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Les codeurs conquièrent la série des 10 meilleures API de l'OWASP en matière de sécurité : manque de ressources et limitation du débit

马蒂亚斯-马杜博士
出版日期 2020 年 9 月 30 日
最后更新于 2026年3月8日

En raison du manque de ressources et de la limitation du débit, la vulnérabilité des API agit presque exactement comme le décrit le titre. Chaque API dispose de ressources et de puissance de calcul limitées en fonction de son environnement. La plupart sont également tenus de répondre aux demandes des utilisateurs ou d'autres programmes leur demandant d'exécuter la fonction souhaitée. Cette vulnérabilité se produit lorsqu'un trop grand nombre de demandes arrivent en même temps et que l'API ne dispose pas de suffisamment de ressources informatiques pour traiter ces demandes. L'API peut alors devenir indisponible ou ne pas répondre aux nouvelles demandes.

Les API deviennent vulnérables à ce problème si leurs limites de débit ou de ressources ne sont pas définies correctement, ou si les limites ne sont pas définies dans le code. Une API peut alors être surchargée si, par exemple, une entreprise connaît une période particulièrement chargée. Mais il s'agit également d'une faille de sécurité, car les acteurs de la menace peuvent délibérément surcharger les API non protégées de requêtes afin de réaliser des attaques par déni de service (DDoS).

D'ailleurs, comment vous en sortez-vous avec les défis gamifiés liés à l'API jusqu'à présent ? Si vous souhaitez tester vos compétences en matière de gestion d'une vulnérabilité limitant le débit dès maintenant, entrez dans l'arène :

Maintenant, allons un peu plus loin.

Quels sont quelques exemples de vulnérabilité liée au manque de ressources et à la limitation du débit des API ?

Cette vulnérabilité peut se faufiler dans une API de deux manières. La première est lorsqu'un codeur ne définit tout simplement pas quels devraient être les taux d'accélération d'une API. Il existe peut-être un paramètre par défaut pour les taux d'accélération quelque part dans l'infrastructure, mais s'y fier n'est pas une bonne politique. Au lieu de cela, chaque API doit avoir ses tarifs définis individuellement. Cela est d'autant plus vrai que les API peuvent avoir des fonctions et des ressources disponibles très différentes.

Par exemple, une API interne conçue pour répondre aux besoins de quelques utilisateurs seulement peut avoir un taux d'accélération très faible et fonctionner parfaitement. Mais une API destinée au public faisant partie d'un site de commerce électronique en direct aurait très probablement besoin d'un taux exceptionnellement élevé défini pour compenser la possibilité d'une augmentation du nombre d'utilisateurs simultanés. Dans les deux cas, les taux d'étranglement doivent être définis en fonction des besoins attendus, du nombre d'utilisateurs potentiels et de la puissance de calcul disponible.

Il peut être tentant, en particulier pour les API qui seront probablement très occupées, de fixer les tarifs à un niveau illimité afin d'essayer de maximiser les performances. Cela pourrait être accompli avec un simple bout de code (à titre d'exemple, nous utiliserons le Framework Python Django REST) :

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : Aucun,
« utilisateur : Aucun

Dans cet exemple, les utilisateurs anonymes et ceux connus du système peuvent contacter l'API un nombre illimité de fois, quel que soit le nombre de demandes au fil du temps. C'est une mauvaise idée, car quelle que soit la quantité de ressources informatiques dont dispose une API, les attaquants peuvent déployer des éléments tels que des botnets pour éventuellement la ralentir ou la mettre complètement hors ligne. Dans ce cas, les utilisateurs valides se verront refuser l'accès et l'attaque sera couronnée de succès.

Éliminer le manque de ressources et les problèmes de limitation des taux

Chaque API déployée par une organisation doit avoir ses taux d'accélération définis dans son code. Cela peut inclure des éléments tels que les délais d'exécution, la mémoire maximale autorisée, le nombre d'enregistrements par page qui peuvent être renvoyés à un utilisateur ou le nombre de processus autorisés au cours d'une période définie.

À partir de l'exemple ci-dessus, au lieu de laisser les taux de limitation ouverts, ils pourraient être définis de manière précise avec des taux différents pour les utilisateurs anonymes et connus.

