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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
CVE-2023-27524 是一个 默认配置导致的身份验证绕过（Session Validation）漏洞，存在于 Apache Superset ≤ 2.0.1 中。该漏洞主要是由于使用了 不安全的默认 SECRET_KEY，攻击者利用这一默认密钥可以伪造有效的 session cookie，从而绕过认证、访问未授权资源甚至可能远程执行代码。
关键本质
- Apache Superset 使用 SECRET_KEY 来 签名 session cookies 和 加密敏感数据。
- 默认生成的 SECRET_KEY 在代码中是静态的或极弱的，且很多安装未修改默认值。
- 攻击者知道或猜出该 SECRET_KEY 时，可以伪造合法管理员 session，从而远程登录并控制系统。 攻击场景总体流程图
DFD 数据流图 DFD Level 0（系统上下文图）
┌────────────┐
│ Attacker │
└─────┬──────┘
│ HTTP Request
│ (Forged Session)
▼
┌──────────────────────────┐
│ Apache Superset Server │
│ │
│ ┌────────────────────┐ │
│ │ Auth / Session │ │
│ │ Validation Module │ │
│ └────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────┐ │
│ │ Application Logic │ │
│ └────────────────────┘ │
└────────────┬─────────────┘
│
▼
┌──────────┐
│ Database │
└──────────┘
DFD Level 1（漏洞相关细化）
[External Entity]
Attacker
|
| Forged Session Cookie
v
[Process P1]
Session Verification
(uses SECRET_KEY)
|
| Valid Session (mistaken)
v
[Process P2]
Authorization Check
(skipped / bypassed)
|
v
[Process P3]
Sensitive API / Admin Ops
|
v
[Data Store]
Superset Metadata DB
STRIDE 威胁建模分析
| STRIDE 类别 | 是否存在 | 在本漏洞中的体现 |
|---|---|---|
| S – Spoofing | ✅ 是 | 攻击者伪造合法用户 session |
| T – Tampering | ⚠️ 间接 | 可通过 API 修改系统配置 |
| R – Repudiation | ⚠️ 是 | 日志显示为“合法用户操作” |
| I – Information Disclosure | ✅ 是 | 未授权访问仪表盘、数据源 |
| D – Denial of Service | ❌ 否 | 非主要攻击目标 |
| E – Elevation of Privilege | ✅ 是 | 未登录 → 管理员权限 |
基于 STRIDE 威胁模型分析，CVE-2023-27524 主要涉及身份伪造（Spoofing）和权限提升（Elevation of Privilege）威胁。攻击者通过伪造会话标识绕过认证机制，使系统错误地将未授权请求识别为合法用户操作，从而导致权限边界被破坏。
漏洞复现原理图示说明
下面是该漏洞的简化流程图示：
1）正常认证流程
Client Superset Server
│ │
│ Login (user+pass) │
│ ──────────────────> │
│ │
│ Session cookie │
│ signed with │
│ SECRET_KEY │
│ <───────────────── │
│ │
│ Authenticated │
│ request with cookie │
│ ──────────────────> │
│ Process request │
2）有默认 SECRET_KEY 时漏洞利用流程
Attacker
│
│ Knows default SECRET_KEY
│
│ Generate fake cookie
│ with known KEY
│
▼
Superset Server
│
│ Accepts forged session
│ (believes user authenticated)
│
▼
Unauthenticated access
to admin/dashboard
executes arbitrary actions
简述：由于默认 SECRET_KEY 被公开或可推测，攻击者无需凭据即可制造有效 session 并绕过所有访问控制。
漏洞复现
用官方大佬的EXP。
将得到的硬编码发送到burpsuite修改,修改session的值，得到响应数据包。该session由于使用固定密钥，给了攻击者可乘之机。
HTTP/1.1 200 OK
Server: gunicorn
Date: Fri, 09 Jan 2026 08:39:24 GMT
Connection: keep-alive
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Content-Length: 1479
Vary: Accept-Encoding, Cookie
Set-Cookie: session=eyJfZnJlc2giOmZhbHNlLCJfdXNlcl9pZCI6MSwibG9jYWxlIjoiZW4iLCJ1c2VyX2lkIjoxfQ.aWC-vA.rtOXvorlRtpZnhQUQIiGTa00BbY; HttpOnly; Path=/; SameSite=Lax
{"count":0,"description_columns":{},"ids":[],"label_columns":{"allow_ctas":"Allow Ctas","allow_cvas":"Allow Cvas","allow_dml":"Allow Dml","allow_file_upload":"Allow File Upload","allow_multi_schema_metadata_fetch":"Allow Multi Schema Metadata Fetch","allow_run_async":"Allow Run Async","allows_cost_estimate":"Allows Cost Estimate","allows_subquery":"Allows Subquery","allows_virtual_table_explore":"Allows Virtual Table Explore","backend":"Backend","changed_on":"Changed On","changed_on_delta_humanized":"Changed On Delta Humanized","created_by.first_name":"Created By First