当前位置: 首页 > news >正文

【漏洞复现】Next.js中间件权限绕过漏洞 CVE-2025-29927

什么是Next.js?

Next.js 是由 Vercel 开发的基于 React 的现代 Web 应用框架,具备前后端一体的开发能力,广泛用于开发 Server-side Rendering (SSR) 和静态站点生成(SSG)项目。Next.js 支持传统的 Node.js 模式和基于边缘计算(Edge Function)的运行模式,适用于轻量、高性能的服务逻辑。 

首先百度,这是个啥玩意,找到官网,进入看看

创建 Next.js 应用程序 | Learn Next.js | Next.js中文网 

不用多说了,介绍得贼详细!

环境搭建

1、部署Next.js

漏洞复现,首先需要搭建环境,刚好官网有入门教程,按照教程走起!

首先安装Node.js ,下载链接:Node.js — Run JavaScript Everywhere

 安装完Node.js,由于我是windows系统,按照教程继续安装Git Bash,并运行

至此,关闭官网教程,下一步安装符合漏洞版本的Next.js,漏洞版本如下:

11.1.4 <= Next.js <= 13.5.6
14.0.0 <= Next.js <= 14.2.24
15.0.0 <= Next.js <= 15.2.2

有请ChatGPT,AI时代我就特别好问好学

直接复制如下命令,安装14.1.1

npm install next@14.1.1

安装完成

然后运行

npm install

启动Next.js项目

npm run dev

启动时可能出现如图报错

问题抛给GPT解决

完善配置文件 package.json 

{"dependencies": {"next": "^14.1.1"},"scripts": {"dev": "next dev","build": "next build","start": "next start"}
}

再次启动,出现新的报错

问题抛给GPT

继续完善

成功启动

2、配置利用场景

【复现】Next.js 中间件认证绕过漏洞(CVE-2025-29927)风险通告 

近日,赛博昆仑CERT监测到Next.js 中间件认证绕过漏洞(CVE-2025-29927)的漏洞情报。当配置为使用中间件进行身份验证和授权时,未经过身份认证的攻击者可以绕过Next.js 应用程序中的授权检查。

把配置的任务交给GPT

首先创建中间件middleware.js ,定义受保护的路径。放在根目录,与package.json同级

import { NextResponse } from "next/server";// 定义受保护的路径
const protectedRoutes = ["/dashboard", "/admin"];export function middleware(req) {const { pathname } = req.nextUrl;// 获取用户的身份令牌(可以从 Cookie、Session 或 Headers 获取)const token = req.cookies.get("authToken")?.value;// 如果是受保护路径但没有 token,则重定向到登录页if (protectedRoutes.includes(pathname) && !token) {return NextResponse.redirect(new URL("/login", req.url));}return NextResponse.next();
}// 只应用于某些路由
export const config = {matcher: ["/dashboard/:path*", "/admin/:path*"], // 保护的路由
};

其次,创建一个保护页面dashboard.js,放到pages目录下

export default function Dashboard() {return <h1>这是受保护的 Dashboard 页面</h1>;
}

最后,设置登录逻辑,创建一个login页面 (其实,可以不用,顶多404呗,不影响复现)

import { useRouter } from "next/navigation";export default function LoginPage() {const router = useRouter();const handleLogin = async () => {// 假设用户成功登录document.cookie = "authToken=your_token; path=/"; // 设置身份验证 Cookierouter.push("/dashboard"); // 跳转到受保护页面};return (<div><h1>请登录</h1><button onClick={handleLogin}>登录</button></div>);
}

一切就绪,测试一下,访问dashboard页面,没有授权,正常跳转到登录页面

漏洞复现

漏洞通告 | Next.js middleware 权限绕过漏洞 

当在 next.js应用中使用middleware 时,在请求头中加入特定的 x-middleware-subrequest 请求头即可绕过 middleware 中的逻辑。例如当使用 middleware 进行身份验证与授权,可利用该漏洞绕过身份验证。 

那去网上搜一下公开的POC,大厂CERT漏洞公告通常不会给出来,复现截图关键部位基本都打码,需要自己去网上搜寻一下,以下是我找到的公开POC

CVE-2025-29927: Next.js Middleware Authorization Bypass - Technical Analysis — ProjectDiscovery Blog

如图,不同版本,POC还不太一样

根据我的版本,找到POC

x-middleware-subrequest: middleware:middleware:middleware:middleware:middleware

先发一个正常的包,返回307跳转

使用POC,返回200,未授权访问dashboard受保护的页面,漏洞复现完成!

