安全问题是木桶效应，整个系统的安全等级取决于安全性最薄弱的那个模块。在写业务代码的时候，要从我做起，建立最基本的安全意识，从源头杜绝低级安全问题。

1 数据源头的安全处理

对于 HTTP 请求，我们要在脑子里有一个根深蒂固的概念，那就是任何客户端传过来的数据都是不能直接信任的。客户端传给服务端的数据只是信息收集，数据需要经过有效性验证、权限验证等后才能使用，并且这些数据只能认为是用户操作的意图，不能直接代表数据当前的状态。

1.1 客户端的计算不可信

案例：之前有个页面小游戏，用户参加后，可以获得飞行石，因为业务中是第一次开发H5小游戏，前后端都没有经验，所以把游戏完成和计算都放在了前端，给后端传输的是最终的计算结果，即用户获得了多少飞行石，结果是上线后一晚上被盗刷了十几亿的飞行石，造成了十几万的损失。

通过这个案例我们可以看到，在处理客户端提交过来的数据时，服务端需要明确区分，哪些数据是需要客户端提供的，哪些数据是客户端从服务端获取后在客户端计算的。其中，前者可以信任；而后者不可信任，服务端需要重新计算，如果客户端和服务端计算结果不一致的话，可以给予友好提示。

虽然目前很多项目的前端都是富前端，会做大量的逻辑计算，无需访问服务端接口就可以顺畅完成各种功能，但来自客户端的计算结果不能直接信任。最终在进行业务操作时，客户端只能扮演信息收集的角色，虽然可以将诸如价格等信息传给服务端，但只能用于校对比较，最终要以服务端的计算结果为准。

1.2 客户端提交的参数需要校验

对于客户端的数据，我们还容易忽略的一点是，误以为客户端的数据来源是服务端，客户端就不可能提交异常数据，比如客户端展示的下拉框列表，但实际上虽然用户通过网页界面的操作无法修改这些数据，但这些数据对于 HTTP 请求来说就是普通数据，完全可以随时修改为任意值。所以，服务端在使用这些数据的时候，也同样要特别小心。

即使我们知道用户是在一个下拉列表选择数据，即使我们知道用户通过网页正常操作不可能提交不合法的值，服务端也应该进行参数校验，防止非法用户绕过浏览器 UI 页面通过工具直接向服务端提交参数。

1.3 不能信任请求头里的任何内容

上面说了不能直接信任客户端的传参，也就是通过 GET 或 POST 方法传过来的数据，此外请求头的内容也不能信任。

一个比较常见的需求是，为了防刷，我们需要判断用户的唯一性。比如，针对未注册的新用户发送一些小奖品，我们不希望相同用户多次获得奖品。考虑到未注册的用户因为没有登录过所以没有用户标识，我们可能会想到根据请求的 IP 地址，来判断用户是否已经领过奖品。

IP 地址的获取方式是：优先通过 X-Forwarded-For 请求头来获取，如果没有的话再通过 HttpServletRequest 的 getRemoteAddr 方法来获取。之所以这么做是因为，通常我们的应用之前都部署了反向代理或负载均衡器，remoteAddr 获得的只能是代理的 IP 地址，而不是访问用户实际的 IP。这不符合我们的需求，因为反向代理在转发请求时，通常会把用户真实 IP 放入 X-Forwarded-For 这个请求头中。这种过于依赖 X-Forwarded-For 请求头来判断用户唯一性的实现方式，是有问题的：完全可以通过 cURL 类似的工具来模拟请求，随意篡改头的内容：

curl http://localhost:45678/trustclientip/test -H "X-Forwarded-For:183.84.18.71, 10.253.15.1"

因此，IP 地址或者说请求头里的任何信息，包括 Cookie 中的信息、Referer，只能用作参考，不能用作重要逻辑判断的依据。而对于类似这个案例唯一性的判断需求，更好的做法是，让用户进行登录或三方授权登录（比如微信），拿到用户标识来做唯一性判断。

除了请求 Body 中的信息，请求头里的任何信息同样不能信任。我们要知道，来自请求头的 IP、Referer 和 Cookie 都有被篡改的可能性，相关数据只能用来参考和记录，不能用作重要业务逻辑。

