Eclipse Che 仪表盘中的 Axios 请求处理问题分析与修复方案
2025-06-01 21:31:34作者:咎竹峻Karen
问题背景
在 Web 开发领域,Server-Side Request Forgery(SSRF,服务端请求伪造)是一种需要注意的安全问题。近期,流行的 HTTP 客户端库 Axios 被发现存在请求处理问题(CVE-2024-27978),影响范围包括 1.7.3 及以下版本。
技术原理
该问题的核心在于 Axios 对 URL 路径的解析逻辑存在改进空间。当处理以斜杠(/)开头的相对路径时,库的解析行为与预期存在差异。例如:
- 预期行为:
/api/data应解析为当前域名的绝对路径 - 问题行为:解析为
//api/data形式的协议相对 URL
这种解析差异可能导致:
- 当应用拼接用户提供的路径参数时,可能构造出指向非预期域名的请求
- 需要特别注意请求目标的有效性验证
- 可能需要调整某些安全策略设置
影响范围
该问题直接影响 Eclipse Che 仪表盘(che-dashboard)项目,因为其依赖的 Axios 版本在受影响范围内。作为云原生 IDE 平台的核心组件,仪表盘的稳定性问题值得关注。
修复方案
项目维护者采取了以下改进措施:
-
依赖升级:
- 将 Axios 升级至稳定版本 1.7.5,该版本改进了 URL 解析逻辑
- 同步升级 Webpack 至 5.94.0 确保构建工具链稳定
-
防御性编程:
- 对用户提供的 URL 参数实施严格校验
- 实现目标地址验证机制,限制可访问的域名范围
- 添加服务端请求验证逻辑
最佳实践建议
对于类似项目,建议采取以下措施:
-
依赖管理:
- 定期使用
npm audit或类似工具检查依赖版本 - 建立自动化依赖更新机制
- 定期使用
-
输入验证:
- 对所有用户提供的 URL 参数实施严格校验
- 使用专门的 URL 解析库处理复杂路径
-
网络配置:
- 合理配置应用容器的网络访问权限
- 设置网络策略,规范访问端点
-
系统防护:
- 在反向代理层添加请求验证规则
- 监控请求处理模式
总结
这次事件凸显了依赖管理在现代软件开发中的重要性。通过及时响应版本通告、快速升级依赖版本,Eclipse Che 团队有效提升了系统稳定性。这也提醒开发者需要建立完善的版本更新机制,特别是对于处理网络请求等关键功能的依赖库,应当给予足够关注。
对于使用类似技术栈的开发团队,建议参考本文提到的改进方案和最佳实践,全面审查项目中可能存在的请求处理问题,构建完善的系统防护体系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
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!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1