## Ejemplo de ataque { #example-attack }

Imagina que construyes una forma de ejecutar un agente de IA local.

Provee un API en

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

También hay un frontend en

```
http://localhost:8000
```

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que ambos tienen el mismo host.

///

- かつ、アプリに認証がなく、同一ネットワークからのリクエストは信頼できると想定している

## 攻撃例 { #example-attack }

ローカルで AI エージェントを実行できる仕組みを構築したとします。

それは次の API を提供します。

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

フロントエンドもあります。

```
http://localhost:8000
```

/// tip | 豆知識

両方とも同じホストであることに注意してください。

///

そのフロントエンドを使って、AI エージェントに自分の代わりに作業をさせられます。

FIELD com.google.common.collect.AbstractMultimap.values com.google.common.collect.LinkedListMultimap.get.$
FIELD com.google.common.collect.AbstractMultimap.values com.google.common.collect.Multimaps.MapMultimap.get.$
FIELD com.google.common.collect.AbstractMultiset.entrySet com.google.common.collect.FilteredEntryMultimap.Keys.entrySet.$
FIELD com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset.countMap

这种攻击主要在以下情况下相关：

- 应用在本地（如 `localhost`）或内网中运行
- 且应用没有任何认证，假定来自同一网络的请求都可信。

## 攻击示例 { #example-attack }

假设你构建了一个本地运行的 AI 代理。

它提供了一个 API，地址为

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

另有一个前端，地址为

```
http://localhost:8000
```

/// tip | 提示

注意它们的主机相同。

///

之后，你可以通过前端让该 AI 代理替你执行操作。

由于它在本地运行、而非暴露在开放的互联网，你决定不配置任何认证，只信任对本地网络的访问。

import com.google.common.collect.ImmutableSetMultimap;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.google.common.collect.Maps;
import com.google.common.collect.MultimapBuilder;
import com.google.common.collect.Multimaps;
import com.google.common.collect.Multiset;
import com.google.common.collect.Ordering;
import com.google.common.collect.SetMultimap;
import com.google.common.util.concurrent.Service.State;

Desde FastAPI 0.119.0, también hay compatibilidad parcial para Pydantic v1 desde dentro de Pydantic v2, para facilitar la migración a v2.

Así que podrías actualizar Pydantic a la última versión 2 y cambiar los imports para usar el submódulo `pydantic.v1`, y en muchos casos simplemente funcionaría.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Advertencia

    * Ela depende do `query_extractor`, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro `q`.
* Ela também declara um cookie opcional `last_query`, do tipo `str`.
    * Se o usuário não passou nenhuma consulta `q`, a última consulta é utilizada, que foi salva em um cookie anteriormente.

## Utilizando a dependência { #use-the-dependency }

Então podemos utilizar a dependência com:

labels.search_result_sort_content_length_asc=Dimensione (asc)
labels.search_result_sort_content_length_desc=Dimensione (desc)
labels.search_result_sort_last_modified_asc=Ultima modifica (asc)
labels.search_result_sort_last_modified_desc=Ultima modifica (desc)
labels.search_result_sort_click_count_asc=Clic (asc)
labels.search_result_sort_click_count_desc=Clic (desc)
labels.search_result_sort_favorite_count_asc=Preferiti (asc)

            "input": "good-list-please",
        }
    ]
}
```

## Resumen { #summary }

        Integer value = getOnlyElement(entry.getValue());
        builder.put(entry.getKey(), value);
      }
      return builder.buildOrThrow().asMultimap().asMap();
    }

    @Override
    @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"}) // needed for arrays
    public Entry<String, Collection<Integer>>[] createArray(int length) {
      return new Entry[length];