Vuln Patterns Path Traversal

Path Traversal Vulnerability Patterns (CWE-22/23)

当审计 Python 代码中涉及文件路径构造、文件读写操作、压缩包处理、文件上传下载时加载此 Skill。

本 Skill 从 15 个真实高危漏洞（CVSS 9.7-10.0）中提炼出 7 种独特的路径穿越攻击模式，覆盖 ML 框架（MLflow、Keras、TorchServe）、AI 工具（LoLLMS、InvokeAI、Unstructured）、Web 框架组件（Flask-Reuploaded、pgAdmin4）和下载工具（pyLoad）。

Detection Strategy

Sources（用户输入入口）

按危险程度排序：

1. HTTP 请求参数: request.args, request.form, request.json 中的文件名、路径参数
2. HTTP 响应头: Content-Disposition 头中的 filename 字段（来自外部服务器）
3. URL 路径段: Flask/Django 路由中的 <path:artifact_path> 变量
4. 压缩包内嵌路径: tar/zip 档案中的 member.name、member.linkname（symlink）
5. 邮件附件文件名: MSG/EML 等邮件格式中 attachment.file_name
6. API 输入的 source/URL 字段: 模型注册、数据集下载等 API 中的 source 参数
7. Session ID / Cookie: 用作文件路径查找的会话标识符
8. AI Agent 工具调用参数: tool_call.arguments 中的 localFilePath 等

Sinks（危险函数/操作）

Sanitization（安全屏障）

有效的防护措施（按推荐程度排序）：

1. os.path.realpath() + 路径前缀检查（containment check）：resolved.startswith(base_dir + os.sep)
2. werkzeug.utils.secure_filename() — 移除路径分隔符和 ..
3. werkzeug.security.safe_join() — 安全拼接路径
4. pathlib.Path.resolve() + is_relative_to() (Python 3.9+)
5. tarfile.extractall(filter="data") (Python 3.12+)
6. os.path.basename() — 提取纯文件名（需同时处理 \ 和 /）

常见的无效/不完整防护（需重点关注）：

1. 仅用 str.replace("/", "").replace("\\", "") 移除分隔符 — 可被 .. + 编码绕过
2. 仅用 os.path.join() 或 pathlib.Path(base) / user_input — 不能防止绝对路径覆盖（os.path.join("/base", "/etc/passwd") 返回 /etc/passwd，PurePosixPath("/base") / "/etc/passwd" 同理）
3. 仅检查 ".." in path 但不解码 URL — %2E%2E%2F 绕过
4. 正则过滤 .. 但不处理 Windows 路径 — ..\\ 绕过
5. filter_safe_paths() 在提取前检查但不用 filter="data" — symlink PATH_MAX 绕过
6. 在下载后才检查路径 — TOCTOU（Time-of-check to time-of-use）

检测路径

Step 1: 定位 Sink

搜索以下模式，建立候选列表：

# 文件操作类
grep -rn "open(.*['\"]w" --include="*.py"
grep -rn "\.save(" --include="*.py"
grep -rn "send_file\|send_from_directory" --include="*.py"
grep -rn "shutil\.\(copy\|move\|rmtree\)" --include="*.py"

# 路径拼接类
grep -rn "os\.path\.join" --include="*.py"
grep -rn "pathlib.*/" --include="*.py"

# 压缩包类
grep -rn "extractall\|extract(" --include="*.py"
grep -rn "tarfile\|zipfile" --include="*.py"

# 反序列化 + 路径
grep -rn "pickle\.load\|loads(" --include="*.py"

Step 2: 回溯 Source

从每个 sink 的路径参数向上追踪，确认数据是否最终来源于用户可控输入。重点关注：

• Flask 路由参数（<path:xxx>）
• request.form / request.args / request.json
• 外部 HTTP 响应中提取的文件名
• 压缩包 member 列表中的文件名
• 数据库中存储的路径（可能是之前注入的）

Step 3: 验证 Sanitization

检查 source 到 sink 路径上是否有上述"有效防护措施"中的任何一种。如果只有"无效/不完整防护"中的模式，标记为潜在漏洞。

Step 4: 检查平台差异

• Windows 上 \ 也是路径分隔符 — ..\\ 可绕过只过滤 / 的检查
• Windows 驱动器路径 C:path 可绕过 PurePosixPath.is_absolute() 检查
• PATH_MAX 限制在不同 OS 上不同 — 影响 symlink 解析

Detection Checklist

• os.path.join(base, user_input) 和 Path(base) / user_input — user_input 是否可能是绝对路径？（绝对路径会覆盖 base）
• 路径拼接后是否有 containment check — resolved_path.startswith(base_dir + os.sep)？
• tarfile.extractall() — 是否使用了 filter="data" 参数？是否过滤 symlink？
• zipfile.extractall() — 是否验证了 member 文件名不含 ..？
• 文件上传的 name/filename 参数 — 是否用了 secure_filename()？是否在 sanitize 后再次验证扩展名？
• HTTP 响应中的 Content-Disposition filename — 是否用 os.path.basename() 提取纯文件名？
• 邮件附件文件名 — 是否同时处理了 Unix（/）和 Windows（\）路径分隔符？
• Session 文件路径 — 是否用 safe_join() 替代 os.path.join()？
• URL 中的路径参数 — 是否在验证前进行了 URL 解码（urllib.parse.unquote()）？
• .replace("/", "").replace("\\", "") 模式 — 是否还有其他绕过方式（如编码、.. 拼接）？
• 路径验证时机 — 是否在文件操作之前验证（而非之后）？

False Positive Exclusion Guide

以下情况可以排除误报：

1. 路径来自硬编码或配置文件 — source 不可被用户控制
2. 已使用 os.path.realpath() + startswith() 做 containment check — 有效防护
3. 已使用 werkzeug.security.safe_join() — 内置路径穿越防护
4. tarfile.extractall() 使用了 filter="data" — Python 3.12+ 的安全提取
5. 路径参数经过 int() 或 UUID 转换 — 无法注入路径字符
6. 路径仅用于数据库查询而非文件系统操作 — 非 sink
7. 应用运行在容器/沙箱中且文件系统只读 — 缓解措施（但仍应修复）
8. 路径拼接的 base 和 user_input 都来自同一可信源 — 如配置文件中的两个字段

保持警惕的边界情况：

• secure_filename() 后未重新验证扩展名 — 仍可能导致扩展名绕过
• os.path.basename() 只传入了 Unix 风格路径但运行在 Windows 上 — 需要先替换 \\ 为 /
• 路径验证在 download 之后 — TOCTOU 问题

Real-World Cases

详见 references/cases.md，包含 7 个真实漏洞案例，覆盖以下模式：