REST-ler：自動インテリジェントREST APIファジング分析

目次

• 1 はじめに
• 2 REST-lerの手法
  • 2.1 Swagger仕様の静的解析
  • 2.2 動的フィードバック解析
• 3 技術的実装
  • 3.1 依存性推論アルゴリズム
  • 3.2 探索戦略
• 4 実験結果
  • 4.1 GitLabケーススタディ
  • 4.2 バグ発見統計
• 5 独自分析
• 6 将来の応用
• 7 参考文献

1 はじめに

Amazon Web ServicesやMicrosoft Azureなどのプラットフォームがコンピューティング分野で支配的な勢力となる中、クラウドサービスは爆発的な成長を遂げています。今日、ほとんどのクラウドサービスはREST APIを通じてアクセスされ、Swagger（OpenAPI）は最も人気のあるインターフェース記述言語として台頭しています。REST-lerは、Swagger仕様を分析してクラウドサービス向けの包括的なテストを生成する、初の自動インテリジェントREST APIセキュリティテストツールとして画期的な存在です。

2 REST-lerの手法

2.1 Swagger仕様の静的解析

REST-lerはSwagger仕様に対して軽量な静的解析を実行し、リクエストタイプ間の依存関係を推論します。本システムは、リクエストBがリクエストAによって返されたリソースIDを必要とするような関係を特定し、実行順序の依存関係を確立します。この解析により、無効なリクエストシーケンスを排除することで、探索空間を大幅に削減します。

2.2 動的フィードバック解析

本ツールは、過去のテスト実行からの応答を継続的に分析し、テスト戦略を適応させます。REST-lerは、特定のリクエストシーケンス（例：シーケンスA;B後のリクエストC）がサービスによって一貫して拒否されることを学習すると、将来のテストではこれらの組み合わせを回避し、計算リソースをより有望な領域に集中させます。

3 技術的実装

3.1 依存性推論アルゴリズム

依存性推論は、形式的手法を用いてAPIエンドポイント間の関係を確立します。このアルゴリズムは数学的に以下のように表現できます：

APIリクエストの集合を $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ とする

$r_j$ が $r_i$ に依存する依存関係を $D(r_i, r_j)$ で表す

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

3.2 探索戦略

REST-lerは、モデルベーステスト手法に着想を得た複数の探索戦略を実装しています：

• API状態空間の幅優先探索
• バックトラッキングを伴う深さ制限付き探索
• 応答パターンに基づく適応的戦略選択

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 実験結果

4.1 GitLabケーススタディ

REST-lerは、複雑なREST APIを有する大規模なオープンソースのセルフホスト型GitサービスであるGitLabのテストに適用されました。本ツールは、APIエンドポイントの体系的なファジングを通じて、複数の未知の脆弱性を特定することに成功しました。

4.2 バグ発見統計

5 独自分析

6 将来の応用

REST-lerの手法は、現在の実装を超えて大きな可能性を秘めています：

• エンタープライズAPIセキュリティ： CI/CDパイプラインへの統合による継続的APIセキュリティテスト
• クラウドプロバイダーツール： AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームへのネイティブ実装
• API設計検証： 依存性解析を使用した欠陥のあるAPI設計の特定
• コンプライアンステスト： OpenAPIなどの標準へのAPI準拠の自動検証
• マイクロサービスアーキテクチャ： 複数の相互接続されたAPIを有する複雑なマイクロサービスエコシステムへの応用

7 参考文献

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.