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⸢ 伍-Ⅱ⸥ ⤳ 默认安全治理实践：水平越权检测前端安全防控

news 2025/9/25 13:44:34

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在金融科技深度融合的背景下，信息安全已从单纯的技术攻防扩展至架构、合规、流程与创新的系统工程。作为一名从业十多年的老兵，将系统阐述数字银行安全体系的建设路径与方法论，旨在提出一套可落地、系统化、前瞻性的新一代安全架构。

序号	主题	内容简述
1	安全架构概述	全局安全架构设计，描述基础框架。
👉2	默认安全	标准化安全策略，针对已知风险的标准化防控（如基线配置、补丁管理）。
3	可信纵深防御	多层防御体系，应对未知威胁与高级攻击（如APT攻击、零日漏洞）。
4	威胁感知与响应	实时监测、分析威胁，快速处置安全事件，优化第二、三部分策略。
5	实战检验	通过红蓝对抗演练验证防御体系有效性，提升安全水位。
6	安全数智化	运用数据化、自动化、智能化（如AI）提升安全运营（各部分）效率。

5 默认安全治理应用实践

5.2 水平越权漏洞检测

1.水平越权检测的痛点

2.水平越权检测解决思路

5.2.1 理论基础：精准识别用户私有数据

5.2.2 工程实现：私有数据参数识别流程

5.3 前端安全风险治理

5.3.1 背景介绍：前端安全为何成为新的焦点？

1.传统漏洞 vs. 前端安全风险

2.举例：XSS漏洞可能导致的高危风险

5.3.2 传统解决思路

1.CSP方案：提高攻击门槛的技术手段

2.CSP方案的实际挑战与局限性

5.3.3 默认防护：基于切面防御的统一安全响应头治理

1.核心理念与挑战

2.创新解决方案：切面防御

3.系统架构与运营闭环

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5 默认安全治理应用实践

本部分将从实际应用角度，介绍行业典型安全风险痛点方面的具体实践。选取的案例包括：

软件供应链安全治理
水平越权漏洞检测（本文内容）
前端安全风险防控（本文内容）

5.2 水平越权漏洞检测

在互联网与大数据时代，个人信息泄露导致的违法犯罪活动日益猖獗，严重威胁个人财产安全与社会稳定。随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的施行，数据安全与用户隐私保护被提升到前所未有的高度。水平越权漏洞因其能直接导致隐私信息泄露且易于被利用，成为安全防护的重点，但其与业务逻辑强耦合的特性，使得传统自动化检测手段难以应对，成为业界公认的难题。

水平越权漏洞产生的原因是：某个用户可以操作其他用户的私有数据。

1.水平越权检测的痛点

当前行业内的水平越权检测方案普遍存在以下一个或多个痛点：

问题	表现与影响
⚠️ 误报率极高	为避免漏报，误报率常超90%，使安全工程师淹没在告警噪音中，严重消耗人力资源。
🔍 检出率低	为控制误报率，不得不提高判断阈值，导致大量真实漏洞被遗漏，防护效果大打折扣。
🛠️ 通用性差	许多方案针对特定场景或依赖研发人员按规范实现，难以适应复杂多变的业务架构，无法大规模推广。

典型案例剖析：论坛用户信息查询接口。
GET https://bbs.test.com/portal/api/user?userNo=200201

接口返回的数据如下：
{ "status": "ok", "data": { "userNo": "200201", "userName": "李明", "userLevel": 3, "lastLogin": "2023-01-18 11:00:42" } }
传统扫描器会因发现参数ID可遍历、返回个人信息等特征而判定为水平越权漏洞。然而，这很可能只是一个正常的、无需鉴权的公共信息查询功能。此案例凸显了仅依赖表面特征进行判断的局限性。

2.水平越权检测解决思路

核心观点：根治水平越权误报的新思路

传统检测方法是高误报率的根源在于其关注点偏差——过度依赖URL参数、响应内容等表面特征。而更好的的解决方案从漏洞本质出发，进行了根本性的思路转变：

传统思路	创新思路
关注：“参数是否可遍历？”	关注：“参数是否操作用户私有数据？”
问题：无法区分公共数据与私有数据，导致大量误报。	优势：直击漏洞核心，从根源上过滤掉无需鉴权的正常接口。

🔑 实现路径：

首要关键：将检测重点前置为：智能化地识别“用户私有数据操作参数”。
执行扫描：在准确识别上述参数后，再调动成熟的黑盒扫描引擎进行精准测试。
最终效果：通过精准的靶向测试，极大降低误报率，从而真正提升检测效率和准确率。

