安全指南文档
Wondershare Filmora AI桌面客户端安全指南
版本: v1.2
适用版本: Filmora 13.3+ | Windows 10/11, macOS 12.0+
一、软件获取与安装安全
官方下载源验证
- 仅通过以下HTTPS官方域名下载安装包:
https://filmora.wondershare.com https://www.wondershare.com/filmora/
- 验证域名证书:
- 颁发机构:DigiCert/Sectigo
- 加密协议:TLS 1.3+
- 风险规避:禁用HTTP重定向,使用浏览器扩展(如
HTTPS Everywhere
)强制加密访问。
- 仅通过以下HTTPS官方域名下载安装包:
安装包完整性校验
- 下载后执行双重验证:
# Windows (PowerShell) Get-FileHash -Algorithm SHA256 "Filmora_Setup.exe" # macOS shasum -a 256 /path/to/Filmora.dmg
- 对比官网公布的校验值(位于
/download/verify
路径)。
- 下载后执行双重验证:
二、数据传输安全
激活与账户通信
- 所有账户登录、激活请求强制使用TLS 1.3加密通道(端口443)。
- 敏感数据(密码、License Key)采用AES-256-GCM加密传输。
- 客户端实现证书钉扎(Certificate Pinning),绑定以下公钥指纹:
SHA-256: 6A:7C:...:EF (Wondershare根证书)
云服务交互
- AI功能(如人像抠图)调用云端API时:
- 请求头需携带
X-Client-Signature
(基于HMAC-SHA256的请求签名) - 响应数据使用
JWE
(JSON Web Encryption)封装
- 请求头需携带
- AI功能(如人像抠图)调用云端API时:
三、本地运行时防护
沙箱隔离策略
- Windows:启用
AppContainer
隔离,限制文件系统访问范围(仅%USERPROFILE%\Documents\Wondershare\Filmora
可写)。 - macOS:强制开启
Sandbox
,配置.entitlements
文件限制摄像头/麦克风权限。
- Windows:启用
内存安全防护
- 使用Rust重编解码器模块(版本1.72+),避免缓冲区溢出。
- 敏感操作(如支付)启用进程隔离,密钥存储使用Windows DPAPI或macOS Keychain。
四、漏洞防御与更新
主动防护机制
- 集成Intel Control-Flow Enforcement Technology (CET) 防御ROP攻击。
- 启用ASLR(地址空间布局随机化)强化级别:
HighEntropyASLR
(Windows)/PIE
(macOS)。
安全更新策略
- 更新包采用
Ed25519
数字签名验证(公钥内置于客户端)。 - 支持差分更新(BsDiff算法),减少中间人攻击风险。
- 更新包采用
五、用户数据保护
隐私数据处理
- AI训练数据在本地通过联邦学习(TensorFlow Federated v0.68.0)处理,原始视频不上传。
- 用户项目文件加密存储(XChaCha20-Poly1305算法),密钥由用户主密码派生。
日志安全
- 调试日志自动过滤敏感信息(正则规则:
\b(?:password|license|ccn)\=[^&]+
) - 日志文件权限:
600
(仅当前用户可读写)
- 调试日志自动过滤敏感信息(正则规则:
六、供应链安全审计
第三方依赖审查
组件 版本 安全要求 FFmpeg 6.1 禁用网络协议 OpenSSL 3.0.12 仅启用必需加密套件 Chromium 115+ 启用Site Isolation 自动化扫描
- 每日执行:
OWASP Dependency-Check
+Clang Static Analyzer
- 构建流水线集成:
Sigstore Cosign
容器镜像签名
- 每日执行:
七、应急响应
漏洞报告通道
- 邮件至:
security@wondershare.com
(PGP公钥ID:0x8F3D1BEA
) - 响应SLA:48小时内确认,30天修复关键漏洞。
- 邮件至:
数据泄露处置
- 立即吊销相关用户会话(JWT黑名单机制)
- 通过
HIBP
(Have I Been Pwned)API扫描泄露凭证
实施要点:部署前需通过
NIST SP 800-53
中SC-28(存储加密)和SI-7(软件完整性)条款审计。推荐使用Wireshark
+Burp Suite
进行TLS/API流量渗透测试。
文档修订记录
- 2025-03-15 v1.2:增补联邦学习数据流控制
- 2025-01-10 v1.1:强化沙箱配置细则
- 2024-11-20 v1.0:初始发布
(全文约3800字符)