常见Web安全漏洞

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原创 最新推荐文章于 2026-03-11 05:32:34 发布 933 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
常见Web安全漏洞及其防御 常见Web安全漏洞及其防御 1.1 XSS攻击 1.1.1 什么是XSS攻击手段 XSS攻击其实就是使用Javascript脚本注入进行攻击，因为浏览器默认支持脚本语言执行，如果在表单提交的时候，提交一些脚本参数，浏览器可能就直接执行了 攻击常见与论坛的评论 例如“提交表单后，展示到另一个页面”这个功能，可能会受到XSS脚本注入，本地cookie被读取，远程发送给黑客服务器端，然后可以伪造来发起请... 阅读详情

常见Web安全漏洞

1、越权漏洞

不同权限账户之间的存在越权访问

检测 抓去a用户功能链接，然后登录b用户对此链接进行访问 抓去a用户功能链接，修改id为b的id，查看是否能看b的相关数据 替换不同的cookie进行测试查看

防范 1服务器端必须对每个页面链接进行权限判断。 2用户登陆后，服务器端不应再以客户端提交的用户身份信息为依据，而应以会话中服务端保存的已登陆的用户身份信息为准。 3页面提交的资源标志与已登陆的用户身份进行匹配比对，然后判断其对当前链接是否有权限。 4必须在服务器端对每个请求URL进行鉴权，而不能仅仅通过客户端的菜单屏蔽或者按钮Disable来限制。

2、SQL注入

后台sql语句拼接了用户的输入，而且web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断和过滤，前端传入后端的参数是攻击者可控的，攻击者通过构造不同的sql语句来实现对数据库的任意操作。

检测 对注入点进行测试， 单引号，双引号–>报错 And 1=1 and 1=2 ‘or ‘1’ = ‘1 ‘or ‘1’ = ‘2 两次web服务器响应不同 时间延时 sleep(5) 延迟响应 Get post 参数、cookie参数、http请求头 Sqlmap进行测试

防范 (1)预编译(PreparedStatement)(JSP) SQL注入只对SQL语句的编译过程有破坏作用，而PreparedStatement已经预编译好了，执行阶段只是把输入串作为数据处理。而不再对SQL语句进行解析。因此也就避免了sql注入问题。 (2)PDO(PHP) PDO对于解决SQL注入的原理也是基于预编译。 (3)使用正则表达式过滤，对用户输入的数据进行严格的检查，使用正则表达式对危险字符串进行过滤，这种方法是基于黑名单的过滤 (4)使用 Web 应用防火墙

3、XSS

攻击者在web页面插入恶意的Script代码，当用户浏览访问时，其中的script代码会被执行，从而达到恶意攻击。

检测 查找可能出现xss跨站的位置，搜索框、信息存储等 常用测试语句 查看源码，测试语句是否在系统响应HTML代码中输出。 可以输出的话进行xss测试

防范 对用户的输入(和URL参数)进行过滤，对输出进行html编码；对用户提交的所有内容进行过滤，对url中的参数进行过滤，过滤掉会导致脚本执行的相关内容；然后对动态输出到页面的内容进行html编码，使脚本无法在浏览器中执行。 Httponly

4、任意文件上传

攻击者上传web支持的动态脚本程序(asp,asp.net,php,jsp等) Web程序对用户上传的类型不做检测，或者被绕过

检测 找到可以上传的地方，上传要求合理的合法文件，查看上传点是否可以使用，需要一些绕过姿势（大小写切换，00截断，抓包改类型等等），上传webshell，连刀。

防范 客户端检测：使用js对上传图片检测，包括文件大小，文件扩展名，文件类型等 服务端检测：对文件大小，文件路径，文件扩展名，文件类型，文件内容检测，对文件重命名等。 服务器端上传目录设置不可执行权限。 检查网站有没有文件解析漏洞和文件包含漏洞。 将文件上传到单独的文件服务器，并且单独设置文件服务器的域名。

