解析web文件操作常见安全漏洞(目录、文件名检测漏洞
做web开发,我们经常会做代码走查,很多时候,我们都会抽查一些核心功能,或者常会出现漏洞的逻辑。随着技术团队的壮大,组员技术日益成熟。 常见傻瓜型SQL注入漏洞、以及XSS漏洞。会越来越少,但是我们也会发现一些新兴的隐蔽性漏洞偶尔会出现。这些漏洞更多来自开发人员,对一个函数、常见 模块功能设计不足,遗留下的问题。以前我们能够完成一些功能模块,现在要求是要安全正确方法完成模块才行。 接下来,我会分享一些常见功能模块,由于设计原因导致漏洞出现。下面,我们先看下,读取文件型功能漏洞。
我们先看下下面一段代码,通过用户输入不同目录,包含不同文件
<?php ///读取模块名称 $mod = isset($_GET['m'])?trim($_GET['m']):'index'; ///过滤目录名称不让跳转到上级目录 <strong><span style="text-decoration: underline;">$mod = str_replace("..",".",$mod);</span> ///得到文件 <strong><span style="text-decoration: underline;">$file = "/home/www/blog/".$mod.".php";</span></strong> ///包含文件 @include($file);Salin selepas log masuk
这段代码,可能在很多朋友做的程序里面有遇到过,对于新人来说,也是很容易出现这样问题,记得走查遇到该代码时候,我问到,你这个代码安全方面能做到那些?
答:1. 对”..”目录有做替换,因此用户传入模块名里面有有..目录都会被替换掉了。
2.构造拼接file名称,有前面目录限制,有后面扩展名限制,包含文件就会限制在该目录了
-
这段代码真的做到了目录安全检测吗?
我们来测试下,如果$mod传入这个值将会是什么样的结果。
$mod 通过构造输?mod=…%2F…%2F…%2F…%2Fetc%2Fpasswd%00 ,我们看结果将是:
居然include(“/etc/passwd”)文件了。
-
怎么逃脱了我参数限制呢?
首先:做参数过滤类型去限制用户输入本来就不是一个好方法,一般规则是:能够做检测的,不要做替换 只要是检测不通过的,直接pass 掉!这是我们的一个原则。过滤失败情况,举不胜举,我们来看看,实际过程。
1、输入”…/…/…/” 通过把”..” 替换为”.”后
2、结果是”../../../” 就变成了这个了
有朋友就会说,如果我直接替换为空格是不是就好了?在这个里面确实可以替换掉。但是不代表以后你都替换为空格就好了。再举例子下。如:有人将字符串里面javascript替换掉。代码如下:
……
$msg = str_replace(“javascript”,””,$msg);
看似不会出现了javascript了,但是,如果输入:jjavascriptavascript 替换,会替换掉中间一个变为空后。前面的”j” 跟后面的会组成一个新的javascript了。
其次:我们看看,怎么逃脱了,后面的.php 限制呢。用户输入的参数有:”etc/passwd” ,字符非常特殊,一段连接后,文件名称变成了”……etc/passwd.php”,你打印出该变量时候,还是正确的。但是,一段放入到文件读写 操作方法里面,后面会自动截断。操作系统,只会读取……etc/passwd文件了。 “”会出现在所有文件系统读写文件变量中。都会同样处理。这根c语言作为字符串完整标记有关系。
通过上面分析,大家发现做文件类型操作时候,一不注意将产生大的漏洞。而且该漏洞就可能引发一系列安全问题。
-
该怎么做文件类操作呢?
到这里,估计有人就会思考这个,做文件读写操作时候,如果路径里面有变量时候,我该怎么样做呢?有人会说,替换可以吗? “可以”,但是这个方法替换不严格,将会出现很多问题。而且,对于初写朋友,也很难杜绝。 做正确的事情,选择了正确的方法,会从本身杜绝问题出现可能了。 这里,我建议:对于变量做白名单限制。
-
什么是白名单限制
举例来说:
$mod = isset($_GET['m'])?trim($_GET['m']):’index’; ///读取模块名称后
mod变量值范围如果是枚举类型那么:
if(!in_array($mod,array(‘user’,’index’,’add’,’edit’))) exit(‘err!!!’);
完全限定了$mod,只能在这个数组中,够狠!!!!
- 怎么做白名单限制
通过刚才例子,我们知道如果是枚举类型,直接将值放到list中即可,但是,有些时候,这样不够方面。我们还有另外一个白名单限制方法。就是限制字符范围
举例来说:
$mod = isset($_GET['m'])?trim($_GET['m']):’index’; ///读取模块名称后
我限制知道$mod是个目录名称,对于一般站点来说,就是字母加数字下划线之类。
if(!preg_match(“/^w+$/”,$mod)) exit(‘err!!!’);
字符只能是:[A-Za-z0-9_] 这些了。够狠!!!
总结:是不是发现,白名单限制方法,做起来其实很简单,你知道那个地方要什么,就对输入检测必须是那些。而且,检测自己已知的,比替换那些未知的字符,是不是简单多了。 好了,先到这里,正确的解决问题方法,会让文件简单,而且更安全!!欢迎交流!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam bidang inovasi teknologi, kecerdasan buatan (AI) merupakan salah satu perkembangan yang paling transformatif dan menjanjikan pada zaman kita. Kecerdasan buatan telah merevolusikan banyak industri, daripada penjagaan kesihatan dan kewangan kepada pengangkutan dan hiburan, dengan keupayaannya untuk menganalisis sejumlah besar data, belajar daripada corak dan membuat keputusan yang bijak. Walau bagaimanapun, di sebalik kemajuannya yang luar biasa, AI juga menghadapi had dan cabaran ketara yang menghalangnya daripada mencapai potensi penuhnya. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki sepuluh batasan teratas kecerdasan buatan, mendedahkan batasan yang dihadapi oleh pembangun, penyelidik dan pengamal dalam bidang ini. Dengan memahami cabaran ini, adalah mungkin untuk menavigasi kerumitan pembangunan AI, mengurangkan risiko dan membuka jalan bagi kemajuan teknologi AI yang bertanggungjawab dan beretika. Ketersediaan data terhad: Perkembangan kecerdasan buatan bergantung pada data

