在现代加密通信基础设施中，CMS（Cryptographic Message Syntax）作为 PKCS#7 的继任标准，承担着 S/MIME 邮件加密、企业文档签名等核心安全功能。2026 年 1 月披露的 CVE-2025-15467 漏洞揭示了 OpenSSL CMS 实现中一个关键的长度验证缺陷：当解析使用 AEAD（Authenticated Encryption with Associated Data）算法的 AuthEnvelopedData 消息时，初始化向量（IV）的长度未经验证即被拷贝到固定大小的栈缓冲区中，攻击者可通过构造超长 IV 触发栈溢出。这一漏洞的严重性在于其触发无需任何密钥材料，且溢出发生在认证验证之前，使得原本设计用于提供机密性和完整性的安全机制成为攻击入口。
漏洞根因与技术背景
CMS AuthEnvelopedData 与 AEAD 密码
AuthEnvelopedData 是 CMS 规范中专门用于提供消息机密性和认证加密的数据类型。与传统的 SignedData 或 EnvelopedData 不同，AuthEnvelopedData 采用 AEAD 密码算法如 AES-GCM 或 AES-CCM，这些算法在单次加密操作中同时生成密文和认证标签，确保数据完整性与加密的原子性。在 AEAD 算法中，IV（或称为 nonce）是密码状态的关键组成部分，每次加密必须使用唯一的 IV 以保证语义安全，否则攻击者可能通过重用 IV 推导出密钥相关信息。
当 OpenSSL 解析包含 AuthEnvelopedData 的 CMS 消息时，需要从 ASN.1 编码的参数结构中提取 IV 值。这一过程涉及将 BER/DER 编码的字节流解码为程序可用的二进制数据。问题出在 IV 长度验证的缺失环节：解析代码将 IV 字节直接从输入缓冲区拷贝到预分配的栈缓冲区，却未检查 IV 长度是否超过缓冲区容量。栈缓冲区的大小通常与算法规范的典型 IV 长度相匹配，例如 AES-GCM 标准规定 IV 长度为 12 字节，而 OpenSSL 内部缓冲区可能恰好分配为 16 字节或类似大小。当攻击者构造一个声称具有数十字节甚至更长 IV 的恶意消息时，超出部分的字节将覆盖栈上的返回地址、函数指针或其他关键数据，形成可控的栈溢出。
触发条件与认证时序缺陷
该漏洞的利用不依赖于任何密钥材料，这是其风险等级被评估为 "高" 的核心原因。在正常的 CMS 处理流程中，消息接收方首先使用接收者的私钥解封会话密钥，再使用会话密钥和消息中携带的 IV 解密内容，最后验证认证标签确认数据完整性。然而，IV 的提取和拷贝发生在解密和认证验证之前，且不涉及任何密钥操作。攻击者只需能够向目标系统提交 CMS 消息即可触发漏洞，无论该消息是否针对有效接收者、是否包含有效签名。这意味着任何公开提供 CMS/PKCS#7 解析服务的企业应用、邮件网关或文档处理系统都处于潜在风险中。
从代码层面看，这一缺陷反映了 ASN.1 解析与密码学实现之间的抽象边界问题。ASN.1 解码器通常按字段规范分配缓冲区，但 CMS 参数中的 IV 长度由发送方任意指定，而非由算法固定。当 ASN.1 解码器将字段内容以指针形式返回给调用者时，调用代码必须在使用前进行显式验证，而 OpenSSL 的 CMS 实现遗漏了这一步骤。
影响范围与攻击面分析
受影响版本与平台分布
根据 OpenSSL 安全公告，受影响的版本范围涵盖 3.0 至 3.6 的所有主流分支，包括 OpenSSL 3.6.0 至 3.6.1、3.5.0 至 3.5.5、3.4.0 至 3.4.4、3.3.0 至 3.3.6 以及 3.0.0 至 3.0.19。OpenSSL 1.1.1 和 1.0.2 不受影响，因为这些较旧版本不支持 AuthEnvelopedData 的 AEAD 密码套件。FIPS 模块同样不受影响，原因在于 CMS 解析代码位于 FIPS 模块边界之外，这一架构设计使得依赖 OpenSSL FIPS 模块进行合规认证的系统在此次事件中获得了一定程度的隔离保护。
从部署角度审视，受影响版本覆盖了绝大多数现代 Linux 发行版的默认 OpenSSL 安装，包括 Ubuntu 22.04/24.04 LTS、RHEL 8/9、Alpine Linux 的近期镜像以及各类容器基础镜像。云服务提供商管理的 Kubernetes 节点和 Serverless 运行时同样普遍运行受影响的 OpenSSL 版本。考虑到 OpenSSL 作为 TLS 库和通用加密库的广泛依赖链，这一漏洞的潜在影响范围可能触及互联网基础设施的相当比例。
典型应用场景与风险敞口
