REST-ler: التحليل التلقائي الذكي لاختبار اختراق واجهات برمجة تطبيقات REST

جدول المحتويات

• 1 المقدمة
• 2 منهجية REST-ler
  • 2.1 التحليل الساكن لمواصفات Swagger
  • 2.2 تحليل التغذية الراجعة الديناميكية
• 3 التنفيذ التقني
  • 3.1 خوارزمية استنتاج التبعيات
  • 3.2 استراتيجيات البحث
• 4 النتائج التجريبية
  • 4.1 دراسة حالة GitLab
  • 4.2 إحصائيات اكتشاف الأخطاء
• 5 التحليل الأصلي
• 6 التطبيقات المستقبلية
• 7 المراجع

1 المقدمة

شهدت الخدمات السحابية نمواً هائلاً مع ظهور منصات مثل Amazon Web Services وMicrosoft Azure كقوى مهيمنة في مجال الحوسبة. يتم الوصول إلى معظم الخدمات السحابية اليوم من خلال واجهات برمجة تطبيقات REST، حيث برزت Swagger (OpenAPI) كلغة الوصف الأكثر شيوعاً للواجهات. يمثل REST-ler إنجازاً بارزاً كأول أداة أمنية ذكية تلقائية لاختبار واجهات برمجة تطبيقات REST التي تحلل مواصفات Swagger لتوليد اختبارات شاملة للخدمات السحابية.

2 منهجية REST-ler

2.1 التحليل الساكن لمواصفات Swagger

يقوم REST-ler بإجراء تحليل ساكن خفيف الوزن لمواصفات Swagger لاستنتاج التبعيات بين أنواع الطلبات. يحدد النظام العلاقات حيث يتطلب الطلب B معرف مورد يعاد من الطلب A، مما يحدد تبعيات ترتيب التنفيذ. يقلل هذا التحليل بشكل كبير من مساحة البحث من خلال استبعاد تسلسلات الطلبات غير الصالحة.

2.2 تحليل التغذية الراجعة الديناميكية

تقوم الأداة بتحليل الاستجابات من عمليات الاختبار السابقة بشكل مستمر لتكييف استراتيجية الاختبار. عندما يتعلم REST-ler أن تسلسلات طلبات معينة (مثل الطلب C بعد التسلسل A;B) يتم رفضها باستمرار من قبل الخدمة، فإنه يتجنب هذه المجموعات في الاختبارات المستقبلية، مركزاً الموارد الحسابية على مناطق أكثر وعداً.

3 التنفيذ التقني

3.1 خوارزمية استنتاج التبعيات

يستخدم استنتاج التبعيات طرقاً شكلية لإقامة العلاقات بين نقاط نهاية API. يمكن تمثيل الخوارزمية رياضياً كالتالي:

لتكن $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ مجموعة طلبات API

لتكن $D(r_i, r_j)$ تمثل علاقة التبعية حيث يعتمد $r_j$ على $r_i$

$D(r_i, r_j) = \begin{cases} 1 & \text{if } \exists p \in \text{output}(r_i) \cap \text{input}(r_j) \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}$

3.2 استراتيجيات البحث

ينفذ REST-ler استراتيجيات بحث متعددة مستوحاة من منهجيات الاختبار القائمة على النماذج:

• استكشاف مساحة حالة API بطريقة البحث بالعرض أولاً
• بحث محدود العمق مع التراجع
• اختيار استراتيجية تكيفية بناءً على أنماط الاستجابة

function generateTestSequence(swaggerSpec):
    dependencies = inferDependencies(swaggerSpec)
    testSequences = []
    
    for each root request in dependencies:
        sequence = [root]
        while canExtend(sequence):
            nextRequests = getValidNextRequests(sequence, dependencies)
            selected = selectNextRequest(nextRequests, strategy)
            sequence.append(selected)
        testSequences.append(sequence)
    
    return testSequences

4 النتائج التجريبية

4.1 دراسة حالة GitLab

تم تطبيق REST-ler لاختبار GitLab، وهي خدمة Git مفتوحة المصدر ذاتية الاستضافة تتمتع بواجهة برمجة تطبيقات REST معقدة. تمكنت الأداة بنجاح من تحديد ثغرات متعددة غير معروفة سابقاً من خلال الاختبار المنتظم لنقاط نهاية API.

4.2 إحصائيات اكتشاف الأخطاء

5 التحليل الأصلي

6 التطبيقات المستقبلية

لمنهجية REST-ler إمكانات كبيرة تتجاوز تنفيذها الحالي:

• أمان API المؤسسي: التكامل في خطوط CI/CD لاختبار أمان API المستمر
• أدوات مزودي الخدمات السحابية: التنفيذ الأصلي في المنصات السحابية مثل AWS وAzure
• التحقق من تصميم API: استخدام تحليل التبعيات لتحديد تصاميم API المعيبة
• اختبار الامتثال: التحقق الآلي من امتثال API للمعايير مثل OpenAPI
• هندسة الخدمات المصغرة: التطبيق على أنظمة الخدمات المصغرة المعقدة مع واجهات برمجة تطبيقات REST مترابطة متعددة

7 المراجع

1. Fielding, R. T. (2000). Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures. Doctoral dissertation, University of California, Irvine.
2. OWASP ZAP Project. (2023). OWASP Zed Attack Proxy.
3. Burp Suite. (2023). PortSwigger Web Security.
4. GitLab Inc. (2023). GitLab REST API Documentation.
5. Swagger/OpenAPI Initiative. (2023). OpenAPI Specification.
6. Microsoft Research. (2018). SAGE: Whitebox Fuzzing for Security Testing.
7. Cadar, C., et al. (2008). KLEE: Unassisted and Automatic Generation of High-Coverage Tests for Complex Systems Programs.
8. American Fuzzy Lop. (2023). AFL Fuzzer.
9. TensorFuzz: Debugging Neural Networks with Coverage-Guided Fuzzing. (2019). ICML.
10. Model-Based Testing. (2010). Springer-Verlag.