Alat pengaturcaraan berbantukan AI ini telah menemui sejumlah besar alat pengaturcaraan berbantukan AI yang berguna dalam peringkat pembangunan AI yang pesat ini. Alat pengaturcaraan berbantukan AI boleh meningkatkan kecekapan pembangunan, meningkatkan kualiti kod dan mengurangkan kadar pepijat Ia adalah pembantu penting dalam proses pembangunan perisian moden. Hari ini Dayao akan berkongsi dengan anda 4 alat pengaturcaraan berbantukan AI (dan semua menyokong bahasa C# saya harap ia akan membantu semua orang). https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide1.GitHubCopilotGitHubCopilot ialah pembantu pengekodan AI yang membantu anda menulis kod dengan lebih pantas dan dengan sedikit usaha, supaya anda boleh lebih memfokuskan pada penyelesaian masalah dan kerjasama. Git

Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete

Pada 3 Mac 2022, kurang daripada sebulan selepas kelahiran pengaturcara AI pertama di dunia, Devin, pasukan NLP Universiti Princeton membangunkan pengaturcara AI sumber terbuka ejen SWE. Ia memanfaatkan model GPT-4 untuk menyelesaikan isu secara automatik dalam repositori GitHub. Prestasi ejen SWE pada set ujian bangku SWE adalah serupa dengan Devin, mengambil purata 93 saat dan menyelesaikan 12.29% masalah. Dengan berinteraksi dengan terminal khusus, ejen SWE boleh membuka dan mencari kandungan fail, menggunakan semakan sintaks automatik, mengedit baris tertentu dan menulis serta melaksanakan ujian. (Nota: Kandungan di atas adalah sedikit pelarasan bagi kandungan asal, tetapi maklumat utama dalam teks asal dikekalkan dan tidak melebihi had perkataan yang ditentukan.) SWE-A

Tutorial aplikasi mudah alih pembangunan bahasa Go Memandangkan pasaran aplikasi mudah alih terus berkembang pesat, semakin ramai pembangun mula meneroka cara menggunakan bahasa Go untuk membangunkan aplikasi mudah alih. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dan cekap, bahasa Go juga telah menunjukkan potensi yang kukuh dalam pembangunan aplikasi mudah alih. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan bahasa Go untuk membangunkan aplikasi mudah alih dan melampirkan contoh kod khusus untuk membantu pembaca bermula dengan cepat dan mula membangunkan aplikasi mudah alih mereka sendiri. 1. Persediaan Sebelum memulakan, kita perlu menyediakan persekitaran dan alatan pembangunan. kepala

Analisis ciri baharu Win11: Cara melangkau log masuk ke akaun Microsoft Dengan keluaran Windows 11, ramai pengguna mendapati ia membawa lebih banyak kemudahan dan ciri baharu. Walau bagaimanapun, sesetengah pengguna mungkin tidak suka sistem mereka terikat pada akaun Microsoft dan ingin melangkau langkah ini. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk membantu pengguna melangkau log masuk ke akaun Microsoft dalam Windows 11 dan mencapai pengalaman yang lebih peribadi dan autonomi. Mula-mula, mari kita fahami sebab sesetengah pengguna enggan log masuk ke akaun Microsoft mereka. Di satu pihak, sesetengah pengguna bimbang bahawa mereka

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Analisis kelemahan keselamatan rangka kerja Java menunjukkan bahawa XSS, suntikan SQL dan SSRF adalah kelemahan biasa. Penyelesaian termasuk: menggunakan versi rangka kerja keselamatan, pengesahan input, pengekodan output, mencegah suntikan SQL, menggunakan perlindungan CSRF, melumpuhkan ciri yang tidak perlu, menetapkan pengepala keselamatan. Dalam kes sebenar, kelemahan suntikan ApacheStruts2OGNL boleh diselesaikan dengan mengemas kini versi rangka kerja dan menggunakan alat semakan ekspresi OGNL.
