解析article-extractor项目中关于data协议图片被过滤的问题
在article-extractor项目中,开发者发现了一个关于HTML净化过程中图片被意外过滤的问题。这个问题涉及到使用data协议的图片(如data:image/webp)在通过sanitize-html处理时被移除的情况。
问题背景
article-extractor是一个用于从HTML中提取文章内容的工具库。在内容提取过程中,它会先对输入的HTML进行净化(purify)处理,以确保安全性。然而,开发者发现当HTML中包含使用data协议的图片时,这些图片元素会被意外地从最终结果中移除。
技术分析
问题的根源在于sanitize-html库的默认配置中不包含data协议。sanitize-html是一个广泛使用的HTML净化库,它默认只允许一些常见的协议(如http、https、ftp等)出现在URL属性中。data协议用于在HTML中直接嵌入二进制数据(如图片),但出于安全考虑,默认情况下不被允许。
在article-extractor的净化函数中,虽然设置了allowedTags: false和allowedAttributes: false来允许所有标签和属性,但没有显式地允许data协议:
export const purify = (html) => {
return sanitize(html, {
allowedTags: false,
allowedAttributes: false,
allowVulnerableTags: true,
})
}
解决方案
要解决这个问题,需要在净化配置中显式地允许data协议。可以通过修改净化函数如下:
export const purify = (html) => {
return sanitize(html, {
allowedTags: false,
allowedAttributes: false,
allowVulnerableTags: true,
allowedSchemes: sanitize.defaults.allowedSchemes.concat(['data']),
})
}
这样修改后,使用data协议的图片就能被保留下来。
安全考虑
虽然允许data协议可以解决图片被过滤的问题,但开发者需要注意潜在的安全风险:
- data协议可能被用于注入恶意脚本
- 过大的data URL可能影响性能
- 某些浏览器可能对data URL的大小有限制
在实际应用中,开发者应该根据具体需求权衡安全性和功能性,决定是否允许data协议。
项目更新
在article-extractor的后续版本中,开发者已经调整了处理逻辑,不再依赖净化后的HTML内容作为提取引擎的输入,从而间接解决了这个问题。这种架构上的调整使得内容提取过程更加灵活,减少了对HTML净化步骤的依赖。
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。C042
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TSX0121
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