Eclipse Che 仪表盘中的 Axios 请求处理问题分析与修复方案
2025-06-01 13:33:07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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310