推荐开源项目:JSON Sanitizer - 让你的JSON更安全,更规范!
2024-05-30 05:14:11作者:裘旻烁
在处理JSON数据时,我们经常遇到不标准的构造,这可能导致解析错误或安全问题。【JSON Sanitizer】是一个强大的工具,它能将非标准的JSON-like内容转换为符合RFC 4627标准的JSON,确保你的数据既安全又准确。
项目介绍
JSON Sanitizer 是一个由OWASP(开放网络应用安全项目)开发的库,它的主要任务是清理和标准化输入的JSON-like内容,使其成为可安全解析的有效JSON。这个库特别适合那些需要对接各种来源的JSON数据或者希望在发送JSON数据前进行校验的开发者。
技术分析
该项目遵循Postel原则,即在接收数据时保持宽松,在产生数据时保持严格。通过以下方式实现这一目标:
- 转换单引号字符串为双引号格式。
- 解析十六进制和八进制转义字符为Unicode序列。
- 格式化十进制、十六进制和八进制整数。
- 去除JS风格的注释和多余的逗号。
- 处理缺失或不匹配的括号和引号。
其核心在于,它可以修复不完整的JSON结构,并移除任何可能引发脚本注入的安全隐患。
应用场景
- API接口:作为Web服务API的一部分,JSON Sanitizer可以确保接收到的JSON数据能够安全地被解析。
- 框架集成:在数据输出到客户端之前,将其通过JSON Sanitizer,确保JSON格式正确且无安全风险。
- 前端安全:防止恶意用户利用JSON中的漏洞执行跨站脚本攻击(XSS)。
- 数据管道:对于大量采用自定义方法生成JSON的数据流,JSON Sanitizer可以在数据流的起点和终点提供标准化保障。
项目特点
- 安全性:输出的JSON字符串不能触发JS的side-effect,无法作为代码注入的载体。
- 兼容性:支持直接嵌入HTML
<script>标签和XML CDATA节,无需额外编码。 - 标准化:输出符合JSON标准,可被各种解析器正确解析。
- 高性能:如果输入已经是标准JSON,将直接返回原字符串,避免额外内存开销。
- 线性时间复杂度:无论输入大小,处理时间都与输入长度成正比。
如果你正在寻找一种解决方案来保证JSON数据的完整性和安全性,那么JSON Sanitizer绝对值得尝试!请访问项目页面以获取更多详细信息和开始使用:https://github.com/OWASP/json-sanitizer。
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-1.5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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
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
380
3.41 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