2 业务兜底的安全

2.1 短信验证码防刷

对于短信验证码，有如下 4 种可行的方式来防刷。

第一种：只有固定的请求头才能发送验证码。

也就是说，我们通过请求头中网页或 App 客户端传给服务端的一些额外参数，来判断请求是不是 App 发起的。其实，这种方式“防君子不防小人”。

比如，判断是否存在浏览器或手机型号、设备分辨率请求头。对于那些使用爬虫来抓取短信接口地址的程序来说，往往只能抓取到 URL，而难以分析出请求发送短信还需要的额外请求头，可以看作第一道基本防御。

第二种：只有先到过注册页面才能发送验证码。

对于普通用户来说，不管是通过 App 注册还是 H5 页面注册，一定是先进入注册页面才能看到发送验证码按钮，再点击发送。我们可以在页面或界面打开时请求固定的前置接口，为这个设备开启允许发送验证码的窗口，之后的请求发送验证码才是有效请求。

这种方式可以防御直接绕开固定流程，通过接口直接调用的发送验证码请求，并不会干扰普通用户。

第三种方式，控制相同手机号的发送次数和发送频次。

除非是短信无法收到，否则用户不太会请求了验证码后不完成注册流程，再重新请求。因此，我们可以限制同一手机号每天的最大请求次数。验证码的到达需要时间，太短的发送间隔没有意义，所以我们还可以控制发送的最短间隔。比如，我们可以控制相同手机号一天只能发送 10 次验证码，最短发送间隔 1 分钟。

第四种方式，增加前置图形验证码。

短信轰炸平台一般会收集很多免费短信接口，一个接口只会给一个用户发一次短信，所以控制相同手机号发送次数和间隔的方式不够有效。这时，我们可以考虑对用户体验稍微有影响，但也是最有效的方式作为保底，即将弹出图形验证码作为前置。

除了图形验证码，我们还可以使用其他更友好的人机验证手段（比如滑动、点击验证码等），甚至是引入比较新潮的无感知验证码方案（比如，通过判断用户输入手机号的打字节奏，来判断是用户还是机器），来改善用户体验。

此外，我们也可以考虑在监测到异常的情况下再弹出人机检测。比如，短时间内大量相同远端 IP 发送验证码的时候，才会触发人机检测。

除了短信验证码，对于开放的、面向用户的平台资源要考虑防刷，主要包括正常使用流程识别、人机识别、单人限量和全局限量等手段。

总之，我们要确保，只有正常用户经过正常的流程才能使用开放平台资源，并且资源的用量在业务需求合理范围内。此外，还需要考虑实时监控，遇到发送量/调用量激增要及时报警。

2.2 虚拟资产限量

虚拟资产虽然是平台方自己生产和控制，但如果生产出来可以立即使用就有立即变现的可能性。比如，因为平台 Bug 有大量用户领取高额优惠券，并立即下单使用。

在商家看来，这很可能只是一个用户支付的订单，并不会感知到用户使用平台方优惠券的情况；同时，因为平台和商家是事后结算的，所以会马上安排发货。而发货后基本就不可逆了，一夜之间造成了大量资金损失。

同样，京东、拼多多都曾出现过一夜之间被刷了大量 100 元无门槛优惠券的事情，基本原因就是对优惠券没做限量。

更合适的做法是，把优惠券看作一种资源，其生产不是凭空的，而是需要事先申请，理由是：

虚拟资产如果最终可以对应到真实金钱上的优惠，那么，能发多少取决于运营和财务的核算，应该是有计划、有上限的。引言提到的无门槛优惠券，需要特别小心。有门槛优惠券的大量使用至少会带来大量真实的消费，而使用无门槛优惠券下的订单，可能用户一分钱都没有支付。

即使虚拟资产不值钱，大量不合常规的虚拟资产流入市场，也会冲垮虚拟资产的经济体系，造成虚拟货币的极速贬值。有量的控制才有价值。

资产的申请需要理由，甚至需要走流程，这样才可以追溯是什么活动需要、谁提出的申请，程序依据申请批次来发放。

但是就算是走了流程，审批通过了，但还是会出现问题，

之前有个案例，一个活动上线，配置了一万个礼包，每个礼包一张券，运营配置错了，配置成一万个礼包，每个礼包1万张券，结果在活动开始后，触发了券发送突增告警，虽然因为监控及时发现，大部分券都还没用，但是还是给公司造成了几十万的损失。