 

相关文章:

【漏洞复现】Next.js中间件权限绕过漏洞 CVE-2025-29927

什么是Next.js&#xff1f; Next.js 是由 Vercel 开发的基于 React 的现代 Web 应用框架&#xff0c;具备前后端一体的开发能力&#xff0c;广泛用于开发 Server-side Rendering (SSR) 和静态站点生成&#xff08;SSG&#xff09;项目。Next.js 支持传统的 Node.js 模式和基于边…...

路由选型终极对决:直连/静态/动态三大类型+华为华三思科配置差异,一张表彻底讲透!

路由选型终极对决&#xff1a;直连/静态/动态三大类型华为华三思科配置差异&#xff0c;一张表彻底讲透&#xff01; 一、路由&#xff1a;互联网世界的导航系统二、路由类型深度解析三者的本质区别 三、 解密路由表——网络设备的GPS华为&#xff08;Huawei&#xff09;华三&a…...

【AI】知识蒸馏-简单易懂版

1 缘起 最近要准备升级材料&#xff0c;里面有一骨碌是介绍LLM相关技术的&#xff0c;知识蒸馏就是其中一个点&#xff0c; 不过&#xff0c;只分享了蒸馏过程&#xff0c;没有讲述来龙去脉&#xff0c;比如没有讲解Softmax为什么引入T、损失函数为什么使用KL散度&#xff0c;…...

uniapp运行到支付宝开发者工具

使用uniapp编写专有钉钉和浙政钉出现的样式问题 在支付宝开发者工具中启用2.0构建的时候&#xff0c;在开发工具中页面样式正常 但是在真机调试和线上的时候不正常 页面没问题&#xff0c;所有组件样式丢失 解决 在manifest.json mp-alipay中加入 "styleIsolation&qu…...

STM32学习笔记之keil使用记录

&#x1f4e2;&#xff1a;如果你也对机器人、人工智能感兴趣&#xff0c;看来我们志同道合✨ &#x1f4e2;&#xff1a;不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】 &#x1f4e2;&#xff1a;文章若有幸对你有帮助&#xff0c;可点赞 &#x1f44d;…...

卷积神经网络 - 参数学习

本文我们通过两个简化的例子&#xff0c;展示如何从前向传播、损失计算&#xff0c;到反向传播推导梯度&#xff0c;再到参数更新&#xff0c;完整地描述卷积层的参数学习过程。 一、例子一 我们构造一个非常简单的卷积神经网络&#xff0c;其结构仅包含一个卷积层和一个输出…...

【加密社】币圈合约交易量监控,含TG推送

首先需要在币安的开发者中心去申请自己的BINANCE_API_KEY和BINANCE_API_SECRET 有了这个后&#xff0c;接着去申请一个TG的机器人token和对话chatid 如果不需要绑定tg推送的话&#xff0c;可以忽略这步 接下来直接上代码 引用部分 from os import system from binance.c…...

大模型概述

大模型属于Foundation Model&#xff08;基础模型&#xff09;[插图]&#xff0c;是一种神经网络模型&#xff0c;具有参数量大、训练数据量大、计算能力要求高、泛化能力强、应用广泛等特点。与传统人工智能模型相比&#xff0c;大模型在参数规模上涵盖十亿级、百亿级、千亿级…...

【CSS3】完整修仙功法

目录 CSS 基本概念CSS 的定义CSS 的作用CSS 语法 CSS 引入方式内部样式表外部样式表行内样式表 选择器基础选择器标签选择器类选择器id 选择器通配符选择器 画盒子文字控制属性字体大小字体粗细字体倾斜行高字体族font 复合属性文本缩进文本对齐文本修饰线文字颜色 复合选择器后…...

