OWASP（开放Web软体安全项目- Open Web Application Security Project）是一个开源的、非盈利的全球性安全组织，致力于应用软件的安全研究。使命是使应用软件更加安全，使企业和组织能够对应用安全风险做出更清晰的决策。

OWASP在业界影响力：

OWASP被视为web应用安全领域的权威参考，美国联邦贸易委员会(FTC)强烈建议所有企业需遵循OWASP十大WEB弱点（十大漏洞）防护守则

国际信用卡数据安全技术PCI标准更将其列为必要组件

为美国国防信息系统局应用安全和开发清单参考

为欧洲网络与信息安全局 云计算风险评估参考

为美国联邦首席信息官理事会，联邦部门和机构使用社会媒体的安全指南

为美国国家安全局/中央安全局， 可管理的网络计划提供参考

为英国GovCERTUK提供SQL注入参考

为欧洲网络与信息安全局， 云计算风险评估提供参考

OWASP TOP 10为IBM APPSCAN、HP WEBINSPECT等扫描器漏洞参考的主要标准

OWASP Top 10：

Session攻击

认证和授权

很多时候，人们会把“认证”和“授权”两个概念搞混，实际上“认证”和“授权”是两件事情，认证的英文是Authentication，授权则是Authorization。分清楚这两个概念其实很简单，只需要记住：认证的目的是为了认出用户是谁，而授权的目的是为了决定用户能够做什么。

形象地说，假设系统是一间屋子，持有钥匙的人可以开门进入屋子，那么屋子就是通过“锁和钥匙的匹配”来进行认证的，认证的过程就是开锁的过程。钥匙在认证过程中，被称为“凭证”（Credential）,开门的过程，在互联网里对应的是登录（Login）。可是开门之后，什么事情能做，什么事情不能做，就是“授权”的管辖范围了。

如果进来的是屋子的主人，那么他可以坐在沙发上看电视，也可以进到卧室睡觉，可以做任何他想做的事情，因为他具有屋子的“最高权限”。

可如果进来的是客人，那么可能就仅仅被允许坐在沙发上看电视，而不允许其进入卧室了。

“能否进入卧室”这个权限被授予的前提，是需要识别出来者到底是主人还是客人，所以如何授权是取决于认证的。现在问题来了，持有钥匙的人，真的就是主人吗？如果主人把钥匙弄丢了，或者有人造了把一模一样的钥匙，那也能把门打开，进入到屋子里。

这些异常情况，就是因为认证出现了问题，系统的安全直接受到了威胁。钥匙仅仅是一个很脆弱的凭证，其他诸如指纹、虹膜、人脸、声音等生物特征也能够作为识别一个人的凭证。认证实际上就是一个验证凭证的过程。

如果只有一个凭证被用于认证，则称为“单因素认证”；如果有两个或多个凭证被用于认证，则称为“双因素（Two Factors）认证”或“多因素认证”。一般来说，多因素认证的强度要高于单因素认证，但是在用户体验上，多因素认证或多或少都会带来一些不方便的地方。

Session与认证

密码与证书等认证手段，一般仅仅用于登录（Login）的过程。当登录完成后，用户访问网站的页面，不可能每次浏览器请求页面时都再使用密码认证一次。因此，当认证成功后，就需要替换一个对用户透明的凭证。这个凭证，就是SessionID。

当用户登录完成后，在服务器端就会创建一个新的会话（Session），会话中会保存用户的状态和相关信息。 服务器端维护所有在线用户的Session，此时的认证，只需要知道是哪个用户在浏览当前的页面即可。为了告诉服务器应该使用哪一个Session,浏览器需要把当前用户持有的SessionID告知服务器。最常见的做法就是把SessionID加密后保存在Cookie中，因为Cookie会随着HTTP请求头发送，且受到浏览器同源策略的保护。

Cookie中保存的SessionlD，SessionID一旦在生命周期内被窃取，就等同于账户失窃。同时由于SessionID是用户登录之后才持有的认证凭证，因此黑客不需要再攻击登录过程（比如密码），在设计安全方案时需要意识到这一点。

会话（Session）劫持

会话劫持（Session hijacking）就是一种通过窃取用户SessionID后，使用该SessionID登录进目标账户的攻击方法，此时攻击者实际上是使用了目标账户的有效Session。如果SessionID是保存在Cookie中的，则这种攻击可以称为Cookie劫持。

攻击步骤：

目标用户需要先登录站点；

登录成功后，该用户会得到站点提供的一个会话标识SessionID；

攻击者通过某种攻击手段捕获Session ID；

攻击者通过捕获到的Session ID访问站点即可获得目标用户合法会话。

攻击者获取SessionID的方式有多种：

暴力破解：尝试各种Session ID，直到破解为止；

预测：如果Session ID使用非随机的方式产生，那么就有可能计算出来；

窃取：使用网络嗅探、本地木马窃取、XSS攻击等方法获得。

防御方法：

1、Cookie HttpOnly。通过设置Cookie的HttpOnly为true，可以防止客户端脚本访问这个Cookie，从而有效的防止XSS攻击。

response.setHeader("SETHEADER","user=
"+request.getParameter("cookie")+";HttpOnly");

SessionCookieConfig接口，用于操作会话Cookie，在ServletContextListener监听器初始化方法中进行设定即可

@WebListener
public class SessionCookieInitialization 
implements ServletContextListener 
{private static final Log log = 
LogFactory.getLog(
SessionCookieInitialization.class);
		public void 
contextInitialized(Servlet
ContextEvent sce) {
			ServletContext
 servletContext 
= sce.getServletContext();
			SessionCookieConfig
 sessionCookie
 = servletContext.
getSessionCookieConfig();
		
			//设置HttpOnly
	sessionCookie.setHttpOnly(true);
		} 
		
		public void contextDestroyed
(ServletContextEvent sce) {
		}
	}
}

Cookie Secure，是设置 COOKIE 时，可以设置的一个属性，设置了这个属性后，只有在 https 访问时，浏览器才会发送该 COOKIE。浏览器默认只要使用http 请求一个站点，就会发送明文 cookie，如果网络中有监控，可能被截获。如果 web 应用网站全站是 https 的，可以设置 cookie 加上 Secure 属性，这样浏览器就只会在 https 访问时，发送 cookie。攻击者即使窃听网络，也无法获取用户明文 cookie。

response.setHeader("SETHEADER","user="+
request.getParameter("cookie")+"
;HttpOnly;Secure");

