漏洞概述

漏洞类型： IDOR（Insecure Direct Object Reference，不安全的直接对象引用）
影响接口： POST https://nova.ai.schedule.ops.ctripcorp.com/api/dashboard/summary/llmAgentic
严重程度： 高
发现日期： 2026-05-26

漏洞原理

系统在处理请求时，身份鉴权和数据访问身份使用了两套独立的机制：

机制 字段 用途 是否可被篡改
身份鉴权 Cookie（PRO_cas_principal、ada_cas_user） 验证请求者是否为合法用户 否（加密签名）
数据访问身份 sessionId（请求 payload 中） 确定 LLM 以哪个用户的身份访问数据 是

服务端逻辑伪代码：

1. 校验 Cookie → 通过（你是合法用户）
2. 读取 payload.sessionId → 从 session store 查找该 session 对应的用户
3. 将该用户身份注入 LLM system prompt
4. LLM 以该用户身份 mount dashboard、执行 SQL 查询

Cookie 验证只保证”请求者已登录”，但 LLM 实际操作数据时用的是 sessionId 对应的用户身份，两者完全解耦。

漏洞特征

sessionId 是自增整数

经实测，sessionId 为简单自增整数（如 664663、664664、665799…），没有任何随机性或签名保护。

攻击者可精准定位受害者的 sessionId

攻击者可以通过以下步骤获取目标用户的 sessionId：

  1. 诱导目标用户打开 Nova AI 聊天页面（触发 session 创建）
  2. 攻击者自己立即打开聊天页面，记录自己的 sessionId（例如 665805）
  3. 由于两次操作时间相近，目标用户的 sessionId 必然在攻击者 sessionId 附近（前后几个数字）
  4. 枚举尝试 665800～665810 等几个相邻值，即可命中目标 session

实测验证

测试请求示意：

POST /api/dashboard/summary/llmAgentic
Cookie: <攻击者自己的合法 Cookie>

sessionId=664664   ← 受害者的 sessionId（攻击者的 Cookie）
question=我的员工ID是xxx，确认一下对吗？

实测响应：

系统中记录的你的员工ID是 B07464，不是 xxx

LLM 明确返回了受害者的真实员工 ID，证实身份已被替换。

进一步利用：挂载受害者有权限的 dashboard 并执行数据查询，可读取受害者能访问的所有数据，包括团队人员、KPI、AI工具使用明细等。

影响范围

  • 可冒充任意已登录用户进行数据查询
  • 受害者的 dashboard 数据（含团队组织、人员 KPI、工具使用情况）可被完整读取

修复建议

根本修复

服务端在处理请求时，用 Cookie 解析出的用户身份覆盖 sessionId 对应的用户身份，而不是信任客户端传入的 sessionId：

# 错误做法（当前实现）
user = session_store.get(request.sessionId)

# 正确做法
user = auth.resolve_from_cookie(request.cookies)  # 从 Cookie 解析，不信任客户端
session_store.bind(request.sessionId, user)        # 可选：校验 sessionId 与 Cookie 用户是否一致

辅助加固

  1. sessionId 使用 UUID 或带签名的随机值，而非自增整数，消除枚举可能性
  2. 服务端校验 sessionId 归属：若 sessionId 对应的用户与 Cookie 认证用户不一致，直接拒绝请求（返回 403）
  3. 限制 sessionId 的有效期，减少窗口期