C++ 的 if-constexpr

1 if-constexpr 语法 1.1 基本语法 ​ if-constexpr 语法是 C 17 引入的新语法特性&#xff0c;也被称为常量 if 表达式或静态 if&#xff08;static if&#xff09;。引入这个语言特性的目的是将 C 在编译期计算和求值的能力进一步扩展&#xff0c;更方便地实现编译期的分支…...

【电气设计】接地/浮地设计

在工作的过程中&#xff0c;遇到了需要测量接地阻抗的情况&#xff0c;组内讨论提到了保护接地和功能接地的相关需求。此文章用来记录这个过程的学习和感悟。 人体触电的原理&#xff1a; 可以看到我们形成了电流回路&#xff0c;导致触电。因此我们需要针对设备做一些保护设计…...

Gone v2 配置管理3:连接 Nacos 配置中心

&#x1f680; 发现 gone-io/gone&#xff1a;一个优雅的 Go 依赖注入框架&#xff01;&#x1f4bb; 它让您的代码更简洁、更易测试。&#x1f50d; 框架轻量却功能强大&#xff0c;完美平衡了灵活性与易用性。⭐ 如果您喜欢这个项目&#xff0c;请给我们点个星&#xff01;&a…...

深度强化学习中的深度神经网络优化策略:挑战与解决方案

I. 引言 深度强化学习&#xff08;Deep Reinforcement Learning&#xff0c;DRL&#xff09;结合了强化学习&#xff08;Reinforcement Learning&#xff0c;RL&#xff09;和深度学习&#xff08;Deep Learning&#xff09;的优点&#xff0c;使得智能体能够在复杂的环境中学…...

浅拷贝与深拷贝

浅拷贝和深拷贝是对象复制中的两种常见方式&#xff0c;它们在处理对象的属性时有本质的区别。 一. 浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09; 浅拷贝是指创建一个新对象&#xff0c;然后将当前对象的非静态字段复制到新对象中。如果字段是值类型的&#xff0c;那么将复制字…...

macOS 安装 Miniconda

macOS 安装 Miniconda 1. Quickstart install instructions2. 执行3. shell 上初始化 conda4. 关闭 终端登录用户名前的 base参考 1. Quickstart install instructions mkdir -p ~/miniconda3 curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o…...

分布式限流方案:基于 Redis 的令牌桶算法实现

分布式限流方案&#xff1a;基于 Redis 的令牌桶算法实现 前言一、原理介绍&#xff1a;令牌桶算法二、分布式限流的设计思路三、代码实现四、方案优缺点五、 适用场景总结 前言 在分布式场景下&#xff0c;接口限流变得更加复杂。传统的单机限流方式难以满足跨节点的限流需求…...

OpenHarmony子系统开发 - 电池管理(二)

OpenHarmony子系统开发 - 电池管理&#xff08;二&#xff09; 五、充电限流限压定制开发指导 概述 简介 OpenHarmony默认提供了充电限流限压的特性。在对终端设备进行充电时&#xff0c;由于环境影响&#xff0c;可能会导致电池温度过高&#xff0c;因此需要对充电电流或电…...

Cocos Creator版本发布时间线

官网找不到&#xff0c;DeepSeek给的答案&#xff0c;这里做个记录。 Cocos Creator 1.x 系列 发布时间&#xff1a;2016 年 - 2018 年 1.0&#xff08;2016 年 3 月&#xff09;&#xff1a; 首个正式版本&#xff0c;基于 Cocos2d-x 的 2D 游戏开发工具链&#xff0c;集成可…...

修形还是需要再研究一下

最近有不少小伙伴问到修形和蜗杆砂轮的问题&#xff0c;之前虽然研究过一段时间&#xff0c;但是由于时间问题放下了&#xff0c;最近想再捡起来。 之前计算的砂轮齿形是一整段的&#xff0c;但是似乎这种对于有些小伙伴来说不太容易接受&#xff0c;希望按照修形的区域进行分…...