或者

@WebListener
public class SessionCookieInitialization
 implements ServletContextListener {
	private static final Log log = LogFactory
.getLog(SessionCookieInitialization.class);
	public void contextInitialized
(ServletContextEvent sce) {
		ServletContext servletContext =
 sce.getServletContext();
		SessionCookieConfig sessionCookie 
= servletContext.getSessionCookieConfig();
		
		//设置HttpOnly
		sessionCookie.setHttpOnly(true);
		sessionCookie.setSecure(true);
	} 
	
	public void contextDestroyed
(ServletContextEvent sce) {
	}
}

会话固定（Session fixation）

会话固定（Session fixation）是一种诱骗受害者使用攻击者指定的会话标识（SessionID）的攻击手段。 这是攻击者获取合法会话标识的最简单的方法。让合法用户使用黑客预先设置的sessionID进行登录，从而是Web不再进行生成新的sessionID，从而导致黑客设置的sessionId变成了合法桥梁。

会话固定也可以看成是会话劫持的一种类型，原因是会话固定的攻击的主要目的同样是获得目标用户的合法会话，不过会话固定还可以是强迫受害者使用攻击者设定的一个有效会话，以此来获得用户的敏感信息。

什么是Session Fixation呢？举一个形象的例子，假设A有一辆汽车，A把汽车卖给了B，但是A并没有把所有的车钥匙交给B,还自己藏下了一把。这时候如果B没有给车换锁的话，A仍然是可以用藏下的钥匙使用汽车的。这个没有换“锁”而导致的安全问题，就是Session Fixation问題。

攻击步骤

攻击者通过某种手段重置目标用户的SessionID，然后监听用户会话状态；

目标用户携带攻击者设定的Session ID登录站点；

攻击者通过Session ID获得合法会话

攻击者如何才能让目标用户使用这个SessionID呢？如果SessionID保存在Cookie中，比较难做到这一点。但若是SessionID保存在URL中，则攻击者只需要诱使目标用户打开这个URL即可。

防御方法：【多个方法结合使用】

// 会话失效
session.invalidate();
// 会话重建
session=request.getSession(true);

2、sessionID闲置过久时，进行重置sessionID

3、 禁用客户端访问Cookie，设置HttpOnly

Session保持攻击

一般来说，Session是有生命周期的，当用户长时间未活动后，或者用户点击退出后，服务器将销毁Session。Session如果一直未能失效，会导致什么问题呢？前面的章节提到session劫持攻击，是攻击者窃取了用户的SessionID，从而能够登录进用户的账户。

但如果攻击者能一直持有一个有效的Session（比如间隔性地刷新页面’以告诉服务器这个用户仍然在活动），而服务器对于活动的Session也一直不销毁的话，攻击者就能通过此有效Session—直使用用户的账户，成为一个永久的‘后门。

但是Cookie有失效时间，Session也可能会过期，攻击者能永久地持有这个Session吗？

一般的应用都会给session设置一个失效时间，当到达失效时间后，Session将被销毁。但有一些系统，出于用户体验的考虑，只要这个用户还“活着”，就不会让这个用户的Session失效。从而攻击者可以通过不停地发起访问请求，让Session一直“活”下去

保持session长时间存活

<script>
	//要保持session的url
	var url = "http://bbs.
yuanjing.com/wap/
index.php?/sid=LOXSAJH4M";
	
	//定时任务
	window.setInterval("keeyId()"
,6000);
	function keepsid(){
		document.getElementById
("iframe1").src=url+"&time"
+Math.random();
	}
	
</script>
<iframe id="iframe1" src=""/></iframe>

Cookie永不过期

anehta.dom.persistCookie 
= function (cookieName){
    if(anehta.dom.checkCookie
(cookieName)==false){
		return false;
	} 
	try{
		document.cookie 
= cookieName + "=" +
		anehta.dom.
getCookie(cookieName)+";" 
+ "expires=Thu, 01-Jan-2038 00:00:01 GMT;";
	} catch( e){
		return false;
	} 
	
	return true;
}

攻击者甚至可以为Session Cookie增加一个Expire时间，使得原本浏览器关闭就会失效的Cookie持久化地保存在本地，变成一个第三方Cookie（third-party cookie）。

防护方案

常见的做法是在一定时间后，强制销毁Session。这个时间可以是从用户登录的时间算起，设定一个阈值，比如3天后就强制Session过期。

但强制销毁Session可能会影响到一些正常的用户，还可以选择的方法是当用户客户端发生变化时，要求用户重新登录。比如用户的IP、UserAgent等信息发生了变化，就可以强制销毁当前的Session，并要求用户重新登录。

最后，还需要考虑的是同一用户可以同时拥有几个有效Session。若每个用户只允许拥有一个Session，则攻击者想要一直保持一个Session也是不太可能的。当用户再次登录时，攻击者所保持的Session将被“踢出”。

注入攻击

注入攻击是Web安全领域中一种最为常见的攻击方式。XSS本质上也是一种针对HTML的注入攻击。注入攻击的本质，是把用户输入的数据当做代码执行。这里有两个关键条件，第一个是用户能够控制输入；第二个是原本程序要执行的代码，拼接了用户输入的数据。 解决注入攻击的核心思想：“数据与代码分离”原则。

