ProseMirror项目中Trusted-Types剪贴板处理机制的安全隐患分析
在Web富文本编辑器领域,ProseMirror作为一款优秀的框架,其安全机制设计一直备受关注。近期项目中关于Trusted-Types与剪贴板处理的实现方式引发了安全讨论,这涉及到现代Web应用中重要的内容安全策略(CSP)机制。
背景:Trusted-Types安全机制
Trusted-Types是现代浏览器提供的一种安全防护机制,作为CSP(内容安全策略)的扩展,主要用于防御DOM型XSS攻击。其核心原理是要求开发者通过预定义的安全策略来处理潜在危险的DOM操作,比如innerHTML赋值等。当网站启用require-trusted-types-for 'script'指令时,所有危险的DOM操作都必须通过预先注册的受信任策略进行处理。
ProseMirror的剪贴板处理实现
ProseMirror在处理剪贴板内容时,为了兼容Trusted-Types环境,当前实现会自动创建一个名为"ProseMirrorClipboard"的Trusted-Types策略。这个策略的特殊之处在于它不对HTML内容做任何过滤或净化处理,直接原样返回输入内容。从功能角度看,这确保了剪贴板内容能够被完整读取和解析。
潜在安全隐患分析
这种实现方式存在两个主要的安全考量:
-
策略绕过风险:自动创建的策略完全信任任何输入,这意味着如果攻击者能够控制剪贴板内容,理论上可以注入任意HTML。虽然ProseMirror内部会对内容进行解析和转换,但这种完全信任的策略模式与Trusted-Types的设计初衷存在冲突。
-
策略抢占风险:由于策略是在运行时动态创建的,存在时间窗口可能被恶意代码抢先注册同名策略的风险。如果攻击者能够在ProseMirror之前注册同名策略,就可能实施更复杂的攻击。
安全改进建议
经过社区讨论,项目维护者提出了更安全的改进方案:
-
优先使用默认策略:首先检查是否存在trustedTypes.defaultPolicy,优先使用应用全局定义的默认策略。这符合最小特权原则,允许应用开发者统一控制安全策略。
-
保留兼容性回退:在没有默认策略的情况下,才创建专用的"ProseMirrorClipboard"策略,确保功能正常运作的同时给予开发者更多控制权。
-
策略名称可配置化:更完善的方案是允许开发者自定义策略名称,避免硬编码带来的潜在冲突。
技术实现要点
在具体实现上,关键修改在于maybeWrapTrusted函数:
function maybeWrapTrusted(html: string): string {
let trustedTypes = (window as any).trustedTypes
if (!trustedTypes) return html
if (!_policy)
_policy = trustedTypes.defaultPolicy ||
trustedTypes.createPolicy("ProseMirrorClipboard",
{createHTML: (s: string) => s});
return _policy.createHTML(html)
}
这种改进既保持了向后兼容性,又为安全敏感的应用提供了更严格的控制选项。
总结
Web安全是一个持续演进的过程,ProseMirror对Trusted-Types的处理改进展示了开源项目如何平衡功能需求与安全考量。开发者在使用这类富文本编辑器时,应当充分了解其安全机制,并根据实际应用场景选择适当的安全配置。对于高安全要求的应用,建议主动配置默认Trusted-Types策略,而非依赖库自动创建的宽松策略。
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。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00