Java面试黄金宝典11

1. 什么是 JMM 内存模型 定义 JMM&#xff08;Java Memory Model&#xff09;即 Java 内存模型&#xff0c;它并非真实的物理内存结构&#xff0c;而是一种抽象的概念。其主要作用是规范 Java 虚拟机与计算机主内存&#xff08;Main Memory&#xff09;之间的交互方式&#x…...

华为p10 plus 鸿蒙2.0降级emui9.1.0.228

需要用到的工具 HiSuite Proxy V3 华为手机助手11.0.0.530_ove或者11.0.0.630_ove应该都可以。 官方的通道已关闭&#xff0c;所以要用代理&#xff0c;127.0.0.1端口7777 https://www.firmfinder.ml/ https://professorjtj.github.io/v2/ https://hisubway.online/articl…...

高速开源镜像站网址列表2503

高速开源镜像站网址列表 以下是国内常用的高速开源镜像站网址列表&#xff0c;涵盖企业和教育机构的主要站点&#xff0c;适用于快速下载开源软件和系统镜像&#xff1a; 一、企业镜像站 阿里云镜像站 地址&#xff1a;https://mirrors.aliyun.com/ 特点&#xff1a;覆盖广泛…...

Python----计算机视觉处理(Opencv:绘制图像轮廓:寻找轮廓,findContours()函数)

一、轮廓 轮廓是图像中目标物体或区域的外部边界线或边界区域&#xff0c;由一系列相连的像素构成封闭形状&#xff0c;代表了物体的基本外形。与边缘不同&#xff0c;轮廓是连续的&#xff0c;而边缘则不一定是连续的。 轮廓与边缘的区别&#xff1a; 轮廓是一组连续的点或线…...

python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测

dlib 安装方法 之前博文 https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/141332644 环境: python==3.8 opencv-python==4.11.0.86 face_recognition==1.3.0 dlib==19.24.6人脸检测 import cv2 import face_recognition# 读取人脸图片 img = cv2.imread(r"C:\U…...

【测试工具】如何使用 burp pro 自定义一个拦截器插件

在 Burp Suite 中&#xff0c;你可以使用 Burp Extender 编写自定义拦截器插件&#xff0c;以拦截并修改 HTTP 请求或响应。Burp Suite 支持 Java 和 Python (Jython) 作为扩展开发语言。以下是一个完整的流程&#xff0c;介绍如何创建一个 Burp 插件来拦截请求并进行自定义处理…...

51单片机和STM32 入门分析

51单片机和STM32是嵌入式开发中两种主流的微控制器&#xff0c;它们在架构、性能、应用场景等方面存在显著差异。以下是两者的对比分析及选择建议&#xff1a; 1. 51单片机与STM32的定义与特点 51单片机 定义&#xff1a;基于Intel 8051内核的8位微控制器&#xff0c;结构简单…...

python暴力破解html表单

import requests import time# 目标URL url "http://192.168.3.101/pikachu/vul/burteforce/bf_form.php" # 请替换为实际的目标URL# 已知的用户名 username "admin"# 密码字典文件路径 password_file "passwords.txt"# 伪造请求头&#xff…...

DeepSeek+RAG局域网部署

已经有很多平台集成RAG模式&#xff0c;dify&#xff0c;cherrystudio等&#xff0c;这里通过AI辅助&#xff0c;用DS的API实现一个简单的RAG部署。框架主要技术栈是Chroma,langchain,streamlit&#xff0c;答案流式输出&#xff0c;并且对答案加上索引。支持doc,docx,pdf,txt。…...

流影---开源网络流量分析平台(一)(小白超详细)

目录 流影介绍 一、技术架构与核心技术 二、核心功能与特性 流影部署 流影介绍 一、技术架构与核心技术 模块化引擎设计 流影采用四层模块化架构&#xff1a;流量探针&#xff08;数据采集&#xff09;、网络行为分析引擎&#xff08;特征提取&#xff09;、威胁检测引擎&…...

