Yaklang/Yakit项目中SSRF检测插件的逻辑缺陷分析
2025-06-03 09:33:51作者:晏闻田Solitary
背景介绍
在网络安全测试工具Yaklang/Yakit项目中,内置了一个名为"ssrf http public"的插件,用于检测服务器端请求伪造(SSRF)问题。SSRF是一种常见的安全问题,测试者能够诱使服务器向内部系统发起特定请求,从而绕过防护措施。
问题发现
近期在使用该插件进行安全测试时,发现插件存在一个关键性的逻辑判断错误。具体表现为:在未实际触发DNS日志记录的情况下,插件也会错误地报告存在问题,导致误报率升高。
技术分析
原代码逻辑
插件原本使用的判断条件是:
if risk.CheckDNSLogByToken(token)[1] == nil
这个逻辑存在两个问题:
- 数组索引[1]可能指向错误的数据位置
- 判断条件与实际需求相反
正确逻辑
正确的判断条件应该是:
if risk.CheckDNSLogByToken(token)[0] != nil
原理说明
CheckDNSLogByToken函数通常会返回一个包含两个元素的数组:
- 第一个元素([0]):表示DNS日志记录是否存在
- 第二个元素([1]):可能包含错误信息或其他辅助数据
原代码检查第二个元素是否为nil,这实际上是在检查是否有错误发生,而不是检查DNS记录是否存在。这导致即使没有真实的DNS记录被触发,只要没有错误发生,插件就会误判为存在问题。
影响评估
这个逻辑错误会导致:
- 误报率增加:安全测试人员会收到大量虚假的问题报告
- 测试效率降低:需要人工验证每一个报告结果
- 可信度下降:频繁的误报会影响对整个工具准确性的信任
解决方案
修复方案很简单,只需将判断条件改为检查第一个元素是否不为nil即可。这样就能准确反映DNS日志记录是否真实存在。
最佳实践建议
- 在使用类似功能时,开发者应仔细阅读API文档,明确返回值的具体含义
- 对于安全关键功能,建议添加详细的日志记录,便于问题排查
- 实现单元测试覆盖各种边界条件,包括无记录、有记录、错误情况等
总结
这个案例展示了在安全工具开发中,即使是简单的逻辑判断错误也可能导致严重后果。Yaklang/Yakit项目团队已确认将在后续版本中修复此问题。对于安全测试人员来说,了解工具内部原理有助于更准确地解读测试结果,避免被误报误导。
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-1.5暂无简介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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 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 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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