GraphQL
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GraphQL wird als effiziente Alternative zu REST API hervorgehoben, da es einen vereinfachten Ansatz zum Abfragen von Daten aus dem Backend bietet. Im Gegensatz zu REST, das oft zahlreiche Anfragen über verschiedene Endpunkte erfordert, um Daten zu sammeln, ermöglicht GraphQL das Abrufen aller benötigten Informationen über eine einzelne Anfrage. Diese Vereinfachung kommt Entwicklern zugute, indem sie die Komplexität ihrer Datenabrufprozesse verringert.
Mit dem Aufkommen neuer Technologien, einschließlich GraphQL, entstehen auch neue Sicherheitsanfälligkeiten. Ein wichtiger Punkt ist, dass GraphQL standardmäßig keine Authentifizierungsmechanismen enthält. Es liegt in der Verantwortung der Entwickler, solche Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren. Ohne angemessene Authentifizierung können GraphQL-Endpunkte sensible Informationen für nicht authentifizierte Benutzer offenlegen, was ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellt.
Um exponierte GraphQL-Instanzen zu identifizieren, wird empfohlen, spezifische Pfade in Verzeichnis-Brute-Force-Angriffen einzuschließen. Diese Pfade sind:
/graphql
/graphiql
/graphql.php
/graphql/console
/api
/api/graphql
/graphql/api
/graphql/graphql
Die Identifizierung offener GraphQL-Instanzen ermöglicht die Untersuchung der unterstützten Abfragen. Dies ist entscheidend für das Verständnis der über den Endpunkt zugänglichen Daten. Das Introspektionssystem von GraphQL erleichtert dies, indem es die Abfragen detailliert, die ein Schema unterstützt. Für weitere Informationen dazu siehe die GraphQL-Dokumentation zur Introspektion: GraphQL: Eine Abfragesprache für APIs.
Das Tool graphw00f kann erkennen, welcher GraphQL-Engine auf einem Server verwendet wird, und druckt dann einige hilfreiche Informationen für den Sicherheitsprüfer.
Um zu überprüfen, ob eine URL ein GraphQL-Dienst ist, kann eine universelle Abfrage, query{__typename}, gesendet werden. Wenn die Antwort {"data": {"__typename": "Query"}} enthält, bestätigt dies, dass die URL einen GraphQL-Endpunkt hostet. Diese Methode basiert auf dem __typename-Feld von GraphQL, das den Typ des abgefragten Objekts offenbart.
Graphql unterstützt normalerweise GET, POST (x-www-form-urlencoded) und POST(json). Obwohl es aus Sicherheitsgründen empfohlen wird, nur json zuzulassen, um CSRF-Angriffe zu verhindern.
Um Introspektion zu verwenden, um Schema-Informationen zu entdecken, abfragen Sie das __schema-Feld. Dieses Feld ist auf dem Wurzeltyp aller Abfragen verfügbar.
Mit dieser Abfrage finden Sie die Namen aller verwendeten Typen:
Mit dieser Abfrage können Sie alle Typen, deren Felder und deren Argumente (sowie den Typ der Argumente) extrahieren. Dies wird sehr nützlich sein, um zu wissen, wie man die Datenbank abfragt.
Fehler
Es ist interessant zu wissen, ob die Fehler angezeigt werden, da sie nützliche Informationen beitragen werden.
Datenbankschema über Introspektion auflisten
Wenn die Introspektion aktiviert ist, aber die obige Abfrage nicht ausgeführt wird, versuchen Sie, die onOperation, onFragment und onField Direktiven aus der Abfrage-Struktur zu entfernen.
Inline-Introspektionsabfrage:
Die letzte Codezeile ist eine GraphQL-Abfrage, die alle Metainformationen aus dem GraphQL (Objektnamen, Parameter, Typen...) ausgibt.
Wenn die Introspektion aktiviert ist, können Sie GraphQL Voyager verwenden, um in einer GUI alle Optionen anzuzeigen.
Jetzt, da wir wissen, welche Art von Informationen in der Datenbank gespeichert ist, lassen Sie uns versuchen, einige Werte zu extrahieren.