在IDEA中快速注释所有console.log

在IDEA中快速注释所有console.log 在前端IDEA中&#xff0c;快速注释所有console.log语句可以通过以下步骤实现2&#xff1a; 打开要修改的文件。使用快捷键CtrlF打开搜索框。点击打开使用正则搜索的开关或者通过AltR快捷键来打开。在搜索框输入[]*console.log[]*&#xff0c;…...

python全栈-前端

python全栈-前端 文章目录 HTML标签段落p、换行br、水平线hr图片img路径src超文本链接a超链接之锚点href#id文本有序列表ol无序列表ul自定义列表表格table表格属性单元格合并 表单Forminput标签HTML5新增type属性HTML5新增常用属性 实体字符块元素与行内元素/内联元素容器元素d…...

基于PySide6与pycatia的CATIA绘图文本批量处理工具开发实践

引言 在CAD软件二次开发领域&#xff0c;CATIA的自动化处理一直存在开发门槛高、接口复杂等痛点。本文基于Python生态&#xff0c;结合PySide6 GUI框架与pycatia接口库&#xff0c;实现了一套高效的绘图文本批量处理工具。该工具支持背景视图文本批量处理和交互式文本选择处理…...

Jenkins 集成 SonarQube 代码静态检查使用说明

环境准备 Jenkins 服务器 确保 Jenkins 已安装并运行&#xff08;推荐 LTS 版本&#xff09;。安装插件&#xff1a; SonarQube Scanner for Jenkins&#xff08;用于集成 SonarQube 扫描&#xff09;NodeJS Plugin&#xff08;可选&#xff0c;用于 JavaScript 项目&#xff0…...

pytorch构建线性回归模型

仅仅用于自己记录pytorch学习记录 线性回归模型 &#xff08;1&#xff09;准备数据集 数据&#xff1a;三个数据x[x1,x2,x3] y[y1,y2,y3] import torch #线性回归&#xff0c;我们使用三组数据&#xff0c;分别是&#xff08;1,2&#xff09;&#xff0c;&#xff08;2,4&a…...

本地部署 LangManus

本地部署 LangManus 0. 引言1. 部署 LangManus2. 部署 LangManus Web UI 0. 引言 LangManus 是一个社区驱动的 AI 自动化框架&#xff0c;它建立在开源社区的卓越工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具&#xff08;如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行&#xff09;相…...

skynet网络包库(lua-netpack.c)的作用解析

目录 网络包库&#xff08;lua-netpack.c&#xff09;的作用解析1. 数据包的分片与重组2. 网络事件处理3. 内存管理4. 数据打包与解包 动态库&#xff08;.so&#xff09;在 Lua 中的使用1. 编译为动态库2. Lua 中加载与调用(1) 加载模块(2) 核心方法(3) 使用示例 3. 注意事项 …...

XXL-Job 二次分片是怎么做的?有什么问题?怎么去优化的?

XXL-JOB二次分片机制及优化策略 二次分片实现原理 XXL-JOB的二次分片是在分片广播策略的基础上&#xff0c;由开发者自行实现的更细粒度数据拆分。核心流程如下&#xff1a; 初次分片&#xff1a;调度中心根据执行器实例数量&#xff08;总分片数n&#xff09;分配分片索引i&…...

零基础本地部署 ComfyUI+Flux.1 模型!5 分钟搭建远程 AI 绘图服务器(保姆级教程)

文章目录 前言1. 本地部署ComfyUI2. 下载 Flux.1 模型3. 下载CLIP模型4. 下载 VAE 模型5. 演示文生图6. 公网使用 Flux.1 大模型6.1 创建远程连接公网地址 7. 固定远程访问公网地址 前言 在如今这 AI 技术一路火花带闪电、疯狂往前冲的时代&#xff0c;图像生成模型那可不再是…...

ABC398题解

A 算法标签: 模拟 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring>using namespace std;const int N 110;int main() {ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0), cout.tie(0);int n;cin >> n;string res;if (n % 2) {int mid n / 2;f…...

数据通信——计算机基础

通信系统的组成 通信系统是指从一个地方向另外一个地方传递和交换信息&#xff0c;实现信息传递所需的一切技术设备和传输媒体的总和。通信系统一般由信源、发送设备、信道、接收设备、信宿以及噪声源组成&#xff0c;以下是各部分的具体介绍&#xff1a; 信源 信源是产生各…...

