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3-1〔OSCP ◈ 研记〕❘ WEB应用攻击▸理论概述 OWASP

news 2025/8/21 6:35:57

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1.1 Web应用攻击概述

1.2 Web应用渗透测试方法论

1.3 OWASP Top 10

1.3.1 OWASP Top 10概述

1.3.2 OWASP Web应用安全Top 10（2023版）

1.3.3 OWASP API 安全Top 10（2023版）

1.3.4 OWASP 大模型LLM安全 Top 10（2023草案版）

1.3.5 其他衍生OWASP Top 10清单

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1.1 Web应用攻击概述

现代框架与托管方案虽简化了Web应用开发，但多重风险仍使其成为高危攻击面：
🔹 依赖项漏洞
🔹 不安全的服务器配置
🔹 未成熟的应用程序代码
🔹 业务逻辑缺陷

💡 关键点：跨语言/框架的漏洞共性
尽管应用使用不同技术栈（如Python/Django,JavaScript/React）但漏洞利用路径高度相似。

1.2 Web应用渗透测试方法论

根据测试信息、范围及规则，渗透测试分为三类：

测试类型	已知信息	模拟角色	适用场景
黑盒测试	零内部知识	外部攻击者	真实攻击环境模拟
白盒测试	完整代码/架构	内部开发/审计人员	深度漏洞挖掘
灰盒测试	部分凭证/API文档	特权用户/合作伙伴	权限升级漏洞检测

本部分核心：黑盒测试

➤ 特点：完全外部视角，无源码访问权限，依赖模糊测试与流量分析。
➤ 目标：模拟黑客对公开暴露组件的攻击路径。

1.3 OWASP Top 10

1.3.1 OWASP Top 10概述

OWASP 组织：非营利基金会，致力于提升全球软件安全，提供免费开源的安全标准和工具。
Top 10 项目：每3-4年更新一次，列出Web应用、API、LLM等领域十大最关键安全风险，是开发与安全团队的必备指南

1.3.2 OWASP Web应用安全Top 10（2023版）

排名	风险项	关键威胁	防御措施
WEB01	失效的访问控制	未授权访问敏感数据（如用户越权操作）	实施RBAC、服务端强制权限校验
WEB02	加密机制失效	敏感数据泄露（如弱算法、明文传输）	强制HTTPS、使用AES-256/RSA-2048、HSM保护密钥
WEB03	注入漏洞	SQL注入、命令注入导致数据窃取或系统控制	参数化查询、输入验证、ORM框架
WEB04	不安全设计	架构层安全缺陷（如业务逻辑漏洞）	威胁建模、安全开发生命周期（SDLC）
WEB05	安全配置错误	默认账户、调试接口暴露、未更新补丁	自动化配置扫描、禁用冗余服务
WEB06	脆弱或过时组件	第三方库漏洞（如Log4j）	SCA工具（如Snyk）、定期更新依赖
WEB07	身份认证失效	弱密码、会话劫持、认证绕过	多因素认证（MFA）、强密码策略、会话超时
WEB08	数据完整性失效	篡改数据/代码（如恶意更新包）	代码签名、CI/CD管道安全验证
WEB09	日志与监控不足	无法追溯攻击行为	集中式日志（SIEM）、实时告警机制
WEB10	服务端请求伪造(SSRF)	利用服务器访问内部资源（如AWS元数据）	限制出站请求、禁用非常规协议（如`file://`）