这种解决办法就是增加限制，限制每个人的领取数量。

3.3 资金操作实现幂等防重

涉及钱的进出，需要做好以下两点。

第一，任何资金操作都需要在平台侧生成业务属性的订单，可以是优惠券发放订单，可以是返现订单，也可以是借款订单，一定是先有订单再去做资金操作。同时，订单的产生需要有业务属性。业务属性是指，订单不是凭空产生的，否则就没有控制的意义。比如，返现发放订单必须关联到原先的商品订单产生；再比如，借款订单必须关联到同一个借款合同产生。

第二，一定要做好防重，也就是实现幂等处理，并且幂等处理必须是全链路的。这里的全链路是指，从前到后都需要有相同的业务订单号来贯穿，实现最终的支付防重。

对于支付操作，我们一定是调用三方支付公司的接口或银行接口进行处理的。一般而言，这些接口都会有商户订单号的概念，对于相同的商户订单号，无法进行重复的资金处理，所以三方公司的接口可以实现唯一订单号的幂等处理。

但是，业务系统在实现资金操作时容易犯的错是，没有自始至终地使用一个订单号作为商户订单号，透传给三方支付接口。出现这个问题的原因是，比较大的互联网公司一般会把支付独立一个部门。支付部门可能会针对支付做聚合操作，内部会维护一个支付订单号，然后使用支付订单号和三方支付接口交互。最终虽然商品订单是一个，但支付订单是多个，相同的商品订单因为产生多个支付订单导致多次支付。

如果说，支付出现了重复扣款，我们可以给用户进行退款操作，但给用户付款的操作一旦出现重复付款，就很难把钱追回来了，所以更要小心。这就是全链路的意义，从一开始就需要先有业务订单产生，然后使用相同的业务订单号一直贯穿到最后的资金通路，才能真正避免重复资金操作。

如果程序逻辑涉及有价值的资源或是真实的钱，我们必须有敬畏之心。程序上线后，人是有休息时间的，但程序是一直运行着的，如果产生安全漏洞，就很可能在一夜之间爆发，被大量人利用导致大量的金钱损失。

3 敏感数据保存

3.1 用户密码保存

用户密码不能加密保存，更不能明文保存，需要使用全球唯一的、具有一定长度的、随机的盐，配合单向散列算法保存。使用 BCrypt 算法，是一个比较好的实践。

MD5算法：MD5 其实不是真正的加密算法。所谓加密算法，是可以使用密钥把明文加密为密文，随后还可以使用密钥解密出明文，是双向的。而 MD5 是散列、哈希算法或者摘要算法。不管多长的数据，使用 MD5 运算后得到的都是固定长度的摘要信息或指纹信息，无法再解密为原始数据。所以，MD5 是单向的。最重要的是，仅仅使用 MD5 对密码进行摘要，并不安全。

MD5虽然可以加盐，但是加盐如果不当，还是非常不安全，比较重要的有两点

• 第一：不能在代码中写死盐：固定的盐可以很容易就破解。比如可以先设置简单密码123456，然后再去破解网站试一下这个 MD5，就可以得到原始密码是 salt；

• 第二：盐最好是随机的值，并且是全球唯一的，意味着全球不可能有现成的彩虹表给你用。正确的做法是，使用全球唯一的、和用户无关的、足够长的随机值作为盐。比如，可以使用 UUID 作为盐，把盐一起保存到数据库中：

更好的做法是，不要使用像 MD5 这样快速的摘要算法，而是使用慢一点的算法。比如 Spring Security 已经废弃了 MessageDigestPasswordEncoder，推荐使用 BCryptPasswordEncoder，也就是BCrypt来进行密码哈希。BCrypt 是为保存密码设计的算法，相比 MD5 要慢很多。

3.3 身份证保存

诸如姓名和身份证这种需要可逆解密查询的敏感信息，需要使用对称加密算法保存。建议是，把脱敏数据和密文保存在业务数据库，独立使用加密服务来做数据加解密；对称加密需要用到的密钥和初始化向量，可以和业务数据库分开保存。我们目前业务中手机号加解密就是这么处理的，利用公司统一提供的加密家处理。