In der Introspektion können Sie sehen, welches Objekt Sie direkt abfragen können (weil Sie ein Objekt nicht nur abfragen können, weil es existiert). Im folgenden Bild sehen Sie, dass der "queryType" "Query" genannt wird und dass eines der Felder des "Query"-Objekts "flags" ist, das ebenfalls ein Objekttyp ist. Daher können Sie das Flag-Objekt abfragen.
Beachten Sie, dass der Typ der Abfrage "flags" "Flags" ist, und dieses Objekt ist wie folgt definiert:
Sie können sehen, dass die "Flags"-Objekte aus name und value bestehen. Dann können Sie alle Namen und Werte der Flags mit der Abfrage erhalten:
Beachten Sie, dass im Falle des Objekts, das abgefragt werden soll, ein primitiver Typ wie string ist, wie im folgenden Beispiel
Sie können es einfach abfragen mit:
In einem anderen Beispiel, in dem es 2 Objekte im "Query" Typobjekt gab: "user" und "users". Wenn diese Objekte keine Argumente benötigen, um zu suchen, könnte man alle Informationen von ihnen abrufen, indem man einfach nach den gewünschten Daten fragt. In diesem Beispiel aus dem Internet könnte man die gespeicherten Benutzernamen und Passwörter extrahieren:
Wenn man jedoch in diesem Beispiel versucht, dies zu tun, erhält man diesen Fehler:
Es scheint, dass es irgendwie mit dem "uid" Argument vom Typ Int suchen wird.
Wie auch immer, wir wussten bereits, dass im Abschnitt Basic Enumeration eine Abfrage vorgeschlagen wurde, die uns alle benötigten Informationen zeigte: query={__schema{types{name,fields{name, args{name,description,type{name, kind, ofType{name, kind}}}}}}}
Wenn du das Bild liest, das bereitgestellt wurde, als ich diese Abfrage ausgeführt habe, wirst du sehen, dass "user" das arg "uid" vom Typ Int hatte.
Durch einige leichte uid Bruteforce fand ich heraus, dass bei uid=1 ein Benutzername und ein Passwort abgerufen wurden:
query={user(uid:1){user,password}}
Beachte, dass ich entdeckt habe, dass ich nach den Parametern "user" und "password" fragen konnte, denn wenn ich versuche, nach etwas zu suchen, das nicht existiert (query={user(uid:1){noExists}}), erhalte ich diesen Fehler:
Und während der Enumeration-Phase entdeckte ich, dass das "dbuser" Objekt die Felder "user" und "password" hatte.
Query-String-Dump-Trick (danke an @BinaryShadow_)
Wenn du nach einem String-Typ suchen kannst, wie: query={theusers(description: ""){username,password}} und du nach einem leeren String suchst, wird es alle Daten dumpen. (Beachte, dass dieses Beispiel nicht mit dem Beispiel der Tutorials zusammenhängt, für dieses Beispiel gehe davon aus, dass du mit "theusers" nach einem String-Feld namens "description" suchen kannst).
In diesem Setup enthält eine Datenbank Personen und Filme. Personen werden durch ihre E-Mail und Namen identifiziert; Filme durch ihren Namen und Bewertung. Personen können Freunde miteinander sein und auch Filme haben, was Beziehungen innerhalb der Datenbank anzeigt.
Du kannst Personen nach dem Namen suchen und ihre E-Mails erhalten:
Du kannst Personen nach dem Namen suchen und ihre abonnierten Filme erhalten:
Beachten Sie, wie angegeben ist, um den name der subscribedMovies der Person abzurufen.
Sie können auch mehrere Objekte gleichzeitig suchen. In diesem Fall wird nach 2 Filmen gesucht:
Oder sogar Beziehungen mehrerer verschiedener Objekte mithilfe von Aliassen:
Mutationen werden verwendet, um Änderungen auf der Serverseite vorzunehmen.