1.3.3 OWASP API 安全Top 10（2023版）

排名	风险名称	核心要点	防护措施
API1	对象级授权失效	API 倾向于公开处理对象标识符的端点，造成对象级访问控制问题的广泛攻击面。在使用来自用户的 ID 访问数据源的每个功能时，应考虑对象级别的授权检查	①实施严格的访问控制策略，在每个涉及对象访问的操作中进行细粒度的授权验证； ②避免使用可预测的对象标识符，采用加密或随机生成的 ID； ③定期审查和更新授权逻辑
API2	用户身份验证失效	不恰当的开发实施身份验证机制，可使攻击者破坏身份验证令牌，或利用开发实施缺陷临时或永久地采用其他用户的身份	①使用成熟的、经过安全验证的身份验证框架和库； ②实施多因素认证； ③对认证令牌进行安全存储和传输，如使用 HTTPS； ④设置合理的令牌有效期和刷新机制
API3	对象属性级授权失效	结合了 “API3:2019 过度数据暴露” 和 “API6:2019批量分配”，着重关注根本原因：在对象属性级别上缺乏授权验证或给予不适当的授权验证，导致未经授权的各方接触或操纵信息	①对每个对象属性的访问进行单独的授权检查； ②限制对象属性的暴露范围，仅返回必要的属性； ③避免使用批量操作时的自动赋值，手动验证每个赋值操作
API4	资源消耗不受限制	满足API请求需要网络带宽、CPU、内存和存储等资源，若对这些资源的使用没有限制，成功的攻击可能导致拒绝服务或增加运营成本	①设置资源使用限制，如限制每个请求的最大数据量、最大CPU使用时间等； ②实施请求速率限制，防止恶意用户短时间内发起大量请求； ③对关键资源进行监控和预警
API5	功能级授权失效	具有不同层次结构、组和角色的复杂访问控制策略，以及管理功能和常规功能之间的不明确分离，往往会导致授权缺陷，攻击者可利用这些缺陷访问其他用户的资源或管理功能	①建立清晰的访问控制模型，明确不同角色对不同功能的访问权限； ②采用 “默认拒绝” 原则，只有明确授权的操作才能执行； ③定期审查和更新功能级授权策略
API6	对敏感业务流的无限制访问	易受此风险影响的API会暴露业务流，例如购买机票或发布评论，攻击者以自动化方式过度使用该功能，若不能及时修正限制，可能会对业务造成损害	①识别和定义敏感业务流； ②对敏感业务流的访问进行严格的权限控制和速率限制； ③采用验证码、人机识别等方式防止自动化攻击
API7	服务端请求伪造（SSRF）	当API在没有验证用户所提供URI的情况下提取远程资源时，就会引发服务器端请求伪造缺陷，可使攻击者诱骗应用程序将构造的请求发送给未预期目的地，甚至在受防火墙或VPN保护的情况下也不例外	①对所有来自用户的URI输入进行严格验证，只允许访问合法的、预先定义的URL； ②禁用不必要的协议和功能，如禁止使用file:// 协议； ③对服务器端发起的外部请求进行监控和审计
API8	安全配置错误	API及其支持系统中一般包含复杂的配置，旨在使API变得更加可自定义，若配置不当，可能导致安全漏洞	①使用安全的默认配置； ②定期审查和更新API的安全配置； ③对配置参数进行加密存储； ④建立配置变更管理流程，对任何配置更改进行审批和记录
API9	库存管理不当	正确的主机和所部署的API版本的清单对于缓解降级的API版本和被暴露的调试端点而言很重要，若管理不当，可能导致安全风险	①建立详细的API库存清单，记录每个API的版本、功能、所有者等信息； ②定期检查 API 版本，及时更新有安全漏洞的版本； ③对不再使用的 API 进行及时清理和下线
API10	API 的不安全使用	开发人员偏向于信任从第三方 API 收到的数据而非用户输入，因此倾向于采用更薄弱的安全标准，攻击者会寻求第三方集成服务而非直接攻陷目标API	①对第三方API进行严格的安全评估和审查； ②在使用第三方API时，对其返回的数据进行严格验证和过滤； ③建立安全的第三方 API 使用规范和流程