SQL注入(SQL Injection)原因

在应用程序中若有下列状况，则可能应用程序正暴露在SQL Injection的高风险情况下

在应用程序中使用字符串联结方式或联合查询方式组合SQL指令。

在应用程序链接数据库时使用权限过大的账户（例如很多开发人员都喜欢用最高权限的系统管理员账户连接数据库）。

太过于信任用户所输入的资料，未限制输入的特殊字符，以及未对用户输入的资料做潜在指令的检查。

SQL盲注

**所谓“盲注 ”，就是在服务器没有错误回显时完成的注入攻击。**服务器没有错误回显，对于攻击者来说缺少了非常重要的“调试信息”，所以攻击者必须找到一个方法来验证注入的SQL语句是否得到执行。

最常见的盲注验证方法是，构造简单的条件语句，根据返回页面是否发生变化，来判断SQL语句是否得到执行。比如在DVWA靶机平台，输入1’ and 1=1#显示存在，输入1’ and 1=2# 显示不存在，由此可立即判断漏洞存在。

ORM注入

Mybatis

Java生态中很常用的持久层框架Mybatis就能很好的完成对SQL注入的预防，如下两个mapper文件，前者就可以预防，而后者不行。

${ }：单纯替代，纯粹的将参数传进去，没有做任何的转义操作和预编译。

<select id="selectByNameAndPassword"
parameterType="java.util.Map"
 resultMap="BaseResultMap">
select id, username, password, role
from user
where username = #{username,jdbcType=VARCHAR}
and password = #{password,jdbcType=VARCHAR}
</select>

<select id="selectByNameAndPassword"
parameterType="java.util.Map
" resultMap="BaseResultMap">
select id, username, password, role
from user
where username = ${username,jdbcType=VARCHAR}
and password = ${password,jdbcType=VARCHAR}
</select>

使用#{ }语法，Mybatis会通过预编译机制生成PreparedStatement参数，然后在安全的给参数进行赋值操作

<select id="getPerson" parameterType="string"
resultType="org.application.vo.Person">
SELECT * FROM PERSON WHERE NAME =
 #{name} AND PHONE LIKE
'${phone}';
</select>

首先，这是一种不全的用法，注意上面的参数修符号p h o n e ，使用 {phone} ，使用phone，使用{}参数占位修饰符，MyBatis不会对字符串做任何修改，而是直接插入到SQL语句中。

建议使用参数绑定

named parameter

usernameString//前台输入的用户名
passwordString//前台输入的密码

//hql语句
String queryString = "from 
User t where t.username：
usernameString and t.password
: passwordString";

//执行查询
List result = session
.createQuery(queryString)
			.setString
("usernameString ", usernameString )
			.setString
("passwordString", passwordString)
				.list();

positional parameter

usernameString//前台输入的用户名
passwordString//前台输入的密码

//hql语句
String queryString = 
"from User t where t.username=?
 and t.password=?";

//执行查询
List result = session.createQuery(
queryString)
			.setString
(0, usernameString )
			.setString
(1, passwordString)
			.list();

JDBC

Connection conn = DriverManager
.getConnection(url,user,password);
String sql = "select * from product 
where name like '%" +
request.getParameter("pname")+"%''" ;
Statement statement = conn.createStatement();
ResultSet rs = stat.executeQuery(sql);

解决方案

使用预处理执行SQL语句，对所有传入SQL语句中的变量做绑定，这样用户拼接进来的变量无论内容是什么，都会被当做替代符号 “ ？”所替代的值，数据库也不会把恶意用户拼接进来的数据，当做部分SQL语句去解析。

无论使用了哪个ORM框架，都会支持用户自定义拼接语句，经常有人误解Hibernate，其实Hibernate也支持用户执行JDBC查询，并且支持用户把变量拼接到SQL语句中。

XML注入（XML injection）

XML注入是将用户录入的信息作为XML节点。

除了SQL注入外，在Web安全领域还有其他的注入攻击，这些注入攻击都有相同的特点，就是应用违背了 “数据与代码分离”原则。

和 SQL 注入原理一样，XML 是存储数据的地方，如果在查询或修改时，如果没有做转义，直接输入或输出数据，都将导致 XML 注入漏洞。攻击者可以修改XML 数据格式，增加新的 XML 节点，对数据处理流程产生影响。如果用户构造了恶意输入数据，就有可能形成注入攻击。

//userData是准备保存的XML数据，接受了name和email两个用户提交的数据

//userData是准备保存的XML数据，
接受了name和email两个用户提交的数据

String userData = "<USER >"+
			"<name>"+
	  request.getParameter("name")+
"</name>"+
"<email>"+
	  request.getParameter("email")+
"</email>"
"</USER>"

//保存XML数据
userDao.save(userData);

比如用户输入的数据如下

user1
user1@lagou.com</email></USER
><USER><name>user2</name>
<email>user2@lagou.com

最终生成的XML文件里被插入一条数据

<USER>
<name>user1</name>
<email>user1@lagou.com</email>
</USER>

<USER>
<name>user2</name>
<email>user2@lagou.com</email>
</USER>

XML注入，也需要满足注入攻击的两大条件

用户能控制数据的输入；

程序直接拼凑了数据。

在修补方案上，与HTML注入的修补方案也是类似的，在XML保存和展示前，对数据部分，单独做XML escape，如下所示

String userData = "<USER>"+
		"
			<name>"+
StringUtil.xmlEncode(request.
getParameter("name"))+"
		</name>"+
		"

<email>"+StringUtil.xmlEncode
(request.getParameter("email"))+
		"</email>"+
		"</USER>";

转义规则

lt - <
gt - >
amp - &
apos - \'
quot - "

代码注入（Code injection）

Code injection，代码注入攻击。web 应用代码中，允许接收用户输入一段代码，之后在 web 应用服务器上执行这段代码，并返回给用户。由于用户可以自定义输入一段代码，在服务器上执行，所以恶意用户可以写一个远程控制木马，直接获取服务器控制权限，所有服务器上的资源都会被恶意用户获取和修改，甚至可以直接控制数据库。代码注入比较特别一点。

代码注入往往是由一些不安全的函数或者方法引起的，其中的典型代表就是eval（）

public static void main(
String[] args) {
	//在Java中也可以实施代码注入，
比如利用Java的脚本引擎。
	ScriptEngineManager manager 
= new ScriptEngineManager();
	
	//获得JS引擎对象
	ScriptEngine engine =
 manager.getEngineByName("JavaScript");
	try {
		//用户录入
		String param = "hello";
		String command = 
"print('"+param+"')";
		
