تصور کنید در حال اجرای یک API Gateway هستید که ترافیک را به چندین میکروسرویس مختلف مسیردهی میکند؛ برای مثال سرویسهایی مانند احراز هویت، پرداخت، مدیریت سفارش یا تحلیل داده.
حالا تصور کنید که همهچیز برای ماهها بدون هیچ مشکلی اجرا شده است، تا اینکه یک شب، یک بدنه درخواست (request body) بدشکل (malformed) که از یک کلاینت موبایل ارسال شده، باعث ایجاد یک خطای ۵۰۰ Internal Server Error در سیستم مانیتورینگ شما میشود.
حتی امنترین REST APIها هم نقاط ضعف خودشان را دارند. حتی قابلاعتمادترین و امنترین REST APIها هم میتوانند زمانی که ورودیهایی خارج از schema مورد انتظار دریافت میکنند، رفتار غیرقابل پیشبینی از خود نشان دهند؛ برای مثال زمانی که نمیدانند چگونه رشتههای بیشازحد طولانی، کدگذاریهای غیرمنتظره، فیلدهای گمشده، یا JSONهایی با ساختار ظریفاً نادرست را تجزیه (parse) کنند.
این شرایط همیشه در تستهای فانکشنال یا یونیت دیده نمیشوند، زیرا آن تستها به دادههای شناختهشده متکی هستند. REST fuzz testing یکی از اساسیترین و مفیدترین ابزارها برای ترسیم — و ایمنسازی — این مرز غیرقابل پیشبینی است.
درک REST Fuzz Testing
REST fuzz testing یک تکنیک سیستماتیک برای ارزیابی تابآوری (resilience) و امنیت APIهای RESTful است که با ارسال حجم زیادی از درخواستهای بهصورت خودکار تولیدشده، بدشکل یا غیرمنتظره انجام میشود. بهجای بررسی صحت عملکرد تحت ورودیهای کنترلشده، یک fuzzer سرویس را با ورودیهایی به چالش میکشد که از مشخصات (specification) آن انحراف دارند و واکنش سیستم را مشاهده میکند. هدف فقط کرشدادن API نیست، بلکه آشکار کردن ضعفها در تجزیه، اعتبارسنجی و مدیریت خطا است.
تست سنتی REST فرض میکند که کلاینت رفتار قابل پیشبینی دارد. برای مثال، یک تست فانکشنال معمولی API ممکن است بررسی کند که آیا یک درخواستPOST /orders
با JSON معتبر، یک سفارش ایجاد میکند و وضعیت ۲۰۱ Created را بازمیگرداند یا نه.
اما یک fuzz test سؤالهای سختتری میپرسد؛
مثلاً:
- اگر payload شامل یک آرایه تودرتو باشد در حالی که انتظار یک رشته میرود چه اتفاقی میافتد؟
- یا اگر مقدار یک فیلد از محدوده عدد صحیح (integer range) فراتر برود چه میشود؟
- اگر درخواست از یک HTTP verb پشتیبانینشده استفاده کند چه؟
- اگر یک هدر الزامی حذف شده باشد چه؟
- یا اگر payload بهجای UTF-8 با UTF-16 کدگذاری شده باشد چه اتفاقی میافتد؟
این فرایند میتواند بهطور کامل با استفاده از ابزارهایی مانند RESTler مایکروسافت، Intruder در Burp Suite، یا Schemathesis خودکار شود. یک REST fuzzer، schema مربوط به API را — معمولاً از طریق یک تعریف OpenAPI — دریافت میکند و ترکیبهای مختلفی از درخواستها را تولید میکند که هر محدودیت تعریفشده را به چالش میکشند.
هر تغییر به API ارسال میشود و پاسخها برای ناهنجاریهایی مانند کرش، تأخیر غیرعادی، کدهای وضعیت ناسازگار یا نشت دادههای تشخیصی تحلیل میشوند. در طول زمان، این جریان ورودی که ظاهری آشوبناک دارد، خطوط گسل جایی که استحکام سیستم فرو میریزد را ترسیم میکند.
