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OWASP Top 10 A02加密机制失效：十大风险场景与纵深防御实战

news 2026/7/1 5:24:35

1. 项目概述：从“失效的机密性”看现代应用安全命门

最近在复盘几个内部渗透测试项目时，我发现一个反复出现、却又常被开发团队忽视的“顽疾”：数据看似被加密了，但密钥管理、传输过程或访问控制上存在致命缺陷，导致加密形同虚设。这让我立刻想到了OWASP Top 10 2021榜单中那个看似基础，实则杀伤力巨大的A02:2021 - Cryptographic Failures（加密机制失效）。在2021版的更新中，这个类别从之前的“敏感数据泄露”更名而来，重点更加聚焦——它直指机密性保护的失效核心。这不是简单的“数据没加密”，而是加密的整个生命周期中，任何一个环节的“失效”，都可能导致全盘皆输。无论是使用弱加密算法、在日志中意外记录密钥，还是通过不安全的通道传输敏感信息，都属于这个范畴。对于安全工程师、开发者和架构师而言，深入理解并防御这十大风险点，不再是“加分项”，而是保障业务存续的“必答题”。接下来，我将结合多个实战中的踩坑案例，为你逐一拆解OWASP Top 10 2021中“失效的机密性”所涵盖的1到10项具体风险，并提供可直接落地的加固方案。

2. 核心风险全景与设计思路拆解

OWASP Top 10 2021的A02类别，其内涵远比字面意思丰富。它并非一个单一漏洞，而是一类安全缺陷的集合，核心在于“用于保护数据机密性的加密机制（包括算法、协议、密钥）未能正确实施或根本缺失”。我们可以将其失效场景归结为三个层面：算法与协议层的固有弱点、密钥管理层的全生命周期疏漏，以及数据处置层的意外泄露。理解这个框架，是设计有效防御方案的前提。

2.1 风险框架：失效发生在何处？

首先，我们需要建立一个清晰的认知模型。一次成功的加密保护，需要经历“算法选择 -> 密钥生成与管理 -> 数据加密/解密 -> 传输/存储 -> 销毁”的完整链条。A02风险就潜伏在这个链条的每一个环节：

  1. 源头失效（算法/协议）：使用了已被证实不安全的加密算法（如DES、RC4、MD5/SHA-1用于密码存储），或存在漏洞的加密协议（如SSLv2/3, TLS 1.0）。这好比用一把生锈的、结构已知的锁去锁保险箱。
  2. 核心失效（密钥管理）：这是最高发的雷区。包括使用默认或弱密钥、将密钥硬编码在源代码或配置文件中、密钥未定期轮换、密钥存储在不安全的位置（如前端代码、公开的Git仓库）。密钥一旦泄露，加密即刻失效。
  3. 过程失效（数据处理）：在数据传输过程中使用弱加密（如HTTP明文传输密码），或未能强制使用加密（如未启用HSTS）。在数据存储时，加密强度不足或模式不当（如ECB模式）。
  4. 意外失效（侧信道泄露）：加密操作本身无误，但敏感数据通过其他途径泄露，例如应用程序错误、调试信息、日志记录中包含了明文密码、信用卡号或会话令牌。

2.2 防御设计思路：纵深与最小化

基于以上风险点，我们的防御设计应遵循两个核心原则：纵深防御和最小化暴露。

  • 纵深防御：不要依赖单一加密措施。例如，对用户密码，应采用“加盐的强哈希算法（如Argon2, bcrypt）”存储，同时前端传输必须使用HTTPS，后端接入层还可进行额外的混淆或二次哈希。对于数据库中的敏感字段（如身份证号），可以在应用层使用AES-GCM加密后，再考虑数据库本身的透明加密（TDE），形成两层保护。
  • 最小化暴露：从根本上减少需要加密的数据量。严格执行数据分类，只收集和存储业务绝对必需的数据。对于需要展示的部分数据（如银行卡号后四位），在前端或API层进行掩码处理，而非存储完整密文。确保错误信息不泄露任何系统细节或敏感数据。

