DOMPurify 中 SVG 滤镜属性被错误移除的问题分析
2025-05-15 19:59:12作者:柏廷章Berta
问题现象
在使用 DOMPurify 进行 SVG 内容净化时,发现一个特定的 SVG 滤镜效果属性被意外移除的问题。具体表现为,当 SVG 中包含 <feFuncA> 等滤镜函数元素时,其关键属性如 slope 会被 DOMPurify 错误地清理掉,导致滤镜效果失效。
问题复现
原始 SVG 代码包含一个使用分形噪声和组件传输的滤镜效果:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<defs>
<filter>
<feTurbulence result="noiseImage" type="fractalNoise" baseFrequency="0.6" numOctaves="2" seed="0" stitchTiles="stitch"/>
<feComponentTransfer result="noise" in="noiseImage">
<feFuncA type="linear" slope="0.02"/>
</feComponentTransfer>
</filter>
</defs>
</svg>
经过 DOMPurify 处理后,<feFuncA> 元素的 slope 属性被移除:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<defs>
<filter>
<feTurbulence stitchTiles="stitch" seed="0" numOctaves="2" baseFrequency="0.6" type="fractalNoise" result="noiseImage"></feTurbulence>
<feComponentTransfer in="noiseImage" result="noise">
<feFuncA type="linear"></feFuncA>
</feComponentTransfer>
</filter>
</defs>
</svg>
技术分析
SVG 滤镜组件传输原理
SVG 的 <feComponentTransfer> 元素允许对输入图像的每个颜色通道(包括 Alpha 通道)进行独立调整。其子元素 <feFuncR>、<feFuncG>、<feFuncB> 和 <feFuncA> 分别对应红、绿、蓝和 Alpha 通道的转换函数。
这些 <feFunc*> 元素支持多种转换类型,每种类型有不同的属性:
- identity - 不做任何修改
- table - 使用表格值插值
- discrete - 使用离散值步进
- linear - 使用线性方程
slope * value + intercept - gamma - 使用伽马校正
问题根源
DOMPurify 的默认配置中,可能没有完整包含所有 SVG 滤镜函数元素的属性白名单。特别是对于 <feFunc*> 系列元素,其属性会根据 type 的不同而有所变化:
- 当
type="linear"时,需要保留slope和intercept属性 - 当
type="gamma"时,需要保留amplitude、exponent和offset属性 - 当
type="table"或type="discrete"时,需要保留tableValues属性
解决方案
临时解决方案
可以通过扩展 DOMPurify 的配置来临时解决这个问题:
DOMPurify.addHook('uponSanitizeElement', (node, data) => {
if (node.tagName.match(/^feFunc[A-Z]$/)) {
const type = node.getAttribute('type');
switch(type) {
case 'linear':
DOMPurify.removed = [];
break;
case 'gamma':
DOMPurify.removed = [];
break;
case 'table':
case 'discrete':
DOMPurify.removed = [];
break;
}
}
});
长期修复建议
建议 DOMPurify 在 SVG 过滤规则中完善对 <feFunc*> 系列元素的处理:
- 根据
type属性动态确定允许的属性 - 为每种转换类型维护对应的属性白名单
- 确保不破坏 SVG 滤镜功能的完整性
影响评估
此问题主要影响使用 SVG 滤镜效果的场景,特别是那些依赖组件传输进行图像处理的应用程序。虽然不会导致安全问题,但会破坏预期的视觉效果。
对于依赖复杂 SVG 滤镜的应用程序(如图像编辑器、数据可视化工具等),此问题可能导致关键功能失效,建议及时应用修复方案或等待官方更新。
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
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
暂无简介
Dart
663
152
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++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
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
🎉 (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
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818