In der Introspektion können die deklarierten Mutationen gefunden werden. Im folgenden Bild wird der "MutationType" als "Mutation" bezeichnet und das "Mutation"-Objekt enthält die Namen der Mutationen (wie "addPerson" in diesem Fall):
In diesem Setup enthält eine Datenbank Personen und Filme. Personen werden durch ihre E-Mail und Namen identifiziert; Filme durch ihren Namen und Bewertung. Personen können Freunde miteinander sein und auch Filme haben, was Beziehungen innerhalb der Datenbank anzeigt.
Eine Mutation, um neue Filme in der Datenbank zu erstellen, könnte wie folgt aussehen (in diesem Beispiel wird die Mutation addMovie genannt):
Beachten Sie, wie sowohl die Werte als auch der Datentyp in der Abfrage angegeben sind.
Zusätzlich unterstützt die Datenbank eine Mutation-Operation, die addPerson genannt wird und die Erstellung von Personen zusammen mit ihren Assoziationen zu bestehenden Freunden und Filmen ermöglicht. Es ist wichtig zu beachten, dass die Freunde und Filme bereits in der Datenbank vorhanden sein müssen, bevor sie mit der neu erstellten Person verknüpft werden.
Wie in einer der Schwachstellen, die in diesem Bericht beschrieben sind erklärt, bedeutet eine Directive Overloading, eine Direktive sogar Millionen von Malen aufzurufen, um den Server dazu zu bringen, Operationen zu verschwenden, bis es möglich ist, ihn DoS zu machen.
Diese Informationen stammen von https://lab.wallarm.com/graphql-batching-attack/. Authentifizierung über die GraphQL-API mit gleichzeitigem Senden vieler Abfragen mit unterschiedlichen Anmeldeinformationen, um dies zu überprüfen. Es handelt sich um einen klassischen Brute-Force-Angriff, aber jetzt ist es möglich, mehr als ein Login/Passwort-Paar pro HTTP-Anfrage zu senden, dank der GraphQL-Batching-Funktion. Dieser Ansatz würde externe Rate-Überwachungsanwendungen täuschen, indem er denkt, dass alles in Ordnung ist und kein Brute-Forcing-Bot versucht, Passwörter zu erraten.
Unten finden Sie die einfachste Demonstration einer Anwendungsauthentifizierungsanfrage, mit 3 verschiedenen E-Mail/Passwort-Paaren gleichzeitig. Offensichtlich ist es möglich, Tausende in einer einzigen Anfrage auf die gleiche Weise zu senden:
Wie wir aus dem Screenshot der Antwort sehen können, gaben die erste und die dritte Anfrage null zurück und spiegelten die entsprechenden Informationen im error-Bereich wider. Die zweite Mutation hatte die korrekten Authentifizierungsdaten und die Antwort enthält das korrekte Authentifizierungssitzungstoken.
Immer mehr GraphQL-Endpunkte deaktivieren die Introspektion. Die Fehler, die GraphQL wirft, wenn eine unerwartete Anfrage empfangen wird, sind jedoch ausreichend für Tools wie clairvoyance, um den größten Teil des Schemas zu rekonstruieren.
Darüber hinaus beobachtet die Burp Suite-Erweiterung GraphQuail GraphQL-API-Anfragen, die durch Burp gehen und baut ein internes GraphQL-Schema mit jeder neuen Abfrage, die sie sieht. Es kann auch das Schema für GraphiQL und Voyager offenlegen. Die Erweiterung gibt eine gefälschte Antwort zurück, wenn sie eine Introspektionsanfrage erhält. Infolgedessen zeigt GraphQuail alle Abfragen, Argumente und Felder, die innerhalb der API verfügbar sind. Für weitere Informationen hier überprüfen.
Eine schöne Wortliste, um GraphQL-Entitäten zu entdecken, kann hier gefunden werden.