• 对称加密算法，是使用相同的密钥进行加密和解密。使用对称加密算法来加密双方的通信的话，双方需要先约定一个密钥，加密方才能加密，接收方才能解密。如果密钥在发送的时候被窃取，那么加密就是白忙一场。因此，这种加密方式的特点是，加密速度比较快，但是密钥传输分发有泄露风险。

• 非对称加密算法，或者叫公钥密码算法。公钥密码是由一对密钥对构成的，使用公钥或者说加密密钥来加密，使用私钥或者说解密密钥来解密，公钥可以任意公开，私钥不能公开。使用非对称加密的话，通信双方可以仅分享公钥用于加密，加密后的数据没有私钥无法解密。因此，这种加密方式的特点是，加密速度比较慢，但是解决了密钥的配送分发安全问题。

但是，对于保存敏感信息的场景来说，加密和解密都是我们的服务端程序，不太需要考虑密钥的分发安全性，也就是说使用非对称加密算法没有太大的意义。在这里，我们使用对称加密算法来加密数据。

对称加密常用的加密算法，有 DES、3DES 和 AES。

• DES：虽然现在仍有许多老项目使用了 DES 算法，但我不推荐使用。在 1999 年的 DES 挑战赛 3 中，DES 密码破解耗时不到一天，而现在 DES 密码破解更快，使用 DES 来加密数据非常不安全。因此，在业务代码中要避免使用 DES 加密。

• 3DES ：是使用不同的密钥进行三次 DES 串联调用，虽然解决了 DES 不够安全的问题，但是比 AES 慢，也不太推荐。

• AES ：是当前公认的比较安全，兼顾性能的对称加密算法。不过严格来说，AES 并不是实际的算法名称，而是算法标准。2000 年，NIST 选拔出 Rijndael 算法作为 AES 的标准。https就使用了RSA 来保证安全性

更多加解密相关参考 Java中常用加密类型

4 漏洞

4.1 SQL 注入

第一，从注入的难易度上来说，修改 URL 上的 QueryString 和修改 Post 请求体中的数据，没有任何区别，因为黑客是通过工具来注入的，而不是通过修改浏览器上的 URL 来注入的。甚至 Cookie 都可以用来 SQL 注入，任何提供数据的地方都可能成为注入点。

第二，黑客完全可以利用 SQL 语句构造出一些不正确的 SQL，导致执行出错。如果服务端直接显示了错误信息，那黑客需要的数据就有可能被带出来，从而达到查询数据的目的。甚至是，即使没有详细的出错信息，黑客也可以通过所谓盲注的方式进行攻击。我后面再具体解释。

第三，SQL 注入完全可以实现拖库，也就是下载整个数据库的内容，SQL 注入的危害不仅仅是突破后台登录。

根据木桶原理，整个站点的安全性受限于安全级别最低的那块短板。因此，对于安全问题，站点的所有模块必须一视同仁，并不是只加强防范所谓的重点模块。

在 MyBatis 中，“#{}”是参数化的方式，“${}”只是占位符替换。

使用“#{}”会把输入当做一个字符串来对待，这样就会直接把外部传入的内容替换到 IN 内部，同样会有注入漏洞；

所以对于 MyBatis 来说，需要使用参数化的方式来写 SQL 语句。

4.2 XSS

XSS 问题的根源在于，原本是让用户传入或输入正常数据的地方，被黑客替换为了 JavaScript 脚本，页面没有经过转义直接显示了这个数据，然后脚本就被执行了。更严重的是，脚本没有经过转义就保存到了数据库中，随后页面加载数据的时候，数据中混入的脚本又当做代码执行了。黑客可以利用这个漏洞来盗取敏感数据，诱骗用户访问钓鱼网站等。

解决方法：将前端请求(HttpServletRequest)的所有数据，先进行转义后再存入DB中

Hutools其实已经有实现，如下：

1. 引入依赖

<!--    数据转义，防止xss攻击-->
 <dependency>
 <groupId>cn.hutool</groupId>
 <artifactId>hutool-all</artifactId>
 <version>5.7.2</version>
 </dependency>

2. 配置XssHttpServletRequestWrapper

 * @description 对HttpServletRequest 请求的数据进行转义，防止xss攻击
 * URL: home.html?mothod=space&pid=335511
 */
public class XssHttpServletRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper {
 public XssHttpServletRequestWrapper(HttpServletRequest request) {
 super(request);
 }