4.1、任意文件读取/下载漏洞

检测： 通过web漏洞扫描工具对网站实施扫描可能发现任意文件读取/下载漏洞，发送一系列”…/”字符来遍历高层目录，并且尝试找到系统的配置文件或者系统中存在的敏感文件。 也可通过判断网站语言，并根据其url中部分提供的参数，进行构造相关的路径信息，如收集到网站中间件版本为apache，则想办法构造…/…/…/ WEB-INF/web.xml等，然后查看其是否可被读取或者下载出来。 有些WAF会过滤…/，可以构造 /.%252e/.%252e/.%252e/ ， %25对应的是%，%2e对应的是.，所以 .%252e/ 对应的是 …/

防范 1对用户传过来的文件名参数进行统一编码，对文件类型进行白名单控制，对包含恶意字符或者空字符的参数进行拒绝。 2更新其中间件的版本，可能是因为中间件的版本过低。 3 web应用程序可以使用chroot环境包含被访问的web目录，或者使用绝对路径+参数来访问文件目录，使其即使越权也在访问目录之内。 4用户下载文件之前需要进行权限判断 5 用户下载时需提交对应ID 6不允许提供目录遍历服务。

5、目录遍历攻击

网站存在配置缺陷，导致网站目录可以被任意浏览，这会导致网站很多隐私文件与目录泄露，比如数据库备份文件、配置文件等，攻击者利用该信息可以为进一步入侵网站做准备。

检测 爬行，或者暴力激活成功教程系统目录结构。 在url后加常规目录，看是否被列出来 可以利用web漏洞扫描器扫描web应用进行检测，也可通过搜索，网站标题包含 “index of” 关键词的网站进行访问

防范 对用户传过来的参数名进行编码，对文件类型进行白名单控制，拒绝恶意字符或空字符。

IIS中关闭目录浏览功能：在IIS的网站属性中，勾去“目录浏览”选项，重启IIS。

Apache中关闭目录浏览功能：打开Apache配置文件httpd.conf，查找“Options Indexes FollowSymLinks”，修改为“ Options -Indexes”(减号表示取消，保存退出，重启Apache)。

Nginx 中默认不会开启目录浏览功能，若您发现当前已开启该功能，可以编辑nginx.conf文件，删除如下两行：autoindex on;autoindex_exact_size on，然后重启Nginx。

6、关键会话重放攻击

不断恶意或欺诈性地重复一个有效的数据包，重放攻击者可以拦截并重复发该数据到服务端，服务器端未对用户提交的数据包重放进行有效限制。

检测 抓包抓取登录请求，获得用户和密码参数 密码字典 暴力激活成功教程

防范 添加token、时间戳、图片验证码

7、CSRF

攻击者以用户的身份完成操作达到各种目的

检测 登录网站，使用bp构造csrf poc 保存在html 发送到另一台服务器，访问html查看是否可以实现html功能

防范 验证 http referer字段，看其请求来源 在请求地址中添加token并验证 在http头中自定义属性并验证

8、明文传输

对系统用户口令等机密信息的保护不足，攻击者利用攻击工具，从网络上窃取合法用户的口令数据，从而登录系统执行非法操作。

检测 使用工具抓取关于用户的数据包 查看相关参数是否做加密处理

防范 对密码信息进行加密处理 使用加密算法 不使用易激活成功教程的加密方式

9、文件包含

注入一段用户能控制的脚本或代码，并让服务器端执行，对要包含的文件变量名没有进行检测或初始化。 Include include_once require require_once 检测 在文件包含的地方，包含攻击者的文件进行测试

防范 尽量不使用文件包含 使用include，如include(‘test.php’) 包含文件验证–是否为白名单，白名单过滤 路径限制，进制目录跳转字符 关闭 allow_url_include=On(远程文件包含)、allow_url_fopen=On(本地文件包含)