Um Einschränkungen bei Introspektionsanfragen in APIs zu umgehen, erweist sich das Einfügen eines Sonderzeichens nach dem __schema-Schlüsselwort als effektiv. Diese Methode nutzt häufige Entwicklerfehler in Regex-Mustern aus, die darauf abzielen, die Introspektion zu blockieren, indem sie sich auf das __schema-Schlüsselwort konzentrieren. Durch das Hinzufügen von Zeichen wie Leerzeichen, Zeilenumbrüchen und Kommas, die GraphQL ignoriert, aber möglicherweise nicht in Regex berücksichtigt werden, können Einschränkungen umgangen werden. Zum Beispiel kann eine Introspektionsanfrage mit einem Zeilenumbruch nach __schema solche Abwehrmaßnahmen umgehen:
Wenn dies nicht erfolgreich ist, ziehen Sie alternative Anforderungsmethoden in Betracht, wie GET-Anfragen oder POST mit x-www-form-urlencoded, da Einschränkungen möglicherweise nur für POST-Anfragen gelten.
Wie in diesem Vortrag erwähnt, überprüfen Sie, ob es möglich sein könnte, sich über WebSockets mit graphQL zu verbinden, da dies Ihnen möglicherweise ermöglicht, eine potenzielle WAF zu umgehen und die Websocket-Kommunikation das Schema von graphQL preiszugeben:
Wenn die Introspektion deaktiviert ist, ist das Durchsuchen des Quellcodes der Website nach vorab geladenen Abfragen in JavaScript-Bibliotheken eine nützliche Strategie. Diese Abfragen können im Sources-Tab der Entwicklertools gefunden werden, was Einblicke in das Schema der API bietet und potenziell exponierte sensible Abfragen offenbart. Die Befehle zur Suche innerhalb der Entwicklertools sind:
Wenn Sie nicht wissen, was CSRF ist, lesen Sie die folgende Seite:
CSRF (Cross Site Request Forgery)Dort draußen werden Sie mehrere GraphQL-Endpunkte finden, die ohne CSRF-Token konfiguriert sind.
Beachten Sie, dass GraphQL-Anfragen normalerweise über POST-Anfragen mit dem Content-Type application/json gesendet werden.
Allerdings unterstützen die meisten GraphQL-Endpunkte auch form-urlencoded POST-Anfragen:
Daher ist es möglich, Änderungen in der GraphQL durch Ausnutzung einer CSRF vorzunehmen, da CSRF-Anfragen wie die vorherigen ohne Preflight-Anfragen gesendet werden.
Beachten Sie jedoch, dass der neue Standardwert des Cookie-Werts des samesite-Flags von Chrome Lax ist. Das bedeutet, dass das Cookie nur von einer Drittanbieter-Website in GET-Anfragen gesendet wird.
Es ist zu beachten, dass es normalerweise möglich ist, die Abfrage Anfrage auch als GET Anfrage zu senden und das CSRF-Token möglicherweise in einer GET-Anfrage nicht validiert wird.
Außerdem könnte es möglich sein, durch Ausnutzung eines XS-Search Angriffs Inhalte vom GraphQL-Endpunkt unter Ausnutzung der Anmeldeinformationen des Benutzers zu exfiltrieren.
Für weitere Informationen überprüfen Sie den originalen Beitrag hier.
Ähnlich wie bei CRSF-Schwachstellen, die GraphQL ausnutzen, ist es auch möglich, ein Cross-Site-WebSocket-Hijacking durchzuführen, um eine Authentifizierung mit GraphQL mit ungeschützten Cookies auszunutzen und einen Benutzer dazu zu bringen, unerwartete Aktionen in GraphQL auszuführen.
Für weitere Informationen überprüfen Sie:
WebSocket AttacksViele GraphQL-Funktionen, die am Endpunkt definiert sind, überprüfen möglicherweise nur die Authentifizierung des Anforderers, jedoch nicht die Autorisierung.
Die Modifizierung von Abfrageeingabevariablen könnte zu sensiblen Kontodetails leak führen.
Mutation könnte sogar zu einem Kontoübernahmeversuch führen, indem versucht wird, andere Kontodaten zu ändern.
Das Verketten von Abfragen kann ein schwaches Authentifizierungssystem umgehen.