Name","created_by.last_name":"Created By Last Name","database_name":"Database Name","disable_data_preview":"Disable Data Preview","explore_database_id":"Explore Database Id","expose_in_sqllab":"Expose In Sqllab","extra":"Extra","force_ctas_schema":"Force Ctas Schema","id":"Id"},"list_columns":["allow_file_upload","allow_ctas","allow_cvas","allow_dml","allow_multi_schema_metadata_fetch","allow_run_async","allows_cost_estimate","allows_subquery","allows_virtual_table_explore","backend","changed_on","changed_on_delta_humanized","created_by.first_name","created_by.last_name","database_name","explore_database_id","expose_in_sqllab","extra","force_ctas_schema","id","disable_data_preview"],"list_title":"List Database","order_columns":["allow_file_upload","allow_dml","allow_run_async","changed_on","changed_on_delta_humanized","created_by.first_name","database_name","expose_in_sqllab"],"result":[]}
疑问：我在api/v1/database相关端口找到test_connection，除了这个方法外。安全研究员是怎么发现这个接口的，我用dirsearch和dirb、ffuf都扫不出这个目录。
修复建议
修复措施
- 官方根本修复（强烈推荐） 升级到 Apache Superset ≥ 2.1.0 或更高版本 —— 官方补丁会：
- 禁止使用默认 SECRET_KEY 启动服务
- 强制用户 配置独特、安全的随机 SECRET_KEY
- 如果未配置则服务无法启动或拒绝运行
- 临时缓解措施（无法升级时）
更改 SECRET_KEY 配置,在 superset_config.py 中写入：
import secrets
SECRET_KEY = "<YOUR_SECURE_RANDOM_KEY>"
或通过环境变量：
export SUPERSET_SECRET_KEY=$(python - << 'EOF'
import secrets
print(secrets.token_urlsafe(48))
EOF
)
确保 SECRET_KEY 是高熵随机字符串，不使用默认值。
伪代码级修复示例
下面是一个简化伪代码，演示如何 在初始化时拒绝默认 SECRET_KEY：
❌ 旧版初始化 (不安全默认)
# insecure: default SECRET_KEY included
SECRET_KEY = os.environ.get("SUPERSET_SECRET_KEY", "CHANGE_ME_TO_A_COMPLEX_RANDOM_SECRET")
安全初始化 (拒绝默认)
import os, sys
def load_secret_key():
key = os.environ.get("SUPERSET_SECRET_KEY")
if not key:
print("ERROR: SUPERSET_SECRET_KEY must be configured!")
sys.exit(1)
return key
SECRET_KEY = load_secret_key()
✔ 强制用户提供随机密钥
✔ 启动前验证密钥合法性
这种方式在工程上保证了不使用默认值。
基于该漏洞的安全检测与防护规则
因为该漏洞本质是 伪造 session cookie，设计检测策略应关注：
- 非预期 session cookie 行为
- 重放/伪造 session 模式
- 异常登录行为
1） WAF 检测策略 🔹 拦截伪造 Signed Cookies
如果请求带有未由当前 SECRET_KEY 能验证的 session cookie，则触发阻断。
示例规则（ModSecurity）：
SecRule REQUEST_COOKIES:session ".*" \
"chain,deny,status:403,\
msg:'Potential Superset forged session - CVE-2023-27524',\
severity:CRITICAL"
SecRule &REQUEST_COOKIES:session "@gt 0" \
"validateServerSignature:SESSION,skipAfter:END"
✔ 匹配 session cookie
✔ 验证其签名（需扩展 WAF 支持签名检查）
- IDS/Suricata 规则
因为攻击者会发送带伪造 session 的请求访问 admin API，可以写如下规则：
alert http any any -> any any (
msg:"Apache Superset forged session detected (CVE-2023-27524)";
http.cookie;
content:"session=";
pcre:"/[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+\.[A-Za-z0-9\-_]+/";
classtype:authentication-failure;
sid:202327524;
rev:1;
)
匹配典型 JWT / Flask session cookie 格式，并可进一步结合行为分析。 3) SIEM 日志规则
在 SIEM（如 Splunk/ELK）中可统计：
index=web_logs superset
| search cookie=session*
| stats count by src_ip, user_agent, uri
| where count > 10 AND uri contains "/api/v1/"
异常登录失败次数和未知 UA 是高风险指标。
检测与防护体系架构 我们设计多层次的检测与防护方案：
- 应用层（Flask中间件）：实时验证会话签名并监控异常行为。
- 异常检测（TensorFlow模型）：基于用户行为特征识别伪造会话。
- 边界防护（ModSecurity WAF）：拦截明显攻击特征并限流。
基于 Flask 的实时检测与防护
- 强密钥配置与会话验证 确保 Superset 使用环境变量注入的强随机 SECRET_KEY，并在 Flask 应用中正确验证。
# config.py (Superset 配置)
import os
SECRET_KEY = os.environ.get('SUPERSET_SECRET_KEY', os.urandom(32).hex())
- Flask 中间件检测伪造会话 部署一个中间件，检查每个请求的 cookie 签名是否有效，并监控异常模式（如短时间内大量不同用户登录尝试）。
