Exploiting Excessive Data Exposure In API

利用 API 中的过度数据暴露漏洞

适用场景

• 测试前端显示数据子集但 API 响应包含额外字段的 API
• 评估移动应用程序 API，这些 API 的响应是为多种客户端类型设计的，可能包含多余数据
• 识别 API 响应中泄露的 PII，包括 UI 未显示的电子邮件地址、电话号码、社会安全号码或支付数据
• 测试 GraphQL API，客户端可以请求包括敏感属性在内的任意字段
• 评估微服务重构后，内部服务间数据是否泄露到公共端点

不适用于：未获得书面授权的情况。数据暴露测试涉及捕获和分析潜在的敏感个人数据。

前置条件

• 书面授权，注明目标 API 端点和范围
• Burp Suite Professional 或 mitmproxy 配置为拦截代理
• 两个不同权限级别的测试账户（普通用户和管理员）
• 浏览器开发者工具或移动端代理设置，用于流量捕获
• Python 3.10+，安装 requests 和 json 库
• API 文档（OpenAPI 规范），用于与实际响应进行比较

工作流程

步骤 1：响应 Schema 发现

将文档化的 API 响应与实际响应进行比较：

import requests
import json

BASE_URL = "https://target-api.example.com/api/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer <user_token>", "Content-Type": "application/json"}

# 获取资源并分析所有返回字段
endpoints_to_test = [
    ("GET", "/users/me", None),
    ("GET", "/users/me/orders", None),
    ("GET", "/products", None),
    ("GET", "/users/me/settings", None),
    ("GET", "/transactions", None),
]

for method, path, body in endpoints_to_test:
    resp = requests.request(method, f"{BASE_URL}{path}", headers=headers, json=body)
    if resp.status_code == 200:
        data = resp.json()
        # 递归提取所有字段名
        def extract_fields(obj, prefix=""):
            fields = []
            if isinstance(obj, dict):
                for k, v in obj.items():
                    full_key = f"{prefix}.{k}" if prefix else k
                    fields.append(full_key)
                    fields.extend(extract_fields(v, full_key))
            elif isinstance(obj, list) and obj:
                fields.extend(extract_fields(obj[0], f"{prefix}[]"))
            return fields

        all_fields = extract_fields(data)
        print(f"\n{method} {path} - 返回了 {len(all_fields)} 个字段：")
        for f in sorted(all_fields):
            print(f"  {f}")

步骤 2：敏感数据模式检测

扫描 API 响应中的敏感数据模式：

import re

SENSITIVE_PATTERNS = {
    "email": r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
    "phone": r'(\+?1?\s?\(?\d{3}\)?[\s.-]?\d{3}[\s.-]?\d{4})',
    "ssn": r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b',
    "credit_card": r'\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|3[47][0-9]{13})\b',
    "password_hash": r'\$2[aby]?\$\d{2}\$[./A-Za-z0-9]{53}',
    "api_key": r'(?:api[_-]?key|apikey)["\s:=]+["']?([a-zA-Z0-9_\-]{20,})',
    "internal_ip": r'\b(?:10\.\d{1,3}|172\.(?:1[6-9]|2\d|3[01])|192\.168)\.\d{1,3}\.\d{1,3}\b',
    "aws_key": r'AKIA[0-9A-Z]{16}',
    "jwt_token": r'eyJ[A-Za-z0-9_-]+\.eyJ[A-Za-z0-9_-]+\.[A-Za-z0-9_-]+',
    "uuid": r'[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{4}-[0-9a-f]{12}',
}

SENSITIVE_FIELD_NAMES = [
    "password", "password_hash", "secret", "token", "ssn", "social_security",
    "credit_card", "card_number", "cvv", "pin", "private_key", "api_key",
    "internal_id", "debug", "trace", "stack_trace", "created_by_ip",
    "last_login_ip", "salt", "session_id", "refresh_token", "mfa_secret",
    "date_of_birth", "bank_account", "routing_number", "tax_id"
]

def scan_response(endpoint, response_text):
    findings = []
    # 检查值中的敏感数据模式
    for pattern_name, pattern in SENSITIVE_PATTERNS.items():
        matches = re.findall(pattern, response_text)
        if matches:
            findings.append({
                "endpoint": endpoint,
                "type": "sensitive_value",
                "pattern": pattern_name,
                "count": len(matches),
                "sample": matches[0][:20] + "..." if len(matches[0]) > 20 else matches[0]
            })