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : config (« THROTTLE_ANON », par défaut = 200 par heure),
« user : config (« THROTTLE_USER », par défaut = 5000/heure)

Dans le nouvel exemple, l'API limiterait les utilisateurs anonymes à 200 requêtes par heure. Les utilisateurs connus qui sont déjà approuvés par le système disposent d'une plus grande marge de manœuvre à raison de 5 000 demandes par heure. Mais elles sont également limitées pour éviter une surcharge accidentelle aux heures de pointe ou pour compenser si un compte utilisateur est compromis et utilisé pour une attaque par déni de service.

En guise de dernière bonne pratique à prendre en compte, il est conseillé d'afficher une notification aux utilisateurs lorsqu'ils ont atteint les limites de limitation, ainsi qu'une explication de la date à laquelle ces limites seront réinitialisées. De cette façon, les utilisateurs valides sauront pourquoi une application rejette leurs demandes. Cela peut également être utile si des utilisateurs valides effectuant des tâches approuvées se voient refuser l'accès à une API, car cela peut signaler au personnel des opérations que la limitation doit être augmentée.

Consultez le Secure Code Warrior pages de blog pour en savoir plus sur cette vulnérabilité et sur la manière de protéger votre organisation et vos clients des ravages causés par d'autres failles de sécurité. Vous pouvez également essayez une démo de la plateforme de formation Secure Code Warrior pour maintenir toutes vos compétences en cybersécurité à jour et à jour.

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Cette vulnérabilité se produit lorsqu'un trop grand nombre de demandes arrivent en même temps et que l'API ne dispose pas de suffisamment de ressources informatiques pour traiter ces demandes. L'API peut alors devenir indisponible ou ne pas répondre aux nouvelles demandes.

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Matias Madou, Ph.D.是一位安全专家、研究员和CTO,也是Secure Code Warrior 的联合创始人。Matias在根特大学获得了应用安全的博士学位,主要研究静态分析解决方案。后来他加入了美国的Fortify公司,在那里他意识到,仅仅检测代码问题而不帮助开发人员编写安全代码是不够的。这激发了他开发产品的热情,帮助开发人员,减轻安全的负担,并超越客户的期望。当他不在办公桌前作为Awesome团队的一员时,他喜欢站在舞台上,在包括RSA会议、BlackHat和DefCon等会议上发表演讲。

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作者
马蒂亚斯-马杜博士
发表于2020年9月30日

Matias Madou, Ph.D.是一位安全专家、研究员和CTO,也是Secure Code Warrior 的联合创始人。Matias在根特大学获得了应用安全的博士学位,主要研究静态分析解决方案。后来他加入了美国的Fortify公司,在那里他意识到,仅仅检测代码问题而不帮助开发人员编写安全代码是不够的。这激发了他开发产品的热情,帮助开发人员,减轻安全的负担,并超越客户的期望。当他不在办公桌前作为Awesome团队的一员时,他喜欢站在舞台上,在包括RSA会议、BlackHat和DefCon等会议上发表演讲。

马蒂亚斯是一名研究员和开发人员,拥有超过15年的软件安全实践经验。他曾为Fortify Software和他自己的公司Sensei Security等公司开发解决方案。在他的职业生涯中,马蒂亚斯领导了多个应用安全研究项目,并将其转化为商业产品,他拥有超过10项专利。当他离开办公桌时,Matias曾担任高级应用安全培训courses ,并定期在全球会议上发言,包括RSA会议、黑帽、DefCon、BSIMM、OWASP AppSec和BruCon。

马蒂亚斯拥有根特大学的计算机工程博士学位,在那里他研究了通过程序混淆来隐藏应用程序的内部工作的应用安全。

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En raison du manque de ressources et de la limitation du débit, la vulnérabilité des API agit presque exactement comme le décrit le titre. Chaque API dispose de ressources et de puissance de calcul limitées en fonction de son environnement. La plupart sont également tenus de répondre aux demandes des utilisateurs ou d'autres programmes leur demandant d'exécuter la fonction souhaitée. Cette vulnérabilité se produit lorsqu'un trop grand nombre de demandes arrivent en même temps et que l'API ne dispose pas de suffisamment de ressources informatiques pour traiter ces demandes. L'API peut alors devenir indisponible ou ne pas répondre aux nouvelles demandes.

Les API deviennent vulnérables à ce problème si leurs limites de débit ou de ressources ne sont pas définies correctement, ou si les limites ne sont pas définies dans le code. Une API peut alors être surchargée si, par exemple, une entreprise connaît une période particulièrement chargée. Mais il s'agit également d'une faille de sécurité, car les acteurs de la menace peuvent délibérément surcharger les API non protégées de requêtes afin de réaliser des attaques par déni de service (DDoS).

