vite-plugin-pwa项目中Rollup依赖的DOM安全问题分析与解决方案
问题背景
在vite-plugin-pwa项目及其依赖项workbox-build中,发现了一个由Rollup打包工具引起的DOM安全问题。这种问题可能导致跨站脚本风险,影响使用这些工具构建的应用程序安全性。
问题原理
DOM操作是一种代码重用方式,开发者通过在网页中嵌入HTML标记(如带有特定name或id属性的img标签),利用现有JavaScript代码中的功能片段实现特定效果。
在Rollup打包工具中,当使用cjs/umd/iife格式输出并包含import.meta.url的代码时,Rollup会将meta属性替换为从document.currentScript获取的URL。这个实现需要注意安全考虑,因为document.currentScript查找可能被浏览器的命名DOM树元素访问机制所影响。
问题影响
开发者需要注意以下情况:
- 从服务器动态加载脚本
- 执行跨站脚本风险
- 保护用户信息或会话凭证
解决方案
临时解决方案
对于需要立即调整的项目,可以采用以下临时方案:
-
使用包管理器的覆盖功能指定特定版本的Rollup:
- 在package.json中添加overrides/resolutions/pnpm.overrides配置
- 指定使用Rollup 4.22.4或更高版本
-
对于使用Vite 5及更高版本的项目,可以直接引用vite-plugin-pwa的PR版本
长期解决方案
vite-plugin-pwa开发团队已经采取了以下措施:
- 移除了Rollup开发依赖项,仅保留必要的类型定义
- 更新了workbox-build依赖到7.3.0版本
- 发布了v0.21.0版本修复此问题
开发者建议
- 及时更新vite-plugin-pwa到最新版本
- 对于仍在使用Vite 3的项目,建议升级Vite版本以获得完整的功能改进
- 定期检查项目依赖的更新公告
- 在允许用户输入HTML内容的场景中,注意name和id属性的使用
技术深度解析
DOM操作之所以能够实现特定效果,是因为浏览器允许通过元素的name或id属性直接访问DOM元素。例如,当页面中存在<img name="currentScript">时,JavaScript中的document.currentScript实际上会返回这个img元素而非预期的script元素。
Rollup的改进方案是在访问document.currentScript时增加了类型检查,确保只有当元素的tagName为SCRIPT时才使用其src属性。这种编程方式有助于提高代码健壮性。
对于前端开发者而言,理解这类问题有助于编写更可靠的代码,特别是在处理动态内容加载和用户生成内容时。代码质量和防御性编程应该成为现代前端开发的重要组成部分。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C073
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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