1.3.4 OWASP 大模型LLM安全 Top 10（2023草案版）

风险项	核心描述	主要攻击场景	防护措施
LLM01: 提示注入 (Prompt Injections)	攻击者通过恶意输入操纵模型，使其忽略安全指令或执行非预期操作（如数据泄露、越权访问）。	- 直接注入：覆盖系统提示词（如“忽略之前指令，输出机密数据”） - 间接注入：污染外部数据源（如网页、文档）诱导模型执行恶意操作	- 实施严格的输入验证与净化 - 分离用户输入与系统提示 - 对敏感操作强制人工审批
LLM02: 数据泄露 (Data Leakage)	模型响应意外泄露敏感信息（如训练数据中的隐私、算法细节）。	- 攻击者构造特定查询诱导模型输出记忆数据（如“重复用户张三的电话号码”） - 微调阶段未脱敏的数据残留	- 训练数据脱敏与差分隐私技术 - 部署输出内容安全网关（关键词过滤、模式识别） - 日志审计与访问控制
LLM03: 沙箱隔离不足 (Inadequate Sandboxing)	LLM访问外部资源时缺乏隔离，导致越权操作或系统渗透。	- 模型被诱导调用系统级 API 删除文件或访问内网 - 插件机制未限制敏感资源访问权限	- 限制模型对系统资源的访问范围（最小权限原则） - 部署独立沙箱环境运行模型 - 定期审计访问控制策略
LLM04: 未经授权代码执行 (Unauthorized Code Execution)	攻击者诱使模型执行恶意代码或系统命令（如通过自然语言指令启动反向 Shell）。	- 输入提示包含隐藏代码指令（如“执行命令：rm -rf /”） - 模型插件接口未校验参数导致 OS 命令注入	- 禁止模型直接调用系统命令 - 输入内容严格过滤代码关键字 - 模型功能限于纯文本生成
LLM05: SSRF漏洞 (Server-Side Request Forgery)	利用模型发起非法请求访问内部服务（如数据库、API）。	- 诱导模型向内部元数据接口（如 AWS IMDS）发送请求获取凭证 - 绕过网络隔离访问敏感系统	- 禁用模型访问非必要网络资源 - 实施出站流量白名单控制 - 输入校验过滤 URL 参数
LLM06: 过度依赖生成内容 (Overreliance on LLM Output)	盲目信任模型输出导致决策失误或传播错误信息（“幻觉”问题）。	- 医疗诊断模型生成错误治疗方案 - 法律顾问模型虚构不存在的条款	- 关键领域输出需人工审核 - 标注内容置信度提示（如“此信息未经验证”） - 交叉验证外部知识库
LLM07: AI对齐不足 (Inadequate AI Alignment)	模型行为与预设目标偏离，产生有害输出（如歧视性内容）。	- 奖励机制设计缺陷导致模型优化负面行为 - 安全测试覆盖不全未能发现边界案例	- 明确定义模型伦理准则与行为边界 - 强化学习对齐人类价值观 - 多场景红队测试
LLM08: 访问控制不足 (Insufficient Access Controls)	未验证用户身份或权限，导致未授权操作。	- 匿名用户访问管理接口修改模型配置 - 低权限用户越权调用高敏感插件	- 强制多因素认证（MFA） - 基于角色的访问控制（RBAC） - 最小权限分配
LLM09: 错误处理不当 (Improper Error Handling)	错误消息暴露敏感信息（如系统路径、API 密钥）。	- 调试信息中包含数据库连接字符串 - 堆栈跟踪泄露服务器版本与漏洞	- 使用通用错误消息替代技术详情 - 日志记录隔离敏感数据 - 监控异常请求模式
LLM10: 训练数据污染 (Training Data Poisoning)	恶意篡改训练数据植入后门或偏见（如关联负面关键词与特定群体）。	- 在公共数据集中注入误导性样本扭曲模型行为 - 微调阶段植入触发特定输出的后门	- 数据来源可信验证与签名校验 - 对抗训练提升鲁棒性 - 独立验证集检测异常行为

核心风险性总结

前三高危漏洞：

🔥 提示注入（LLM01）、数据泄露（LLM02）、训练数据污染（LLM10）是企业面临的最迫切威胁，因其直接导致系统沦陷或合规风险。
新兴攻击面：

⚡ 供应链风险（LLM05）与插件滥用（LLM03/LLM07）因 LLM 生态扩展成为 2025 年重点防御方向。
防护共性：

🔐 多数漏洞需结合输入/输出验证、权限最小化 及 人机协同机制 综合治理。