5.2.1 理论基础：精准识别用户私有数据

水平越权检测方案的理论基石在于：通过分析海量业务历史流量，智能区分公有数据与私有数据，从而精准定位需要检测的目标。

关键方法论：从“数据”视角而非“用户”视角出发

我们摒弃了传统的以用户为实体的分析思路，创新性地采用以数据为实体来映射用户访问关系，其核心分析模型的对比如下所示：

以用户为实体去映射数据会存在很多问题，比如：不可能保证每个用户都会把自己能访问的数据都访问一遍，那就会出现某些只被一个用户访问的公有数据在这个模式下被归类为私有数据的情况，从而导致分析结果出现偏差，使用数据作为实体去映射用户则可以避免这个问题，如下图。

表：公有数据与私有数据的访问特征对比

特征	公有数据	私有数据
访问用户范围	所有或多个用户	仅限单个用户
典型示例	首页、新闻、公共帖子	用户订单、个人信息、私密消息
流量模型	多对一（多个用户访问同一数据）	一对多（一个用户访问多个数据）
越权风险	低	极高

5.2.2 工程实现：私有数据参数识别流程

基于“以数据为中心”理论的工程化实现方案，其核心流程如下图所示：

核心处理步骤详解

步骤	核心目标	关键操作与挑战	解决方案与技巧
1. 流量清洗	获取高质量的正常用户流量，剔除噪声。	区分正常访问与扫描、攻击、错误流量。	• 剔除扫描器流量（内部/外部） • 过滤业务报错：通过`status: false`、非常规JSON结构等特征识别。 • 格式化RESTful请求：将URI中的参数标准化，防止后续漏检。
2. 取数据操作特征	识别接口的真实功能意图，为接口生成唯一标识。	同一接口（如`/user`）通过参数（如`action=del`）执行不同操作。	• 将关键操作参数（如`action`）与接口名合并为一个功能标识。 • 为此功能标识计算一个唯一Hash值，代表一个独立的数据操作功能。
3. 计算参数Hash	识别并聚焦于操作数据资源的参数，为其生成唯一标识。	一个请求含多个参数（如`id=1&orderId=321`），且大量参数为枚举等非数据操作类型。	• 拆分请求：将多参数请求拆分为多条单参数流量进行分析。 • 参数打标过滤：建立规则库，过滤掉枚举值等非数据资源参数，节省算力。 • 为剩余参数计算唯一Hash（含域名、接口Hash、参数名）。
4. 用户身份映射	将每条数据请求关联到发起它的真实用户。	传统依赖Session的方式效率低、可用性差。因为Session是临时缓存的。	• 登录时在Cookie写入用户标识（如userID），专用于分析。 • 直接从流量中解析Cookie获取身份，高效且对缓存无压力。
5. 数据聚合与计算	计算每个参数数据的私有程度比率（ratio）。	短期数据样本少，统计意义不足；存在干扰流量。	• 设定样本阈值：剔除访问量过少的数据，保证统计有效性。 • 多周期迭代计算：对多个时间周期的`ratio`值求算术平均数，得到稳定模型。 • 设定合理阈值：取接近1的值（如0.98）作为判定私有参数的阈值，对抗干扰流量。

🔬 Ratio 计算公式：
ratio = (访问某数据的独立用户数) / (该数据被访问的总次数)

比值越接近1：说明该数据基本只有一个用户在反复访问，认定为私有数据。

例：ratio = 98/100 = 0.98 → 极可能是私有数据。

比值越接近0：说明该数据被大量不同用户访问，认定为公有数据。

例：ratio = 10000/10000 = 0.0001 → 是公有数据。

5.3 前端安全风险治理

5.3.1 背景介绍：前端安全为何成为新的焦点？

在当前大型企业的安全态势中，防护重心正从后端向前端转移。传统漏洞（服务端）得到有效控制，而前端安全风险则日益凸显，其根本原因对比如下：

1.传统漏洞 vs. 前端安全风险

对比维度	💡传统后端漏洞（SQL注入、SSRF、命令执行等）	🔓 前端安全风险（XSS、客户端逻辑漏洞等）
技术环境	技术栈相对统一，易于制定通用防护方案。	技术"百花齐放"，框架多样，难以统一防护。
检测能力	黑、白、灰盒扫描技术成熟，漏洞易在SDL流程中被发现和修复。	攻击手法灵活（如Payload"比短"绕过），缺乏"银弹"式解决方案。
攻击面	主要针对服务端，企业自身防御能力强。	主要针对客户端（用户浏览器），用户终端普遍缺乏有效防护。