这套思路将贯穿后续所有具体风险的解决方案中。接下来，我们进入实战环节，逐一剖析十大具体风险场景。

3. 十大风险场景深度解析与加固实战

以下将OWASP Top 10 2021 A02类别下的具体风险点，归纳为十大常见场景进行详解。每个场景都包含风险描述、真实案例、影响评估和具体的加固操作步骤。

3.1 场景一：使用已知的脆弱加密算法或协议

这是最典型的“算法层失效”。使用被密码学界公认已破解或存在严重缺陷的算法，等同于没有加密。

  • 风险案例：一个老旧的金融系统，内部通信仍使用SSL 3.0协议。利用POODLE攻击，攻击者可以降级TLS连接并解密窃取的Cookie，从而劫持用户会话。
  • 影响：直接导致传输或存储的数据可被解密，丧失全部机密性。
  • 加固实操：
    1. 禁用不安全协议：在Web服务器（Nginx/Apache）、负载均衡器及API网关配置中，明确禁用SSLv2, SSLv3, TLS 1.0, TLS 1.1。
      # Nginx 配置示例 ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4; ssl_prefer_server_ciphers on;
    2. 采用强加密套件：优先使用前向保密（PFS）的密钥交换算法（如ECDHE）和强块加密算法（如AES-GCM）。可以使用Qualys SSL Labs的测试工具定期扫描验证。
    3. 代码库扫描：在CI/CD流水线中集成安全扫描工具（如gosecfor Go,banditfor Python），检测代码中是否调用了不安全的加密函数（如MD5.Create(),DESCryptoServiceProvider）。

注意：算法安全性是动态的。今天安全的算法，明天可能被攻破。需要建立定期（如每年）审查加密标准与配置的机制。

3.2 场景二：使用默认密码、弱密码或短密钥

密钥强度直接决定加密系统的上限。使用默认或弱密钥是极其低级的错误，却屡见不鲜。

  • 风险案例：某物联网设备厂商，所有出厂设备使用相同的默认AES密钥“0123456789ABCDEF”。攻击者逆向固件获得该密钥后，可解密所有设备的通信数据。
  • 影响：批量性数据泄露，攻击成本极低。
  • 加固实操：
    1. 密钥生成：必须使用密码学安全的随机数生成器（CSPRNG）生成足够长度的密钥。例如，AES-256的密钥必须是256位（32字节）的随机数据。
      # Python 示例：生成安全的随机密钥 import os aes_key = os.urandom(32) # 生成32字节（256位）的随机密钥
    2. 密钥强度校验：对于仍需人工设置密码的场景（如数据库主密码），实施强度策略：最小长度（如14字符）、要求大小写字母、数字和特殊字符组合，并禁止使用常见弱密码。
    3. 废除默认值：所有系统、中间件、数据库的默认密码必须在首次部署时强制修改。自动化部署脚本中应包含密码修改步骤。

3.3 场景三：密钥管理不当（硬编码、明文存储）

这是密钥管理层的核心痛点。将密钥写在代码、配置文件或环境变量中（尽管有所改善），一旦代码仓库泄露或服务器被入侵，密钥便直接暴露。

  • 风险案例：开发者将第三方支付接口的API Secret直接写入Spring Boot的application.properties文件并提交到Git。该仓库设置为Public，导致Secret全网暴露。
  • 影响：直接导致攻击者可以冒充合法应用调用关键接口，造成资金损失或数据泄露。
  • 加固实操：
    1. 使用专业的密钥管理系统（KMS）：如AWS KMS, Google Cloud KMS, Azure Key Vault或HashiCorp Vault。这些服务提供密钥的安全存储、轮换和访问审计。
    2. 实操步骤（以Hashicorp Vault为例）：
      • 部署并初始化Vault服务。
      • 为你的应用创建一个专属的认证方式（如AppRole）。
      • 将密钥（如数据库密码、API密钥）存入Vault的KV secrets引擎。
      • 在应用启动时，使用AppRole的RoleID和SecretID从Vault动态获取密钥，绝不持久化在磁盘。
      # 应用通过AppRole登录Vault并获取密钥 export VAULT_TOKEN=$(vault write -field=token auth/approle/login role_id=$ROLE_ID secret_id=$SECRET_ID) export DB_PASSWORD=$(vault kv get -field=password secret/myapp/db)
    3. 代码扫描：在Git提交钩子（pre-commit）或CI流程中，使用git-secrets、TruffleHog等工具扫描代码历史和新提交，防止密钥误提交。

