Coders Conquer Security OWASP Top 10 API Series - Mangel an Ressourcen und Ratenbegrenzung
Mit dem Mangel an Ressourcen und der Ratenbegrenzung verhält sich die API-Schwachstelle fast genau so, wie sie im Titel beschrieben wird. Jede API verfügt über begrenzte Ressourcen und Rechenleistung, die ihr je nach Umgebung zur Verfügung stehen. Die meisten müssen auch Anfragen von Benutzern oder anderen Programmen bearbeiten, die sie auffordern, die gewünschte Funktion auszuführen. Diese Schwachstelle tritt auf, wenn zu viele Anfragen gleichzeitig eingehen und die API nicht über genügend Rechenressourcen verfügt, um diese Anfragen zu bearbeiten. Die API kann dann nicht mehr verfügbar sein oder nicht mehr auf neue Anfragen reagieren.
APIs werden anfällig für dieses Problem, wenn ihre Raten- oder Ressourcenlimits nicht korrekt eingestellt sind oder wenn Limits im Code undefiniert bleiben. Eine API kann dann überlastet werden, wenn z. B. ein Unternehmen eine besonders geschäftige Zeit erlebt. Es ist aber auch eine Sicherheitsschwachstelle, da Bedrohungsakteure ungeschützte APIs absichtlich mit Anfragen überlasten können, um Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) durchzuführen.
Übrigens, wie geht es Ihnen bisher mit den API gamifizierten Herausforderungen? Wenn Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit einer ratenbegrenzenden Schwachstelle gleich ausprobieren möchten, treten Sie in die Arena:
Lassen Sie uns ein wenig tiefer gehen.
Was sind einige Beispiele für den Mangel an Ressourcen und die Rate, die die Anfälligkeit der API einschränken?
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie sich diese Sicherheitslücke in eine API einschleichen kann. Die erste ist, wenn ein Programmierer einfach nicht definiert, wie hoch die Drosselungsraten für eine API sein sollen. Vielleicht gibt es irgendwo in der Infrastruktur eine Standardeinstellung für Drosselungsraten, aber sich darauf zu verlassen, ist keine gute Strategie. Stattdessen sollten die Raten für jede API individuell festgelegt werden. Dies gilt insbesondere deshalb, weil APIs sehr unterschiedliche Funktionen sowie verfügbare Ressourcen haben können.
Zum Beispiel könnte eine interne API, die nur einige wenige Benutzer bedienen soll, eine sehr niedrige Drosselungsrate haben und problemlos funktionieren. Eine öffentlich zugängliche API, die Teil einer E-Commerce-Website ist, benötigt jedoch höchstwahrscheinlich eine außergewöhnlich hohe Drosselungsrate, um die Möglichkeit eines Anstiegs der gleichzeitigen Benutzer zu kompensieren. In beiden Fällen sollten die Drosselungsraten auf der Grundlage der erwarteten Anforderungen, der Anzahl der potenziellen Benutzer und der verfügbaren Rechenleistung definiert werden.
Besonders bei APIs, die wahrscheinlich sehr stark ausgelastet sind, könnte es verlockend sein, die Preise auf unbegrenzt zu setzen, um die Leistung zu maximieren. Dies könnte mit einem einfachen Stück Code erreicht werden (als Beispiel verwenden wir das Python Django REST Framework):
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: None,
"user: None
In diesem Beispiel können sowohl anonyme Benutzer als auch solche, die dem System bekannt sind, die API beliebig oft kontaktieren, ohne Rücksicht auf die Anzahl der Anfragen im Laufe der Zeit. Dies ist eine schlechte Idee, denn egal wie viele Rechenressourcen einer API zur Verfügung stehen, Angreifer können Dinge wie Botnets einsetzen, um sie schließlich zu verlangsamen oder möglicherweise ganz offline zu schalten. Wenn das passiert, wird gültigen Benutzern der Zugriff verweigert und der Angriff ist erfolgreich.
Beseitigung von Ressourcenmangel und ratenbegrenzenden Problemen
Für jede API, die von einer Organisation eingesetzt wird, sollten die Drosselungsraten im Code definiert sein. Dies könnte Dinge wie Ausführungszeitüberschreitungen, den maximal zulässigen Speicher, die Anzahl der Datensätze pro Seite, die an einen Benutzer zurückgegeben werden können, oder die Anzahl der zulässigen Prozesse innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens umfassen.