D'ailleurs, comment vous en sortez-vous avec les défis gamifiés liés à l'API jusqu'à présent ? Si vous souhaitez tester vos compétences en matière de gestion d'une vulnérabilité limitant le débit dès maintenant, entrez dans l'arène :

Maintenant, allons un peu plus loin.

Quels sont quelques exemples de vulnérabilité liée au manque de ressources et à la limitation du débit des API ?

Cette vulnérabilité peut se faufiler dans une API de deux manières. La première est lorsqu'un codeur ne définit tout simplement pas quels devraient être les taux d'accélération d'une API. Il existe peut-être un paramètre par défaut pour les taux d'accélération quelque part dans l'infrastructure, mais s'y fier n'est pas une bonne politique. Au lieu de cela, chaque API doit avoir ses tarifs définis individuellement. Cela est d'autant plus vrai que les API peuvent avoir des fonctions et des ressources disponibles très différentes.

Par exemple, une API interne conçue pour répondre aux besoins de quelques utilisateurs seulement peut avoir un taux d'accélération très faible et fonctionner parfaitement. Mais une API destinée au public faisant partie d'un site de commerce électronique en direct aurait très probablement besoin d'un taux exceptionnellement élevé défini pour compenser la possibilité d'une augmentation du nombre d'utilisateurs simultanés. Dans les deux cas, les taux d'étranglement doivent être définis en fonction des besoins attendus, du nombre d'utilisateurs potentiels et de la puissance de calcul disponible.

Il peut être tentant, en particulier pour les API qui seront probablement très occupées, de fixer les tarifs à un niveau illimité afin d'essayer de maximiser les performances. Cela pourrait être accompli avec un simple bout de code (à titre d'exemple, nous utiliserons le Framework Python Django REST) :

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : Aucun,
« utilisateur : Aucun

Dans cet exemple, les utilisateurs anonymes et ceux connus du système peuvent contacter l'API un nombre illimité de fois, quel que soit le nombre de demandes au fil du temps. C'est une mauvaise idée, car quelle que soit la quantité de ressources informatiques dont dispose une API, les attaquants peuvent déployer des éléments tels que des botnets pour éventuellement la ralentir ou la mettre complètement hors ligne. Dans ce cas, les utilisateurs valides se verront refuser l'accès et l'attaque sera couronnée de succès.

Éliminer le manque de ressources et les problèmes de limitation des taux

Chaque API déployée par une organisation doit avoir ses taux d'accélération définis dans son code. Cela peut inclure des éléments tels que les délais d'exécution, la mémoire maximale autorisée, le nombre d'enregistrements par page qui peuvent être renvoyés à un utilisateur ou le nombre de processus autorisés au cours d'une période définie.

À partir de l'exemple ci-dessus, au lieu de laisser les taux de limitation ouverts, ils pourraient être définis de manière précise avec des taux différents pour les utilisateurs anonymes et connus.

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : config (« THROTTLE_ANON », par défaut = 200 par heure),
« user : config (« THROTTLE_USER », par défaut = 5000/heure)

Dans le nouvel exemple, l'API limiterait les utilisateurs anonymes à 200 requêtes par heure. Les utilisateurs connus qui sont déjà approuvés par le système disposent d'une plus grande marge de manœuvre à raison de 5 000 demandes par heure. Mais elles sont également limitées pour éviter une surcharge accidentelle aux heures de pointe ou pour compenser si un compte utilisateur est compromis et utilisé pour une attaque par déni de service.

En guise de dernière bonne pratique à prendre en compte, il est conseillé d'afficher une notification aux utilisateurs lorsqu'ils ont atteint les limites de limitation, ainsi qu'une explication de la date à laquelle ces limites seront réinitialisées. De cette façon, les utilisateurs valides sauront pourquoi une application rejette leurs demandes. Cela peut également être utile si des utilisateurs valides effectuant des tâches approuvées se voient refuser l'accès à une API, car cela peut signaler au personnel des opérations que la limitation doit être augmentée.

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Les API deviennent vulnérables à ce problème si leurs limites de débit ou de ressources ne sont pas définies correctement, ou si les limites ne sont pas définies dans le code. Une API peut alors être surchargée si, par exemple, une entreprise connaît une période particulièrement chargée. Mais il s'agit également d'une faille de sécurité, car les acteurs de la menace peuvent délibérément surcharger les API non protégées de requêtes afin de réaliser des attaques par déni de service (DDoS).

