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JSON Parsers 差异安全问题探索
前言 作者发现各类JSON解析器针对相同的JSON字符串解析结果存在差异，产生差异的原因为： JSON RFC标准本身存在不同版本，同时也有JSON5,HJSON等扩展标准，不同标准之间存在差异。 RFC标准定义中对某些技术细节采用开放性描述，导致具体实现存在差异。 已经发现可能导致安全问题的差异有以下5种： 重复键的优先级存在差异 字符截断和注释 JSON序列化怪癖 浮点数及整数表示 宽容解析与一次性bug 1.重复键的优先级存在差异 下面这个JSON字符串，根据官方文档的描述 下面是一个优先级差异导致安全问题的场景，Cart SERVICE执行订单校验逻辑，校验通过后转发至Payment SERVICE进行支付相关逻辑： ? 序列化怪癖 目前为止，我们讨论的都是解析JSON的问题，但几乎所有实现都支持JSON编码（也称作序列化），让我们看几个例子： 优先顺序差异：序列化 vs 反序列化 Java的JSON-iterator
1.3K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏开源部署
CentOS 6 和 CentOS 7 差异
CentOS 6 和 CentOS 7 介绍 总体差异 想装回过去的一些工具 安装：yum install -y tree net-tools bind-utils tree sysstat vim-en ntp ntpdate iftop tcpdump telnet traceroute 查看版本号/主机名 cat /etc/redhat-release cat /etc/hostname 常用配置差异
1.1K50编辑于 2022-05-28 - 来自专栏陶士涵的菜地
json_encode对中文和引号的处理差异研究
编码是有好处的 2.对单引号和双引号的处理是有差异的,并且受数组键值包裹字符串的引号影响 3.json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT));输出空的对象 json_encode php var_dump(json_encode(array())); var_dump(json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT)); var_dump(json_encode ,JSON_UNESCAPED_UNICODE|JSON_UNESCAPED_SLASHES)); var_dump(json_encode(array("name"=>"陶士涵","point"=>100 失败的问题: var_dump(json_last_error());//打印出错信息 var_dump($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR 4 JSON_ERROR_SYNTAX 5 JSON_ERROR_UTF8 6 JSON_ERROR_RECURSION 7 JSON_ERROR_INF_OR_NAN
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏chester技术分享
.NET7 gRPC JSON转码+OpenAPI
gRPC JSON转码 gRPC JSON 转码允许浏览器应用调用 gRPC 服务，就像它们是使用 JSON 的 RESTful API 一样。 使应用可以同时支持 gRPC 和 JSON Web API，而无需重复为两者生成单独的服务。 gRPC JSON 转码支持从转码 REST ful的 API 生成 OpenAPI。 转码与Swagger var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); // 开启JSON转码 builder.Services.AddGrpc(). linkid=2086909"); app.Run(); 下载GRPC JSON转码依赖的proto文件 https://github.com/dotnet/aspnetcore/blob/main/
1.6K10编辑于 2022-12-19 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） users; -- 简写 SELECT id, info->>'$.name' AS name FROM users; pgsql的写法是： SELECT id, info->'name' AS name_json , info->>'name' AS name_text FROM users; sqlserver的写法是： SELECT id, JSON_VALUE(info, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user": {"address": {"city": "Paris"}}}，提取paris的时候。
82500编辑于 2025-04-26 - 来自专栏从零开始学自动化测试
Fiddler抓包7-post请求（json）
一、body数据类型 常见的post提交数据类型有四种： 1.第一种：application/json：这是最常见的json格式，也是非常友好的深受小伙伴喜欢的一种，如下 {"input1":"xxx &input2=ooo&remember=false 3.第三种：multipart/form-data:这一种是表单格式的，数据类型如下 ------WebKitFormBoundaryrGKCBY7qhFd3TrwA Content-Disposition: form-data; name="text"title ------WebKitFormBoundaryrGKCBY7qhFd3TrwA Content-Disposition ------WebKitFormBoundaryrGKCBY7qhFd3TrwA-- 4.第四种：text/xml:这种直接传的xml格式
2.5K70发布于 2018-04-08 - 来自专栏微卡智享
Delphi7用superobject解析Json数据
前言 现在不管Webapi还是一般的数据通讯，用的基本都是Json，以前很多的应用程序都是用delphi7开发的，为了维护旧的程序以及与新的接口进行对接（如微信支付宝支付等），我们就用到了superobject 来操作Json数据。 由于我们用的是D7，里面没有泛型等这些用法，所以也不存在什么类的序列化与反序列化直接生成Json。操作起来可能比较C#，Android等要麻烦点。 我们把Json这块的处理都放在了BaseClass下的Json文件夹下 ? ? 其中superobject就是我们引用的Json解析单元，DoJson是我自己封装的几个处理返回的方法。 ? 根据输入的Json字符串，我们找到指定的属性来获取对应的字符串 如下 ? 上面传入的这个Json的字符串 我们通过下面方法获取对应的值 ?