چرا REST Fuzz Testing اهمیت دارد
اگر از قبل یک برنامه تست قوی و جامع دارید، ممکن است fuzzing اضافی به نظر برسد، اما مزایایی دارد که تست سنتی بهتنهایی نمیتواند ارائه دهد.
Fuzzing موارد لبهای (Edge Cases) را آشکار میکند
Fuzz testing بُعدی را پوشش میدهد که تستهای متداول بهندرت به آن میپردازند — نحوه برخورد با ناشناختهها و غیرمنتظرهها.
REST APIها بسیار بیشتر از نرمافزارهای محلی در معرض ناشناختهها قرار دارند، زیرا در مرز بین سیستمها زندگی میکنند.
هر چیزی که در معرض اینترنت، کلاینتهای شخص ثالث، یا meshهای داخلی سرویس قرار دارد، میتواند ورودیای دریافت کند که از قرارداد مستندشده پیروی نمیکند.
برنامهنویسی دفاعی کمک میکند، اما بهراحتی میتوان موارد لبهای را از قلم انداخت، بهویژه زمانی که چندین لایه سریالسازی و فریمورک درگیر باشند.
Fuzz testing این لبههای شکننده را آشکار میکند.
بسیاری از آسیبپذیریهای API ناشی از ورودیهای اعتبارسنجینشده یا بدمدیریتشده هستند؛ مانند سرریز بافر، سردرگمی نوع (type confusion)، بردارهای تزریق (injection vectors)، یا ناسازگاریهای منطقی که توسط دادههای بدشکل تحریک میشوند.
زمانی که یک API پیامهای خطای دقیق یا stack traceها را بازمیگرداند، ممکن است ناخواسته ساختار داخلی اپلیکیشن را افشا کند و به مهاجم یک نقشه راه برای سوءاستفاده بیشتر بدهد.
Fuzzing این نشتها را قبل از آنکه شخص دیگری از آنها بهرهبرداری کند، آشکار میسازد.
Fuzzing قابلیت اطمینان را افزایش میدهد
Fuzzing برای قابلیت اطمینان نیز مهم است.
APIها اغلب برای اتصال سیستمهای ناهمگون مانند کلاینتهای وب، دستگاههای IoT و یکپارچگیهای قدیمی استفاده میشوند که همگی قادر به تولید درخواستهای غیرمنتظره هستند. یک API تابآور باید بهصورت قابل پیشبینی شکست بخورد و کدهای خطای واضحی بازگرداند که با استانداردها و بهترین شیوههای فعلی سازگار باشند، نه اینکه کرش کند یا استثناها را در کل stack منتشر کند.
REST fuzz testing نشان میدهد که آیا مدیریت خطا سازگار است یا نه و آیا قرارداد API تحت فشار همچنان پایدار باقی میماند یا خیر.
Fuzzing به انطباق مقرراتی کمک میکند
تمرین fuzzing همچنین کمک میکند اطمینان حاصل شود که یک API با اهداف مقرراتی و انطباقی جدید همراستا است.
چارچوبهایی مانند OWASP API Security Top 10 و SOC 2 توسعهدهندگان را تشویق میکنند که در کشف آسیبپذیریهای مرتبط با مدیریت ورودیها پیشدستانه عمل کنند.
Fuzzing خودکار شواهد ملموسی فراهم میکند که نشان میدهد یک تیم توسعه فراتر از سناریوهای اسمی (nominal) رفته و واقعاً تلاش بیشتری در تست انجام داده است.
Fuzzing میتواند در CI/CD خودکار شود
در نهایت، خودکارسازی باعث میشود fuzzing به بخشی ارزشمند از پایپلاینهای مدرن استقرار تبدیل شود. پس از پیکربندی صحیح، یک REST fuzzer میتواند بهصورت شبانه یا روی هر build اجرا شود، ورودیهای تصادفی تزریق کند و ناهنجاریها را گزارش دهد.
در طول زمان، سازمان به مجموعهای از شکستهای متنوع دست پیدا میکند که میتوان آنها را بین نسخهها ردیابی و اعتبارسنجی کرد و fuzzing را از یک تمرین امنیتی مقطعی به یک سازوکار بازخورد مداوم تبدیل نمود.