Aus dem obigen Beispiel könnte man, anstatt die Drosselungsraten weit offen zu lassen, sie eng definieren mit unterschiedlichen Raten für anonyme und bekannte Benutzer.
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: config("THROTTLE_ANON, default=200/hour),
"user: config("THROTTLE_USER, default=5000/hour)
In dem neuen Beispiel würde die API anonyme Benutzer auf 200 Anfragen pro Stunde beschränken. Bekannte Benutzer, die bereits vom System überprüft wurden, erhalten mit 5.000 Anfragen pro Stunde mehr Spielraum. Aber auch sie sind begrenzt, um eine versehentliche Überlastung zu Spitzenzeiten zu verhindern oder um zu kompensieren, wenn ein Benutzerkonto kompromittiert und für einen Denial-of-Service-Angriff verwendet wird.
Als abschließende gute Praxis ist es eine gute Idee, eine Benachrichtigung für Benutzer anzuzeigen, wenn sie die Drosselungsgrenzen erreicht haben, zusammen mit einer Erklärung, wann diese Grenzen zurückgesetzt werden. Auf diese Weise wissen gültige Benutzer, warum eine Anwendung ihre Anfragen ablehnt. Dies kann auch hilfreich sein, wenn gültigen Benutzern, die genehmigte Aufgaben ausführen, der Zugriff auf eine API verweigert wird, da dies dem Betriebspersonal signalisieren kann, dass die Drosselung erhöht werden muss.
Schauen Sie sich die Secure Code Warrior Blog-Seiten, um mehr über diese Schwachstelle zu erfahren und zu erfahren, wie Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden vor den Auswirkungen anderer Sicherheitslücken schützen können. Sie können auch eine Demo der Schulungsplattform Secure Code Warrior ausprobieren, um alle Ihre Cybersecurity-Kenntnisse zu schärfen und auf dem neuesten Stand zu halten.
Diese Schwachstelle tritt auf, wenn zu viele Anforderungen gleichzeitig eingehen und die API nicht über genügend Rechenressourcen verfügt, um diese Anforderungen zu verarbeiten. Die API kann dann nicht mehr verfügbar sein oder nicht mehr auf neue Anfragen reagieren.
Matias Madou, Ph.D., ist Sicherheitsexperte, Forscher, CTO und Mitbegründer von Secure Code Warrior. Matias promovierte an der Universität Gent im Bereich Anwendungssicherheit und konzentrierte sich dabei auf statische Analyselösungen. Später wechselte er zu Fortify in den USA, wo er erkannte, dass es nicht ausreicht, nur Codeprobleme zu erkennen, ohne den Entwicklern beim Schreiben von sicherem Code zu helfen. Dies inspirierte ihn dazu, Produkte zu entwickeln, die Entwickler unterstützen, den Aufwand für die Sicherheit verringern und die Erwartungen der Kunden übertreffen. Wenn er nicht an seinem Schreibtisch im Team Awesome sitzt, steht er gerne auf der Bühne und hält Vorträge auf Konferenzen wie der RSA Conference, BlackHat und DefCon.
Secure Code Warrior ist für Ihr Unternehmen da, um Sie dabei zu unterstützen, Ihren Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg zu sichern und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit an erster Stelle steht. Ganz gleich, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder ein anderer Sicherheitsverantwortlicher sind, wir können Ihrem Unternehmen helfen, die mit unsicherem Code verbundenen Risiken zu reduzieren.
Demo buchenMatias Madou, Ph.D., ist Sicherheitsexperte, Forscher, CTO und Mitbegründer von Secure Code Warrior. Matias promovierte an der Universität Gent im Bereich Anwendungssicherheit und konzentrierte sich dabei auf statische Analyselösungen. Später wechselte er zu Fortify in den USA, wo er erkannte, dass es nicht ausreicht, nur Codeprobleme zu erkennen, ohne den Entwicklern beim Schreiben von sicherem Code zu helfen. Dies inspirierte ihn dazu, Produkte zu entwickeln, die Entwickler unterstützen, den Aufwand für die Sicherheit verringern und die Erwartungen der Kunden übertreffen. Wenn er nicht an seinem Schreibtisch im Team Awesome sitzt, steht er gerne auf der Bühne und hält Vorträge auf Konferenzen wie der RSA Conference, BlackHat und DefCon.
