实战演练:使用Command Injection Payload List发现和利用Web应用漏洞
2026-02-04 04:08:22作者:昌雅子Ethen
Command Injection Payload List是一个专注于命令注入漏洞检测与利用的实用资源集合,能够帮助安全测试人员和开发人员有效识别Web应用中的命令注入风险。通过这份全面的payload列表,你可以快速验证应用程序是否存在命令注入漏洞,从而采取针对性的防护措施。
什么是命令注入漏洞?
命令注入(Command Injection)是一种严重的Web安全漏洞,攻击者通过在应用程序中注入恶意操作系统命令,从而在服务器上执行未授权操作。这种漏洞通常出现在应用程序将用户输入直接传递给系统shell执行的场景中,由于缺乏严格的输入验证和过滤,导致攻击者可以篡改原本的命令逻辑。
命令注入的危害
OS command injection是一种可使攻击者完全控制受影响网站和底层Web服务器的关键漏洞。除了完全破坏Web服务器本身外,攻击者还可以利用命令注入漏洞在组织的内部基础设施中转移攻击,潜在访问Web服务器可以访问的任何系统。他们还可能在组织内创建持久的立足点,即使在修复原始漏洞后仍能继续访问受感染的系统。
如何使用Command Injection Payload List?
环境准备
首先需要克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/command-injection-payload-list
基本检测方法
- 识别潜在注入点:在Web应用中寻找可能执行系统命令的功能点,如文件上传、搜索功能、系统信息查询等
- 选择合适的Payload:根据目标操作系统(Unix或Windows)选择对应的payload
- 插入Payload进行测试:将payload插入到输入字段中,观察应用程序响应
- 验证漏洞是否存在:通过查看命令执行结果或响应时间差异判断漏洞是否存在
常用Payload示例
Unix系统Payload
以下是一些适用于Unix/Linux系统的常用命令注入payload:
;id;
|id
`id`
$(id)
/bin/ls -al
cat /etc/passwd
;netstat -a;
Windows系统Payload
适用于Windows系统的常用命令注入payload:
;ipconfig /all
|dir C:\
&net user
&&systeminfo
ping -n 3 127.0.0.1
漏洞修复建议
如果发现应用程序存在命令注入漏洞,应采取以下修复措施:
- 避免使用系统命令:尽可能使用编程语言内置函数替代直接调用系统命令
- 严格输入验证:对用户输入进行严格的白名单验证,只允许特定字符和格式
- 使用安全的API:使用不支持命令链和重定向的命令API,如Java的Runtime.exec和ASP.NET的Process.Start
- 最小权限原则:以最低权限运行应用程序,限制命令执行的权限范围
参考资源
- OWASP Command Injection
- Testing for Command Injection (OTG-INPVAL-013)
- CWE-77: Improper Neutralization of Special Elements used in a Command ('Command Injection')
通过Command Injection Payload List,安全测试人员可以系统地检测和验证Web应用中的命令注入漏洞,帮助开发人员构建更安全的应用程序。记住,预防命令注入的关键在于严格的输入验证和安全的编码实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355