چه کسانی از REST Fuzz Testing استفاده میکنند؟
رشتههای مختلفی از REST fuzz testing استفاده میکنند، اما هرکدام هدف متفاوتی دارند.
مهندسان امنیت از آن برای شناسایی بردارهایی استفاده میکنند که بالقوه قابل سوءاستفاده هستند. برای آنها، fuzzing مکمل تست نفوذ (penetration testing) است و کارهایی را که در غیر این صورت نیازمند آزمایش دستی بود — مانند بررسی استثناهای مدیریتنشده، دور زدن احراز هویت یا افشای غیرمنتظره داده — خودکار میکند. از آنجا که REST fuzzerها میتوانند هزاران ترکیب ورودی در دقیقه را بررسی کنند، مقیاسی بسیار فراتر از تستهای انسانی دارند.
توسعهدهندگان fuzzing را زودتر در چرخه توسعه به کار میگیرند تا مشکلات پایداری را قبل از رسیدن کد به محیط تولید شناسایی کنند. با قراردادن یک fuzzer در workflow CI/CD، توسعهدهنده بلافاصله متوجه میشود که یک قانون اعتبارسنجی جدید شکست خورده یا یک ورودی بهدرستی پیکربندی نشده است. این کار باعث میشود تست تابآوری خیلی زودتر وارد فرایند توسعه شود.
مهندسان QA fuzzing را برای تست فشار و تست مرزی ارزشمند میدانند. یک REST API ممکن است در اندازههای معمول درخواست بهدرستی کار کند، اما زمانی که فیلدها به حدود بالایی خود نزدیک میشوند یا همزمانی افزایش مییابد، دچار مشکل شود. Fuzzing این مرزها را بهصورت سیستماتیک جابهجا میکند و به تیمهای QA کمک میکند مطمئن شوند حالتهای شکست هم قابل پیشبینی و هم قابل مشاهده هستند.
برای تیمهای DevSecOps، fuzz testing پلی بین دیدگاه عملیاتی و امنیتی ایجاد میکند. این روش بهراحتی در پایپلاینهای تست پیوسته قرار میگیرد، جایی که هر استقرار مجموعهای از ارزیابیهای پویا را فعال میکند. نتایج مستقیماً وارد ابزارهای مدیریت issue میشوند و فرایند رفع مشکل را بهاندازه هر نقص دیگری قابل ردیابی میکنند.
حتی تیمهای انطباق و مدیریت ریسک نیز به fuzzing بهعنوان بخشی از مدیریت آسیبپذیری متکی هستند. برای سازمانهایی در حوزه سلامت، مالی یا دولتی، اثبات اینکه APIها میتوانند درخواستهای بدشکل را بدون نشت دادههای شخصی یا قانونمند تحمل کنند، از تعهدات قانونی تحت استانداردهایی مانند HIPAA و GDPR پشتیبانی میکند.
پژوهشگران دانشگاهی و آزمایشگاههای امنیتی نیز از REST fuzzing برای مطالعه تابآوری فریمورکها، کتابخانههای سریالسازی و middleware استفاده میکنند. با اجرای fuzzerها روی مجموعههای بزرگی از APIهای متنباز، آنها الگوهای تکرارشونده ضعف در مدیریت ورودی را شناسایی میکنند که به نوبه خود به بهبود شیوههای کدنویسی امن منجر میشود.
ابزارهای REST Fuzz Testing
در پایان، بیایید نگاهی به چند ابزار بیندازیم تا درک بهتری از نحوه پیادهسازی REST fuzz testing به دست آوریم. هرکدام استراتژی کمی متفاوت دارند، اما مفهوم پایه — کاوش خودکار ورودیهای بدشکل — ثابت میماند.
OWASP ZAP
یکی از شناختهشدهترین نمونهها OWASP ZAP است؛ یک مجموعه متنباز برای تست برنامههای وب که شامل یک fuzzer نیز میشود. با واردکردن تعریف API یا صرفاً ضبط ترافیک از طریق یک proxy، ZAP میتواند تعداد زیادی تغییر از هر درخواست تولید کند. فرض کنید یک تستر اندپوینت /api/v1/user/login را هدف قرار میدهد.
