OWASP ASVS中隐私相关要求的重新评估与调整
背景概述
OWASP应用安全验证标准(ASVS)项目近期对V8.3章节中涉及隐私保护的要求进行了深入讨论。这些要求原本包含了一些与监管合规相关的内容,但团队认为需要重新评估它们是否符合ASVS专注于安全性的核心定位。
关键讨论要点
开发团队经过多轮讨论后,对以下要求做出了调整决策:
-
数据删除功能要求(8.3.2)
原要求验证用户能否按需删除数据,现认为这属于政策合规范畴而非核心安全需求,已从标准中移除。 -
数据收集告知与同意(8.3.3)
关于应用需提供数据收集使用说明并获得用户同意的要求,团队认为这属于隐私政策层面,现有1.8.1和1.8.2已覆盖相关安全考量。 -
数据保留分类(8.3.8)
对敏感个人信息的自动删除机制要求被保留为L3级别,认为这是合理的实施要求。 -
数据导出功能(8.3.9)
用户数据导出功能要求被判定为纯政策性质,已移除。 -
文件元数据处理(8.3.10)
要求从用户提交文件中移除敏感元数据的要求被保留,这是实际的安全实施要求,可能调整为L2或L3级别。 -
权限请求限制(8.3.11)
关于应用不应请求不必要权限的要求存在争议,部分成员认为这属于用户选择范畴,最终决定将其移至其他章节讨论。
技术决策依据
团队做出这些调整的核心考虑是区分真正的安全需求与合规性要求。ASVS应聚焦于那些"没有就会导致应用不安全"的核心安全要求,而非广义的合规性规定。
对于元数据处理等保留的要求,团队认为这些涉及实际的技术实施风险,如元数据可能泄露敏感信息,属于真正的安全考量。
对开发实践的启示
这一调整体现了安全标准制定的重要原则:
- 明确区分安全需求与合规需求
- 聚焦可验证的技术实现而非政策声明
- 保持标准的实用性和针对性
开发者在参考ASVS时应注意,虽然某些隐私合规要求被移除,但在实际项目中仍可能需要考虑这些方面以满足法规要求,只是它们不再作为安全验证的强制标准。
总结
OWASP ASVS通过这次调整进一步明确了其作为纯粹安全验证标准的定位,将重点放在可验证的技术安全要求上,而非广义的合规性规定。这有助于开发者更清晰地理解哪些是必须实现的安全控制,哪些是可能因应法规要求的额外考虑。
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