osquery项目中libexpat库的XML实体扩展漏洞分析
2025-05-09 10:47:13作者:翟江哲Frasier
osquery作为一款流行的端点检测与响应工具,其安全性至关重要。近期发现其依赖的libexpat库存在一个需要关注的问题(CVE-2024-28757),该问题涉及XML实体扩展机制,可能影响使用外部解析器的场景。
问题背景
libexpat是一个广泛使用的XML解析库,osquery通过该库处理XML格式的数据。在2.6.1及之前版本中,当使用XML_ExternalEntityParserCreate函数创建独立的外部解析器时,可能会遇到XML实体扩展机制带来的挑战。
技术原理
XML实体扩展是一种常见的XML解析机制。通过定义递归或深度嵌套的实体引用,可能会消耗系统资源。在libexpat的特定实现中,当创建外部实体解析器时,对实体扩展的深度和复杂度的限制可能存在不足。
影响范围
该问题影响所有使用libexpat 2.6.1及之前版本的osquery实例,特别是那些处理不可信XML输入的功能模块。可能会通过构造特定的XML文档触发此问题,导致osquery进程资源消耗增加。
解决方案
osquery团队已通过以下措施解决此问题:
- 升级libexpat依赖至更新版本
- 在XML解析流程中添加额外的限制措施
- 实施更严格的输入验证机制
最佳实践建议
对于osquery用户和管理员,建议采取以下防护措施:
- 及时更新至包含修复补丁的osquery版本
- 限制osquery处理XML数据的来源和权限
- 监控系统日志中异常的XML解析行为
- 考虑在网络层面过滤可疑的XML内容
总结
XML解析机制一直是需要关注的技术领域。osquery项目对此类问题的快速响应体现了其对安全性的重视。作为用户,保持软件更新和遵循最佳实践是防范此类风险的关键。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146