PDFMiner.six中AES加密字符串填充问题的技术解析
2025-06-02 13:18:34作者:温艾琴Wonderful
在PDF文档处理领域,PDFMiner.six是一个广泛使用的Python库,用于从PDF文档中提取文本内容。近期在处理AES加密的PDF文件时,发现了一个关于字符串填充处理的潜在问题,这个问题会影响解密后字符串的正确性。
问题背景
当PDF文档使用AES加密时,采用的是CBC(密码块链接)模式,这种加密模式要求每个数据块的大小必须是16字节的整数倍。为了实现这一点,加密前会对原始数据进行填充(padding),使得数据长度满足块大小的要求。在解密后,这些填充字节应该被正确移除,以恢复原始数据。
问题现象
在PDFMiner.six的当前实现中,解密后的字符串保留了所有的填充字节。例如,在处理一个使用AES-128加密的PDF文档时,解密后的字符串"de-DE"后面会跟随11个填充字节(0x0B),这些填充字符没有被正确去除。
技术原理
AES-CBC加密模式的工作原理如下:
- 加密前,数据会被填充到16字节的倍数
- 常见的填充方案是PKCS#7,填充字节的值等于填充长度
- 解密后,应该检查最后一个字节的值,并移除相应数量的填充字节
在PDFMiner.six的实现中,解密过程正确地还原了原始数据,但缺少了去除填充字节的步骤,导致最终字符串包含多余的填充字符。
影响范围
这个问题会影响所有使用AES加密的PDF文档处理,特别是:
- 包含短字符串的元数据字段
- 文档属性信息
- 其他加密存储的文本内容
虽然不影响文档的整体可读性,但会导致提取的字符串包含不必要的控制字符,可能影响后续的文本处理和分析。
解决方案
修复此问题需要在解密流程中添加填充移除步骤:
- 获取解密后数据的最后一个字节
- 确定填充长度(最后一个字节的值)
- 验证填充的有效性(所有填充字节的值应等于填充长度)
- 移除相应数量的尾部字节
这个修复已经在相关分支中实现,并验证可以正确去除AES解密后的填充字节。
最佳实践建议
对于PDF处理开发者,建议:
- 在处理加密PDF时,始终验证解密后数据的完整性
- 实现严格的填充验证逻辑,防止潜在的填充Oracle攻击
- 对于关键数据,考虑添加额外的校验机制
- 保持加密库的更新,以获取最新的安全修复
这个问题提醒我们,在实现加密解密功能时,不仅要关注核心算法的正确性,还需要注意协议层面的细节处理,如填充方案的实施,这样才能确保数据的完整性和准确性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
9
1
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217