Cherry-Markdown 新增 style 属性过滤功能解析
2025-06-15 22:45:25作者:董灵辛Dennis
在富文本编辑器与Markdown解析器的开发中,安全性始终是需要重点考虑的环节。近期 Cherry-Markdown 项目针对用户输入内容中的潜在安全风险,新增了对HTML标签style属性的过滤能力,这一特性对于聊天室、论坛等UGC(用户生成内容)场景尤为重要。
功能背景
在实际应用场景中,用户可能通过输入类似<h1 style="color: red; font-size: 40px">Test</h1>
的HTML片段来改变内容样式。虽然这能实现个性化展示,但也带来了两个主要问题:
- 视觉一致性破坏:用户自定义样式可能破坏平台整体的视觉设计规范
- 潜在安全风险:style属性可能被恶意利用进行XSS攻击(如通过expression()等CSS函数执行脚本)
技术实现
Cherry-Markdown 通过新增配置项实现了这一功能:
new Cherry({
engine: {
syntax: {
htmlBlock: {
// 是否过滤html标签中的style属性
filterStyle: true, // true为过滤,false为保留
}
}
}
})
当filterStyle
设置为true时,解析器会在处理HTML块时自动移除所有标签的style属性,确保输出的HTML是干净且安全的。
设计思考
虽然开发者也可以在前端输入时限制或在后端进行XSS过滤,但在Markdown解析层实现这一功能有几个优势:
- 防御纵深:在多个层级(前端、解析器、后端)都进行过滤,提高整体安全性
- 处理一致性:确保不同来源的内容(如直接粘贴、API获取等)都经过相同规则处理
- 性能优化:在解析阶段处理比在后端过滤更高效
最佳实践建议
对于需要高度安全性的场景,建议采用组合策略:
- 前端输入限制(如禁用特定HTML标签)
- 启用Cherry-Markdown的style过滤
- 后端补充XSS过滤
- 内容展示时使用CSP(内容安全策略)进一步防护
对于需要保留部分样式的场景,可以考虑:
- 使用白名单机制只允许特定CSS属性
- 通过自定义CSS类替代内联样式
- 实现专门的样式编辑器而非直接输入HTML
总结
Cherry-Markdown新增的style过滤功能为开发者提供了更完善的内容安全解决方案。这一特性的加入使得项目在保持Markdown灵活性的同时,更好地满足了企业级应用对安全性和一致性的要求。开发者可以根据实际需求灵活配置,构建更安全可靠的富文本处理流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

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
349
381

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
7
0

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
133
186

🎉 (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
878
517

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
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4