8.8K10发布于 2019-07-25 - 来自专栏JavaEdge
Tomcat7与Tomcat8的差异详细对比
tomcat7 2 请求的响应状态值 tomcat8下请求成功时，响应值为 success tomcat7下为ok
82010发布于 2021-02-22 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——LANDSAT 7归一化差异雪指数
归一化差异雪指数是用来识别雪的，基于其在光谱的可见部分比中红外更高的反射率的特点。NDSI使用绿色和中红外波段进行计算，范围为-1.0到1.0。详见Riggs等人（1994）。 Geological Survey Example: Landsat-7 image courtesy of the U.S. Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。
34510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏微光点亮星辰
Oracle 与 MySQL 的差异分析（7）：日期和时间函数
Oracle 与 MySQL 的差异分析（7）：日期和时间函数 1 获取当前日期和时间 1.1Oracle Oracle 中的日期类型是带有时分秒的，获取当前时间可以用sysdate，如果要获得更高的精度可以用
4K22发布于 2020-04-10 - 来自专栏生信技能树
7.JSON格式数据的格式化
值得继续分享： 200个生信工程师面试考题 JSON格式简介 JSON（JavaScript Object Notation），是一种数据交互格式。 在JSON格式出现之前，大家都用XML传递数据。 其中key必须作为字符串而且是双引号，value可以是多种数据类型 数组 ：用中括号表示，每个元素之间用逗号分隔开 JSON格式与python格式的对应 Python JSON dict object JSON模块：import json python数据转换成json字符串：json_data = json.dumps(python_data); json字符串转换成python对象：python_data = json.loads(json_data) JSON 文件下载 这使用的是TCGA的metadata 以下面的JSON数据为例https://portal.gdc.cancer.gov/auth/ 对象，该对象主要由字典和列表组成 with open('cases.2021-02-25.json','r') as f: data = json.load(f) #2.将需要的字段放到列表中
2.4K40发布于 2021-03-24 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 详细教程：DESeq2差异表达分析（7）
学习目标 了解如何设计公式 了解如何使用 DESeq2 执行差异表达分析 1. DE 分析 差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到 NB 模型并对差异表达基因进行统计检验。 在这一步中，我们本质上是想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。 使用 DESeq2 进行差异表达分析涉及多个步骤，如下面流程图中蓝色部分所示。简而言之，DESeq2 将对原始计数进行建模，使用归一化因子（大小因子）来解决文库深度的差异。 您可以通过在设计公式中指定来探索相互作用或“差异中的差异”。 MOV10 DE 分析 现在我们知道如何指定 DESeq2 使用的模型，可以在原始计数上运行差异表达管道。 要从我们的原始计数数据中得到我们的差异表达结果，只需要运行 2 行代码！
2.1K10编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 详细教程： `DESeq2` 差异表达分析（7）
学习目标了解如何设计公式了解如何使用 DESeq2 执行差异表达分析1. DE 分析差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到 NB 模型并对差异表达基因进行统计检验。 使用 DESeq2 进行差异表达分析涉及多个步骤，如下面流程图中蓝色部分所示。简而言之，DESeq2 将对原始计数进行建模，使用归一化因子（大小因子）来解决文库深度的差异。 设计公式在执行差异表达分析之前，最好通过 QC 期间的探索或先验知识了解数据中存在哪些变异来源。 您可以通过在设计公式中指定来探索相互作用或“差异中的差异”。 MOV10 DE 分析现在我们知道如何指定 DESeq2 使用的模型，可以在原始计数上运行差异表达管道。要从我们的原始计数数据中得到我们的差异表达结果，只需要运行 2 行代码！
1.5K50编辑于 2023-01-29 - 来自专栏JAVA葵花宝典
请不要在 JDK 7+ 中使用这个 JSON 包了
来源：大魔王mAysWINd cnblogs.com/mayswind/p/9222245.html Json-lib 介绍 一句话结论 问题分析 ---- Json-lib 介绍 Json-lib 是以前 由于 JDK7 及以上的 substring 会完整拷贝截取后的内容，所以当遇到较大的 Json 数据并且含有较多对象时，会进行大量的字符数组复制操作，导致了大量的 CPU 和内存消耗，甚至严重的 Full d ms, avg cost=%f ms", count, elapsedTime, (double) elapsedTime / count)); } } 上述代码执行后平均每次解析需要 7秒左右才能完成 测试用的 Json 文件，“...” 处省略了 34,018 个相同内容，整个 Json 数据中包含了 3万多个 Json 对象，实际测试的数据如下图所示。 this : new String(value, beginIndex, subLen); } 在 JDK7 及以上，调用该构造方法时在最后一行会复制一遍截取后的数据，这也是导致整个问题的关键所在了。