D'ailleurs, comment vous en sortez-vous avec les défis gamifiés liés à l'API jusqu'à présent ? Si vous souhaitez tester vos compétences en matière de gestion d'une vulnérabilité limitant le débit dès maintenant, entrez dans l'arène :

Maintenant, allons un peu plus loin.

Quels sont quelques exemples de vulnérabilité liée au manque de ressources et à la limitation du débit des API ?

Cette vulnérabilité peut se faufiler dans une API de deux manières. La première est lorsqu'un codeur ne définit tout simplement pas quels devraient être les taux d'accélération d'une API. Il existe peut-être un paramètre par défaut pour les taux d'accélération quelque part dans l'infrastructure, mais s'y fier n'est pas une bonne politique. Au lieu de cela, chaque API doit avoir ses tarifs définis individuellement. Cela est d'autant plus vrai que les API peuvent avoir des fonctions et des ressources disponibles très différentes.

Par exemple, une API interne conçue pour répondre aux besoins de quelques utilisateurs seulement peut avoir un taux d'accélération très faible et fonctionner parfaitement. Mais une API destinée au public faisant partie d'un site de commerce électronique en direct aurait très probablement besoin d'un taux exceptionnellement élevé défini pour compenser la possibilité d'une augmentation du nombre d'utilisateurs simultanés. Dans les deux cas, les taux d'étranglement doivent être définis en fonction des besoins attendus, du nombre d'utilisateurs potentiels et de la puissance de calcul disponible.

Il peut être tentant, en particulier pour les API qui seront probablement très occupées, de fixer les tarifs à un niveau illimité afin d'essayer de maximiser les performances. Cela pourrait être accompli avec un simple bout de code (à titre d'exemple, nous utiliserons le Framework Python Django REST) :

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : Aucun,
« utilisateur : Aucun

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Éliminer le manque de ressources et les problèmes de limitation des taux

Chaque API déployée par une organisation doit avoir ses taux d'accélération définis dans son code. Cela peut inclure des éléments tels que les délais d'exécution, la mémoire maximale autorisée, le nombre d'enregistrements par page qui peuvent être renvoyés à un utilisateur ou le nombre de processus autorisés au cours d'une période définie.

À partir de l'exemple ci-dessus, au lieu de laisser les taux de limitation ouverts, ils pourraient être définis de manière précise avec des taux différents pour les utilisateurs anonymes et connus.

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : config (« THROTTLE_ANON », par défaut = 200 par heure),
« user : config (« THROTTLE_USER », par défaut = 5000/heure)

Dans le nouvel exemple, l'API limiterait les utilisateurs anonymes à 200 requêtes par heure. Les utilisateurs connus qui sont déjà approuvés par le système disposent d'une plus grande marge de manœuvre à raison de 5 000 demandes par heure. Mais elles sont également limitées pour éviter une surcharge accidentelle aux heures de pointe ou pour compenser si un compte utilisateur est compromis et utilisé pour une attaque par déni de service.

En guise de dernière bonne pratique à prendre en compte, il est conseillé d'afficher une notification aux utilisateurs lorsqu'ils ont atteint les limites de limitation, ainsi qu'une explication de la date à laquelle ces limites seront réinitialisées. De cette façon, les utilisateurs valides sauront pourquoi une application rejette leurs demandes. Cela peut également être utile si des utilisateurs valides effectuant des tâches approuvées se voient refuser l'accès à une API, car cela peut signaler au personnel des opérations que la limitation doit être augmentée.

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Matias Madou, Ph.D.是一位安全专家、研究员和CTO,也是Secure Code Warrior 的联合创始人。Matias在根特大学获得了应用安全的博士学位,主要研究静态分析解决方案。后来他加入了美国的Fortify公司,在那里他意识到,仅仅检测代码问题而不帮助开发人员编写安全代码是不够的。这激发了他开发产品的热情,帮助开发人员,减轻安全的负担,并超越客户的期望。当他不在办公桌前作为Awesome团队的一员时,他喜欢站在舞台上,在包括RSA会议、BlackHat和DefCon等会议上发表演讲。

马蒂亚斯是一名研究员和开发人员,拥有超过15年的软件安全实践经验。他曾为Fortify Software和他自己的公司Sensei Security等公司开发解决方案。在他的职业生涯中,马蒂亚斯领导了多个应用安全研究项目,并将其转化为商业产品,他拥有超过10项专利。当他离开办公桌时,Matias曾担任高级应用安全培训courses ,并定期在全球会议上发言,包括RSA会议、黑帽、DefCon、BSIMM、OWASP AppSec和BruCon。