3.4 场景四：未对敏感数据使用强哈希算法（加盐）

此场景特指密码存储。使用明文、简单哈希（MD5、SHA-1）或无盐哈希存储密码，在数据库泄露时会导致用户密码被快速破解。

  • 风险案例：某论坛用户数据库泄露，密码字段使用未加盐的MD5哈希存储。攻击者使用彩虹表在数小时内破解了超过80%的弱密码。
  • 影响：用户凭证泄露，导致撞库攻击，危及用户在其他网站的安全。
  • 加固实操：
    1. 选用自适应哈希函数：必须使用bcrypt、scrypt、Argon2或PBKDF2这类设计缓慢、可配置成本因子的算法。
    2. 实施步骤（以Python bcrypt为例）：
      import bcrypt # 注册时哈希密码 password = b"user_password" # 自动生成盐并哈希，成本因子设为12（默认） hashed = bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt(rounds=12)) # 将 hashed 存入数据库 # 登录时验证密码 candidate_password = b"user_input" if bcrypt.checkpw(candidate_password, hashed_from_db): print("密码正确")
    3. 强制要求：在项目安全规范中明文规定，禁止使用任何除上述推荐算法外的其他方式存储密码。

3.5 场景五：未使用加密传输（如未强制HTTPS）

即使后端存储加密完美，数据在传输过程中以明文流动，也会被中间人攻击（MITM）轻易截获。

  • 风险案例：一个移动App的登录API，在测试环境配置为HTTP，上线时忘记修改为HTTPS。攻击者在公共Wi-Fi上嗅探，轻松获取大量用户的登录令牌。
  • 影响：会话劫持、敏感信息窃听、数据篡改。
  • 加固实操：
    1. 全站强制HTTPS：在Web服务器配置301/302重定向，将所有HTTP请求重定向至HTTPS。
    2. 启用HSTS：通过HTTP Strict-Transport-Security响应头，告诉浏览器在未来一段时间内（如一年）只能通过HTTPS访问该域名，防止SSL剥离攻击。
      add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
    3. 定期更新SSL/TLS证书：设置自动化提醒，避免证书过期导致服务中断。考虑使用Let‘s Encrypt等免费自动化证书管理工具。

3.6 场景六：服务器证书验证错误或缺失

在客户端场景（如移动App、桌面程序、微服务客户端）中，发起HTTPS请求时如果未正确验证服务器证书，则无法抵御MITM攻击。

  • 风险案例：一个Android App在调用API时，为方便测试，自定义了TrustManager并接受了所有证书。此代码被误带到生产版本，导致攻击者可以自签名证书进行中间人攻击。
  • 影响：加密传输通道被轻易绕过，数据在“加密”的假象下泄露。
  • 加固实操：
    1. 永远验证证书：在客户端代码中，绝对禁止禁用证书验证（如curl -k或requests.get(..., verify=False)在生产环境的使用）。
    2. 证书锁定：对于高安全要求的应用（如金融App），实施证书锁定（Certificate Pinning）。将服务器证书的公钥或哈希值硬编码在客户端，只信任该特定证书。
      • 注意：证书锁定会牺牲灵活性（证书到期轮换需要发版），需权衡使用。可采用备份公钥或使用证书颁发机构（CA）锁定作为折中。
    3. 使用系统信任库：确保客户端运行环境（如JVM、操作系统）的CA根证书库得到及时更新。

3.7 场景七：使用不安全的加密模式（如ECB）

即使使用了强算法（如AES），如果模式选择不当，同样会泄露信息。电子密码本模式因其固有的缺陷，不应再被使用。

  • 风险案例：一个图片加密服务使用AES-ECB模式加密用户上传的图片。由于ECB模式下相同的明文块会产生相同的密文块，攻击者无需解密，仅通过观察密文块的重复模式，就能识别出图片的大致轮廓和内容。
  • 影响：部分信息泄露，破坏加密的语义安全性。
  • 加固实操：
    1. 选用认证加密模式：优先使用AES-GCM或AES-CCM。它们同时提供机密性和完整性（认证），且通常有高效的硬件加速支持。
    2. 如果必须使用CBC模式：务必确保使用密码学安全的随机数生成器（CSPRNG）生成每个加密操作的随机初始化向量，并且IV不需要保密，但绝不能重复使用。同时，需要结合HMAC等机制来保证密文的完整性，防止填充预言攻击。
      // Java示例：使用AES/GCM/NoPadding (推荐) Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/GCM/NoPadding"); GCMParameterSpec parameterSpec = new GCMParameterSpec(128, iv); // iv为12字节随机数 cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey, parameterSpec); byte[] cipherText = cipher.doFinal(plainText);

