2 Website Hacking - Cross Site Scripting Vulnerabilities
Website hacking là một trong những vấn đề nghiêm trọng nhất được các chuyên gia bảo mật quan tâm hiện nay. Các hacker luôn tìm kiếm các lỗ hổng trên các website để tiến hành tấn công vào hệ thống và lây nhiễm virus hay trộm cắp thông tin cá nhân của người dùng. Một trong những lỗ hổng phổ biến nhất được sử dụng để tấn công là Cross-Site Scripting (XSS) vulnerabilities.
Cross-Site Scripting (XSS) là một kỹ thuật hack website bằng cách chèn mã độc vào các trang web. XSS cho phép hacker điều khiển các hoạt động của người dùng khi họ truy cập vào trang web mà hacker đã tiêm được mã độc. Điều này có thể dẫn đến việc lộ thông tin cá nhân của người dùng, truy cập vào tất cả các thông tin của họ, bao gồm cả mật khẩu và tài khoản.
Có nhiều cách để tấn công vào một website bằng Cross-Site Scripting (XSS). Một trong số đó là sử dụng các input fields không kiểm soát trong các form. Khi người dùng nhập dữ liệu vào các trường này, mã độc sẽ được chèn vào trong các trường input và sẽ được lưu lại trong cơ sở dữ liệu của website. Khi một người dùng khác truy cập vào trang web đó, mã độc được kích hoạt và tấn công vào máy tính của họ.
Cách khắc phục XSS là sử dụng các phương pháp bảo mật trên website như sử dụng các ngôn ngữ lập trình an toàn, kiểm tra và xóa bỏ các ký tự đặc biệt như ' và ", tối ưu hóa quy trình kiểm tra trang web và cập nhật thường xuyên các bản vá bảo mật cho website.
Tuy nhiên, hiện nay vẫn có rất nhiều website chưa được bảo vệ chặt chẽ và vẫn tồn tại các Cross-Site Scripting (XSS) vulnerabilities. Vì vậy, việc sử dụng các công cụ bảo mật là cần thiết để đảm bảo an toàn cho website của bạn và người dùng.
Tóm lại, Cross-Site Scripting (XSS) vulnerabilities là một trong những lỗ hổng bảo mật phổ biến nhất trên các website. Việc tiêm mã độc vào các trang web thông qua các input fields là một trong những cách thức tấn công phổ biến nhất. Để bảo vệ website của bạn và người dùng, cần thiết phải sử dụng các phương pháp bảo mật chặt chẽ và cập nhật thường xuyên các bản vá bảo mật.
Cross-Site Scripting (XSS) là một kỹ thuật hack website bằng cách chèn mã độc vào các trang web. XSS cho phép hacker điều khiển các hoạt động của người dùng khi họ truy cập vào trang web mà hacker đã tiêm được mã độc. Điều này có thể dẫn đến việc lộ thông tin cá nhân của người dùng, truy cập vào tất cả các thông tin của họ, bao gồm cả mật khẩu và tài khoản.
Có nhiều cách để tấn công vào một website bằng Cross-Site Scripting (XSS). Một trong số đó là sử dụng các input fields không kiểm soát trong các form. Khi người dùng nhập dữ liệu vào các trường này, mã độc sẽ được chèn vào trong các trường input và sẽ được lưu lại trong cơ sở dữ liệu của website. Khi một người dùng khác truy cập vào trang web đó, mã độc được kích hoạt và tấn công vào máy tính của họ.
Cách khắc phục XSS là sử dụng các phương pháp bảo mật trên website như sử dụng các ngôn ngữ lập trình an toàn, kiểm tra và xóa bỏ các ký tự đặc biệt như ' và ", tối ưu hóa quy trình kiểm tra trang web và cập nhật thường xuyên các bản vá bảo mật cho website.
Tuy nhiên, hiện nay vẫn có rất nhiều website chưa được bảo vệ chặt chẽ và vẫn tồn tại các Cross-Site Scripting (XSS) vulnerabilities. Vì vậy, việc sử dụng các công cụ bảo mật là cần thiết để đảm bảo an toàn cho website của bạn và người dùng.
Tóm lại, Cross-Site Scripting (XSS) vulnerabilities là một trong những lỗ hổng bảo mật phổ biến nhất trên các website. Việc tiêm mã độc vào các trang web thông qua các input fields là một trong những cách thức tấn công phổ biến nhất. Để bảo vệ website của bạn và người dùng, cần thiết phải sử dụng các phương pháp bảo mật chặt chẽ và cập nhật thường xuyên các bản vá bảo mật.
- Mật khẩu giải nén: tailieuhay.download (nếu có)
Khóa Học Cùng Chủ Đề
Khóa học Trello
Luyện thi chứng chỉ quốc tế ISTQB cho Tester
Introduction to the Course
Build an Artificial Neural Network to Recognise Images using Keras - Tensorflow
1 Use Tensorflow to Classify Handwritten Digits
1 Serving a Tensorflow Model through a Website
1 Next Steps
Predict Movie Box Office Revenue with Linear Regression
Python Programming for Data Science and Machine Learning
Introduction to Optimisation and the Gradient Descent Algorithm
Predict House Prices with Multivariable Linear Regression
Pre-Process Text Data for a Naive Bayes Classifier to Filter Spam Emails Part 1
Train a Naive Bayes Classifier to Create a Spam Filter Part 2
Test and Evaluate a Naive Bayes Classifier Part 3
Introduction to Neural Networks and How to Use Pre-Trained Models