# middleware.py
from flask import request, abort, current_app
import logging
import time
from collections import defaultdict
# 简单的内存速率限制和异常记录
class SupersetSecurityMiddleware:
def __init__(self, app):
self.app = app
self.ip_failed_attempts = defaultdict(list)
self.threshold = 5 # 5分钟内允许失败次数
self.window = 300 # 5分钟窗口
def __call__(self, environ, start_response):
request = self.app.request_class(environ)
# 提取 session cookie (Superset 默认 cookie 名为 'session')
session_cookie = request.cookies.get('session')
client_ip = request.remote_addr
# 1. 基础签名验证（Flask 内部使用itsdangerous）
from flask.sessions import SecureCookieSessionInterface
si = SecureCookieSessionInterface()
try:
# 尝试解析并验证签名，若失败则引发异常
session = si.loads(current_app.secret_key, session_cookie)
except Exception as e:
# 签名无效，记录可疑行为
self.record_failed_attempt(client_ip)
if self.is_ip_blocked(client_ip):
return self.forbidden_response(environ, start_response)
# 可记录日志但继续，或直接返回403
# 此处为示例，返回403阻止访问
return self.forbidden_response(environ, start_response)
# 2. 可选：基于用户行为的异常检测（如异地登录、非常用浏览器等）
if self.detect_anomaly(session, request):
logging.warning(f"Anomaly detected for user {session.get('user_id')} from IP {client_ip}")
# 可采取行动，如要求二次认证
return self.app(environ, start_response)
def record_failed_attempt(self, ip):
now = time.time()
self.ip_failed_attempts[ip] = [t for t in self.ip_failed_attempts[ip] if now - t < self.window]
self.ip_failed_attempts[ip].append(now)
def is_ip_blocked(self, ip):
return len(self.ip_failed_attempts.get(ip, [])) >= self.threshold
def forbidden_response(self, environ, start_response):
start_response('403 Forbidden', [('Content-Type', 'text/plain')])
return [b'Invalid session']
def detect_anomaly(self, session, request):
# 可集成TensorFlow模型或规则
return False
# 在Superset应用启动时注册中间件
# from superset import app
# app.wsgi_app = SupersetSecurityMiddleware(app.wsgi_app)
- 日志监控脚本（Python） 实时分析访问日志，发现异常会话模式。
# log_monitor.py
import re
import sys
from datetime import datetime, timedelta
# 假设日志格式： [IP] - [timestamp] "GET /path" session_cookie_hash ...
LOG_PATTERN = re.compile(r'(?P<ip>[\d\.]+).*?"(?P<method>\w+) (?P<path>[^"]+)".*?session=(?P<session>[^ ]+)')
def analyze_log(logfile, window_minutes=5, threshold=10):
attempts = {}
with open(logfile, 'r') as f:
for line in f:
match = LOG_PATTERN.search(line)
if not match:
continue
ip = match.group('ip')
timestamp_str = extract_timestamp(line) # 需根据实际格式提取
# 简化：假设日志包含ISO时间
timestamp = datetime.fromisoformat(timestamp_str)
# 清理窗口外的记录
attempts[ip] = [t for t in attempts.get(ip, []) if timestamp - t < timedelta(minutes=window_minutes)]
attempts[ip].append(timestamp)
if len(attempts[ip]) >= threshold:
print(f"[!] 异常IP {ip} 在{window_minutes}分钟内请求{len(attempts[ip])}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
构建一个简单的神经网络模型，基于用户会话历史特征识别异常登录行为。训练数据可从正常用户行为中提取，特征包括：
- 请求频率（单位时间内的请求数）
- 访问的敏感路径比例（如
/api/v1/dataset、/superset/dashboard等） - 用户历史登录IP的地理位置（需配合GeoIP）
- 浏览器User-Agent的一致性
- 会话持续时间（若已知）
- 请求的时间分布（是否在工作时间）
- 特征工程示例
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def extract_features(session_logs):
"""从用户会话日志中提取特征向量"""
features = []
for log in session_logs:
# 假设每条log包含字段：user_id, timestamp, path, ip, user_agent, is_sensitive
features.append([
log['request_count_last_hour'],
log['sensitive_ratio'],