Im folgenden Beispiel sehen Sie, dass die Operation "forgotPassword" ist und dass sie nur die zugehörige forgotPassword-Abfrage ausführen sollte. Dies kann umgangen werden, indem am Ende eine Abfrage hinzugefügt wird, in diesem Fall fügen wir "register" und eine Benutzer-Variable hinzu, damit das System sich als neuer Benutzer registriert.
In GraphQL sind Aliasse ein leistungsstarkes Feature, das die explizite Benennung von Eigenschaften bei der Durchführung einer API-Anfrage ermöglicht. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich, um mehrere Instanzen desselben Typs von Objekten innerhalb einer einzigen Anfrage abzurufen. Aliasse können verwendet werden, um die Einschränkung zu überwinden, die verhindert, dass GraphQL-Objekte mehrere Eigenschaften mit demselben Namen haben.
Für ein detailliertes Verständnis von GraphQL-Aliassen wird die folgende Ressource empfohlen: Aliasse.
Während der Hauptzweck von Aliassen darin besteht, die Notwendigkeit für zahlreiche API-Aufrufe zu reduzieren, wurde ein unbeabsichtigter Anwendungsfall identifiziert, bei dem Aliasse genutzt werden können, um Brute-Force-Angriffe auf einen GraphQL-Endpunkt durchzuführen. Dies ist möglich, da einige Endpunkte durch Ratenbegrenzer geschützt sind, die darauf ausgelegt sind, Brute-Force-Angriffe zu verhindern, indem sie die Anzahl der HTTP-Anfragen einschränken. Diese Ratenbegrenzer berücksichtigen jedoch möglicherweise nicht die Anzahl der Operationen innerhalb jeder Anfrage. Da Aliasse die Einbeziehung mehrerer Abfragen in einer einzigen HTTP-Anfrage ermöglichen, können sie solche Ratenbegrenzungsmaßnahmen umgehen.
Betrachten Sie das folgende Beispiel, das veranschaulicht, wie aliierte Abfragen verwendet werden können, um die Gültigkeit von Rabattcodes im Geschäft zu überprüfen. Diese Methode könnte Ratenbegrenzungen umgehen, da sie mehrere Abfragen in einer HTTP-Anfrage zusammenfasst und möglicherweise die Überprüfung zahlreicher Rabattcodes gleichzeitig ermöglicht.
Alias Overloading ist eine GraphQL-Sicherheitsanfälligkeit, bei der Angreifer eine Abfrage mit vielen Aliasen für dasselbe Feld überlasten, was dazu führt, dass der Backend-Resolver dieses Feld wiederholt ausführt. Dies kann die Serverressourcen überlasten und zu einer Denial of Service (DoS) führen. Zum Beispiel wird im folgenden Query dasselbe Feld (expensiveField) 1.000 Mal mit Aliasen angefordert, was den Backend zwingt, es 1.000 Mal zu berechnen und möglicherweise CPU oder Speicher zu erschöpfen:
Um dies zu mildern, implementieren Sie Alias-Zählgrenzen, Abfragekomplexitätsanalysen oder Ratenbegrenzungen, um Ressourcenmissbrauch zu verhindern.
Array-basierte Abfrage-Batching ist eine Schwachstelle, bei der eine GraphQL-API das Batching mehrerer Abfragen in einer einzigen Anfrage zulässt, wodurch ein Angreifer eine große Anzahl von Abfragen gleichzeitig senden kann. Dies kann das Backend überlasten, indem alle gebündelten Abfragen parallel ausgeführt werden, was übermäßige Ressourcen (CPU, Speicher, Datenbankverbindungen) verbraucht und potenziell zu einem Denial of Service (DoS) führen kann. Wenn keine Grenze für die Anzahl der Abfragen in einem Batch besteht, kann ein Angreifer dies ausnutzen, um die Verfügbarkeit des Dienstes zu beeinträchtigen.
In diesem Beispiel werden 10 verschiedene Abfragen in einer Anfrage gebündelt, wodurch der Server gezwungen wird, alle gleichzeitig auszuführen. Wenn dies mit einer größeren Batch-Größe oder rechenintensiven Abfragen ausgenutzt wird, kann es den Server überlasten.
