REST-ler：智慧型 REST API 模糊測試自動化分析

1 緒論

隨著 Amazon Web Services 與 Microsoft Azure 等平台成為運算領域的主導力量，雲端服務經歷了爆炸性成長。現今大多數雲端服務皆透過 REST API 進行存取，而 Swagger（OpenAPI）已成為最受歡迎的介面描述語言。REST-ler 作為首款智慧型 REST API 安全測試工具，透過分析 Swagger 規格來為雲端服務產生全面性測試，代表著重大技術突破。

2 REST-ler 方法論

2.1 Swagger 規格靜態分析

REST-ler 對 Swagger 規格進行輕量級靜態分析，以推論不同請求類型間的相依關係。系統能識別出「請求 B 需要請求 A 傳回的資源 ID」這類關聯，從而建立執行順序的相依性。此分析透過排除無效請求序列，顯著縮減了搜尋空間。

2.2 動態回饋分析

本工具持續分析先前測試執行的回應，藉此調整測試策略。當 REST-ler 發現特定請求序列（例如在 A;B 序列後的請求 C）持續被服務拒絕時，便會在後續測試中避開這些組合，將運算資源集中於更具潛力的測試區域。

3 技術實作

3.1 相依性推論演算法

相依性推論運用形式化方法建立 API 端點間的關聯性。該演算法可用數學方式表示如下：

令 $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ 為 API 請求集合

令 $D(r_i, r_j)$ 表示 $r_j$ 相依於 $r_i$ 的相依關係

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

3.2 搜尋策略

REST-ler 實作了多種受模型測試方法啟發的搜尋策略：

廣度優先探索 API 狀態空間
具回溯功能的深度限制搜尋
基於回應模式的自適應策略選擇

虛擬碼範例：

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 實驗結果

4.1 GitLab 個案研究

將 REST-ler 應用於測試 GitLab——一個具有複雜 REST API 的大型開源自託管 Git 服務。該工具透過對 API 端點進行系統化模糊測試，成功識別出多個先前未知的安全漏洞。

4.2 漏洞發現統計

發現漏洞數

7 個關鍵安全性問題

測試覆蓋率

94% API 端點完成測試

效能表現

較手動測試快 3 倍

5 原創分析

產業分析師觀點

一針見血

REST-ler 不僅是另一個學術玩具——它是首款真正理解 REST API 語義的工具，而非將端點視為黑盒子。當競爭對手如 Burp Suite 和 OWASP ZAP 仍套用傳統網站掃描技術來應對 REST API 時，REST-ler 對 Swagger 規格的理解賦予其根本的架構優勢。該工具推論端點間語義關係的能力，代表著 API 安全測試的典範轉移。

邏輯鏈條

此方法論遵循優雅的邏輯進程：以 Swagger 規格為基礎事實 → 靜態推論相依性圖譜 → 產生語義有效的測試序列 → 運用動態回饋精煉模型 → 持續優化測試生成。此方法借鏡了其他測試領域的成功策略，特別是 KLEE 和 SAGE 等工具開創的符號執行技術，但針對 REST API 的獨特挑戰進行了調整。本研究奠基於模型測試 [40] 和物件導向程式 API 測試 [27] 的既有成果，創造出綜效大於部分總和的混合方法。

亮點與槽點

亮點：相依性推論引擎極為出色——它將 Swagger 規格從文件轉化為可執行的智慧。GitLab 個案研究展示了實際影響力，發現了多個關鍵漏洞。工具的自適應學習機制展現了超越簡單模式匹配的複雜 AI 應用。

槽點：論文未充分說明工具的運算需求——針對大型 API 分析複雜相依性圖譜可能變得資源密集。對於處理有狀態驗證機制的討論有限，這是企業級 API 的關鍵缺口。此方法假設 Swagger 規格格式良好，但現實中的 API 實作常存在未記載行為。

行動啟示

安全團隊應立即將 REST-ler 的方法論整合至其 API 測試流程，即使無法直接使用該工具。Swagger 規格蘊含未開發測試智慧的洞見具有變革性。開發團隊應優先完善 Swagger 文件，不僅為了 API 消費者，更是為了安全自動化。雲端供應商應效法微軟從研究到產品的管道，將類似技術直接整合至平台中。隨著企業爭相保護其日益擴張的 API 生態系，此技術具有明確的商業潛力。

相較於 American Fuzzy Lop（AFL）或 libFuzzer 等傳統模糊測試方法，REST-ler 證實領域特定知識能大幅提升測試效率。這與專業化模糊測試框架的最新趨勢一致，類似 TensorFuzz 針對機器學習模型的作法。本研究有力論證了通用模糊測試方法不足以應對 REST API 的結構化世界，正如 SECTOR 證實了協定感知網路模糊測試的必要性。

6 未來應用

REST-ler 的方法論在現有實作之外具有顯著潛力：

企業級 API 安全：整合至 CI/CD 流程實現持續性 API 安全測試
雲端供應商工具：在 AWS 和 Azure 等雲端平台中原生實作
API 設計驗證：運用相依性分析識別有缺陷的 API 設計
合規性測試：自動驗證 API 是否符合 OpenAPI 等標準
微服務架構：應用於具有多重互連 API 的複雜微服務生態系

7 參考文獻

Fielding, R. T. (2000). Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures. 博士論文，加州大學爾灣分校。
OWASP ZAP 專案 (2023). OWASP Zed Attack Proxy。
Burp Suite (2023). PortSwigger 網站安全。
GitLab Inc. (2023). GitLab REST API 文件。
Swagger/OpenAPI 倡議 (2023). OpenAPI 規格。
微軟研究院 (2018). SAGE：安全測試的白箱模糊測試。
Cadar, C., 等人 (2008). KLEE：複雜系統程式的高覆蓋率測試自動生成。
American Fuzzy Lop (2023). AFL 模糊測試器。
TensorFuzz：以覆蓋率導向模糊測試除錯神經網路 (2019). ICML。
模型測試 (2010). Springer-Verlag。

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