Matias ist ein Forscher und Entwickler mit mehr als 15 Jahren praktischer Erfahrung im Bereich der Softwaresicherheit. Er hat Lösungen für Unternehmen wie Fortify Software und sein eigenes Unternehmen Sensei Security entwickelt. Im Laufe seiner Karriere hat Matias mehrere Forschungsprojekte zur Anwendungssicherheit geleitet, die zu kommerziellen Produkten geführt haben, und kann auf über 10 Patente verweisen. Wenn er nicht am Schreibtisch sitzt, ist Matias als Ausbilder für fortgeschrittene Anwendungssicherheitstrainings courses tätig und hält regelmäßig Vorträge auf globalen Konferenzen wie RSA Conference, Black Hat, DefCon, BSIMM, OWASP AppSec und BruCon.
Matias hat einen Doktortitel in Computertechnik von der Universität Gent, wo er die Sicherheit von Anwendungen durch Programmverschleierung untersuchte, um die innere Funktionsweise einer Anwendung zu verbergen.
Mit dem Mangel an Ressourcen und der Ratenbegrenzung verhält sich die API-Schwachstelle fast genau so, wie sie im Titel beschrieben wird. Jede API verfügt über begrenzte Ressourcen und Rechenleistung, die ihr je nach Umgebung zur Verfügung stehen. Die meisten müssen auch Anfragen von Benutzern oder anderen Programmen bearbeiten, die sie auffordern, die gewünschte Funktion auszuführen. Diese Schwachstelle tritt auf, wenn zu viele Anfragen gleichzeitig eingehen und die API nicht über genügend Rechenressourcen verfügt, um diese Anfragen zu bearbeiten. Die API kann dann nicht mehr verfügbar sein oder nicht mehr auf neue Anfragen reagieren.
APIs werden anfällig für dieses Problem, wenn ihre Raten- oder Ressourcenlimits nicht korrekt eingestellt sind oder wenn Limits im Code undefiniert bleiben. Eine API kann dann überlastet werden, wenn z. B. ein Unternehmen eine besonders geschäftige Zeit erlebt. Es ist aber auch eine Sicherheitsschwachstelle, da Bedrohungsakteure ungeschützte APIs absichtlich mit Anfragen überlasten können, um Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) durchzuführen.
Übrigens, wie geht es Ihnen bisher mit den API gamifizierten Herausforderungen? Wenn Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit einer ratenbegrenzenden Schwachstelle gleich ausprobieren möchten, treten Sie in die Arena:
Lassen Sie uns ein wenig tiefer gehen.
Was sind einige Beispiele für den Mangel an Ressourcen und die Rate, die die Anfälligkeit der API einschränken?
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie sich diese Sicherheitslücke in eine API einschleichen kann. Die erste ist, wenn ein Programmierer einfach nicht definiert, wie hoch die Drosselungsraten für eine API sein sollen. Vielleicht gibt es irgendwo in der Infrastruktur eine Standardeinstellung für Drosselungsraten, aber sich darauf zu verlassen, ist keine gute Strategie. Stattdessen sollten die Raten für jede API individuell festgelegt werden. Dies gilt insbesondere deshalb, weil APIs sehr unterschiedliche Funktionen sowie verfügbare Ressourcen haben können.
Zum Beispiel könnte eine interne API, die nur einige wenige Benutzer bedienen soll, eine sehr niedrige Drosselungsrate haben und problemlos funktionieren. Eine öffentlich zugängliche API, die Teil einer E-Commerce-Website ist, benötigt jedoch höchstwahrscheinlich eine außergewöhnlich hohe Drosselungsrate, um die Möglichkeit eines Anstiegs der gleichzeitigen Benutzer zu kompensieren. In beiden Fällen sollten die Drosselungsraten auf der Grundlage der erwarteten Anforderungen, der Anzahl der potenziellen Benutzer und der verfügbaren Rechenleistung definiert werden.