3.8 场景八：敏感信息通过不安全的渠道暴露

加密保护了“主数据”，但敏感信息可能通过错误信息、日志、调试接口、源代码注释或元数据（如URL参数）泄露。

  • 风险案例：应用在数据库查询失败时，将包含完整SQL语句和绑定参数的错误信息直接返回给前端用户。攻击者通过精心构造输入触发错误，从而在错误信息中看到了其他用户的查询条件和部分数据。
  • 影响：间接泄露敏感数据，可能为其他攻击（如SQL注入）提供信息。
  • 加固实操：
    1. 自定义错误页面：在生产环境中，配置统一的、用户友好的错误页面，避免将堆栈跟踪、SQL语句、服务器路径等详细信息暴露给客户端。
    2. 日志脱敏：在日志记录框架中配置脱敏规则，确保密码、令牌、身份证号、银行卡号等字段在写入日志前被替换为***或哈希值。
      // 使用Logback等框架的掩码转换器 <conversionRule conversionWord="mask" converterClass="com.example.MaskingConverter" /> <pattern>%d{ISO8601} [%thread] %-5level %logger{36} - %mask(%msg) %n</pattern>
    3. 代码审查：定期审查API接口、URL设计、响应对象，确保没有将内部ID、敏感字段名等不必要的信息暴露出去。

3.9 场景九：未对缓存中的敏感数据进行保护

浏览器缓存、CDN缓存、服务器内存缓存（如Redis）中可能存储敏感数据，如果配置不当，会导致数据被未授权访问。

  • 风险案例：一个查看个人病历的Web页面，未设置Cache-Control响应头。用户的病历内容被缓存在公共电脑的浏览器中，后续使用者可通过浏览器历史记录或缓存文件查看。
  • 影响：导致敏感数据的持久化泄露，范围可能很广。
  • 加固实操：
    1. HTTP缓存控制：对于包含敏感数据的HTTP响应，必须设置正确的缓存头。
      location /api/user/profile { add_header Cache-Control "no-store, no-cache, must-revalidate, private"; add_header Pragma "no-cache"; expires 0; }
    2. 服务端缓存隔离：在使用Redis或Memcached缓存用户数据时，确保键名包含用户会话ID或用户唯一标识，实现逻辑隔离。并考虑对缓存中的值进行加密。
    3. 定期清理与过期：为所有缓存数据设置合理的TTL（生存时间），并确保其生效。

3.10 场景十：加密数据前未进行适当的输入验证

这是一个容易被忽略的联动风险。如果加密的数据本身来自用户输入且未经验证，可能引发其他攻击，如填充预言攻击，从而破坏加密机制。

  • 风险案例：一个使用AES-CBC模式的服务，允许用户提交一段加密数据供服务端解密。攻击者通过精心构造密文，并观察服务端的错误响应（如填充正确与否），逐步破解出加密密钥或其他密文对应的明文。
  • 影响：可能最终导致密钥泄露或密文被破译，使加密完全失效。
  • 加固实操：
    1. 先验证，后加密：将加密操作视为数据处理的一个环节，在其之前必须完成严格的输入验证、过滤和规范化。确保即将被加密的数据符合预期的格式、长度和范围。
    2. 使用认证加密模式：如前所述，使用AES-GCM等模式可以天然抵御填充预言攻击，因为它在解密过程中会验证密文的完整性和真实性，无效的密文会直接导致解密失败，而不会泄露关于填充的有效性信息。
    3. 安全的错误处理：在解密过程中，无论是因为填充错误、MAC校验失败还是其他原因，都应返回统一的、模糊的错误信息（如“处理失败”），而不要区分错误类型。