log['ip_risk_score'], # 预先计算的IP信誉分（如是否代理）
log['ua_consistent'], # 用户代理与历史一致吗？0/1
log['is_night'], # 是否夜间访问
log['failed_attempts'] # 最近失败次数
])
return np.array(features)
- 模型训练（二分类：正常/异常）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设 X 为特征矩阵，y 为标签 (0正常，1异常)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = models.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),
layers.Dropout(0.3),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dropout(0.3),
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=32, validation_split=0.1)
# 保存模型
model.save('superset_anomaly_model.h5')
- 集成到 Flask 中间件 加载模型，对每个请求进行实时评分，若异常概率高于阈值则触发警报或强制登出。
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
model = load_model('superset_anomaly_model.h5')
class AnomalyDetectionMiddleware:
def __init__(self, app):
self.app = app
self.model = model
self.threshold = 0.8 # 阈值
def __call__(self, environ, start_response):
request = self.app.request_class(environ)
# 提取实时特征（需根据请求和用户历史构建）
features = self.extract_real_time_features(request)
prob = self.model.predict(features.reshape(1, -1))[0][0]
if prob > self.threshold:
logging.warning(f"Anomaly score {prob:.2f} for user from {request.remote_addr}")
# 可触发告警或返回403
return self.forbidden_response(environ, start_response)
return self.app(environ, start_response)
def extract_real_time_features(self, request):
# 这里需结合数据库和缓存获取用户历史行为
# 简化示例
user_id = self.get_user_id_from_session(request)
if user_id:
# 从Redis获取最近1小时请求计数
req_count = redis_client.get(f"user:{user_id}:count") or 0
# 获取该用户历史IP等
return np.array([req_count, 0.5, 0, 0, 0, 0]) # 伪代码
return np.zeros(6) # 未登录用户
基于 ModSecurity 的 WAF 规则 在 Apache/NGINX 中配置 ModSecurity，拦截明显利用默认密钥的尝试。
- 检测默认 SECRET_KEY 特征 攻击者可能通过构造特定 cookie 来测试，我们可以检测 cookie 中是否包含常见默认密钥的签名特征。
# modsecurity_crs_65_superset_cve_2023_27524.conf
# 规则1：检测请求中的 cookie 是否包含已知弱密钥的签名模式（示例）
SecRule REQUEST_COOKIES:session "@rx ^(?!.*[A-Za-z0-9+/]{32,})" \
"id:1002001,\
phase:1,\
block,\
capture,\
t:none,\
msg:'Superset CVE-2023-27524 - Potential forged cookie (weak key pattern)',\
tag:'attack-superset',\
tag:'cve-2023-27524',\
severity:'CRITICAL'"
# 规则2：对 /login 等接口进行频率限制
SecRule REQUEST_URI "@beginsWith /login" \
"id:1002002,\
phase:1,\
block,\
ver:'OWASP_CRS/4.0',\
msg:'Login Rate Limiting',\
severity:'WARNING',\
t:none,\
setvar:'tx.login_attempt_counter_%{REQUEST_HEADERS:X-Forwarded-For|REMOTE_ADDR}=+1',\
expirevar:'tx.login_attempt_counter_%{REQUEST_HEADERS:X-Forwarded-For|REMOTE_ADDR}=60',\
skipAfter:END_RATE_LIMIT"
SecRule TX:login_attempt_counter_%{REQUEST_HEADERS:X-Forwarded-For|REMOTE_ADDR} "@gt 5" \
"id:1002003,\
phase:1,\
block,\
msg:'Too many login attempts',\
severity:'WARNING',\
t:none"
# 规则3：检测访问敏感路径（如 /api/v1/database）时是否携带了异常 cookie
SecRule REQUEST_URI "@beginsWith /api/v1/database" \
"id:1002004,\
phase:2,\
chain,\
block,\
msg:'Superset CVE-2023-27524 - Sensitive path with suspicious cookie'"
SecRule REQUEST_COOKIES:session "@rx ^[a-zA-Z0-9._-]{32,}$" \
"setvar:'tx.anomaly_score=+%{tx.critical_anomaly_score}'"
- 部署示例（NGINX）
location / {
ModSecurityEnabled on;
ModSecurityConfig modsecurity.conf;
proxy_pass http://superset:8088;
proxy_set_header Host $host;
}
总结:通过组合应用层验证（Flask中间件）、行为异常检测（TensorFlow）和边界防护（ModSecurity），可有效防御针对 CVE-2023-27524 的攻击。本方案不仅检测已知攻击模式，还能通过机器学习发现未知的伪造会话行为，提供纵深防御。