		//调用JS中的eval方法
		engine.eval(command);
	} catch (ScriptException e) {
		e.printStackTrace();
	}
}

参数param的值由用户指定并传入，攻击者可以提交如下数据

hello'); var fImport =
 new JavaImporter(java.io.File);
with(fImport) { var f = new
 File('new'); f.createNewFile(); }

解决方案

对抗代码注入，需要禁止使用eval（）等可以执行命令的函数，如果一定要使用这些函数，则需要对用户的输入数据进行处理。比如：执行代码的参数，或文件名，禁止和用户输入相关，只能由开发人员定义代码内容，用户只能提交 “1、2、3” 参数，代表相应代码。

代码注入往往是由于不安全的编程习惯所造成的，危险函数应该尽量避免在开发中使用，可以在开发规范中明确指出哪些函数是禁止使用的。

OS命令注入

OS命令注入（Operating System Command injection 操作系统命令注入或简称命令注入）是一种注入漏洞。攻击者注入的有效负载将作为操作系统命令执行。仅当Web应用程序代码包括操作系统调用并且调用中使用了用户输入时，才可能进行OS命令注入攻击。

当您确定了OS命令注入漏洞后，通常可以执行一些初始命令来获取有关受到破坏的系统的信息。以下是在Linux和Windows平台上有用的一些命令的摘要

比如应用程序的开发人员希望用户能够在Web应用程序中查看Windows ping命令的输出。用户需要输入IP地址，然后应用程序将ICMP ping发送到该地址。不幸的是，开发人员过分信任用户，并且不执行输入验证。使用该 GET 方法传递IP地址，然后在命令行中使用。

DVWA - Command Execution

1. 127.0.0.1

PING 127.0.0.1 (127.0.0.1) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=1 
ttl=64 time=0.013 ms
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=2 ttl
=64 time=0.012 ms
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=3 ttl
=64 time=0.011 ms
--- 127.0.0.1 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 received, 
0% packet loss, time
2000ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.011/0.012/0.013/0.000 ms

2.127.0.0.1 && whoami

PING 127.0.0.1 (127.0.0.1) 56(84)
 bytes of data.
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=1 
ttl=64 time=0.015 ms
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=2 
ttl=64 time=0.029 ms
64 bytes from 127.0.0.1: icmp_seq=3 
ttl=64 time=0.011 ms
--- 127.0.0.1 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 received,
 0% packet loss, time
1998ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.011/0.018
/0.029/0.008 ms
www-data

3.127.0.0.1 && ps -ef

PING 127.0.0.1 (127.0.0.1) 
56(84) bytes of data.
64 bytes from 127.0.0.1:
 icmp_seq=1 ttl=64 time=0.012 ms
64 bytes from 127.0.0.1:
 icmp_seq=2 ttl=64 time=0.019 ms
64 bytes from 127.0.0.1:
 icmp_seq=3 ttl=64 time=0.013 ms
--- 127.0.0.1 ping
 statistics ---
3 packets transmitted, 
3 received, 0% packet loss, time
1998ms
rtt min/avg/max/mdev = 
0.012/0.014/0.019/0.005 ms
UID PID PPID C 
STIME TTY TIME CMD
root 1 0 0 Nov15 ? 00:00:00
 /sbin/init
root 2 0 0 Nov15 ? 00:00:00 
[kthreadd]
root 3 2 0 Nov15 ? 00:00:00 
[migration/0]
root 4 2 0 Nov15 ? 00:00:00
 [ksoftirqd/0]
root 5 2 0 Nov15 ? 00:00:00
 [watchdog/0]
root 6 2 0 Nov15 ? 00:00:32
 [events/0]
root 7 2 0 Nov15 ? 00:00:00
 [cpuset]
root 8 2 0 Nov15 ? 00:00:00
 [khelper]
root 9 2 0 Nov15 ? 00:00:00
 [netns]

防护方案

到目前为止，防止OS命令注入漏洞的最有效方法是永远不要从应用程序层代码中调用OS命令。几乎在每种情况下，都有使用更安全的平台API来实现所需功能的替代方法。如果认为无法通过用户提供的输入调出OS命令，则必须执行强大的输入验证。有效验证的一些示例包括

根据允许值的白名单进行验证。

验证输入是否为数字。

验证输入仅包含字母数字字符，不包含其他语法或空格。

文件操作防护

文件上传漏洞

在互联网中，我们经常用到文件上传功能，比如上传一张自定义的图片；分享一段视频或者照片；论坛发帖时附带一个附件；在发送邮件时附带附件，等等。

文件上传功能本身是一个正常业务需求，对于网站来说，很多时候也确实需要用户将文件上传到服务器。所以“文件上传”本身没有问题，但有问题的是文件上传后，服务器怎么处理、解释文件。如果服务器的处理逻辑做的不够安全，则会导致严重的后果。