Besonders bei APIs, die wahrscheinlich sehr stark ausgelastet sind, könnte es verlockend sein, die Preise auf unbegrenzt zu setzen, um die Leistung zu maximieren. Dies könnte mit einem einfachen Stück Code erreicht werden (als Beispiel verwenden wir das Python Django REST Framework):
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: None,
"user: None
In diesem Beispiel können sowohl anonyme Benutzer als auch solche, die dem System bekannt sind, die API beliebig oft kontaktieren, ohne Rücksicht auf die Anzahl der Anfragen im Laufe der Zeit. Dies ist eine schlechte Idee, denn egal wie viele Rechenressourcen einer API zur Verfügung stehen, Angreifer können Dinge wie Botnets einsetzen, um sie schließlich zu verlangsamen oder möglicherweise ganz offline zu schalten. Wenn das passiert, wird gültigen Benutzern der Zugriff verweigert und der Angriff ist erfolgreich.
Beseitigung von Ressourcenmangel und ratenbegrenzenden Problemen
Für jede API, die von einer Organisation eingesetzt wird, sollten die Drosselungsraten im Code definiert sein. Dies könnte Dinge wie Ausführungszeitüberschreitungen, den maximal zulässigen Speicher, die Anzahl der Datensätze pro Seite, die an einen Benutzer zurückgegeben werden können, oder die Anzahl der zulässigen Prozesse innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens umfassen.
Aus dem obigen Beispiel könnte man, anstatt die Drosselungsraten weit offen zu lassen, sie eng definieren mit unterschiedlichen Raten für anonyme und bekannte Benutzer.
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: config("THROTTLE_ANON, default=200/hour),
"user: config("THROTTLE_USER, default=5000/hour)
In dem neuen Beispiel würde die API anonyme Benutzer auf 200 Anfragen pro Stunde beschränken. Bekannte Benutzer, die bereits vom System überprüft wurden, erhalten mit 5.000 Anfragen pro Stunde mehr Spielraum. Aber auch sie sind begrenzt, um eine versehentliche Überlastung zu Spitzenzeiten zu verhindern oder um zu kompensieren, wenn ein Benutzerkonto kompromittiert und für einen Denial-of-Service-Angriff verwendet wird.
Als abschließende gute Praxis ist es eine gute Idee, eine Benachrichtigung für Benutzer anzuzeigen, wenn sie die Drosselungsgrenzen erreicht haben, zusammen mit einer Erklärung, wann diese Grenzen zurückgesetzt werden. Auf diese Weise wissen gültige Benutzer, warum eine Anwendung ihre Anfragen ablehnt. Dies kann auch hilfreich sein, wenn gültigen Benutzern, die genehmigte Aufgaben ausführen, der Zugriff auf eine API verweigert wird, da dies dem Betriebspersonal signalisieren kann, dass die Drosselung erhöht werden muss.
Schauen Sie sich die Secure Code Warrior Blog-Seiten, um mehr über diese Schwachstelle zu erfahren und zu erfahren, wie Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden vor den Auswirkungen anderer Sicherheitslücken schützen können. Sie können auch eine Demo der Schulungsplattform Secure Code Warrior ausprobieren, um alle Ihre Cybersecurity-Kenntnisse zu schärfen und auf dem neuesten Stand zu halten.
Mit dem Mangel an Ressourcen und der Ratenbegrenzung verhält sich die API-Schwachstelle fast genau so, wie sie im Titel beschrieben wird. Jede API verfügt über begrenzte Ressourcen und Rechenleistung, die ihr je nach Umgebung zur Verfügung stehen. Die meisten müssen auch Anfragen von Benutzern oder anderen Programmen bearbeiten, die sie auffordern, die gewünschte Funktion auszuführen. Diese Schwachstelle tritt auf, wenn zu viele Anfragen gleichzeitig eingehen und die API nicht über genügend Rechenressourcen verfügt, um diese Anfragen zu bearbeiten. Die API kann dann nicht mehr verfügbar sein oder nicht mehr auf neue Anfragen reagieren.
APIs werden anfällig für dieses Problem, wenn ihre Raten- oder Ressourcenlimits nicht korrekt eingestellt sind oder wenn Limits im Code undefiniert bleiben. Eine API kann dann überlastet werden, wenn z. B. ein Unternehmen eine besonders geschäftige Zeit erlebt. Es ist aber auch eine Sicherheitsschwachstelle, da Bedrohungsakteure ungeschützte APIs absichtlich mit Anfragen überlasten können, um Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) durchzuführen.
Übrigens, wie geht es Ihnen bisher mit den API gamifizierten Herausforderungen? Wenn Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit einer ratenbegrenzenden Schwachstelle gleich ausprobieren möchten, treten Sie in die Arena:
Lassen Sie uns ein wenig tiefer gehen.