💡 核心洞察：前端漏洞之所以危害更大，是因为攻击的最终目标是海量且防御薄弱的终端用户，而非防御严密的企业服务器。

2.举例：XSS漏洞可能导致的高危风险

XSS（跨站脚本攻击）作为最典型的前端漏洞，其用于攻击客户端。其危害远超一般认知，主要体现在以下三个方面：

风险维度	危害描述
🍪 1. 窃取身份凭证	直接窃取Cookie、LocalStorage中存储的登录凭证、Token等。即使有HttpOnly保护，大量凭证仍通过LocalStorage等方式存储，暴露于风险中。
📱 2. 结合移动客户端风险，攻破设备	通过App内的Bridge机制，利用白名单域名的XSS漏洞调用高权限内部JSAPI，实现： • 直接调用支付、拍照等原生功能 • 操作操作系统文件 • 劫持用户连接，导致账号劫持甚至设备被入侵。
👁️ 3. 监控与控制用户	在用户页面注入恶意脚本，实现： • 监控用户操作 • 篡改页面内容 • 控制网络请求 • 进一步引发蠕虫式攻击，造成大规模影响。

5.3.2 传统解决思路

过去，对于这种风险，最直接的解决方法就是：找到前端安全风险对应代码的所在位置，然后修复它。但是前端问题的输入点和输出点不是一一对应的，同时它也与客户端环境息息相关，漏洞挖掘难度呈指数级增长。

传统“修复每一个漏洞”的思路在应对前端安全风险时存在固有缺陷，需要向更务实、更高效的攻防思维转变。

思维模式	传统思路	更有效的攻防思维
目标	追求 “绝对安全” ，封堵所有风险点	追求 “相对安全” ，大幅提升攻击成本
方法	堆人力，定位并修复每一个漏洞代码	寻找杠杆解，从攻击逻辑上瓦解漏洞价值
可行性	❌ 极低：因前端漏洞挖掘难度呈指数级增长，输入/输出点复杂	✅ 更高：攻防是螺旋上升过程，关键在于成本与收益的博弈

结论：在实战中，最有效的策略并非追求密不透风的防御，而是找到一种方法使得攻击者的投入（成本）远大于其可能的收获（收益）。只要成功实现这一点，即使漏洞理论上存在，也因其利用价值过低而在实际上被“消除”。

1.CSP方案：提高攻击门槛的技术手段

Content Security Policy (CSP) 作为浏览器内置的安全特性，能显著提高前端漏洞的利用难度。

CSP实施步骤（基于Spring Boot示例）

步骤	操作说明	代码/配置示例
1. 引入依赖	添加Spring Security相关依赖到`pom.xml`	`xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency> </dependencies>`
2. 开启配置	启用安全配置类	`@EnableWebSecurity`
3. 自定义Filter	创建过滤器添加CSP响应头	配置`Content-Security-Policy`头部

2.CSP方案的实际挑战与局限性

尽管CSP理论上是理想方案，但在实际落地中面临诸多挑战：

挑战类别	具体表现	影响
🛠️ 技术栈多样性	不同应用前端技术栈各异，资源引用方式千差万别（如滥用`eval`、外部JS库等）	需要为每个应用定制化配置，维护成本极高
🔧 策略调整频繁	灰度观察阶段需要开发人员频繁调整CSP策略	开发效率低下，影响业务迭代速度
📊 浏览器上报缺陷	Chrome对自定义伪协议的拦截上报不完整	导致告警遗漏和误拦截，影响用户体验和安全效果

5.3.3 默认防护：基于切面防御的统一安全响应头治理

1.核心理念与挑战

从默认安全理念出发，目标是让全站所有应用（包括新增域名）在上线时自动具备基础前端安全防护能力，通过部署如：
X-Content-Type-Options、
X-XSS-Protection、
X-Download-Options、
strict-transport-security、
Content-Security-Policy等关键安全响应头实现。
然而，推动成百上千个现有应用进行代码改造，其成本高昂、效率低下，几乎不可行。

2.创新解决方案：切面防御

创新解决方案：切面防御：在流量链路上实现统一、无感的防护。

通过切面防御的思路，即：在用户和服务器的请求链路中的某个环节，例如：在Nginx中新增一个流量清洗切面模块，对用户的HTTP Response进行一次Hook修改，可实现无感增加相应的HTTP响应头。同时可以在统一的管控平台对指定域名或者全量域名下发安全响应头配置，每次配置更新都是实时生效的，应用或者Nginx无须更新发布。

不同于以往需要修改应用代码，按照此方法，只需在管控平台上增加策略，比如：Lua策略脚本，就可以一次性对所有域名覆盖我们的安全响应头。

传统改造 vs. 切面防御方案对比：

对比维度	传统代码改造方案	✅ 切面防御方案
实施方式	推动每个应用修改代码，添加响应头	在Nginx网关层植入切面模块，Hook并修改HTTP响应
覆盖范围	逐个应用推动，周期长，难以全覆盖	一次性全站覆盖，新老域名自动生效
生效效率	需要应用发布上线，流程繁琐	策略实时生效，无需应用重启或发布
维护成本	高昂，每个应用需单独维护	极低，在统一管控平台集中配置