文件上传漏洞是指用户上传了一个可执行的脚本文件，并通过此脚本文件获得了执行服务器端命令的能力。这种攻击方式是最为直接和有效的，有时候几乎没有什么技术门槛。

文件上传后导致的常见安全问题一般有：

上传文件是Web脚本语言，服务器的Web容器解释并执行了用户上传的脚本，导致代码执行；

上传文件是病毒、木马文件，黑客用以诱骗用户或者管理员下载执行；

上传文件是钓鱼图片或为包含了脚本的图片，在某些版本的浏览器中会被作为脚本执行，被用于钓鱼和欺诈。

在大多数情况下，文件上传漏洞一般都是指“上传Web脚本能够被服务器解析”的问题，也就是通常所说的web shell的问题。要完成这个攻击，要满足如下几个条件

首先，上传的文件能够被Web容器解释执行。所以文件上传后所在的目录要是Web容器所覆盖到的路径。

其次，用户能够从Web上访问这个文件。如果文件上传了，但用户无法通过Web访问，或者无法使得Web容器解释这个脚本，那么不能称之为漏洞。

最后，用户上传的文件若被安全检查、格式化、图片压缩等功能改变了内容，则也可能导致攻击不成功。

解决方案

处理用户上传文件，要做以下检查：

1、检查上传文件扩展名白名单，不属于白名单内，不允许上传。

2、上传文件的目录必须是 http 请求无法直接访问到的。如果需要访问的，必须上传到其他（和 web 服务器不同的）域名下，并设置该目录为不可执行目录。

3、 上传文件要保存的文件名和目录名由系统根据时间生成，不允许用户自定义。

4、 图片上传，要通过处理（缩略图、水印等），无异常后才能保存到服务器。

5、 上传文件需要做日志记录。

文件下载和目录浏览漏洞

是属于程序设计和编码上的不严谨导致的，良好的设计应该是：不允许用户提交任意文件路径进行下载，而是用户单击下载按钮默认传递ID到后台程序。

文件下载和目录浏览漏洞：File download and Directory traversal，任意文件下载攻击和目录遍历攻击。

处理用户请求下载文件时，允许用户提交任意文件路径，并把服务器上对应的文件直接发送给用户，这将造成任意文件下载威胁。如果让用户提交文件目录地址，就把目录下的文件列表发给用户，会造成目录遍历安全威胁。

恶意用户会变换目录或文件地址，下载服务器上的敏感文件、数据库链接配置文件、网站源代码等。

处理用户请求的代码：

String path = request.
getParameter("path");
OutputStream os =
 response.getOutputStream();
FileInputStream fis = 
new FileInputStream(path);

byte[] buff = new byte[1024];
int i=0;
while((i=fis.read(buff))>0){
	os.write(buff,0,i);
} 

fis.close();
os.flush();
os.close();

防护方案

1、要下载的文件地址保存至数据库中。

2、文件路径保存至数据库，让用户提交文件对应 ID 下载文件。

3、下载文件之前做权限判断。

4、文件放在 web 无法直接访问的目录下。

5、记录文件下载日志。

6、不允许提供目录遍历服务。

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。

访问控制

“权限”一词在安全领域出现的频率很高。“权限”实际上是一种“能力”。对于权限的合理分配，一直是安全设计中的核心问题。但“权限”一词的中文含义过于广泛，因此本节中将使用“访问控制”代替。在互联网安全领域，尤其是Web安全领域中，“权限控制”的问题都可以归结为“访问控制”的问题，这种描述也更精确一些。

在Linux的文件系统中，将权限分成了“读”、“写”、“执行”三种能力。用户可能对某个文件拥有“读”的权限，但却没有“写”的权限。

在Web应用中，根据访问客体的不同，常见的访问控制可以分为“基于URL的访问控制”和“基于数据的访问控制”。

一般来说，“基于URL的访问控制”是最常见的。要实现一个简单的“基于URL的访问控制”，在基于Java的Web应用中，可以通过增加一个filter实现。

//获取访问功能
String url =
 request.getRequestPath();
//进行权限校验
User user = request.
getSession.get("user");
//校验该用户是否
有权限访问目标url
boolean permit =
 PrivilegeManager.permit(user,url);
if(permit){
	chain.doFilter(request,response);
}else{
	//未授权提示
}

垂直权限（功能权限）

基于URL的访问控制的漏洞和防护。

访问控制实际上是建立用户与权限之间的对应关系，现在应用广泛的一种方法，就是“基于角色的访问控制（Role-Based Access Control）”，简称RBAC，最终的表现形式就是某一个用户可以访问哪些URL。

RBAC事先会在系统中定义出不同的角色，不同的角色拥有不同的权限，一个角色实际上就是一个权限的集合。而系统的所有用户都会被分配到不同的角色中，一个用户可能拥有多个角色，角色之间有高低之分（权限高低）。在系统验证权限时，只需要验证用户所属的角色，然后就可以根据该角色所拥有的权限进行授权了

例如: 在一个论坛中，有admin、普通用户、匿名用户三种角色，admin有删除、编辑、置顶帖子的权限，普通用户有评论和浏览帖子的权限，匿名用户只有浏览帖子的权限。目前已有 Shiro，Spring Security 等基于 RBAC 模型的成熟框架来处理功能权限管理和鉴权的问题。

垂直权限又称为功能权限

垂直权限的漏洞举例：

Web应用程序在服务端没有做权限控制，只是在前端菜单显示上将部分页面隐藏了。此时，恶意用户可以猜测其他管理页面的 URL，就可以访问或控制其他角色拥有的数据或页面，达到越权操作的目的，可能会使得普通用户拥有了管理员的权限。

垂直权限漏洞是指Web应用没有做权限控制，或仅仅在菜单上做了权限控制，导致恶意用户只要猜到了其他页面的URL，就可以访问或控制其他角色拥有的数据或页面，达到权限提升的目的。

解决方案：

针对任何URL，每次用户访问时，都要判定该用户是否有访问此 URL 的权限。推荐使用成熟的权限解决方案框架，比如Spring Security。

水平权限（数据权限）

基于数据的访问控制

同一部门下的用户张三和李四都有访问 线索管理 的权限，但是张三只能操作张三线索，李四只能操作李四的线索。

用户A和用户B可能同属于一个角色 RoleX，但用户 A 和用户 B 都各自有一些私有数据，正常情况下，用户自己只能访问自己的私有数据，例如：你有删除邮件的功能（操作权限），但只能删除自己的邮件，不能误删其他人的邮件（数据权限）。但在 RBAC 模型下，系统只会验证用户A是否属于角色 RoleX，而不会判断用户A是否能访问只属于用户B的数据 DataB，此时就可能发生越权访问。

这种问题，称之为『水平权限管理问题』，又可以称之为『基于数据的访问控制』：相比垂直权限管理来说，水平权限问题出现在同一个角色上，系统只验证了能访问数据的角色，没有对数据的子集做细分，因此缺乏了一个用户到数据级之间的对应关系。对于数据的访问控制，与业务结合的比较紧密，目前还没有统一的数据级权限管理框架，一般是具体问题具体解决。

数据权限就是控制访问数据的可见范围，表现形式是：当某用户有操作权限时候，不代表对所有数据都有查看或管理的权限。一般表现为行权限和列权限:

行权限：限制用户对某些行的访问，例如：只能对某人、某部门的数据进行访问；也可以是根据数据的范围进行限制，例如：按合同额大小限制用户对数据的访问

列权限：限制用户对某些列的访问，例如：某些内容的摘要可以被查阅，但详细内容只有 VIP 用户能查阅

水平权限的漏洞案例：

Web应用程序接受用户的请求，修改某条数据时，而没有判断当前用户是否可以访问该条记录（判断数据的所属人），导致恶意用户可以修改本不属于自己的数据。例如： /api/v1/blog?blogId=xxx [DELETE] 这是删除博客内容的url，当用户改变 blogId 时，后端如果未校验博客的所属人是否是当前用户，则可以删除其他人的博客内容。

解决方案：

根据用户的ID做好数据级权限控制，比如针对CRUD操作进行会话身份验证，并且对用户访问的对象记录校验数据权限进行校验，防止通过修改ID的方式越权查看别人的隐私信息（按业务场景）。

访问控制与业务需求需求息息相关，并非是一个单纯的安全问题。因此在解决此类问题或者设计权限控制方案时，要重视业务的意见。最后，无论选择哪种访问控制方式，在设计方案时都应该满足“最小权限原则”，这是权限管理的黄金法则。

IP黑白名单

DDOS攻击

DDOS又称为分布式拒绝服务，全称是Distributed Denial of Service。DDOS本是利用合理的请求造成资源过载，导致服务不可用。

比如一个停车场总共有100个车位，当100个车位都停满车后，再有车想要停进来，就必须等已有的车先出去才行。如果已有的车一直不出去，那么停车场的入口就会排起长队，停车场的负荷过载，不能正常工作了，这种情况就是“拒绝服务”。我们的系统就好比是停车场，系统中的资源就是车位。资源是有限的，而服务必须一直提供下去。如果资源都已经被占用了，那么服务也将过载，导致系统停止新的响应。

分布式拒绝服务攻击，将正常请求放大了若干倍，通过若干个网络节点同时发起攻击，以达成规模效应。这些网络节点往往是黑客们所控制的“肉鸡”，数量达到一定规模后，就形成了一个“僵尸网络”。大型的僵尸网络，甚至达到了数万、数十万台的规模。如此规模的僵尸网络发起的DDOS攻击，几乎是不可阻挡的。

常见的DDOS攻击有SYN flood、UDP flood、ICMP flood等。其中SYN flood是一种最为经典的DDOS攻击，其发现于1996年，但至今仍然保持着非常强大的生命力。SYN flood如此猖獗是因为它利用了TCP协议设计中的缺陷，而TCP/IP协议是整个互联网的基础，牵一发而动全身，如今想要修复这样的缺陷几乎成为不可能的事情。

Syn_Flood攻击原理

攻击者首先伪造地址对服务器发起SYN请求（我可以建立连接吗？），服务器就会回应一个ACK+SYN（可以+请确认）。而真实的IP会认为，我没有发送请求，不作回应。服务器没有收到回应，会重试3-5次并且等待一个SYNTime（一般30秒-2分钟）后，丢弃这个连接。

如果攻击者大量发送这种伪造源地址的SYN请求，服务器端将会消耗非常多的资源来处理这种半连接，保存遍历会消耗非常多的CPU时间和内存，何况还要不断对这个列表中的IP进行SYN+ACK的重试。TCP是可靠协议，这时就会重传报文，默认重试次数为5次，重试的间隔时间从1s开始每次都番倍，分别为1s+2s + 4s + 8s +16s = 31s,第5次发出后还要等32s才知道第5次也超时了，所以一共是31 + 32 = 63s。

也就是说一个假的syn报文，会占用TCP准备队列63s之久，也就是说在没有任何防护的情况下，频繁发送伪造的伪造syn包，就会耗尽连接资源，从而使真正的连接无法建立，无法响应正常请求。 最后的结果是服务器无暇理睬正常的连接请求—拒绝服务。

Syn_Flood防御

cookie源认证

原理是syn报文首先由DDOS防护系统来响应syn_ack。带上特定的sequence number （记为cookie）。真实的客户端会返回一个ack 并且Ack number为cookie+1。 而伪造的客户端，将不会作出响应。这样我们就可以知道那些IP对应的客户端是真实的，将真实客户端IP加入白名单。下次访问直接通过，而其他伪造的syn报文就被拦截。

reset认证

Reset认证利用的是TCP协议的可靠性，也是首先由DDOS防护系统来响应syn。防护设备收到syn后响应syn_ack,将Ack number (确认号)设为特定值（记为cookie）。当真实客户端收到这个报文时，发现确认号不正确，将发送reset报文，并且sequence number 为cookie + 1。 而伪造的源，将不会有任何回应。这样我们就可以将真实的客户端IP加入白名单。

在很多对抗DDOS的产品中，一般会综合使用各种算法，结合一些DDOS攻击的特征，对流量进行清洗。对抗DDOS的网络设备可以串联或者并联在网络出口处。但DDOS仍然是业界的一个难题，当攻击流量超过了网络设备，甚至带宽的最大负荷时，网络仍将瘫痪。一般来说，大型网站之所以看起来比较能“抗”DDOS攻击，是因为大型网站的带宽比较充足，集群内服务器的数量也比较多。但一个集群的资源毕竟是有限的，在实际的攻击中，DDOS的流量甚至可以达到数G到几十G,遇到这种情况，只能与网络运营商合作，共同完成DDOS攻击的响应。

DDOS的攻击与防御是一个复杂的课题，因此对网络层的DDOS攻防在此不做深入讨论。

CC攻击

CC攻击是DDOS攻击的一种方式，可以理解为是应用层的DDOS攻击。

攻击者借助代理服务器生成指向受害主机的合法请求，实现DDOS和伪装就叫：CC(Challenge Collapsar)。

CC攻击的原理非常简单，就是对一些消耗资源较大的应用页面不断发起正常的请求，以达到消耗服务端资源的目的。在Web应用中，查询数据库、读/写硬盘文件等操作，相对都会消耗比较多的资源。一个很典型的例子：

String sql = " select * 
from post where targid=${targid}
order by postid desc limit 
${start},30";