在企业环境中，解析 CMS 消息的典型场景包括邮件安全网关的 S/MIME 处理、企业文档管理系统的签名验证、代码签名服务的证书链处理以及 PKI 基础设施的证书封装操作。Postfix、Exim 等邮件传输代理在处理 S/MIME 加密邮件时会调用 OpenSSL CMS 接口；OpenVPN、strongSwan 等 VPN 解决方案在处理基于 CMS 的证书封装时同样可能暴露风险。更隐蔽的攻击面来自各类文档处理库，许多 PDF 签名验证实现依赖 OpenSSL 的 PKCS#7/CMS API 进行签名数据解析。
对于面向互联网的服务，风险敞口取决于系统接受外部输入的 CMS/PKCS#7 数据的能力。提供 S/MIME 证书注册或邮件解密服务的 SaaS 平台、需要验证外部签名的文档协作工具、以及任何允许用户上传 CMS 格式文件的企业应用都应优先进行风险评估。值得特别注意的是，攻击者可能通过供应链方式利用此漏洞，例如构造恶意签名的软件包或配置文件，使其在目标系统的签名验证过程中触发溢出。
工程化缓解与修复策略
紧急响应措施
对于无法立即升级 OpenSSL 的场景，可采取以下临时缓解措施。第一，审查所有使用 OpenSSL CMS/PKCS#7 API 的代码路径，确认是否存在解析来自不可信源的消息的场景。对于面向网络的服务，考虑在应用层实现输入过滤，拒绝异常长度的 AEAD 参数字段，但这依赖于对 CMS 格式的精确解析能力，实现复杂度较高且可能引入新的解析漏洞。第二，对于 S/MIME 邮件处理场景，可在邮件网关层面对可疑消息进行隔离或丢弃处理，但这需要相应的安全策略支持和运维投入。第三，对于内部系统，优先确保边界防火墙规则限制外部实体直接触发 CMS 解析接口的能力，同时监控相关服务的异常行为指标。
在漏洞修复层面，OpenSSL 3.6.1、3.5.5、3.4.4、3.3.6 和 3.0.19 版本已包含针对 CVE-2025-15467 的修复补丁。修复逻辑在 CMS AuthEnvelopedData 参数解析代码中增加了显式的 IV 长度验证，确保只有符合预期长度范围的 IV 才会被拷贝到内部缓冲区。对于生产环境，建议通过操作系统的标准更新渠道或从 OpenSSL 官方源码编译部署补丁版本，并建立相应的变更管理流程验证修复的完整性。
安全编码实践与纵深防御
从长期安全建设角度，此漏洞暴露出密码学库在处理 ASN.1 结构与密码学参数交互时的通用风险模式。在使用 OpenSSL 或其他密码学库进行 CMS/PKCS#7 解析时，应遵循以下纵深防御原则。首先，始终在应用层对输入数据进行大小限制，而非依赖底层库的安全假设。具体而言，对于 AEAD 密码的 IV 参数，应硬性限制其最大长度为算法规范定义的值加上合理的容差，例如 AES-GCM 的 IV 最大不超过 16 字节。其次，考虑在解析流程中引入额外的内存安全隔离，例如在单独的进程中处理不可信的 CMS 消息，利用进程边界限制内存破坏的影响范围。
对于库开发者而言，此漏洞再次强调了输入验证与密码学操作分离的重要性。ASN.1 解码器应明确其返回数据的长度约束，调用者必须在使用任何密码学操作前对参数进行验证。静态分析工具（如 Coverity、CodeQL）可配置规则检测此类模式，CI/CD 流水线中集成模糊测试（如 libFuzzer 对 CMS 解析接口进行变异测试）能够有效发现潜在的边界条件问题。AISLE 研究团队在 2025 年 8 月开始的系统性审计中发现此漏洞，正体现了自动化安全测试与持续性代码审计相结合的价值。
检测与监控建议
在漏洞修复期间及之后，建议部署以下检测机制以识别潜在的攻击尝试或配置错误。首先，在应用日志中记录 CMS 消息解析失败的详细信息，包括消息类型、参数长度和处理阶段，这有助于在攻击早期发现异常行为。其次，对于高风险系统，可考虑部署专门的检测规则监控栈溢出相关的内存访问异常，这通常需要操作系统的审计子系统或专门的运行时检测工具支持。第三，建立针对 OpenSSL 版本的管理机制，确保所有依赖项的版本信息可追溯，并集成到漏洞响应流程中。
当检测到可疑行为时，响应团队应具备从内存转储中分析栈溢出痕迹的能力。对于现代 Linux 系统，可利用 core dump 分析和符号表定位溢出点，结合 CMS 消息的原始数据重建攻击载荷。这一能力对于区分真实的攻击尝试与正常的数据异常至关重要，也是事后取证和安全改进的基础。
参考资料
- OpenSSL Security Advisory (2026-01-27): https://openssl-library.org/news/secadv/20260127.txt
- OpenSSL Vulnerabilities Page: https://openssl-library.org/news/vulnerabilities/
- AISLE Research Vulnerability Discovery Report: https://itopstimes.com/security/12-new-security-vulnerabilities-detected-in-openssl-using-ai-driven-discovery/