ZAP مقادیر payload را با رشتههای تصادفی تولیدشده، پروبهای SQL injection یا اعداد خارج از مرز جایگزین میکند و بهدنبال پاسخهای غیرعادی HTTP مانند خطاهای ۵۰۰ یا زمان پاسخ طولانی میگردد. وقتی ناهنجاریها ظاهر شوند، ZAP دقیقاً همان payloadی را که آنها را ایجاد کرده ثبت میکند و بازتولید مشکل را ساده میسازد.
RESTler مایکروسافت
RESTler مایکروسافت رویکردی کاملتری دارد. این ابزار یک مشخصات OpenAPI را میخواند و روابط بین اندپوینتها را یاد میگیرد. برای مثال، RESTler ممکن است تشخیص دهد که ایجاد یک کاربر باید قبل از احراز هویت انجام شود. سپس دنبالههایی از درخواستها میسازد که workflowهای واقعی را شبیهسازی میکنند، در حالی که پارامترها را در مسیر fuzz میکند.
این کار به RESTler اجازه میدهد نقصهای منطقی عمیقتری را کشف کند که فقط پس از چندین فراخوان وابسته ظاهر میشوند. استفاده RESTler از وابستگیهای یادگرفتهشده درخواستها، آن را برای APIهایی با جریانهای تجاری پیچیده مانند checkoutهای تجارت الکترونیک یا تراکنشهای بانکی بسیار مؤثر میسازد.
Intruder در Burp Suite
ویژگی Intruder در Burp Suite، اگرچه معمولاً برای تست امنیت دستی استفاده میشود، اما نقش یک fuzzer قابل پیکربندی را نیز ایفا میکند.تستر یک یا چند فیلد در یک درخواست را مشخص میکند، لیستهایی از payloadهای نامعتبر یا مخرب را وارد میکند و صدها ترکیب مختلف را اجرا میکند. Burp پاسخهایی را که از خط پایه انحراف دارند برجسته میکند، چه این انحراف بهصورت کد وضعیت متفاوت باشد، چه طول محتوای غیرعادی یا متن خطای متمایز.
Schemathesis
نمونه قدرتمند دیگر Schemathesis است؛ یک فریمورک مبتنی بر پایتون که API fuzzing را بهعنوان شکلی از تست مبتنی بر خاصیت (property-based testing) در نظر میگیرد که مستقیماً از schemaهای OpenAPI یا GraphQL تغذیه میشود.
نکته مهم این است که Schemathesis از چندین حالت تولید داده پشتیبانی میکند. استراتژی اولیه آن بر دادههای معتبر (positive) تمرکز داشت — ورودیهایی که بهدرستی محدودیتهای تعریفشده در schema را برآورده میکنند. چند سال بعد، Schemathesis حالتهای مبتنی بر mutation و حالتهای منفی را معرفی کرد که امکان تولید ورودیهایی را میدهد که عمداً این محدودیتها را نقض میکنند.
این تمایز اهمیت دارد. Schemathesis صرفاً schema را «نمیشکند»؛ بلکه ابتدا یاد میگیرد چگونه دادهای تولید کند که با هر محدودیت سازگار باشد، و سپس از این درک برای تغییر سیستماتیک آن محدودیتها و ایجاد ورودیهای نامعتبرِ معنادار استفاده میکند. این قابلیت دوگانه — تولید ورودی معتبر بهعلاوه mutation آگاه از معناشناسی — بر پایه تکنیکهایی است که در مقاله ICSE 2022 با عنوان Deriving Semantics-Aware Fuzzers from Web API Schemas توصیف شدهاند.
این مقاله توضیح میدهد که چگونه schemaهای API معناشناسی دامنه را کدگذاری میکنند و چگونه میتوان از این معناشناسی برای ساخت fuzzerهایی استفاده کرد که هم ناحیه معتبر فضای ورودی و هم ناحیه نامعتبر ساختاریافته در مجاورت آن را کاوش میکنند.
