一、引言
在软件系统日益复杂的当下，安全需求分析成为保障系统安全的关键环节。STRIDE 模型作为一种系统化的威胁建模工具，通过将安全威胁分类为伪装（Spoofing）、篡改（Tampering）、抵赖（Repudiation）、信息泄露（Information Disclosure）、拒绝服务（Denial of Service）和权限提升（Elevation of Privilege）六大类，帮助开发团队在需求阶段就识别潜在风险，提前规划安全策略。本文将结合实际案例，详细阐述 STRIDE 模型在软件安全需求分析中的应用流程与实践价值。
二、STRIDE 模型核心概念解析
（一）Spoofing（伪装）
伪装攻击指攻击者冒充合法用户、设备或系统组件，以获取非法访问权限。例如，攻击者通过窃取用户会话令牌，伪装成该用户进行登录；或伪造设备身份，绕过物联网系统的接入验证。
（二）Tampering（篡改）
篡改攻击针对数据或代码的完整性，通过修改传输中的数据、篡改数据库记录或替换系统文件，达到非法目的。如在电商系统中修改订单金额，或在供应链攻击中篡改开源组件代码。
（三）Repudiation（抵赖）
抵赖攻击指用户或系统否认已发生的行为，破坏操作的可追溯性。例如，用户否认发起过某笔交易，或系统无法提供操作日志证明行为真实性。
（四）Information Disclosure（信息泄露）
信息泄露指敏感数据（如用户隐私、商业机密）被未授权方获取。常见场景包括数据库被脱库、API 接口返回敏感字段，或日志文件中包含明文密码。
（五）Denial of Service（拒绝服务）
拒绝服务攻击旨在使系统无法正常响应合法请求，通过耗尽系统资源（如 CPU、带宽）或干扰服务逻辑实现。典型如 DDoS 攻击、资源耗尽型漏洞利用。
（六）Elevation of Privilege（权限提升）
权限提升攻击指用户获取超出其授权的权限，包括垂直权限提升（普通用户获取管理员权限）和水平权限提升（访问其他用户的数据）。例如，通过 SQL 注入绕过权限检查，或利用文件上传漏洞执行恶意代码。
三、STRIDE 模型在需求分析中的实施流程
（一）组建跨职能团队
需求分析阶段需组建涵盖产品经理、开发人员、安全专家和业务代表的团队。各成员从不同视角识别威胁，如安全专家关注技术漏洞，业务代表明确数据敏感性。
（二）定义系统边界与资产
- 系统边界：明确系统的输入、输出及与外部系统的交互，例如：
- 某在线教育平台的边界包括 Web 端、移动端、支付网关和用户数据库；
- 物联网智能家居系统涉及传感器、边缘网关和云端服务器。
- 资产识别：梳理系统中的敏感资产，如用户个人信息、财务数据、核心业务逻辑代码。
（三）威胁识别与分类
以 STRIDE 六个维度为框架，针对每个资产或功能模块进行威胁枚举。对照每个字母的含义，下边对在线购物车功能的分析：
| 维度 | 威胁场景 |
|---|---|
| Spoofing | 攻击者窃取用户会话 Cookie，伪装用户添加商品到购物车 |
| Tampering | 修改购物车商品数量或单价，绕过服务器验证 |
| Repudiation | 用户否认添加过某商品，系统无法提供操作日志作为证据 |
| Information Disclosure | 购物车接口返回用户购买历史等敏感信息 |
| Denial of Service | 恶意用户频繁清空购物车，消耗服务器资源 |
| Elevation of Privilege | 通过越权操作，访问其他用户的购物车内容 |
（四）风险评估与优先级排序
使用风险矩阵（可能性 × 影响程度）对威胁进行量化评估。例如：
- 高风险：支付接口存在伪装攻击可能性（可能性高），一旦成功将导致资金损失（影响程度高）；
- 低风险：用户评论区存在信息泄露威胁（可能性低），且泄露内容为公开评论（影响程度低）。
（五）制定安全需求与应对策略
针对高风险威胁，制定具体安全需求：
- Spoofing：启用 JWT 令牌 + 双因素认证，定期刷新会话令牌；
- Tampering：对传输数据进行哈希签名，服务器端重新校验；
- Repudiation：记录操作日志并存储至区块链，确保不可篡改；
- Information Disclosure：对 API 响应字段进行脱敏处理；
- Denial of Service：部署流量清洗服务，限制单个 IP 的请求频率；
- Elevation of Privilege：采用 RBAC（基于角色的访问控制），对关键操作进行二次授权验证。
四、实际案例：STRIDE 模型在金融 APP 中的应用
（一）场景描述
某移动支付 APP 需支持用户转账、余额查询和信用卡还款功能，同时集成生物识别登录。
（二）威胁分析与应对
- Spoofing：
- 威胁：攻击者通过钓鱼链接获取用户生物识别数据，伪装登录。
- 策略：采用动态密钥 + 活体检测技术，禁止静态生物数据传输。
- Tampering：
- 威胁：修改转账金额字段，实现小额转大额攻击。
- 策略：对转账请求进行数字签名，服务器端验证完整性。
- Repudiation：
- 威胁：用户否认发起转账，系统无法举证。
- 策略：生成不可篡改的交易凭证，并推送至用户端确认。
- Information Disclosure：
- 威胁：余额查询接口返回完整银行卡号。
- 策略：仅展示后四位卡号，其余部分用星号脱敏。
- Denial of Service：
- 威胁：利用分布式节点发起高频转账请求，导致服务器崩溃。
- 策略：引入限流熔断机制，结合 AI 识别异常流量模式。
- Elevation of Privilege：
- 威胁：通过越权操作查询其他用户交易记录。
- 策略：在数据库层面为每个用户数据添加唯一标识，禁止跨用户访问。
（三）实施效果
通过 STRIDE 模型分析，该 APP 在上线前修复了 12 个高风险漏洞，用户投诉率降低 83%，资金损失事件零发生，显著提升了产品安全性与用户信任度。
五、STRIDE 模型应用的挑战与优化建议
（一）主要挑战
- 团队协作壁垒：跨职能团队因专业背景差异，对威胁的理解存在偏差；
- 场景覆盖不足：复杂系统中易遗漏边缘场景的威胁；
- 动态适应性弱：需求变更时，威胁模型需同步更新。
（二）优化策略
- 标准化培训：对团队开展 STRIDE 模型专项培训，统一分析标准；
- 自动化工具辅助：使用 Microsoft Threat Modeling Tool 等工具，自动生成威胁清单；
- 持续迭代机制：将威胁建模纳入敏捷开发流程，每迭代周期进行一次复盘更新。
六、结语
STRIDE 模型为软件安全需求分析提供了清晰的方法论框架，通过系统化的威胁识别与优先级管理，帮助企业在开发早期规避安全风险，降低修复成本。在数字化转型加速的背景下，将 STRIDE 模型深度融入需求分析流程，是构建安全可靠软件系统的必经之路。未来，随着 AI、物联网等新技术的普及，STRIDE 模型也将不断演进，适应更复杂的安全挑战。