OWASP ASVS项目中关于跨域资源保护的安全要求解析
背景介绍
OWASP应用安全验证标准(ASVS)项目近期针对Web前端安全章节新增了一项关于跨域资源保护的安全要求。这项要求主要针对那些需要身份验证才能访问的资源(如图片、视频、脚本和其他文档),确保这些资源只能在预期的上下文中被加载或嵌入。
技术问题分析
在现代Web应用中,存在一个常见的安全风险:攻击者可能通过恶意网站嵌入或加载来自其他域的身份验证资源。这种攻击可能导致敏感信息泄露,即使攻击者无法直接读取响应内容,也可以通过判断资源是否加载成功来进行信息推断。
传统上,开发者可能依赖CORS(跨域资源共享)机制来防止这类问题,但CORS本质上是一个"访问控制"机制而非安全控制措施。正如专家指出的,CORS很容易被绕过(例如通过直接使用curl等工具发起请求)。
防护方案对比
项目讨论中提出了几种可行的防护方案:
-
Fetch Metadata验证:通过严格验证Sec-Fetch-* HTTP请求头字段,确保请求确实来自应用本身,而非跨域调用。Facebook等大型互联网公司已采用这种方案,实现了包括框架隔离、资源隔离和导航隔离在内的多种隔离策略。
-
跨域资源策略(CORP):设置限制性的Cross-Origin-Resource-Policy HTTP响应头,指示浏览器阻止返回的内容被跨域使用。这是一种相对简单的"选择加入"方法。
-
SameSite Cookie属性:设置适当的SameSite属性(不能为none),可以防止跨站场景下的问题,但对同站跨源的情况无效。
最终确定的安全要求
经过多方讨论和技术验证,OWASP ASVS最终确定的安全要求表述为:
"验证身份验证资源(如图片、视频、脚本和其他文档)只能在预期的情况下代表用户加载或嵌入。这可以通过严格验证Sec-Fetch-* HTTP请求头字段来实现,确保请求不是来自不适当的跨域调用;或者通过设置限制性的Cross-Origin-Resource-Policy HTTP响应头字段来指示浏览器阻止返回的内容。"
专家建议
在实际实施中,安全专家建议:
-
对于高度敏感的资源,优先考虑Fetch Metadata验证方案,因为它能在服务器端就阻止请求,而不仅仅是阻止浏览器处理响应。
-
CORP作为一种补充防御措施,实现简单但防护效果有限,适合作为深度防御策略的一部分。
-
特别注意支付处理器、社交分享按钮等确实需要跨域访问的合法场景,确保这些功能不受新安全措施的影响。
-
不要依赖CORS作为主要安全控制,始终确保有适当的身份验证和访问控制机制。
这项要求被定为L3级别,反映了其实现复杂度和攻击门槛的平衡考虑。开发团队在实施时应根据具体业务需求和安全风险评估,选择最适合的防护方案组合。
- 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~052CommonUtilLibrary
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!C0314- 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