Was sind einige Beispiele für den Mangel an Ressourcen und die Rate, die die Anfälligkeit der API einschränken?
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie sich diese Sicherheitslücke in eine API einschleichen kann. Die erste ist, wenn ein Programmierer einfach nicht definiert, wie hoch die Drosselungsraten für eine API sein sollen. Vielleicht gibt es irgendwo in der Infrastruktur eine Standardeinstellung für Drosselungsraten, aber sich darauf zu verlassen, ist keine gute Strategie. Stattdessen sollten die Raten für jede API individuell festgelegt werden. Dies gilt insbesondere deshalb, weil APIs sehr unterschiedliche Funktionen sowie verfügbare Ressourcen haben können.
Zum Beispiel könnte eine interne API, die nur einige wenige Benutzer bedienen soll, eine sehr niedrige Drosselungsrate haben und problemlos funktionieren. Eine öffentlich zugängliche API, die Teil einer E-Commerce-Website ist, benötigt jedoch höchstwahrscheinlich eine außergewöhnlich hohe Drosselungsrate, um die Möglichkeit eines Anstiegs der gleichzeitigen Benutzer zu kompensieren. In beiden Fällen sollten die Drosselungsraten auf der Grundlage der erwarteten Anforderungen, der Anzahl der potenziellen Benutzer und der verfügbaren Rechenleistung definiert werden.
Besonders bei APIs, die wahrscheinlich sehr stark ausgelastet sind, könnte es verlockend sein, die Preise auf unbegrenzt zu setzen, um die Leistung zu maximieren. Dies könnte mit einem einfachen Stück Code erreicht werden (als Beispiel verwenden wir das Python Django REST Framework):
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: None,
"user: None
In diesem Beispiel können sowohl anonyme Benutzer als auch solche, die dem System bekannt sind, die API beliebig oft kontaktieren, ohne Rücksicht auf die Anzahl der Anfragen im Laufe der Zeit. Dies ist eine schlechte Idee, denn egal wie viele Rechenressourcen einer API zur Verfügung stehen, Angreifer können Dinge wie Botnets einsetzen, um sie schließlich zu verlangsamen oder möglicherweise ganz offline zu schalten. Wenn das passiert, wird gültigen Benutzern der Zugriff verweigert und der Angriff ist erfolgreich.
Beseitigung von Ressourcenmangel und ratenbegrenzenden Problemen
Für jede API, die von einer Organisation eingesetzt wird, sollten die Drosselungsraten im Code definiert sein. Dies könnte Dinge wie Ausführungszeitüberschreitungen, den maximal zulässigen Speicher, die Anzahl der Datensätze pro Seite, die an einen Benutzer zurückgegeben werden können, oder die Anzahl der zulässigen Prozesse innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens umfassen.
Aus dem obigen Beispiel könnte man, anstatt die Drosselungsraten weit offen zu lassen, sie eng definieren mit unterschiedlichen Raten für anonyme und bekannte Benutzer.
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: config("THROTTLE_ANON, default=200/hour),
"user: config("THROTTLE_USER, default=5000/hour)
In dem neuen Beispiel würde die API anonyme Benutzer auf 200 Anfragen pro Stunde beschränken. Bekannte Benutzer, die bereits vom System überprüft wurden, erhalten mit 5.000 Anfragen pro Stunde mehr Spielraum. Aber auch sie sind begrenzt, um eine versehentliche Überlastung zu Spitzenzeiten zu verhindern oder um zu kompensieren, wenn ein Benutzerkonto kompromittiert und für einen Denial-of-Service-Angriff verwendet wird.
Als abschließende gute Praxis ist es eine gute Idee, eine Benachrichtigung für Benutzer anzuzeigen, wenn sie die Drosselungsgrenzen erreicht haben, zusammen mit einer Erklärung, wann diese Grenzen zurückgesetzt werden. Auf diese Weise wissen gültige Benutzer, warum eine Anwendung ihre Anfragen ablehnt. Dies kann auch hilfreich sein, wenn gültigen Benutzern, die genehmigte Aufgaben ausführen, der Zugriff auf eine API verweigert wird, da dies dem Betriebspersonal signalisieren kann, dass die Drosselung erhöht werden muss.
