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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C028
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869