马蒂亚斯拥有根特大学的计算机工程博士学位,在那里他研究了通过程序混淆来隐藏应用程序的内部工作的应用安全。

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Les API deviennent vulnérables à ce problème si leurs limites de débit ou de ressources ne sont pas définies correctement, ou si les limites ne sont pas définies dans le code. Une API peut alors être surchargée si, par exemple, une entreprise connaît une période particulièrement chargée. Mais il s'agit également d'une faille de sécurité, car les acteurs de la menace peuvent délibérément surcharger les API non protégées de requêtes afin de réaliser des attaques par déni de service (DDoS).

D'ailleurs, comment vous en sortez-vous avec les défis gamifiés liés à l'API jusqu'à présent ? Si vous souhaitez tester vos compétences en matière de gestion d'une vulnérabilité limitant le débit dès maintenant, entrez dans l'arène :

Maintenant, allons un peu plus loin.

Quels sont quelques exemples de vulnérabilité liée au manque de ressources et à la limitation du débit des API ?

Cette vulnérabilité peut se faufiler dans une API de deux manières. La première est lorsqu'un codeur ne définit tout simplement pas quels devraient être les taux d'accélération d'une API. Il existe peut-être un paramètre par défaut pour les taux d'accélération quelque part dans l'infrastructure, mais s'y fier n'est pas une bonne politique. Au lieu de cela, chaque API doit avoir ses tarifs définis individuellement. Cela est d'autant plus vrai que les API peuvent avoir des fonctions et des ressources disponibles très différentes.

Par exemple, une API interne conçue pour répondre aux besoins de quelques utilisateurs seulement peut avoir un taux d'accélération très faible et fonctionner parfaitement. Mais une API destinée au public faisant partie d'un site de commerce électronique en direct aurait très probablement besoin d'un taux exceptionnellement élevé défini pour compenser la possibilité d'une augmentation du nombre d'utilisateurs simultanés. Dans les deux cas, les taux d'étranglement doivent être définis en fonction des besoins attendus, du nombre d'utilisateurs potentiels et de la puissance de calcul disponible.

Il peut être tentant, en particulier pour les API qui seront probablement très occupées, de fixer les tarifs à un niveau illimité afin d'essayer de maximiser les performances. Cela pourrait être accompli avec un simple bout de code (à titre d'exemple, nous utiliserons le Framework Python Django REST) :

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : Aucun,
« utilisateur : Aucun

Dans cet exemple, les utilisateurs anonymes et ceux connus du système peuvent contacter l'API un nombre illimité de fois, quel que soit le nombre de demandes au fil du temps. C'est une mauvaise idée, car quelle que soit la quantité de ressources informatiques dont dispose une API, les attaquants peuvent déployer des éléments tels que des botnets pour éventuellement la ralentir ou la mettre complètement hors ligne. Dans ce cas, les utilisateurs valides se verront refuser l'accès et l'attaque sera couronnée de succès.

Éliminer le manque de ressources et les problèmes de limitation des taux

Chaque API déployée par une organisation doit avoir ses taux d'accélération définis dans son code. Cela peut inclure des éléments tels que les délais d'exécution, la mémoire maximale autorisée, le nombre d'enregistrements par page qui peuvent être renvoyés à un utilisateur ou le nombre de processus autorisés au cours d'une période définie.

À partir de l'exemple ci-dessus, au lieu de laisser les taux de limitation ouverts, ils pourraient être définis de manière précise avec des taux différents pour les utilisateurs anonymes et connus.

« DÉBIT_D'ÉTRANGLEMENT PAR DÉFAUT : {
« anon : config (« THROTTLE_ANON », par défaut = 200 par heure),
« user : config (« THROTTLE_USER », par défaut = 5000/heure)

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En guise de dernière bonne pratique à prendre en compte, il est conseillé d'afficher une notification aux utilisateurs lorsqu'ils ont atteint les limites de limitation, ainsi qu'une explication de la date à laquelle ces limites seront réinitialisées. De cette façon, les utilisateurs valides sauront pourquoi une application rejette leurs demandes. Cela peut également être utile si des utilisateurs valides effectuant des tâches approuvées se voient refuser l'accès à une API, car cela peut signaler au personnel des opérations que la limitation doit être augmentée.

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