4. 构建持续防御体系：工具链与流程整合

解决“失效的机密性”不能靠一次性的检查，必须将其融入软件开发和运维的全生命周期。这意味着要建立自动化的安全护栏和持续监控机制。

4.1 左移安全：在开发阶段拦截问题

将安全检测尽可能提前到编码和构建阶段，成本最低，效果最好。

  1. 静态应用程序安全测试：在CI/CD流水线中集成SAST工具，如SonarQube（配合安全插件）、Checkmarx、Semgrep。配置规则集重点扫描：
    • 硬编码的密码、API密钥、私钥。
    • 对不安全加密函数（如Cipher.getInstance("DES")）的调用。
    • 自定义的、禁用了证书验证的HTTP客户端。
  2. 依赖项扫描：使用OWASP Dependency-Check、Snyk、GitHub Dependabot等工具，扫描项目依赖库（如npm, pip, Maven包）中已知的含有加密漏洞的版本，并及时升级。
  3. 预提交钩子：利用git-secrets等工具，防止开发者误将密钥文件提交到本地仓库。利用pre-commit框架运行简单的代码安全模式检查。

4.2 动态检测与运行时保护

应用上线后，仍需持续监控其安全状态。

  1. 定期漏洞扫描与配置审计：
    • 使用Nessus、Qualys或开源工具定期对生产服务器进行漏洞扫描，检查SSL/TLS配置、弱密码、过期证书等问题。
    • 使用ssh-audit、cisofy-lynis等工具进行服务器安全配置基线审计。
  2. 应用程序性能监控与异常检测：在APM工具中设置告警规则，监控异常大量的解密失败错误（可能预示填充预言攻击），或对特定加密API的异常调用频率。
  3. 密钥轮换与泄露应急响应：
    • 为所有重要的加密密钥和凭证制定强制性的轮换策略（如每90天）。
    • 建立密钥泄露的应急预案。一旦怀疑或确认密钥泄露，立即在KMS中禁用旧密钥，启用新密钥，并评估是否需要重新加密已存储的数据。

4.3 人员意识与流程保障

技术手段之外，流程和人是最后一道防线。

  1. 安全编码规范：将本文所述的加密实践写入团队的安全编码规范，作为代码审查的必查项。例如：“所有新代码必须使用TLS 1.2+”、“密码存储必须使用bcrypt或Argon2”。
  2. 设计评审：在系统架构设计阶段，引入安全评审环节。重点评审数据流图中敏感数据的传输、存储和处理环节，是否采用了足够的加密保护措施。
  3. 渗透测试与红蓝对抗：定期聘请外部专业团队或组织内部红队进行渗透测试，特别是针对加密相关的业务逻辑（如密码找回、支付、文件加密服务）进行重点测试，以发现自动化工具无法覆盖的逻辑漏洞。

5. 典型问题排查与实战调试技巧

在实际操作中，即使遵循了最佳实践，仍可能遇到各种诡异的问题。以下是一些常见问题的排查思路和调试技巧，很多都是我在深夜调试中积累的血泪经验。

5.1 问题：HTTPS混合内容警告或网站部分功能失效

  • 现象：浏览器控制台出现“Mixed Content”警告，或网站的部分图片、脚本加载不出来。
  • 排查思路：
    1. 检查资源引用：这是最常见原因。使用浏览器开发者工具的“网络”选项卡，查看所有被标记为“已阻止”或状态异常的请求。其URL必定以http://开头，而主页面是https://。
    2. 根治方法：
      • 方案一（推荐）：将网站所有内部资源引用改为协议相对URL（//example.com/resource.js）或直接使用https://。
      • 方案二：配置内容安全策略，但治标不治本。
      • 方案三：使用反向代理或CDN，在边缘节点将上游的HTTP资源重写为HTTPS。
    3. 进阶技巧：在Nginx配置中使用sub_filter模块，动态将响应体中的http://替换为https://，适用于无法修改源码的遗留系统。
      sub_filter_once off; sub_filter 'src="http://' 'src="https://'; sub_filter 'href="http://' 'href="https://';

