面试题：Java反序列化与JSON安全在复杂业务场景下的应对

Question

假设你正在开发一个电商系统，用户的配置信息通过JSON格式传输并可能涉及反序列化操作，该系统面临多种攻击风险，如黑客试图通过恶意JSON数据利用反序列化漏洞获取敏感信息或篡改订单数据。请详细说明你会采取哪些措施来保障系统在这种复杂业务场景下的安全性，从数据校验、反序列化框架选择及配置等方面进行阐述。

Answer 1

数据校验

1. 输入数据格式校验：
   • 在接收JSON数据前，使用正则表达式或JSON Schema对传入数据的整体格式进行校验。例如，使用JSON Schema可以定义JSON数据的结构、字段类型、是否必填等规则。如果数据不符合预定义的Schema，直接拒绝处理并返回错误信息。
   • 针对JSON中的字符串字段，检查是否符合预期的格式，如邮箱格式、手机号码格式等，防止恶意用户通过构造非法格式数据来绕过后续处理逻辑。
2. 字段值范围校验：
   • 对于数值类型的字段，如订单金额、商品数量等，检查其值是否在合理范围内。例如，订单金额不能为负数，商品数量应是正整数等。
   • 对于日期类型字段，检查其是否为合法的日期格式，并且是否符合业务逻辑中的时间范围，比如订单创建时间不能晚于当前系统时间等。
3. 敏感字段校验：
   • 对于涉及敏感信息的字段，如用户密码、支付密码等，在反序列化前确保这些字段的处理是安全的。可以采用加密传输和存储，并且在反序列化时验证加密的正确性。禁止在JSON数据中明文传输敏感信息。
   • 对于订单数据中的关键信息，如订单状态、商品价格等，进行严格的权限校验和一致性校验。确保只有合法的操作才能修改这些字段，防止恶意用户篡改订单数据。

反序列化框架选择及配置

1. 框架选择：
   • 优先选择成熟、安全且有持续维护的反序列化框架。例如，在Java中，Jackson是一个广泛使用且相对安全的JSON处理框架，它通过严格的类型绑定和配置选项来降低反序列化漏洞风险。在Python中，json模块自带的反序列化功能相对简单且安全，对于复杂场景可以考虑pydantic库，它能在反序列化时进行数据验证。
   • 避免使用一些老旧、不再维护或已知存在安全漏洞的反序列化框架。定期关注框架的安全公告和更新，及时升级框架版本以修复潜在的安全问题。
2. 框架配置：
   • 黑名单配置：对于支持黑名单功能的反序列化框架，配置一个类黑名单，禁止反序列化某些危险的类。例如，在Java的Jackson框架中，可以通过ObjectMapper的addMixIn方法来配置某些类不能被反序列化，防止恶意用户通过反序列化构造恶意对象。
   • 严格模式配置：启用反序列化框架的严格模式。例如，Jackson框架可以通过配置DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES为true，当JSON数据中包含目标对象不存在的属性时，反序列化过程将失败，避免恶意用户利用未知属性进行攻击。
   • 访问限制配置：配置反序列化框架的访问限制，只允许反序列化必要的类和属性。确保反序列化过程只能访问和修改合法的对象和字段，防止恶意代码通过反序列化获取或修改敏感信息。