 /**
 * 重写getParameter方法，用HtmlUtil转义后再返回
 */
 @Override
 public String getParameter(String name) {
 String value= super.getParameter(name);
 if(!StrUtil.hasEmpty(value)){
 value=HtmlUtil.filter(value);
 }
 return value;
 }

 /**
 * 重写getParameterValues方法，
 * 遍历每一个值，用HtmlUtil转义后再返回
 */
 @Override
 public String[] getParameterValues(String name) {
 String[] values= super.getParameterValues(name);
 if(values!=null){
 for (int i=0;i<values.length;i++){
 String value=values[i];
 if(!StrUtil.hasEmpty(value)){
 value=HtmlUtil.filter(value);
 }
 values[i]=value;
 }
 }
 return values;
 }

 /**
 * 重写getParameterMap方法，
 * 拿到所有的k-v键值对，用LinkedHashMap接收，
 * key不变，value用HtmlUtil转义后再返回
 */
 @Override
 public Map<String, String[]> getParameterMap() {
 Map<String, String[]> parameters = super.getParameterMap();
 LinkedHashMap<String, String[]> map=new LinkedHashMap();
 if(parameters!=null){
 for (String key:parameters.keySet()){
 String[] values=parameters.get(key);
 for (int i = 0; i < values.length; i++) {
 String value = values[i];
 if (!StrUtil.hasEmpty(value)) {
 value = HtmlUtil.filter(value);
 }
 values[i] = value;
 }
 map.put(key,values);
 }
 }
 return map;
 }

 /**
 * 重写getHeader方法，用HtmlUtil转义后再返回
 */
 @Override
 public String getHeader(String name) {
 String value= super.getHeader(name);
 if (!StrUtil.hasEmpty(value)) {
 value = HtmlUtil.filter(value);
 }
 return value;
 }

 @Override
 public ServletInputStream getInputStream() throws IOException {
 /**
 * 拿到数据流，通过StringBuffer拼接，
 * 读取到line上，用StringBuffer是因为会有多个线程同时请求，要保证线程的安全
 */
 InputStream in= super.getInputStream();
 InputStreamReader reader=new InputStreamReader(in, Charset.forName("UTF-8"));
 BufferedReader buffer=new BufferedReader(reader);
 StringBuffer body=new StringBuffer();
 String line=buffer.readLine();
 while(line!=null){
 body.append(line);
 line=buffer.readLine();
 }
 buffer.close();
 reader.close();
 in.close();

 /**
 * 将拿到的map，转移后存到另一个map中
 */
 Map<String,Object> map=JSONUtil.parseObj(body.toString());
 Map<String,Object> result=new LinkedHashMap<>();
 for(String key:map.keySet()){
 Object val=map.get(key);
 if(val instanceof String){
 if(!StrUtil.hasEmpty(val.toString())){
 result.put(key,HtmlUtil.filter(val.toString()));
 }
 }else {
 result.put(key,val);
 }
 }
 String json=JSONUtil.toJsonStr(result);
 ByteArrayInputStream bain=new ByteArrayInputStream(json.getBytes());
 //匿名内部类，只需要重写read方法，把转义后的值，创建成ServletInputStream对象
 return new ServletInputStream() {
 @Override
 public int read() throws IOException {
 return bain.read();
 }

 @Override
 public boolean isFinished() {
 return false;
 }

 @Override
 public boolean isReady() {
 return false;
 }

 @Override
 public void setReadListener(ReadListener readListener) {

 }
 };
 }
}

3. 配置XssFilter

/**
 * 拦截所有的请求，对所有请求转义
 */
@WebFilter(urlPatterns = "/*")
public class XssFilter implements Filter {
 @Override
 public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

 }

 /**
 * 将获取到的数据，进行转义后再放行
 * home.php?mod=space&uid=952169 servletRequest 请求
 * @param servletResponse 响应
 * @param filterChain 拦截链
 * @throws IOException
 * @throws ServletException
 */
 @Override
 public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
 HttpServletRequest request= (HttpServletRequest) servletRequest;
 XssHttpServletRequestWrapper wrapper=new XssHttpServletRequestWrapper(request);
 filterChain.doFilter(wrapper,servletResponse);
 }

 @Override
 public void destroy() {

 }
}