当post表数据庞大，翻页频繁，s t a r t 数字急剧增加时，查询结果集 = {start}数字急剧增加时，查询结果集=start数字急剧增加时，查询结果集={start}+30；该查询效率呈明显下降趋势，而多并发频发调用，因查询无法立即完成，资源无法立即释放，会导致数据库请求连接过多，数据库阻塞，网站无法正常打开。

CC就是充分利用了这个特点，模拟多个用户不停的进行访问那些高计算、高IO的数据。为什么要使用代理呢？因为代理可以有效地隐藏自己的身份，也可以绕开所有的防火墙，因为基本上所有的防火墙都会检测并发的TCP/IP连接数目，超过一定数目一定频率就会被认为是Connection-Flood。

在互联网中充斥着各种搜索引擎、信息收集等系统的爬虫（spider）,爬虫把小网站直接爬死的情况时有发生，这与应用层DDOS攻击的结果很像。

应用层DDOS攻击还可以通过以下方式完成：在黑客入侵了一个流量很大的网站后，通过篡改页面，将巨大的用户流量分流到目标网站。

<!--那么访问该页面的用户，都将对target发起一个get请求，这可能直接导致target拒绝服务-->

<!--那么访问该页面的用户，都将对target
发起一个get请求，这可能直接导致target拒绝服务-->
<iframe src="http://target" height="0" width="0">
</iframe>

应用层DDOS攻击是针对服务器性能的一种攻击，那么许多优化服务器性能的方法，都或多或少地能缓解此种攻击。比如将使用频率高的数据放在memcache中，相对于查询数据库所消耗的资源来说，查询memcache所消耗的资源可以忽略不计。

但很多性能优化的方案并非是为了对抗应用层DDOS攻击而设计的，因此攻击者想要找到一个资源消耗大的页面并不困难。比如当memcache查询没有命中时，服务器必然会查询数据库，从而增大服务器资源的消耗，攻击者只需要找到这样的页面即可。

同时攻击者除了触发“读”数据操作外，还可以触发“写”数据操作，“写”数据的行为一般都会导致服务器操作数据库。

CC防护

应用层DDOS攻击并非一个无法解决的难题，一般来说，我们可以从以下几个方面着手。

首先，应用代码要做好性能优化。 合理地使cache就是一个很好的优化方案，将数据库的压力尽可能转移到内存中。此外还需要及时地释放资源，比如及时关闭数据库连接，减少空连接等消耗。

其次，在网络架构上做好优化。 善于利用负载均衡分流，避免用户流量集中在单台服务器上。同时可以充分利用好CDN和镜像站点的分流作用，缓解主站的压力。

再有，使用页面静态化技术，利用客户端浏览器的缓存功能或者服务端的缓存服务，以及CDN节点的缓冲服务，均可以降低服务器端的数据检索和计算压力，快速响应结果并释放连接进程。

最后，也是最重要的一点，实现一些对抗手段，比如限制每个IP地址的请求频率，超出限制策略后动态加入黑名单（也就是实现一些反爬手段）

验证码

嵌入验证码能够有效防止资源滥用，因为通常脚本无法自动识别出验证码。但验证码也分三六九等，有的验证码容易识别，有的则较难识别。验证码发明的初衷，是为了识别人与机器。但验证码如果设计得过于复杂，那么人也很难辨识出来，所以验证码是一把双刃剑。

Detecting system abuse

Yahoo为我们提供了一个解决思路。如果发起应用层DDOS攻击的IP地址都是真实的，所以在实际情况中，攻击者的IP地址其实也不可能无限制增长。假设攻击者有1000个IP地址发起攻击，如果请求了10000次，则平均每个IP地址请求同一页面达到10次，攻击如果持续下去，单个IP地址的请求也将变多，但无论如何变，都是在这1000个IP地址的范围内做轮询。

为此Yahoo实现了一套算法，根据IP地址和Cookie等信息，可以计算客户端的请求频率并进行拦截。Yahoo设计的这套系统也是为Web Server开发的一个模块，但在整体架构上会有一台master服务器集中计算所有IP地址的请求频率，并同步策略到每台Webserver上。

Yahoo为此申请了一个专利（Detecting system abuse ），因此我们可以查阅此专利的公开信息，以了解更多的详细信息。

Yahoo设计的这套防御体系，经过实践检验，可以有效对抗应用层DDOS攻击和一些类似的资源滥用攻击。但Yahoo并未将其开源，因此对于一些研发能力较强的互联网公司来说，可以根据专利中的描述，实现一套类似的系统

IP黑白名单方式

阿里云安全产品：

Web 应用防火墙 - IP黑白名单配置

CDN - 配置IP黑白名单

DDoS防护 - 配置黑白名单

开发IP黑白名单功能

OpenResty

OpenResty是一个基于 Nginx的可伸缩的 Web 平台，由中国人章亦春发起，提供了很多高质量的第三方模块。OpenResty 是一个强大的 Web 应用服务器，Web 开发人员可以使用 Lua 脚本语言调动 Nginx 支持的各种 C 以及 Lua模块,更主要的是在性能方面，OpenResty可以快速构造出足以胜任 10K 以上并发连接响应的超高性能 Web 应用系统。360，UPYUN，阿里云，新浪，腾讯网，去哪儿网，酷狗音乐等都是 OpenResty 的深度用户。

Lua

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua 是巴西里约热内卢天主教大学里的一个研究小组于 1993 年开发的。

通过Lua编写限流、权限认证、黑白名单等功能

设计目的：

其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能

Lua 特性：

轻量级: 它用标准C语言编写并以源代码形式开放，编译后仅仅一百余K，可以很方便的嵌入别的程序里。

可扩展: Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制：由宿主语言（通常是C或C++）提供这些功能，Lua可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。

动态黑名单实现

# 下载
wget https://openresty.org/
download/ngx_openresty-
1.9.7.1.tar.gz
# 解压
tar xzvf ngx_openresty-1.9.7.1.tar.gz
cd ngx_openresty-1.9.7.1/
# 配置
./configure
# 编译
make
# 安装
make install
# 配置 nginx profile PATH
PATH=/usr/local/openresty/nginx/sbin:$PATH
export PATH
# 指定配置
nginx -c /usr/local/openresty
/nginx/conf/nginx.conf

