* that should be treated as equivalent during crawling. This helps avoid indexing
 * duplicate content from the same logical site that may be accessible via different
 * hostnames (e.g., www.example.com and example.com).</p>
 */
public class DuplicateHostService extends FessAppService {

    /**
     * DBFlute behavior for duplicate host operations.
     * Provides database access methods for DuplicateHost entities.

- a aplicação está em execução localmente (por exemplo, em `localhost`) ou em uma rede interna
- e a aplicação não tem autenticação, pressupondo que qualquer requisição da mesma rede é confiável.

## Exemplo de Ataque { #example-attack }

Imagine que você desenvolve uma forma de executar um agente de IA local.

Ele fornece uma API em

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

Há também um frontend em

```

Así que, si creamos un objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```

y luego llamamos a:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

ahora tenemos un `dict` con los datos en la variable `user_dict` (es un `dict` en lugar de un objeto modelo Pydantic).

    public void test_offer_and_drainAll() {
        LogNotificationHelper helper = new LogNotificationHelper();
        helper.offer(new LogNotificationEvent(1000L, "ERROR", "com.example.Foo", "message1", "throwable1"));
        helper.offer(new LogNotificationEvent(2000L, "WARN", "com.example.Bar", "message2", null));

        List<LogNotificationEvent> events = helper.drainAll();
        assertEquals(2, events.size());

* et l’application n’a aucun mécanisme d’authentification, elle part du principe que toute requête provenant du même réseau est fiable.

## Exemple d’attaque { #example-attack }

Imaginez que vous mettiez au point un moyen d’exécuter un agent IA local.

Il expose une API à l’adresse

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

Il y a aussi un frontend à l’adresse

  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>com.example.group</groupId>
  <artifactId>valid-version-sha1plus</artifactId>
  <version>${sha1}${wrong}${revision}</version>

  <description>
    This will test if the validation for the ci friendly versions
    is working correct.

- Fixed the example validation rule in godoc:
  
  When configuring a JWT authenticator:
  
  If username.expression uses 'claims.email', then 'claims.email_verified' must be used in
  username.expression or extra[*].valueExpression or claimValidationRules[*].expression.
  An example claim validation rule expression that matches the validation automatically

        .Builder()
        .certificateAuthority(3)
        .commonName("Jurassic Park")
        .organizationalUnit("Gene Research")
        .addSubjectAlternativeName("*.example.com")
        .addSubjectAlternativeName("www.example.org")
        .validityInterval(-1000L, 2000L)
        .serialNumber(17L)
        .build()

    val certificateByteString = certificate.certificate.encoded.toByteString()

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```

и затем вызовем:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

то теперь у нас есть `dict` с данными в переменной `user_dict` (это `dict` вместо объекта Pydantic-модели).

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).