Serverless-Offline 安全问题解析:jsonpath-plus 远程执行风险
问题背景
Serverless-Offline 作为 Serverless Framework 的本地开发插件,近期被发现存在一个关键安全问题。该问题源于其依赖的 jsonpath-plus 包在 10.0.0 以下版本存在远程执行风险。jsonpath-plus 是一个用于 JSON 数据查询的 JavaScript 库,广泛应用于 Node.js 生态系统中。
问题详情
CVE-2024-21534 问题的根本原因是 jsonpath-plus 库在早期版本中未能对用户输入进行充分的过滤和验证。攻击者可以通过构造特殊的 JSONPath 查询字符串,在目标系统上执行特定代码。这种问题在安全评级中被标记为"严重"(Critical)级别,因为远程执行可能导致攻击者影响受影响系统。
影响范围
该问题影响所有使用 jsonpath-plus 10.0.0 以下版本的 serverless-offline 插件。根据社区反馈,包括 v13.8.1 在内的多个较旧版本都受到此问题影响。值得注意的是,Serverless Framework v3 及以下版本虽然已不再积极维护,但官方承诺在 2024 年内仍会提供关键安全更新。
解决方案
官方修复方案
项目维护者已确认将发布更新版本,将 jsonpath-plus 依赖升级至 10.0.0 或更高版本。建议用户关注官方发布渠道,及时更新到修复后的版本。
临时解决方案
对于无法立即升级的用户,可以采用以下临时解决方案:
-
依赖覆盖:在项目的 package.json 中显式指定 jsonpath-plus 的 10.0.0 或更高版本,并使用 npm/yarn 的覆盖功能强制使用安全版本。
-
输入验证:如果项目中有使用 jsonpath-plus 处理用户输入的场景,应增加严格的输入验证逻辑,过滤可能包含特定代码的特殊字符和表达式。
最佳实践建议
-
定期依赖检查:建议开发者定期使用 npm audit 或类似工具检查项目依赖的安全状况。
-
最小权限原则:确保运行 serverless-offline 的环境具有最小必要权限,降低潜在攻击的影响范围。
-
开发环境隔离:在开发环境中使用 serverless-offline 时,应与其他关键系统保持适当隔离。
-
长期维护策略:对于仍在使用 Serverless Framework v3 的项目,建议制定升级计划,迁移到受支持的版本。
总结
jsonpath-plus 的远程执行问题再次提醒我们第三方依赖管理的重要性。作为开发者,我们应当建立完善的安全意识,不仅关注自身代码质量,也要密切关注依赖生态的安全状况。Serverless-Offline 团队对此问题的快速响应值得肯定,用户应尽快采取相应措施确保开发环境安全。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