配置

用 OpenResty 以及下面的 redis 组件，配置redis数据库信息及黑名单策略

set $redis_service "127.0.0.1";
set $redis_port 6380;
set $redis_db 0;

# 1 second 50 query
set $black_count 50;
set $black_rule_unit_time 1;
set $black_ttl 3600;
set $auto_blacklist_key blackkey;

redis_service： redis 服务器 ip 地址

redis_port： redis 服务器端口

redis_db：所使用的redis db

black_count：拉黑限制的最大访问次数

black_rule_unit_time：拉黑限制次数的保存时间，即保存访问次数的 kv 的ttl

black_ttl：黑名单的存活时间

auto_blacklist_key： kv 的部分 key

重点控制好 black_count 和 black_rule_unit_time

lua 脚本

ip_blacklist.lua，从 ip 及 token（访问凭证） 入手来控制

local redis_service =
 ngx.var.redis_service
local redis_port = tonumber
(ngx.var.redis_port)
local redis_db = tonumber
(ngx.var.redis_db)
local black_count = tonumber
(ngx.var.black_count)
local black_rule_unit_time =
tonumber(ngx.var
.black_rule_unit_time)
local cache_ttl = tonumber
(ngx.var.black_ttl)
local remote_ip = ngx.var.
remote_addr

-- 计数
function my_count(redis,
 status_key, count_key)
	local key = status_key
	local key_connect_count =
 count_key
	
	local Status = redis:get(key)
	local count = redis:get(key_
connect_count)
	
	if Status ~= ngx.null then
		-- 状态为connect 且 count不为
空 且 count <= 拉黑次数
		if (Status == "Connect" and 
count ~= ngx.null and tonumber(count)
 <= black_count) then
	 再读一次
	ount = redis:incr(key_
connect_count)
	ngx.log(ngx.ERR, "count:", count)
	if count ~= ngx.null then
		if tonumber(count) > 
black_count then
          redis:del(key_connect_count)
		edis:set(key,"Black")
		-- 永久封禁
		-- Redis:expire(key,cache_ttl)
		lse
		edis:expire(
key_connect_count,black_rule_unit_time)
		end
		nd
		lse
	gx.log(ngx.ERR,"The visit
 is blocked by the blacklist because
 it is too frequent. Please visit later.")
		turn ngx.exit(ngx.HTTP_FORBIDDEN)
	nd
	else
	cal count = redis:get(key)
f count == ngx.null then
		dis:del(key_connect_count)
	nd
	edis:set(key,"Connect")
	edis:set(key_connect_count,1)
	edis:expire(key,black_rule_unit_time)
	dis:expire(key_connect_
count,black_rule_unit_time)
	end
end

-- 读取token
local token
local header = ngx.req.
get_headers()["Authorization"]
if header ~= nil then
	token = string.match(header, 
'token (%x+)')
end
local redis_connect_timeout = 60
local redis = require "resty.redis"
local Redis = redis:new()
local auto_blacklist_key = 
ngx.var.auto_blacklist_key

Redis:set_timeout(redis_connect_timeout)

local RedisConnectOk,ReidsConnectErr =
Redis:connect(redis_service,redis_port)
local res = Redis:auth("password");

if not RedisConnectOk then
	ngx.log(ngx.ERR,"ip_blacklist
 connect Redis Error :" ..ReidsConnectErr)
else
	-- 连接成功
	Redis:select(redis_db)
	local key = auto_blacklist_key..":
"..remote_ip
	local key_connect_count = auto
_blacklist_key..":key_connect_count:"..remote_ip
	my_count(Redis, key, key_connect_count)
	if token ~= nil then
		local token_key, token_
key_connect_count
		oken_key = auto_blacklist_key
..":"..token
		token_key_connect_count =
		auto_blacklist_key..":key_
connect_count:"..token
		my_count(Redis, token_key,
 token_key_connect_count)
	end
end

至于对于添加到黑名单的 ip 及 token，需要怎么做下一步的处理，这边就给服务器下的具体应用来处理，在这里不阐述。

server {
	listen 80;
	server_name edu.lagou.com;
	root /~/public;
	# 加载配置文件
	include /etc/nginx/conf.d/
blacklist_params;
	# 指定请求中需要执行的 lua 脚本
	access_by_lua_file /etc/nginx
/conf.d/ip_blacklist.lua;
	location / {
	} 

	error_log /etc/nginx/conf.d/log
/error.log;
	access_log /etc/nginx/conf.d/log
/access.log;
}

配置就完成了，在 console 中重启下 nginx nginx -s reload ，就可以实现动态添加黑名单的需要了。至于对于添加到黑名单的 ip 及 token，需要怎么做下一步的处理，这边就给服务器下的具体应用来处理，在这里不阐述。

至于对于添加到黑名单的 ip 及 token，需要怎么做下一步的处理，这边就给服务器下的具体应用来处理，在这里不阐述。

配置到 nginx 的 conf 中

server {
	listen 80;
	server_name edu.lagou.com;
	root /~/public;
	# 加载配置文件
	include /etc/nginx/conf.d/
blacklist_params;
	# 指定请求中需要执行的 lua 脚本
	access_by_lua_file /etc/nginx
/conf.d/ip_blacklist.lua;
	location / {
	} 

	error_log /etc/nginx/conf.d/
log/error.log;
	access_log /etc/nginx/conf.d/
log/access.log;
}

配置就完成了，在 console 中重启下 nginx nginx -s reload ，就可以实现动态添加黑名单的需要了。至于对于添加到黑名单的 ip 及 token，需要怎么做下一步的处理，这边就给服务器下的具体应用来处理，在这里不阐述。

API 网关Kong，基于OpenResty，开源与2015年，核心价值在于其高性能和跨站性。从全球500强的组织统计数据来看，Kong现在是维护的、在生产环境使用最广泛的网关。Plugin IP Restriction通过设置IP白名单和黑名单，根据客户端IP来对一些请求进行拦截和防护。