5.2 问题：启用HSTS后，部分子域名或内部服务无法访问

  • 现象：主站配置了includeSubDomains的HSTS后，发现api.internal.company.com这类内部域名在浏览器端也被强制HTTPS，但该内部服务并未配置SSL证书。
  • 排查与解决：
    1. 理解机制：includeSubDomains指令会影响所有子域名，包括未明确列出的。这是设计如此。
    2. 解决方案：
      • 方案一（隔离域名）：将不需要或无法支持HTTPS的内部服务，迁移到与主站无关的独立域名下。
      • 方案二（配置证书）：为所有内部子域名配置有效的SSL证书（可以使用内部CA签发的证书，并在客户端信任该CA）。
      • 方案三（移除includeSubDomains）：如果上述都不可行，只能从HSTS头中移除includeSubDomains指令，但这会降低安全性。
    3. 紧急回滚：如果错误配置导致服务中断，且用户浏览器已缓存HSTS策略，唯一的方法是向浏览器厂商提交该域名，请求将其从HSTS预加载列表中移除，过程非常漫长。因此，首次部署HSTS时，建议先设置较短的max-age（如300秒）进行测试。

5.3 问题：集成KMS后，应用启动速度变慢或出现超时

  • 现象：应用改为从Vault或AWS KMS动态获取密钥后，启动时间增加，或在流量高峰时偶现获取密钥超时。
  • 排查与解决：
    1. 检查网络与延迟：确保应用服务器与KMS服务之间的网络延迟在可接受范围内（通常<10ms）。对于跨地域访问，考虑在KMS服务所在地部署应用或使用VPC端点。
    2. 实现本地缓存：密钥通常不需要每次都用都去KMS获取。可以在应用内存中安全地缓存解密后的密钥一段时间（如1小时）。注意：缓存的是解密后的密钥材料，需确保内存安全。
    3. 使用信封加密：对于大量数据的加密（如加密数据库字段），不要直接用KMS的主密钥加密数据。而是：
      • 在本地生成一个一次性的数据加密密钥。
      • 用这个DEK加密你的数据。
      • 用KMS的主密钥加密这个DEK，然后将加密后的DEK和密文一起存储。
      • 解密时，先用KMS解密DEK，再用DEK解密数据。这样只需在加/解密时调用一次KMS，大大减少交互。
    4. 设置合理的超时与重试：为KMS客户端配置合理的连接超时、读取超时和指数退避重试策略，避免因单次临时故障导致应用启动失败。

5.4 问题：加密/解密操作性能成为瓶颈

  • 现象：在高并发场景下，CPU监控显示加密相关操作消耗大量资源，响应时间变长。
  • 排查与优化：
    1. 算法与模式选择：确认是否使用了性能低下的算法（如非AES算法）或模式（如CBC模式相比GCM可能更耗CPU）。优先使用AES-GCM，现代CPU通常对其有硬件加速支持。
    2. 密钥长度：评估是否真的需要AES-256。对于大多数场景，AES-128在安全性和性能上已是良好平衡。升级到256位会使性能下降约40%。
    3. 启用硬件加速：
      • 服务器端：确保OpenSSL等库已编译支持AES-NI指令集。在Linux上，可以通过grep -m1 -o aes /proc/cpuinfo检查CPU是否支持。
      • Java：确保使用Oracle JDK或OpenJDK，并检查SunJCE提供商是否已注册。可以尝试使用-XX:+UseAES -XX:+UseAESIntrinsicsJVM参数（较新版本默认开启）。
    4. 异步与非阻塞：对于计算密集型的加密操作，考虑将其放入单独的线程池或使用异步I/O，避免阻塞主业务线程。例如，在Node.js中使用crypto模块的异步方法。

加密安全是一个庞大而细致的领域，每一个环节的疏忽都可能让之前的所有努力付诸东流。我的体会是，与其在出事后再去补救，不如在系统设计之初就将“机密性”作为一等公民来考虑。建立一套从代码编写、依赖管理、CI/CD流水线到运行时监控的完整安全闭环，同时通过持续的培训和案例复盘提升整个团队的安全水位线，这才是应对A02这类“基础但致命”风险的根本之道。最后分享一个小技巧：定期用nmap --script ssl-enum-ciphers或testssl.sh这样的工具扫描自己的对外服务，你会惊讶地发现很多自以为安全的配置，其实暗藏隐患。

http://www.gsyq.cn/news/1612427.html

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