    # 检查敏感字段名
    response_lower = response_text.lower()
    for field in SENSITIVE_FIELD_NAMES:
        if f'"{field}"' in response_lower or f"'{field}'" in response_lower:
            findings.append({
                "endpoint": endpoint,
                "type": "sensitive_field",
                "field_name": field
            })

    return findings

# 扫描所有端点响应
for method, path, body in endpoints_to_test:
    resp = requests.request(method, f"{BASE_URL}{path}", headers=headers, json=body)
    if resp.status_code == 200:
        findings = scan_response(f"{method} {path}", resp.text)
        for f in findings:
            print(f"[发现] {f['endpoint']}: {f['type']} - {f.get('pattern', f.get('field_name'))}")

步骤 3：比较 UI 显示字段与 API 响应字段

# UI 显示的字段（从前端应用程序观察到的）
ui_displayed_fields = {
    "/users/me": {"name", "email", "avatar_url", "role"},
    "/users/me/orders": {"order_id", "date", "status", "total"},
    "/products": {"id", "name", "price", "image_url", "description"},
}

# API 实际返回的字段
for method, path, body in endpoints_to_test:
    resp = requests.request(method, f"{BASE_URL}{path}", headers=headers, json=body)
    if resp.status_code == 200:
        data = resp.json()
        if isinstance(data, list):
            actual_fields = set(data[0].keys()) if data else set()
        elif isinstance(data, dict):
            # 处理分页响应
            items_key = next((k for k in data if isinstance(data[k], list)), None)
            if items_key and data[items_key]:
                actual_fields = set(data[items_key][0].keys())
            else:
                actual_fields = set(data.keys())
        else:
            continue

        expected = ui_displayed_fields.get(path, set())
        excess = actual_fields - expected
        if excess:
            print(f"\n{method} {path} - 多余字段（UI 未显示）：")
            for field in sorted(excess):
                print(f"  - {field}")

步骤 4：测试相关端点中的用户对象暴露

# 许多 API 在订单、评论等响应中嵌入完整的用户对象
endpoints_with_user_objects = [
    "/orders",          # 每个订单可能包含完整的卖方/买方个人资料
    "/comments",        # 评论可能包含完整的作者个人资料
    "/reviews",         # 评价可能暴露评价者详情
    "/transactions",    # 交易可能包含对方信息
    "/team/members",    # 团队列表可能暴露过多成员数据
]

for path in endpoints_with_user_objects:
    resp = requests.get(f"{BASE_URL}{path}", headers=headers)
    if resp.status_code == 200:
        text = resp.text
        # 检查嵌套对象中的用户数据泄露
        user_fields_found = []
        for field in ["password_hash", "last_login_ip", "mfa_enabled", "phone_number",
                      "date_of_birth", "ssn", "internal_notes", "salary", "address"]:
            if f'"{field}"' in text:
                user_fields_found.append(field)
        if user_fields_found:
            print(f"[过度暴露] {path} 暴露了用户字段：{user_fields_found}")

步骤 5：GraphQL 过度获取分析

# GraphQL 允许客户端请求任何可用字段
GRAPHQL_URL = f"{BASE_URL}/graphql"

# 内省查询以发现 User 类型上的所有字段
introspection = {
    "query": """
    {
      __type(name: "User") {
        fields {
          name
          type {
            name
            kind
          }
        }
      }
    }
    """
}

resp = requests.post(GRAPHQL_URL, headers=headers, json=introspection)
if resp.status_code == 200:
    fields = resp.json().get("data", {}).get("__type", {}).get("fields", [])
    print("通过 GraphQL 可用的 User 字段：")
    for f in fields:
        sensitivity = "敏感" if f["name"] in SENSITIVE_FIELD_NAMES else "普通"
        print(f"  {f['name']} ({f['type']['name']}) [{sensitivity}]")

# 尝试查询敏感字段
sensitive_query = {
    "query": """
    query {
      users {
        id
        email
        passwordHash
        socialSecurityNumber
        internalNotes
        lastLoginIp
        mfaSecret
        apiKey
      }
    }
    """
}
resp = requests.post(GRAPHQL_URL, headers=headers, json=sensitive_query)
if resp.status_code == 200 and "errors" not in resp.json():
    print("[严重] GraphQL 无限制地暴露了敏感用户字段")

步骤 6：调试和内部数据泄露

# 测试响应中的调试信息
debug_headers_to_check = [
    "X-Debug-Token", "X-Debug-Info", "Server", "X-Powered-By",
    "X-Request-Id", "X-Correlation-Id", "X-Backend-Server",
    "X-Runtime", "X-Version", "X-Build-Version"
]

resp = requests.get(f"{BASE_URL}/users/me", headers=headers)
for h in debug_headers_to_check:
    if h.lower() in {k.lower(): v for k, v in resp.headers.items()}:
        print(f"[信息泄露] 响应头 {h}: {resp.headers.get(h)}")

