当前位置:网站首页>[漏洞问题] log4j漏洞 关于2.17.0升级到2.18.0 方案
[漏洞问题] log4j漏洞 关于2.17.0升级到2.18.0 方案
2022-08-04 05:35:00 【Kiand_】
项目场景:
项目场景:关于 log4j漏洞问题
解决方案:
特别注意:
log4j-1.2.17.jar 替换为 log4j-api-2.18.0.jar 和 lo4j-core-2.18.0.jar (如果还是报错需要增加 lo4j-1.2-api-2.18.0.jar)
log4j-over-slf4j-1.7.21.jar 替换为 log4j-over-slf4j-1.7.33.jar
其余的jar包可以一一对应升级
<!--排他依赖 需要把低版本的排除-->
<exclusion>
<artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
</exclusion>
<exclusion>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
</exclusion>
<!--引入高版本-->
<log4j2.version>2.18.0</log4j2.version>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>${log4j2.version}</version>
</dependency>升级所需要的jar包
链接:https://pan.baidu.com/s/1ECOBmN8S5DXeFhHzXpoifQ
提取码:log4
边栏推荐
- Logical Address & Physical Address
- EL expression
- 给想要转行渗透测试人的忠告
- CMDB 阿里云部分实现
- DOM的12中节点类型,通过关系或方法获取DOM节点,渲染到浏览器页面的一些特效功能,获取DOM节点来改变属性,点击图片,切换为所点击的图片为背景图,页面上的表单验证,点击底部导航栏切换界面
- 无监督特征对齐的迁移学习理论框架
- Flask request 返回网页中 checkbox 是否选中
- Detailed explanation of DenseNet and Keras reproduction code
- 解决腾讯云DescribeInstances api查询20条记录以上的问题
- ssm pom文件依赖 web.xml配置
猜你喜欢

用chrome dev tools 强制js注入

自适应迁移学习核极限学习机用于预测

matlab的2DCNN、1DCNN、BP、SVM故障诊断与结果可视化

Software: Recommend a domestic and very easy-to-use efficiency software uTools to everyone

mysql:列类型之float、double

无监督特征对齐的迁移学习理论框架

基于时序模式注意力机制(TPA)的长短时记忆(LSTM)网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测

IoU, GIoU, DIoU and CIoU in target detection

数据库知识:SQLServer创建非sa用户笔记

CMDB 阿里云部分实现
随机推荐
2DCNN, 1DCNN, BP, SVM fault diagnosis and result visualization of matlab
Memory limit should be smaller than already set memoryswap limit, update the memoryswap at the same
IDEA 控制台 中文乱码问题(如果网上教程都无法解决你的问题的话)
Database document generation tool V1.0
基于子空间结构保持的迁移学习方法MLSSM
如何在Excel 里倒序排列表格数据 || csv表格倒序排列数据
Logical Address & Physical Address
搭建redis哨兵
“需求370解决解决爬取章节之后主题讨论评论消失问题”工作总结
自适应迁移学习核极限学习机用于预测
A semi-supervised Laplace skyhawk optimization depth nuclear extreme learning machine for classification
数据库JDBC DAO层方法
桌面右键的NVIDIA去除与恢复
益智小游戏- 算算总共多少正方形
Uos统信系统 IP地址以及完整主机名配置
子空间结构保持的多层极限学习机自编码器(ML-SELM-AE)
格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于故障诊断
golang rtsp拉流测试
Microsoft computer butler 2.0 beta experience
数组的一些方法
