При использовании `whenguded ()` в GraphQL, который, как правило, является методом для условной загрузки данных или ассоциаций (например, в Resolvers на основе ORM), может возникнуть несколько общих ловушек безопасности. Эти ловушки в основном связаны с более широкими проблемами безопасности GraphQL, но особенно актуальны, потому что `при загрузке ()` часто включает в себя получение дополнительных вложенных или связанных данных, увеличивая сложность и риск.
Общие ловушки безопасности с `whenducted ()` in graphql
** 1. Противоречивые или отсутствующие проверки авторизации
`При загрузке ()` часто запускает загрузку вложенных или связанных данных после начального запуска резолей. Если логика авторизации не постоянно применяется в каждой точке загрузки данных (включая те, которые запускаются `whileded ()`), несанкционированные пользователи могут получить доступ к конфиденциальным данным. Это общая проблема, в которой некоторые пути к тем же данным защищены, но другие (например, через `при загрузке ()`) не позволяют злоумышленникам обходить элементы управления доступа [4] [6]. Разрешение должно соблюдаться как на уровне запроса, так и во всех вложенных резолюрах или погрузчиках данных.
** 2. Чрезмерные и сложные запросы, ведущие к отказу в обслуживании (DOS)
Использование `whileded ()` может вызвать глубоко вложенные запросы, которые приносят большие объемы связанных данных. Злоумышленники могут использовать это, создавая запросы, которые вызывают чрезмерную загрузку и обработку данных, что приводит к истощению ресурсов и DOS. Способность GraphQl приносить несколько связанных объектов в одном запросе делает сложным для прогнозирования использования ресурсов, и `` При загрузке () `может усугубить это путем условной загрузки дополнительных данных [4] [5]. Смягчение включает ограничение глубины запроса, оценку сложности и ограничение скорости.
** 3. Воздействие конфиденциальных данных с помощью неправильного выбора поля
Если `при загрузке ()` загружает связанные данные без осторожного контроля над тем, какие поля обнажаются, конфиденциальная информация, такая как пароли, токены или данные частного пользователя, может быть непреднамеренно возвращаться в ответе GraphQL [5]. Этот риск усиливается, если проверки авторизации отсутствуют или если сообщения об ошибках утечки конфиденциальной информации. Разработчики должны убедиться, что чувствительные поля никогда не подвергаются воздействию, даже если загружаются вложенные данные.
** 4. Инъекционные атаки посредством неправильной проверки ввода
Когда `при загрузке ()` используется с динамическими аргументами или фильтрами, неправильная проверка ввода может привести к уязвимости впрыскивания, такими как инъекция запроса GraphQL или даже инъекция SQL, если избрание базовых данных не является должным образом параметризовано [6]. Злоумышленники могут вводить вредоносные запросы или команды, которые манипулируют логикой извлечения данных. Правильная проверка ввода и использование параметризованных запросов необходима.
** 5. Обход ограничивающей скорости и грубой защиты силы
Поскольку `при загрузке ()` может вызвать несколько вложенных избраний данных в пределах одного запроса, злоумышленники могут использовать это, чтобы обходить традиционное ограничение скорости. Например, они могут отправить один комплексный запрос, который запускает многие избрания или мутации данных, эффективно выполняя грубую силу или перечисление атаки без запуска ограничений по признаку [4] [7]. Стратегии ограничения ставок должны учитывать сложность запроса и вложенные операции.
** 6. Повышенная поверхность атаки из -за самоанализа и инструмента
Использование `при загрузке ()` часто отражает сложную схему с несколькими вложенными отношениями. Атакующие могут использовать интроспекцию GraphQL и такие инструменты, как GraphiQl, чтобы обнаружить эти отношения и ремесленные запросы, которые используют `whileded ()` для доступа к непреднамеренным данным [1] [8]. Отключение самоанализа в производстве или ограничение его авторизованным пользователям может снизить этот риск.
Краткое содержание
Основные ловушки безопасности при использовании `whengulad ()` in graphql repure ravent:
- Неспособность обеспечить согласованное разрешение на все вложенные пути загрузки данных.
- Разрешение чрезмерно сложных или глубоких запросов, которые вызывают DOS.
- Раскрытие конфиденциальных данных через вложенные поля.
- Недостаточная проверка ввода, приводящая к инъекционным атакам.
- Обходные пределы скорости из -за сложных вложенных запросов.
- Увеличение воздействия из -за самоанализа и инструментов схемы.
Смягчения включают в себя строгие проверки авторизации при каждом разрешении, сложности запроса и ограничение глубины, строгие входные валидацию, тщательную схему, отключение самоанализа в производстве и комплексное ограничение скорости, адаптированное для структуры запросов GraphQL [3] [4] [5] [6] [8].
Цитаты:
[1] https://portswigger.net/web-security/graphql
[2] https://www.imperva.com/blog/graphql-vulnerabilities-common-attacks/
[3] https://tyk.io/blog/graphql-security-7-common-vulnerabilities-and-how-to-mitigate-the-risks/
[4] https://www.brightsec.com/blog/graphql-security/
[5] https://blog.convisoappsec.com/en/security-in-graphql/
[6] https://wundergraph.com/blog/the_complete_graphql_security_guide_fixing_the_13_ost_common_graphql_vulnerabilities_to_make_your_api_production_ready
[7] https://beaglesecurity.com/blog/article/graphql-attacks-vulnerabilities.html
[8] https://www.fastly.com/blog/exploring-the-security-implications-ofgraphql