برای مثال، اگر یک فیلد بهعنوان عدد صحیح مثبت تعریف شده باشد، Schemathesis میتواند مقادیر مثبت خوشساخت تولید کند، اما همچنین mutationهایی هدفمند مانند صفر، مقادیر منفی، اعداد اعشاری، موارد لبهای با تودرتویی عمیق و اعداد بسیار بزرگ خارج از محدوده تولید کند.
حالت منفی Schemathesis نویز تصادفی نیست — بلکه بر اساس مدلی از معناشناسی دقیق schema تغییر میکند، و به همین دلیل است که رفتارهایی را آشکار میکند که fuzzerهای ساده از دست میدهند.
توسعهدهندگان میتوانند Schemathesis را در مجموعه تستهای خودکار یا پایپلاینهای CI ادغام کنند تا بهطور پیوسته هم رفتارهای مورد انتظار و هم غیرمنتظره API را بررسی کند.
با اعمال ورودیهای معتبر استخراجشده از schema و ورودیهای نامعتبر با mutation دقیق، Schemathesis بهعنوان یک fuzzer عملیِ آگاه از معناشناسی عمل میکند که مشکلات صحت، موارد لبهای و شکافهای تابآوری را مدتها قبل از رسیدن به تولید آشکار میسازد.
گزینههای دیگر
بسیاری از سازمانها همچنین fuzzerهای سفارشی متناسب با دامنه خود میسازند.
برای مثال، یک پردازشگر پرداخت ممکن است اسکریپتی سبک بسازد که از payloadهای تراکنش تصادفی اما از نظر نحوی معتبر برای تست اندپوینت /transfer استفاده کند. چنین fuzzerهای هدفمندی اغلب با سیستمهای مانیتورینگ داخلی یکپارچه میشوند تا هر ناهنجاری — از تأخیر غیرعادی تا اعتبارسنجی ناسازگار — بهصورت خودکار ثبت و تحلیل شود.
هر یک از این مثالها یک نکته کلیدی را نشان میدهند:
fuzzing یک محصول یا ابزار واحد نیست، بلکه یک روششناسی است که میتواند با زمینههای مختلف سازگار شود. چه در اسکن امنیتی، چه در تست پیوسته، و چه در پژوهشهای سفارشی، این رویکرد سطحی از غیرقابلپیشبینیبودن را وارد میکند که تست ایستا یا فانکشنال قادر به بازتولید آن نیست.
جمعبندی نهایی درباره REST Fuzz Testing
REST fuzz testing مفهوم تست نرمافزار را از «بررسی صحت عملکرد» به «کاوش تابآوری» گسترش میدهد. بهجای تأیید اینکه یک API هنگام استفاده صحیح کار میکند، بررسی میکند که وقتی استفاده صحیح نیست چه اتفاقی میافتد. این تغییر زاویه دید، فرضیات پنهان در کد، مدلهای داده و مدیریت خطا را آشکار میکند — همان بخشهایی که بسیاری از شکستهای دنیای واقعی از آنها آغاز میشوند.
برای تیمهای مهندسی، مزایای عملی آن فوری است. Fuzzing استثناهایی را آشکار میکند که تستهای یونیت نادیده میگیرند، پاسخهای خطا را سازگار میکند و ریسک افشای داده را کاهش میدهد.
وقتی با پایپلاینهای خودکار ترکیب شود، به بخشی از ریتم عادی توسعه تبدیل میشود و بهطور مداوم مرزها را برای تضمین استحکام بررسی میکند.
هرچه سیستمها بههمپیوستهتر میشوند، کنترل یک تیم واحد بر نوع ورودیهایی که APIهایش دریافت میکنند کمتر میشود. REST fuzz testing راهی ارائه میدهد تا این عدم قطعیت مستقیماً مواجه شود. با تغذیه عمدی APIها با همان نوع دادههای غیرقابل پیشبینی که نهایتاً در محیط تولید با آن مواجه خواهند شد، نهتنها به عملکرد، بلکه به دوام آنها نیز اعتماد پیدا میکنید.
این شکلی منضبط از آشوب است که هر API مدرن میتواند از آن سود ببرد.
