elasticsearch Apache Log4j 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228、CVE-2021-45046)

时间: 2023-03-29 07:00:27 AIGC 浏览: 479
这是一个安全漏洞问题,我可以回答。elasticsearch和Apache Log4j都存在远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228、CVE-2021-45046),攻击者可以利用这些漏洞在受影响的系统上执行任意代码。建议用户尽快更新相关软件版本或采取其他安全措施来保护系统安全。
相关问题

Apache Log4j 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44832) /elasticsearch-6.5.2

我可以回答这个问题。Apache Log4j 远程代码执行漏洞(CVE-2021-44832)是一种安全漏洞,可能允许攻击者远程执行恶意代码。该漏洞影响的版本包括 Log4j 2.-beta9 到 2.14.1,如果您使用这些版本的 Log4j,请尽快升级到最新版本。此外,如果您使用 Elasticsearch 6.5.2,请注意该版本中包含了受影响的 Log4j 版本,因此也需要进行升级。

org.apache.log4j 还有没有“零日漏洞”

<think>嗯,用户询问的是org.apache.logging.log4j是否存在新的零日漏洞。这个问题很专业,用户可能是安全工程师或系统管理员,正在排查潜在风险。需要特别注意log4j2和log4j1的区分,避免混淆。 从引用材料看,用户提供的资料都聚焦在log4j2漏洞(如CVE-2021-44228),但log4j1属于完全不同的项目。用户可能混淆了这两个组件,需要明确澄清。 当前需重点确认三点:第一,log4j1是否仍在维护(官方已终止支持);第二,近期是否有新漏洞披露(CVE数据库无记录);第三,用户系统是否误用log4j1(实际需升级到log4j2)。特别要提醒用户,即使没有新漏洞,旧版log4j1本身也存在已知风险。 考虑到用户引用过Elasticsearch的修复方案,推测ta可能管理分布式系统。建议补充说明Java日志框架生态,防止因依赖传递导致旧版本被引入。最后生成的问题要覆盖漏洞监控和迁移方案,这对实际运维很有价值。</think>截至2024年最新安全情报,**org.apache.log4j 1.x版本未报告新的零日漏洞**,但需注意以下关键事实: ### 一、核心结论 1. **Log4j 1.x已终止维护** Apache官方已于2015年宣布停止维护log4j 1.x[^1],不再提供安全更新,**所有现存漏洞均无官方补丁**。 2. **现存高危漏洞未修复** 即使无新零日漏洞,log4j 1.x仍存在多个未修复的已知高危漏洞: - `CVE-2019-17571`:反序列化漏洞(CVSS 7.5) - `CVE-2022-23305`:链式攻击漏洞(CVSS 8.8) - `CVE-2022-23302`:内存耗尽DoS漏洞(CVSS 7.5) 3. **Log4j2漏洞不影响1.x** 2021年爆发的`Log4Shell`(CVE-2021-44228)仅影响**log4j2-core**组件(即log4j 2.x版本),与log4j 1.x无关[^1][^3]。 ### 二、风险应对建议 | **措施** | **操作说明** | |-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **立即升级到log4j2** | 使用最新log4j2 2.23.0+并启用`log4j2.formatMsgNoLookups=true`[^3] | | **旧系统迁移方案** | 通过日志门面层(如SLF4J)桥接旧代码:添加`log4j-over-slf4j`依赖替换log4j1 | | **主动防御** | 部署WAF规则拦截`${jndi:`等恶意负载,监控非常规日志输出行为 | | **依赖扫描** | 使用OWASP Dependency-Check工具检测传递依赖中的log4j1组件 | ### 三、漏洞现状对比 ```mermaid graph TD A[Log4j组件] --> B(Log4j 1.x) A --> C(Log4j2 2.x) B --> D[状态:终止维护] B --> E[现存漏洞:无补丁] C --> F[状态:持续更新] C --> G[最新修复:2.23.0+] ``` > **关键提醒**:继续使用log4j 1.x等同于保留已知后门。攻击者可能组合利用其未修复漏洞(如反序列化+JNDI注入)实现远程代码执行[^1]。 ### 四、迁移示例(SLF4J桥接) ```java // 原log4j1调用 import org.apache.log4j.Logger; Logger log = Logger.getLogger(MyClass.class); // 迁移方案:改用SLF4J门面+log4j2实现 import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class); ``` **依赖配置**: ```xml <!-- pom.xml --> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>2.0.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j2-impl</artifactId> <!-- 桥接器 --> <version>2.23.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.23.0</version> </dependency> ``` ### 五、权威监控渠道 1. [Apache Log4j安全公告](https://logging.apache.org/log4j/security.html) 2. [NVD漏洞数据库](https://nvd.nist.gov/vuln/search/results?form_type=Advanced&results_type=overview&search_type=all&cpe_vendor=cpe%3A%2F%3Aapache&cpe_product=cpe%3A%2F%3Aapache%3Alog4j) 3. [CVE详情查询](https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2022-23305)
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研究Matlab影响下的神经数值可复制性

### Matlab代码影响神经数值可复制性 #### 标题解读 标题为“matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性”,该标题暗示了研究的主题集中在Matlab代码对神经数值可复制性的影响。在神经科学研究中,数值可复制性指的是在不同计算环境下使用相同的算法与数据能够获得一致或相近的计算结果。这对于科学实验的可靠性和结果的可验证性至关重要。 #### 描述解读 描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例,这是生物物理神经建模中常见的模型,用于模拟动作电位的产生和传播。 描述中提及的`JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf`文件详细描述了仿真模型的参数与方程。这些内容对于理解模型的细节和确保其他研究者复制该研究是必不可少的。 该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求,因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。 使用了Runge–Kutta四阶方法(RK4)求解常微分方程(ODE),这是一种广泛应用于求解初值问题的数值方法。RK4方法的精度和稳定性使其成为众多科学计算问题的首选。RK4方法的实现借助了Boost C++库中的`Boost.Numeric.Odeint`模块,这进一步表明项目对数值算法的实现和性能有较高要求。 #### 软件要求 为了能够运行该项目,需要满足一系列软件要求: - C/C++编译器:例如GCC,这是编译C/C++代码的重要工具。 - Boost C++库:一个强大的跨平台C++库,提供了许多标准库之外的组件,尤其是数值计算相关的部分。 - ODEint模块:用于求解常微分方程,是Boost库的一部分,已包含在项目提供的文件中。 #### 项目文件结构 从提供的文件列表中,我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分: - **项目树源代码目录**:存放项目的主要源代码文件。 - `checkActualPrecision.h`:一个头文件,可能用于检测和评估实际的数值精度。 - `HH_BBT2017_allP.cpp`:源代码文件,包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。 - `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`:源代码和头文件,可能用于实现某种算法或者数据的分布。 - `Makefile.win`:针对Windows系统的编译脚本文件,用于自动化编译过程。 - `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`:源代码和头文件,可能与动作电位的生成和传播相关。 - **人物目录**:可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。 - **Matlab脚本文件**: - `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`:这些文件名中的"as"可能表示"assembled",而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形,以及对模拟结果进行后处理和复现实验。 #### 开源系统标签 标签“系统开源”指的是该项目作为一个开源项目被开发,意味着其源代码是公开的,任何个人或组织都可以自由获取、修改和重新分发。这对于科学计算来说尤为重要,因为开放代码库可以增进协作,加速科学发现,并确保实验结果的透明度和可验证性。 #### 总结 在理解了文件中提供的信息后,可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具,来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法,利用开源的库和工具,研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究,还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。
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