Schauen Sie sich die Secure Code Warrior Blog-Seiten, um mehr über diese Schwachstelle zu erfahren und zu erfahren, wie Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden vor den Auswirkungen anderer Sicherheitslücken schützen können. Sie können auch eine Demo der Schulungsplattform Secure Code Warrior ausprobieren, um alle Ihre Cybersecurity-Kenntnisse zu schärfen und auf dem neuesten Stand zu halten.
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Secure Code Warrior ist für Ihr Unternehmen da, um Sie dabei zu unterstützen, Ihren Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg zu sichern und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit an erster Stelle steht. Ganz gleich, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder ein anderer Sicherheitsverantwortlicher sind, wir können Ihrem Unternehmen helfen, die mit unsicherem Code verbundenen Risiken zu reduzieren.
Bericht ansehenDemo buchenMatias Madou, Ph.D., ist Sicherheitsexperte, Forscher, CTO und Mitbegründer von Secure Code Warrior. Matias promovierte an der Universität Gent im Bereich Anwendungssicherheit und konzentrierte sich dabei auf statische Analyselösungen. Später wechselte er zu Fortify in den USA, wo er erkannte, dass es nicht ausreicht, nur Codeprobleme zu erkennen, ohne den Entwicklern beim Schreiben von sicherem Code zu helfen. Dies inspirierte ihn dazu, Produkte zu entwickeln, die Entwickler unterstützen, den Aufwand für die Sicherheit verringern und die Erwartungen der Kunden übertreffen. Wenn er nicht an seinem Schreibtisch im Team Awesome sitzt, steht er gerne auf der Bühne und hält Vorträge auf Konferenzen wie der RSA Conference, BlackHat und DefCon.
Matias ist ein Forscher und Entwickler mit mehr als 15 Jahren praktischer Erfahrung im Bereich der Softwaresicherheit. Er hat Lösungen für Unternehmen wie Fortify Software und sein eigenes Unternehmen Sensei Security entwickelt. Im Laufe seiner Karriere hat Matias mehrere Forschungsprojekte zur Anwendungssicherheit geleitet, die zu kommerziellen Produkten geführt haben, und kann auf über 10 Patente verweisen. Wenn er nicht am Schreibtisch sitzt, ist Matias als Ausbilder für fortgeschrittene Anwendungssicherheitstrainings courses tätig und hält regelmäßig Vorträge auf globalen Konferenzen wie RSA Conference, Black Hat, DefCon, BSIMM, OWASP AppSec und BruCon.
Matias hat einen Doktortitel in Computertechnik von der Universität Gent, wo er die Sicherheit von Anwendungen durch Programmverschleierung untersuchte, um die innere Funktionsweise einer Anwendung zu verbergen.
Mit dem Mangel an Ressourcen und der Ratenbegrenzung verhält sich die API-Schwachstelle fast genau so, wie sie im Titel beschrieben wird. Jede API verfügt über begrenzte Ressourcen und Rechenleistung, die ihr je nach Umgebung zur Verfügung stehen. Die meisten müssen auch Anfragen von Benutzern oder anderen Programmen bearbeiten, die sie auffordern, die gewünschte Funktion auszuführen. Diese Schwachstelle tritt auf, wenn zu viele Anfragen gleichzeitig eingehen und die API nicht über genügend Rechenressourcen verfügt, um diese Anfragen zu bearbeiten. Die API kann dann nicht mehr verfügbar sein oder nicht mehr auf neue Anfragen reagieren.
APIs werden anfällig für dieses Problem, wenn ihre Raten- oder Ressourcenlimits nicht korrekt eingestellt sind oder wenn Limits im Code undefiniert bleiben. Eine API kann dann überlastet werden, wenn z. B. ein Unternehmen eine besonders geschäftige Zeit erlebt. Es ist aber auch eine Sicherheitsschwachstelle, da Bedrohungsakteure ungeschützte APIs absichtlich mit Anfragen überlasten können, um Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) durchzuführen.
Übrigens, wie geht es Ihnen bisher mit den API gamifizierten Herausforderungen? Wenn Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit einer ratenbegrenzenden Schwachstelle gleich ausprobieren möchten, treten Sie in die Arena:
Lassen Sie uns ein wenig tiefer gehen.
Was sind einige Beispiele für den Mangel an Ressourcen und die Rate, die die Anfälligkeit der API einschränken?