Directive Overloading tritt auf, wenn ein GraphQL-Server Abfragen mit übermäßigen, duplizierten Direktiven zulässt. Dies kann den Parser und den Executor des Servers überwältigen, insbesondere wenn der Server wiederholt dieselbe Direktivenlogik verarbeitet. Ohne angemessene Validierung oder Grenzen kann ein Angreifer dies ausnutzen, indem er eine Abfrage mit zahlreichen duplizierten Direktiven erstellt, um eine hohe Rechen- oder Speichernutzung auszulösen, was zu Denial of Service (DoS) führt.
Beachten Sie, dass im vorherigen Beispiel @aa eine benutzerdefinierte Direktive ist, die möglicherweise nicht deklariert ist. Eine gängige Direktive, die normalerweise existiert, ist @include:
Sie können auch eine Introspektionsabfrage senden, um alle deklarierten Direktiven zu entdecken:
Und dann verwenden Sie einige der benutzerdefinierten.
Feldduplikation ist eine Anfälligkeit, bei der ein GraphQL-Server Abfragen mit demselben Feld, das übermäßig wiederholt wird, zulässt. Dies zwingt den Server, das Feld für jede Instanz redundant aufzulösen, was erhebliche Ressourcen (CPU, Speicher und Datenbankaufrufe) verbraucht. Ein Angreifer kann Abfragen mit Hunderten oder Tausenden von wiederholten Feldern erstellen, was zu hoher Last führt und potenziell zu einem Denial of Service (DoS) führen kann.
https://github.com/dolevf/graphql-cop: Testen von häufigen Fehlkonfigurationen von GraphQL-Endpunkten
https://github.com/assetnote/batchql: GraphQL-Sicherheitsprüfskript mit Fokus auf das Durchführen von Batch-GraphQL-Abfragen und -Mutationen.
https://github.com/dolevf/graphw00f: Fingerabdruck des verwendeten GraphQL
https://github.com/gsmith257-cyber/GraphCrawler: Toolkit, das verwendet werden kann, um Schemata zu erfassen und nach sensiblen Daten zu suchen, Autorisierung zu testen, Schemata zu brute-forcen und Pfade zu einem bestimmten Typ zu finden.
https://blog.doyensec.com/2020/03/26/graphql-scanner.html: Kann als Standalone oder Burp-Erweiterung verwendet werden.
https://github.com/swisskyrepo/GraphQLmap: Kann auch als CLI-Client verwendet werden, um Angriffe zu automatisieren
https://gitlab.com/dee-see/graphql-path-enum: Tool, das die verschiedenen Möglichkeiten auflistet, einen bestimmten Typ in einem GraphQL-Schema zu erreichen.
https://github.com/doyensec/GQLSpection: Der Nachfolger der Standalone- und CLI-Modi von InQL
https://github.com/doyensec/inql: Burp-Erweiterung für fortgeschrittene GraphQL-Tests. Der Scanner ist der Kern von InQL v5.0, wo Sie einen GraphQL-Endpunkt oder eine lokale Introspektionsschema-Datei analysieren können. Er generiert automatisch alle möglichen Abfragen und Mutationen und organisiert sie in einer strukturierten Ansicht für Ihre Analyse. Die Attacker-Komponente ermöglicht es Ihnen, Batch-GraphQL-Angriffe durchzuführen, was nützlich sein kann, um schlecht implementierte Ratenlimits zu umgehen.
https://github.com/nikitastupin/clairvoyance: Versuchen Sie, das Schema selbst bei deaktivierter Introspektion zu erhalten, indem Sie die Hilfe einiger GraphQL-Datenbanken in Anspruch nehmen, die die Namen von Mutationen und Parametern vorschlagen.
https://github.com/graphql/graphiql: GUI-Client
https://altair.sirmuel.design/: GUI-Client
Video, das AutoGraphQL erklärt: https://www.youtube.com/watch?v=JJmufWfVvyU
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