量子计算与人工智能的融合:下一代算力革命

1. 引言&#xff1a;算力需求的飞速增长与量子计算的潜力 在信息技术飞速发展的今天&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;已经渗透到我们生活的方方面面&#xff0c;从智能助手到自动驾驶&#xff0c;再到医疗诊断&#xff0c;AI 的应用场景日益广泛。然而&#xf…...

神经网络解决非线性二分类

这份 Python 代码实现了一个简单的神经网络&#xff0c;用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。 依赖库说明 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datase…...

nuxt3网站文章分享微信 ,QQ功能

1.安装 npm install qrcode --save-dev 2.组件使用 <div class"share"><div style"line-height: 69px; color: #fff;width: 100px;"><p style"text-align: center;">分享:</p></div><div click"shareToMi…...

深入理解Spring框架:核心概念与组成剖析

引言 在Java企业级开发领域&#xff0c;Spring框架无疑是当之无愧的王者。自2003年首次发布以来&#xff0c;Spring凭借其强大的功能、高度的灵活性和卓越的扩展性&#xff0c;已成为构建大型企业应用程序的首选框架。本文将深入探讨Spring框架的核心概念与多样组成部分&#…...

Ubuntu22.04美化MacOS主题

安装Tweaks 参考Ubuntu 22.04 桌面美化成Mac风格这篇更好点 sudo apt install gnome-tweaks gnome-shell-extensions -y安装macos主题 git clone https://github.com/vinceliuice/WhiteSur-gtk-theme.git # 进到文件目录 ./install.sh -t all -N glassy sudo ./tweaks.sh -g…...

MySQL: 创建两个关联的表,用联表sql创建一个新表

MySQL: 创建两个关联的表 建表思路 USERS 表&#xff1a;包含用户的基本信息&#xff0c;像 ID、NAME、EMAIL 等。v_card 表&#xff1a;存有虚拟卡的相关信息&#xff0c;如 type 和 amount。关联字段&#xff1a;USERS 表的 V_CARD 字段和 v_card 表的 v_card 字段用于建立…...

JavaScript 中for...in和for...of循环的原理区别,在遍历对象和数组时分别如何使用

大白话JavaScript 中for…in和for…of循环的原理区别&#xff0c;在遍历对象和数组时分别如何使用 嘿&#xff0c;朋友&#xff01;咱来唠唠 JavaScript 里 for...in 和 for...of 这两种循环的事儿。它们就像是两个不同的小帮手&#xff0c;能帮你在对象和数组里溜达溜达&…...

图解AUTOSAR_SWS_WatchdogInterface

AUTOSAR Watchdog Interface (WdgIf) 详解 AUTOSAR经典平台看门狗接口模块技术详解 目录 1. 概述 1.1 WdgIf模块的作用1.2 WdgIf在AUTOSAR中的位置2. 架构设计 2.1 WdgIf架构概览2.2 接口设计2.3 序列设计3. 配置详解 3.1 配置参数3.2 配置结构3.3 配置类型4. 总结 4.1 主要特点…...

快速搭建yolo测试环境,超简明的神经网络训练说明书

1 快速搭建yolo测试环境 相对于更早的版本&#xff0c;v5是比较舒服的&#xff0c;直接把仓库拉下来就行&#xff0c;不用单独搞测试脚本和权重文件 $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git然后就是切到目录下安装依赖的第三方库&#xff1a; $ cd yolov5 $…...

如何在IDEA中借助深度思考模型 QwQ 提高编码效率?

通义灵码上新模型选择功能&#xff0c;不仅引入了 DeepSeek 满血版 V3 和 R1 这两大 “新星”&#xff0c;Qwen2.5-Max 和 QWQ 也强势登场&#xff0c;正式加入通义灵码的 “豪华阵容”。开发者只需在通义灵码智能问答窗口的输入框中&#xff0c;单击模型选择的下拉菜单&#x…...