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie sich diese Sicherheitslücke in eine API einschleichen kann. Die erste ist, wenn ein Programmierer einfach nicht definiert, wie hoch die Drosselungsraten für eine API sein sollen. Vielleicht gibt es irgendwo in der Infrastruktur eine Standardeinstellung für Drosselungsraten, aber sich darauf zu verlassen, ist keine gute Strategie. Stattdessen sollten die Raten für jede API individuell festgelegt werden. Dies gilt insbesondere deshalb, weil APIs sehr unterschiedliche Funktionen sowie verfügbare Ressourcen haben können.
Zum Beispiel könnte eine interne API, die nur einige wenige Benutzer bedienen soll, eine sehr niedrige Drosselungsrate haben und problemlos funktionieren. Eine öffentlich zugängliche API, die Teil einer E-Commerce-Website ist, benötigt jedoch höchstwahrscheinlich eine außergewöhnlich hohe Drosselungsrate, um die Möglichkeit eines Anstiegs der gleichzeitigen Benutzer zu kompensieren. In beiden Fällen sollten die Drosselungsraten auf der Grundlage der erwarteten Anforderungen, der Anzahl der potenziellen Benutzer und der verfügbaren Rechenleistung definiert werden.
Besonders bei APIs, die wahrscheinlich sehr stark ausgelastet sind, könnte es verlockend sein, die Preise auf unbegrenzt zu setzen, um die Leistung zu maximieren. Dies könnte mit einem einfachen Stück Code erreicht werden (als Beispiel verwenden wir das Python Django REST Framework):
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: None,
"user: None
In diesem Beispiel können sowohl anonyme Benutzer als auch solche, die dem System bekannt sind, die API beliebig oft kontaktieren, ohne Rücksicht auf die Anzahl der Anfragen im Laufe der Zeit. Dies ist eine schlechte Idee, denn egal wie viele Rechenressourcen einer API zur Verfügung stehen, Angreifer können Dinge wie Botnets einsetzen, um sie schließlich zu verlangsamen oder möglicherweise ganz offline zu schalten. Wenn das passiert, wird gültigen Benutzern der Zugriff verweigert und der Angriff ist erfolgreich.
Beseitigung von Ressourcenmangel und ratenbegrenzenden Problemen
Für jede API, die von einer Organisation eingesetzt wird, sollten die Drosselungsraten im Code definiert sein. Dies könnte Dinge wie Ausführungszeitüberschreitungen, den maximal zulässigen Speicher, die Anzahl der Datensätze pro Seite, die an einen Benutzer zurückgegeben werden können, oder die Anzahl der zulässigen Prozesse innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens umfassen.
Aus dem obigen Beispiel könnte man, anstatt die Drosselungsraten weit offen zu lassen, sie eng definieren mit unterschiedlichen Raten für anonyme und bekannte Benutzer.
"DEFAULT_THROTTLE_RATES: {
"anon: config("THROTTLE_ANON, default=200/hour),
"user: config("THROTTLE_USER, default=5000/hour)
In dem neuen Beispiel würde die API anonyme Benutzer auf 200 Anfragen pro Stunde beschränken. Bekannte Benutzer, die bereits vom System überprüft wurden, erhalten mit 5.000 Anfragen pro Stunde mehr Spielraum. Aber auch sie sind begrenzt, um eine versehentliche Überlastung zu Spitzenzeiten zu verhindern oder um zu kompensieren, wenn ein Benutzerkonto kompromittiert und für einen Denial-of-Service-Angriff verwendet wird.
Als abschließende gute Praxis ist es eine gute Idee, eine Benachrichtigung für Benutzer anzuzeigen, wenn sie die Drosselungsgrenzen erreicht haben, zusammen mit einer Erklärung, wann diese Grenzen zurückgesetzt werden. Auf diese Weise wissen gültige Benutzer, warum eine Anwendung ihre Anfragen ablehnt. Dies kann auch hilfreich sein, wenn gültigen Benutzern, die genehmigte Aufgaben ausführen, der Zugriff auf eine API verweigert wird, da dies dem Betriebspersonal signalisieren kann, dass die Drosselung erhöht werden muss.
