React-Native-Webview中解决iOS HTTP链接无法打开的问题
问题背景
在开发基于React-Native-Webview的移动网页浏览器应用时,开发者遇到了一个常见但棘手的问题:在iOS设备上无法加载HTTP协议的网站链接。当尝试访问HTTP链接时,系统会返回NSURLErrorDomain错误,提示"App Transport Security policy requires the use of a secure connection"。
问题根源分析
这个问题的根本原因是iOS系统自iOS 9开始引入的App Transport Security (ATS)安全机制。ATS要求所有网络连接必须使用HTTPS协议,以确保数据传输的安全性。当应用尝试建立不安全的HTTP连接时,系统会主动阻止这种连接行为。
解决方案探索
方案一:针对特定域名配置例外
开发者最初尝试的解决方案是在Info.plist文件中为特定域名配置ATS例外:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSExceptionDomains</key>
<dict>
<key>example.com</key>
<dict>
<key>NSExceptionAllowsInsecureHTTPLoads</key>
<true/>
<key>NSIncludesSubdomains</key>
<true/>
</dict>
</dict>
</dict>
这种方案适用于已知的、特定的HTTP域名,但对于一个通用的网页浏览器应用来说并不实用,因为无法预知用户可能访问的所有HTTP网站。
方案二:完全禁用ATS安全策略
开发者随后尝试了完全禁用ATS的策略:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSAllowsArbitraryLoads</key>
<true/>
</dict>
理论上,这个配置应该允许应用加载任意HTTP内容。然而,在实际测试中(包括iOS 17和18设备,以及release和debug模式),这个方案并未奏效。
深入解决方案
经过进一步研究和社区反馈,发现问题可能与react-native-webview的特定版本有关。在13.12.4版本中存在此问题,而升级到13.12.5或更高版本可以解决。
推荐解决方案
-
升级react-native-webview版本: 确保使用13.12.5或更高版本的react-native-webview库,这是最直接的解决方案。
-
结合ATS配置: 即使升级了库版本,仍然建议保留以下ATS配置以确保兼容性:
<key>NSAppTransportSecurity</key>
<dict>
<key>NSAllowsArbitraryLoadsInWebContent</key>
<true/>
<key>NSAllowsArbitraryLoads</key>
<true/>
</dict>
这个配置比完全禁用ATS更为精细,它允许Web视图内容加载任意HTTP内容,同时保持应用其他部分的ATS安全限制。
实施建议
- 首先检查并升级react-native-webview到最新稳定版本
- 仔细配置Info.plist文件,确保ATS设置正确
- 在真实设备上进行全面测试,包括不同iOS版本
- 考虑向用户显示安全警告,当访问HTTP网站时提醒他们连接不安全
安全考量
虽然解决技术问题是必要的,但开发者应该意识到允许HTTP连接带来的安全风险。建议:
- 在应用中明显标识HTTP连接为不安全
- 考虑默认阻止HTTP表单提交等敏感操作
- 记录用户访问的HTTP网站,以便后续分析
通过以上措施,可以在保证功能完整性的同时,尽可能降低安全风险。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00