Webmin项目中的跨站脚本问题分析与修复方案
2025-06-10 00:40:48作者:廉彬冶Miranda
Webmin作为一款广泛使用的系统管理工具,其安全性一直备受关注。近期社区发现了一个存储型跨站脚本(跨站脚本)问题,该问题存在于Webmin的定时任务功能模块中。本文将详细分析该问题的原理、影响范围及修复方案。
问题原理分析
该跨站脚本问题属于典型的存储型跨站脚本攻击问题,攻击者可以通过在"Execute cron job as"字段注入恶意JavaScript代码。当管理员查看定时任务列表时,注入的脚本代码会在浏览器端执行。具体攻击路径如下:
- 攻击者通过Webmin界面创建定时任务
- 在"执行身份"字段注入恶意脚本(如
"><img src=# onerror=prompt(1)>) - 该恶意代码会被存储到系统后台
- 当管理员查看定时任务列表时,恶意脚本自动执行
问题影响评估
该问题主要影响Webmin 2.105及之前版本。根据开发团队确认,这是一个"自我跨站脚本"问题,即攻击者只能针对自己的会话执行攻击,无法直接攻击其他用户。尽管如此,这种问题仍可能被用于:
- 窃取当前会话的认证信息
- 进行界面伪装攻击
- 作为其他攻击链的组成部分
修复方案
Webmin开发团队已在后续版本中修复此问题,主要修复措施包括:
- 对用户输入进行严格的HTML实体编码处理
- 增加输入验证机制,过滤特殊字符
- 实现输出编码防护,确保用户提供的内容不会被解释为可执行代码
建议所有Webmin用户及时升级到最新版本,以获取安全修复。对于无法立即升级的用户,可以采取以下临时防护措施:
- 限制Webmin的管理访问权限
- 启用Webmin的访问控制功能
- 定期审计系统日志,监控可疑操作
安全建议
针对Webmin系统的安全管理,建议管理员:
- 保持系统及时更新,关注安全公告
- 实施最小权限原则,严格控制管理访问
- 定期进行安全审计和问题扫描
- 建立完善的操作日志记录机制
通过采取这些措施,可以有效降低系统面临的安全风险,保障服务器管理环境的安全可靠。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218