件安全性。 基于Python的Web漏洞挖掘技术的研究(Django) 关键词:Web漏洞挖掘;python;django;mysql 本次研究利用Python技术开发了一款针对web漏洞进行扫描的技术工具。该工具通过检测网站URL中的潜在安全问题,依据风险级别将发现的问题可视化呈现给用户,并帮助快速解决问题。 本系统设计主要由三个部分组成:爬虫、缺陷探测和SQL注入测试。每个模块的功能如下: 1. 爬虫模块采用主题爬虫技术来获取目标网站的URL数据。 2. 在缺陷探测阶段,该工具会检测正常URL及存在漏洞的URL,并将这些信息存储在数据库中以备后续分析使用。 3. SQL注入测试则用于验证是否存在SQL注入攻击的风险。 通过上述三个步骤完成之后,在网页端生成报告并提供给用户查看。
  • (基于Python)图像取证(Django)().zip
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    本作品为基于Python Django框架开发的图像取证系统的设计与实现,包含源代码及操作演示视频。研究并应用了多种图像取证技术,适用于学术和实践需求。 基于Python的毕业设计:图像取证技术研究与实现(Django)(源码+演示视频),这是一项能够获得高分的本科项目。 【项目技术】使用了Python、Django以及MySQL进行开发。 【功能介绍】该项目利用Python技术来构建一个软件系统,该系统采用OpenCV和ELA技术搭建算法框架。这样可以实现对上传图片是否被修改过进行判断,并能识别出照片拍摄的具体位置等功能。主要的功能模块包括图像的上传与下载、在线分析以及取证等操作,确保整个系统的数据分析、数据处理及存储功能完善,为用户提供完整的图像取证和判断服务。
  • Python-web渗透测试工具(Django框架)().zip
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    本资源为基于Django框架开发的Python-web渗透测试工具完整项目,包含详细源代码、数据库文件以及操作演示视频,适合学习与研究。 目录 摘 要 Abstract 第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究现状和发展趋势 1.3 本论文主要工作及组织结构 1.3.1 论文主要研究工作 1.3.2 论文的组织结构 第2章 web安全评估及测试介绍 2.1 渗透测试 2.2 web安全评估 第3章 渗透测试及安全评估的设计 3.1 漏洞渗透测试方法设计 3.2 SQL漏洞的设计 3.2.1 SQL注入漏洞的原理 3.2.2 SQL注入漏洞的危害 3.4 scopy解析设计 3.5 系统设计可行性分析 3.5.1 技术可行性 3.5.2 经济可行性 3.5.3 发展可行性 3.5.4 操作可行性 第4章 设计成果展示 4.1 测试系统的搭建技术介绍 4.2 用户登录界面的实现 4.3 渗透测试工具首页 4.4 WEB漏洞测试 4.5 端口扫描测试 结论 致谢 参考文献
  • ——利用PythonAI进行动物识别).zip
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    本作品为基于Python和人工智能技术的动物识别系统的设计与实现。包括了源代码、数据集以及操作演示,旨在探索并展示机器学习在图像识别领域的应用潜力。 AI动物识别系统为了确保用户数据的安全性,在设计上包含了登录模块功能。只有完成登录的用户才能在线使用该系统。 在成功以管理员角色进行登录后,整个网站的首页页面展示如下:首页通过可视化的数据分析来展现近七天内的系统使用率,并用折线图的形式呈现出来。此外,首页的功能菜单包括图片管理、图片识别和图像分析等功能模块,能够满足动物图片识别的需求。 进入图片识别功能界面之后,在主界面上可以看到已上传的图片信息。若需新增进行识别的照片,则可以点击“新增图片识别”,再选择一张照片后系统将自动对其进行处理并反馈结果(以英文或中文的形式显示被识别人物的名字)。
  • Python图像去雾算法系统)-.zip
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    本项目为Python图像去雾算法的研究与系统开发,包括详尽的源代码、实验数据库以及操作演示视频,适用于科研学习。 系统模块总体设计基于Python的去雾图像系统的设想分为以下几个部分,在实际开发过程中可能会进行调整: 1. 用户管理模块: - 用户登录:用户输入用户名和密码以验证身份,如果成功则跳转到图像管理页面;否则提示错误信息。 - 用户注册:用户可以在网页上填写名称、密码等信息完成注册。系统将自动生成一个唯一的ID,并把用户的详细资料存储在数据库中。 2. 图像管理模块: - 图像上传:允许用户选择并上传图片,相关信息会被保存到图像数据表里。 - 图片列表:展示当前登录的用户所上传的所有照片及其对应的创建日期。用户可以选择需要处理的照片。 - 删除操作:提供删除已上传影像的功能。 3. 图像处理模块: - 去除雾霾效果:当用户选择一张图片并点击去雾按钮时,系统将使用FFANet深度学习模型对其进行处理,并保存结果到数据库中。 - 处理记录列表:显示所有由当前登录的用户执行过的图像处理操作。包括每张照片的名字、处理时间以及最终得到的结果图。 4. 系统管理模块: - 日志追踪:系统将自动跟踪并存储有关各种活动的信息,例如用户的登录情况和图片上传或修改等行为。 - 设置选项:管理员可以进行一些配置更改,比如调整系统的运行参数。
  • Python招聘化分析系统(Django框架)().zip
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    本项目为基于Django框架的Python开发作品,旨在构建一个集数据收集、处理与可视化的综合分析平台。项目完整交付包括代码库、数据库结构及其操作示例和系统功能展示视频等资源。 在使用Python Django和MySQL进行开发的过程中(包括数据分析并以图表形式展示),用户登录后可以执行以下操作: 1. 使用爬虫技术获取全新疆招聘网站的数据。(具体到某个网站,点击按钮即可启动爬虫)需要提供相关文档。 2. 分析热门行业及热门岗位的情况。 3. 对应聘者所需的基本技能、工作经验和学历要求进行分析。 4. 研究职位分布情况。 对于此次系统的开发,在结构设计上主要采取框架式开发方式。此前章节已经对整个项目的主要内容以及整体思路进行了详细的说明,本节将根据明确的开发目标通过各个模块的设计实现系统的内容搭建与功能完善。本次开发的核心是数据爬取和分析应用,并在此基础上添加其他的功能模块以形成一个完整系统的构建流程。 具体地来说,在进行核心部分确认后会逐步加入更多细节来丰富整个项目内容,以下是该设计结构图的展示: (注:此处省略了具体的系统架构示意图描述)