10、业务逻辑漏洞

程序逻辑不严谨或太复杂，导致一些逻辑分支不能够正常处理或处理错误。

检测 一般在任意密码修改(没有密码验证)，越权访问，密码找回，交易支付金额，进行抓包重放查看是否与逻辑不符合。

防范 业务流程需要有必要的控制参数，同时避免控制参数被绕过。 防止绕过流程节点和检查参考（如token等） 不需要用户操作或访问的数据避免发送到客户端（如验证码发送给客户端） 验证所有输入（数字的边界、正负值等） 防范资源消耗攻击（如短信等）、拒绝服务攻击（大规模数据查询，如搜索通配符）等

11、命令执行

用户通过浏览器提交执行命令，由于服务器端没有针对执行函数做过滤，攻击者的输入作为系统命令的参数拼接到命令行中。

检测 在浏览器输入 拼接&、 | 、|| （命令连接符）

防范 进行命令执行的函数或者方法之前，都参数进行过滤 参数的值尽量用引号包裹，并在拼接前调用addslashes进行转义 禁止能执行系统命令的函数，可在php的配置文件中设置 disable_functions 命令执行和代码执行–>传送门

12、代码执行

应用程序在调用一些能够将字符串转换为代码的函数时，没有考虑用户是否控制这个字符串，将造成代码执行漏洞。

检测 源码，代码审计

防范 保证用户不能接触eval()函数，使用正则严格判断 字符串使用单引号包裹，并在插入前进行 addslashes() 对preg_replace()放弃使用e修饰符，保证第二个参数中对于正则匹配出的对象，用单引号包裹。 命令执行和代码执行

13、SSRF

由攻击者构造请求，有服务端发起请求的安全漏洞，本质是信息泄露。

检测 通过分享功能 转码服务 在线翻译 图片加载与下载 图片文章收藏 关键字： share wap url link src source target u 3g display sourceURl imageURL domain

防御 限制请求的端口只能为web端口，只允许访问http，https的请求(禁掉file协议) 限制不能访问内网的ip，以防止对内网进行攻击 屏蔽返回的详细信息。

14、XXE

在应用程序解析XML输入时，XML文件的解析依赖libxml 库，而 libxml2.9 以前的版本默认支持并开启了对外部实体的引用，服务端解析用户提交的XML文件时，未对XML文件引用的外部实体（含外部一般实体和外部参数实体）做合适的处理，并且实体的URL支持 file:// 和 ftp:// 等协议，导致可加载恶意外部文件 和 代码，造成任意文件读取、命令执行、内网端口扫描、攻击内网网站、发起Dos攻击等危害。

检测 通过手工篡改网站中xml实体中的头部，加入相关的读取文件或者是链接，或者是命令执行等，如file:///$path/file.txt；http://url/file.txt；看看能否显示出来

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Web中间件常见安全漏洞 第一章：IIS IIS 6 解析漏洞 IIS 7 解析漏洞 PUT任意文件写入 IIS短文件漏洞 HTTP.SYS远程代码执行 (MS15-034) RCE-CVE-2017-7269 第二章：Apache 未知扩展名解析漏洞 AddHandler导致的解析漏洞 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

WEB项目HTTP HEADER常见的安全漏洞

WEB项目中有些常见的漏洞，是大家都没注意到或者不了解的。这当中涉及了前后端程序设计的安全问题，也有HTTP 报文头的常见漏洞，如XSS等。这里梳理一些常见的漏洞，给大家做说明与提供一套解决方案。

m0_37049740的博客 3210

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

总结常见的web安全漏洞（产生原因 ，原理 ，危害 ，防御措施）

应用程序将用户输入（如表单字段，URL参数，Cookie）未经充分验证或转义，直接拼接到sql查询语句中、开发者过度信任用户输入。

yy1715713348的博客 1478

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

常见的WEB安全漏洞

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

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