JeecgBoot SQL注入漏洞分析与修复建议
问题背景
JeecgBoot是一款基于SpringBoot的开源快速开发平台,广泛应用于企业级应用开发。在v3.7.2版本中,系统存在一个SQL注入问题,该问题位于/drag/onlDragDatasetHead/getTotalData接口处。虽然开发团队已经尝试修复,但修复方案存在不足,导致攻击者仍能绕过安全防护实施注入攻击。
问题详情
该问题属于典型的SQL注入类型,攻击者可以通过精心构造的请求参数,向数据库服务器发送恶意SQL语句。具体而言,问题存在于接口对用户输入的字段名处理不当,未能完全验证和过滤用户提供的参数。
在v3.7.2版本中,开发团队虽然增加了对字段合法性的检查,但检查机制存在不足。攻击者可以通过删除某些关键字(如'concat')来绕过安全检查,从而执行未经授权的SQL查询。
问题影响
成功利用此问题的攻击者可以:
- 直接访问和操作数据库
- 获取重要数据(如用户凭证、个人信息等)
- 执行数据库管理员操作
- 可能进一步危害服务器安全
技术分析
从技术实现角度看,该问题源于对用户输入的信任度过高。系统在处理前端传递的fieldName参数时,未进行充分的过滤和转义,直接将用户输入拼接到SQL语句中执行。
典型的攻击载荷会利用字段名参数注入恶意SQL片段。例如,攻击者可以构造如下请求:
{
"fieldName": "username,password,salt",
"fieldType": "string"
}
系统会将这些字段名直接拼接到SQL查询中,导致重要数据泄露。
修复建议
针对此类问题,建议采取以下修复措施:
-
参数化查询:使用预编译语句(PreparedStatement)替代字符串拼接,这是防止SQL注入的最有效方法。
-
输入验证:对所有用户输入进行严格验证,只允许符合特定模式的输入通过。
-
最小权限原则:数据库连接应使用最小必要权限的账户,限制潜在攻击的影响范围。
-
白名单机制:对于字段名等参数,维护一个合法的字段名白名单,只允许查询这些预定义的字段。
-
ORM框架:考虑使用成熟的ORM框架如MyBatis或Hibernate,它们内置了防注入机制。
总结
SQL注入是Web应用中最常见也最危险的安全问题之一。JeecgBoot作为企业级开发平台,应当对安全性给予更高重视。开发者在使用类似框架时,也应当了解其安全机制,并在必要时自行增强防护措施。
对于正在使用JeecgBoot v3.7.2版本的用户,建议密切关注官方更新,及时升级到修复版本,或按照上述建议自行实施临时防护措施。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00