81420发布于 2020-03-04 SyntaxError: Unexpected number in JSON at position 7 at JSON.parse (＜anonymous＞)前端接收到数据，无法进入success
今天下班有点晚，就简单总结一下今天遇到的小问题 报错信息： 浏览器F12查看报错如下： SyntaxError: Unexpected number in JSON at position 77 at JSON.parse (<anonymous>) 我出现这种情况的场景是前端可以接收到后端返回的数据，但是在js中无法进入success 究其原因： 还是因为json格式出现了问题，而且可以从报错信息看到是出现了 number格式的数据，并不符合json的格式 解决办法： 这里我们可以去拿到返回的数据，进行json格式校验，我兜兜转转折腾了半天，最后还是去拿到返回的数据进行校验，一下就找到了问题所在 校验如下图：
32800编辑于 2025-04-07- 来自专栏生信小驿站
差异分析①
GSM1545540_JMS8-3.txt","GSM1545541_JMS8-4.txt", "GSM1545542_JMS8-5.txt","GSM1545544_JMS9-P7c.txt GSM1545544_JMS9-P7c.txt ML 21311068 1 L008 JMS9-P8c GSM1545545_JMS9-P8c.txt LP 相反，通常的做法是将原始计数转换为可以解决这种库大小差异的规模。 假设条件之间的异构体使用没有差异差异表达分析着眼于条件之间的基因表达变化，而不是比较多个基因的表达或得出绝对表达水平的结论。 换句话说，基因长度对于感兴趣的比较保持不变，任何观察到的差异都是条件变化的结果，而不是基因长度的变化。
1.1K10发布于 2018-08-27 - 来自专栏搜云库技术团队
请不要在 JDK 7+ 中使用这个 JSON 包了！
Json-lib 介绍 Json-lib 是以前 Java 常用的一个 Json 库，最后的版本是 2.4，分别提供了 JDK 1.3 和 1.5 的支持，最后更新时间是 2010年12月14日。 操作，由于 JDK7 及以上的 substring 会完整拷贝截取后的内容，所以当遇到较大的 Json 数据并且含有较多对象时，会进行大量的字符数组复制操作，导致了大量的 CPU 和内存消耗，甚至严重的 ms, avg cost=%f ms", count, elapsedTime, (double) elapsedTime / count)); } } 上述代码执行后平均每次解析需要 7秒左右才能完成 测试用的 Json 文件，“...” 处省略了 34,018 个相同内容，整个 Json 数据中包含了 3万多个 Json 对象，实际测试的数据如下图所示。 this : new String(value, beginIndex, subLen); } 在 JDK7 及以上，调用该构造方法时在最后一行会复制一遍截取后的数据，这也是导致整个问题的关键所在了。
70830发布于 2020-03-04 - 来自专栏生信小驿站
差异分析②
该图以无监督的方式显示了样本之间的相似性和不相似性，以便人们可以了解在进行正式测试之前可以检测差异表达的程度。 如果样本以任何这些维度中的给定因子聚类，则表明该因子有助于表达差异，并且值得包括在线性建模中。另一方面，影响很小或没有影响的因素可能会被排除在下游分析之外。 虽然所有样本都是按照群组聚集的，但是观察到在基础和LP之间以及基线和ML在维度1上的最大转录差异。 差异表达分析 创建一个设计矩阵和对比 在这项研究中，我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。 在我们的分析中，假设基础数据是正态分布的，假设线性模型符合数据。 检查DE基因的数量 为了快速了解差异表达水平，可以在表格中总结显着上调和下调基因的数目。 显着性是使用默认设置为5％的调整后的p值截止值来定义的。
1.1K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏生信小驿站
差异分析③
统计差异基因数目 tfit <- treat(vfit, lfc=1) dt <- decideTests(tfit) summary(dt) BasalvsLP BasalvsML LPvsML dt[,1:2], circle.col=c("turquoise", "salmon")) write.fit(tfit, dt, file="results.txt") #使用topTreat输出差异基因信息 差异基因可视化 为了总结目测所有基因的结果，可以使用plotMD函数生成显示来自线性模型的log-FC与平均对数-CPM值拟合的均值 - 差异图，其中突出显示差异表达的基因。
98930发布于 2018-08-27 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——LANDSAT 7归一化差异水指数（NDWI）数据集
归一化差异水指数（NDWI）对植被冠层的液态水含量变化很敏感。它是由近红外波段和第二个红外波段得出的，如果有的话，≈1.24μm，否则就是最接近的红外波段。它的数值范围在-1.0到1.0之间。 Geological Survey Example: Landsat-7 image courtesy of the U.S. Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。 Geological Survey Example: Landsat-7 image courtesy of the U.S. Landsat-7图像由美国地质调查局提供 请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。
44910编辑于 2024-02-02
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