ezXSS项目中的403 Forbidden问题分析与解决方案
问题现象
在使用ezXSS项目进行持久会话测试时,部分网站会出现403 Forbidden错误,而其他网站则能正常工作。例如,测试mizu.re网站时可以正常访问,但测试perdu.com时却返回了Apache服务器的403禁止访问页面。
问题根源分析
经过深入排查,发现该问题并非由ezXSS项目本身引起,而是与服务器的安全配置有关。具体原因如下:
-
403错误的来源:错误页面明确显示来自Apache服务器,而非ezXSS应用,这表明问题发生在请求到达应用之前。
-
安全模块拦截:进一步调查发现,服务器上安装的ModSecurity Web应用防火墙(WAF)对某些URL路径进行了拦截。特别是当URL路径中包含".com"字符串时,ModSecurity的安全规则会将其识别为潜在威胁并阻止请求。
-
规则配置问题:ModSecurity的CRS(核心规则集)中默认启用了针对常见攻击模式的检测规则,其中规则900240会将路径中的".com"视为可能的恶意输入。
解决方案
要解决此问题,可以按照以下步骤操作:
-
打开ModSecurity的CRS配置文件:
/etc/modsecurity/crs/crs-setup.conf -
找到规则900240(通常在文件末尾附近),取消注释并修改该规则,移除对".com"的检测。
-
修改完成后,重启Apache服务使更改生效。
技术背景
ModSecurity是一个开源的Web应用防火墙,它通过一系列规则来检测和阻止潜在的恶意请求。CRS(Core Rule Set)是ModSecurity的标准规则集,提供了针对常见Web攻击的保护。
规则900240是CRS中的"受限SQL字符异常检测"规则,旨在防止SQL注入攻击。该规则默认会检测多种可能用于攻击的特殊字符和字符串模式,包括但不限于".com"等常见域名后缀。
最佳实践建议
-
规则定制:在修改安全规则时,应仔细评估每个规则的实际影响,避免过度放宽安全限制。
-
测试环境:建议先在测试环境中验证修改,确认不会引入安全风险后再应用到生产环境。
-
日志分析:定期检查ModSecurity的日志,了解哪些请求被拦截以及原因,这有助于优化规则配置。
-
替代方案:如果仅需要临时解决特定问题,可以考虑在ModSecurity配置中添加例外规则,而不是直接修改核心规则。
通过理解这些底层机制,用户可以更灵活地配置安全防护,同时确保ezXSS项目的正常功能不受影响。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
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