# 测试错误响应中是否包含堆栈跟踪
error_payloads = [
    ("GET", "/users/invalid-id-format", None),
    ("POST", "/orders", {"invalid": "payload"}),
    ("GET", "/users/-1", None),
    ("GET", "/users/0", None),
]

for method, path, body in error_payloads:
    resp = requests.request(method, f"{BASE_URL}{path}", headers=headers, json=body)
    if resp.status_code >= 400:
        text = resp.text.lower()
        if any(kw in text for kw in ["stack trace", "traceback", "at com.", "at org.",
                                      "file \"", "line ", "exception", "sql", "query"]):
            print(f"[调试泄露] {method} {path} -> {resp.status_code}: 包含堆栈跟踪或查询信息")

核心概念

工具与系统

• Burp Suite Professional：拦截 API 响应并使用 Comparer 工具对比预期与实际响应 Schema
• mitmproxy：可编写脚本的代理，支持基于 Python 的内容检测脚本进行自动化响应分析
• OWASP ZAP：被动扫描器，自动检测请求头、错误消息和响应体中的信息披露
• Postman：使用测试脚本比较文档化的响应 Schema 与实际 API 响应
• jq：命令行 JSON 处理器，用于从 API 响应中提取和分析特定字段

常见场景

场景：移动银行 API 数据暴露评估

场景背景：某移动银行应用程序的 API 向移动客户端返回完整的账户对象，而应用只显示账户昵称和余额。该 API 同时被 iOS 和 Android 应用以及 Web 门户访问。

方法：

1. 在测试设备上配置 mitmproxy，以测试用户身份进行认证
2. 在完整用户会话期间（登录、查看账户、转账、登出）捕获所有 API 响应
3. 分析 GET /api/v1/accounts 响应：UI 显示 4 个字段，但 API 返回 23 个字段
4. 发现 API 返回 routing_number、account_holder_ssn_last4、internal_risk_score、kyc_verification_status 和 linked_external_accounts - UI 均未显示
5. 分析 GET /api/v1/transactions 响应：API 返回客户端不需要的 merchant_id、terminal_id、authorization_code、processor_response 字段
6. 检查 GET /api/v1/users/me：API 返回 last_login_ip、mfa_backup_codes_remaining、account_officer_name 和 credit_score_band
7. 测试错误响应：向 POST /api/v1/transfers 发送无效载荷，错误消息中返回 SQL 表名

常见陷阱：

• 只检查顶级字段，遗漏深层嵌套对象中的敏感数据
• 不测试分页响应，后续页面可能包含不同的字段
• 忽视可能泄露服务器版本、后端技术或内部路由信息的响应头
• 忽略错误响应中的数据暴露，这些响应通常包含堆栈跟踪、SQL 查询或内部路径
• 假设 HTTPS 加密能防止数据暴露（HTTPS 保护传输中的数据，但不能防止已认证客户端访问）

输出格式

## 发现：账户和交易 API 中存在过度数据暴露

**ID**: API-DATA-001
**严重性**: 高（CVSS 7.1）
**OWASP API**: API3:2023 - 对象属性级授权破坏
**受影响端点**:
  - GET /api/v1/accounts
  - GET /api/v1/transactions
  - GET /api/v1/users/me

**描述**:
API 向客户端返回完整的数据库对象，包含移动应用 UI 未显示的
敏感字段。移动应用在客户端过滤这些字段，但通过拦截 API 响应
可以完全访问它们。这暴露了任何已认证用户的 SSN 片段、内部
风险评分和 KYC 验证数据。

**发现的多余字段**:
- /accounts: routing_number, account_holder_ssn_last4, internal_risk_score,
  kyc_verification_status, linked_external_accounts（共 18 个多余字段）
- /transactions: merchant_id, terminal_id, authorization_code,
  processor_response（共 12 个多余字段）
- /users/me: last_login_ip, mfa_backup_codes_remaining, credit_score_band

**影响**:
已认证用户可以提取敏感财务数据、内部风险评估以及应用程序
本不打算暴露的 PII。结合 BOLA 漏洞，可以为所有用户提取这些数据。

**修复建议**:
1. 在服务器端使用 DTO/视图模型实施响应过滤，只包含客户端所需的字段
2. 对每个端点每个角色使用 GraphQL 字段级授权或 REST 响应 Schema
3. 在序列化层从 API 响应中移除敏感字段
4. 在 API 网关中实施响应 Schema 验证，去除未记录的字段
5. 添加自动化测试验证响应 Schema 与文档一致