Schauen Sie sich die Secure Code Warrior Blog-Seiten, um mehr über diese Schwachstelle zu erfahren und zu erfahren, wie Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kunden vor den Auswirkungen anderer Sicherheitslücken schützen können. Sie können auch eine Demo der Schulungsplattform Secure Code Warrior ausprobieren, um alle Ihre Cybersecurity-Kenntnisse zu schärfen und auf dem neuesten Stand zu halten.
Inhaltsübersicht
Matias Madou, Ph.D., ist Sicherheitsexperte, Forscher, CTO und Mitbegründer von Secure Code Warrior. Matias promovierte an der Universität Gent im Bereich Anwendungssicherheit und konzentrierte sich dabei auf statische Analyselösungen. Später wechselte er zu Fortify in den USA, wo er erkannte, dass es nicht ausreicht, nur Codeprobleme zu erkennen, ohne den Entwicklern beim Schreiben von sicherem Code zu helfen. Dies inspirierte ihn dazu, Produkte zu entwickeln, die Entwickler unterstützen, den Aufwand für die Sicherheit verringern und die Erwartungen der Kunden übertreffen. Wenn er nicht an seinem Schreibtisch im Team Awesome sitzt, steht er gerne auf der Bühne und hält Vorträge auf Konferenzen wie der RSA Conference, BlackHat und DefCon.
Secure Code Warrior ist für Ihr Unternehmen da, um Sie dabei zu unterstützen, Ihren Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg zu sichern und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit an erster Stelle steht. Ganz gleich, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder ein anderer Sicherheitsverantwortlicher sind, wir können Ihrem Unternehmen helfen, die mit unsicherem Code verbundenen Risiken zu reduzieren.
Demo buchenHerunterladenRessourcen für den Einstieg
Benchmarking von Sicherheitskompetenzen: Optimierung von Secure-by-Design im Unternehmen
Die Secure-by-Design-Bewegung ist die Zukunft der sicheren Softwareentwicklung. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Elemente, die Unternehmen berücksichtigen müssen, wenn sie über eine Secure-by-Design-Initiative nachdenken.
DigitalOcean verringert Sicherheitsverschuldung mit Secure Code Warrior
DigitalOceans Einsatz von Secure Code Warrior hat die Sicherheitsverschuldung deutlich reduziert, so dass sich die Teams stärker auf Innovation und Produktivität konzentrieren können. Die verbesserte Sicherheit hat die Produktqualität und den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens gestärkt. Mit Blick auf die Zukunft wird der SCW Trust Score dem Unternehmen helfen, seine Sicherheitspraktiken weiter zu verbessern und Innovationen voranzutreiben.
Ressourcen für den Einstieg
Trust Score zeigt den Wert von Secure-by-Design-Upskilling-Initiativen
Unsere Forschung hat gezeigt, dass Schulungen für sicheren Code funktionieren. Trust Score verwendet einen Algorithmus, der auf mehr als 20 Millionen Lerndaten aus der Arbeit von mehr als 250.000 Lernenden in über 600 Organisationen basiert, und zeigt, wie effektiv die Initiative ist, um Schwachstellen zu beseitigen und wie man sie noch effektiver gestalten kann.
Reaktive versus präventive Sicherheit: Prävention ist das bessere Heilmittel
Der Gedanke, Legacy-Code und -Systeme zur gleichen Zeit wie neuere Anwendungen mit präventiver Sicherheit auszustatten, kann entmutigend erscheinen, aber ein Secure-by-Design-Ansatz, der durch die Weiterbildung von Entwicklern durchgesetzt wird, kann die besten Sicherheitsverfahren auf diese Systeme anwenden. Dies ist für viele Unternehmen die beste Chance, ihre Sicherheitslage zu verbessern.
Die Vorteile eines Benchmarking der Sicherheitskompetenzen von Entwicklern
Der zunehmende Fokus auf sicheren Code und Secure-by-Design-Prinzipien erfordert, dass Entwickler von Beginn des SDLC an in Cybersicherheit geschult werden, wobei Tools wie Secure Code Warrior's Trust Score dabei helfen, ihre Fortschritte zu messen und zu verbessern.
Wesentlicher Erfolg für Enterprise Secure-by-Design-Initiativen
Unser jüngstes Forschungspapier „Benchmarking Security Skills: Streamlining Secure-by-Design in the Enterprise“ ist das Ergebnis einer umfassenden Analyse echter Secure-by-Design-Initiativen auf Unternehmensebene und der Ableitung von Best-Practice-Ansätzen auf Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse.