وهم التصفية: تسليح آلية تصفية جافا سكريبت والدفاع عنها

في البنية البكر لتطوير الويب الحديثة، فإن فلتر جافا سكريبت الدالة (Array.prototype.prototype.filter()) يُحتفى به باعتباره حجر الزاوية في البرمجة الوظيفية. فهي تسمح للمطوّرين بكتابة شيفرة توضيحية ونظيفة لمعالجة مجموعات البيانات.

ومع ذلك، بالنسبة لمهندس الأمن المعادي، فإن مفهوم "الفلتر" في جافا سكريبت يمثل انقسامًا خطيرًا. فمن ناحية، هو السبب الجذري لانتشار التحكم في الوصول من جانب العميل نقاط الضعف. من ناحية أخرى، فإن مرونة لغة JavaScript نفسها تحوّل طرق التصفية إلى طرق تصفية قوية الأدوات لتجاوز جدران حماية تطبيقات الويب (WAFs) وأجهزة تعقيم المدخلات.

ينتقل هذا الدليل إلى ما هو أبعد من بناء الجملة. سوف نحلل الإخفاقات المعمارية للتصفية من جانب العميل، ونحلل كيفية تسليح المهاجمين لأساليب المكتبة القياسية لتنفيذ التعليمات البرمجية، ونستكشف كيف أن المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل بنليجنت أتمتة اكتشاف هذه العيوب المنطقية الدقيقة.

الخلل المعماري: مرشح جافا سكريبت من جانب العميل

أكثر نقاط الضعف انتشارًا المرتبطة بـ فلتر جافا سكريبت ليس خطأ في اللغة، بل هو خطأ في تنفيذ نماذج الأمان. في عصر تطبيقات الصفحة الواحدة (SPAs) والعملاء السميكين (React، Vue، Angular)، غالبًا ما يخلط المطورون بين العرض التقديمي مع الأمن.

نمط "الأمن عن طريق الغموض"

ضع في اعتبارك سيناريو قياسي: تقوم نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات بإرجاع قائمة بالمستخدمين. يحتاج مطور الواجهة الأمامية إلى عرض المستخدمين النشطين فقط وإخفاء المسؤولين.

جافا سكريبت

// النمط الضعيف
جلب('/API/v1/users')
  .then(response => response.json()))
  .ثم(البيانات => {
    // يستخدم المطور مرشح جافا سكريبت "لتأمين" العرض
    const visibleUsers = data.filter(user => user.role.== 'admin' && user.status === 'active');
    renderTable(visibleUsers);
  });

بالنسبة للماسح الضوئي DAST العام، يبدو هذا التطبيق آمنًا. لا تعرض واجهة المستخدم بيانات المسؤول. ومع ذلك، فإن مهندس الأمن الذي يستخدم Burp Suite أو DevTools البسيطة يعرف الحقيقة.

ناقل الهجوم: IDOR وتسريب معلومات التعريف الشخصية

إن فلتر جافا سكريبت في متصفح المستخدم، وهي بيئة غير موثوق بها. تكمن الثغرة هنا في أن مجموعة البيانات الكاملة تم إرسالها عبر السلك.

خطوات الاستغلال:

1. اعتراض: يقوم المهاجم بتوكيل حركة المرور.
2. افحص: تحتوي استجابة JSON الخام على كائنات مثل {"id": 42, "role": "admin"، "pii_ssn": "xxx-xxxx-xxxx" }.
3. تجاوز: يتجاهل المهاجم منطق واجهة المستخدم بالكامل.

هذا فشل في تصغير البيانات. يقوم التنفيذ السليم بإجراء التصفية على مستوى استعلام قاعدة البيانات (SQL أين بند)، مما يضمن عدم خروج وحدات البايت الحساسة من مركز البيانات.

تسليح بناء الجملة: عامل تصفية جافا سكريبت كأداة XSS

عندما نحول التركيز إلى البرمجة النصية عبر المواقع (XSS)، فإن مصطلح فلتر جافا سكريبت يأخذ معنىً جديدًا: المرشحات الدفاعية (WAFs/Sanitizers) التي تحاول حظر التعليمات البرمجية الخبيثة.

يبحث المهاجمون باستمرار عن "الأدوات" - وهي أساليب قياسية متاحة في وقت تشغيل JavaScript يمكن إساءة استخدامها لتنفيذ تعليمات برمجية عشوائية دون استخدام كلمات رئيسية مدرجة في قائمة الحظر مثل eval(), وظيفة()أو <script>.

تجاوز تسلسل المُنشئ المتسلسل

غالبًا ما تبحث WAFs عن أحواض واضحة. لكن JavaScript ديناميكية. إن مصفوفة.بروتوتايب.فلتر دالة، وكل دالة في JavaScript لها مُنشئ. مُنشئ الدالة هو الوظيفة الذي يعمل بشكل مشابه ل eval().

إذا قام WAF بحظر eval() ولكنه يسمح بأساليب المصفوفة، يمكن للمهاجم إنشاء حمولة باستخدام الفلتر الطريقة نفسها.

منطق التجاوز

1. [] ينشئ مصفوفة.
2. [].فلتر الوصول إلى دالة التصفية.
3. [].Filter.constructor الوصول إلى الوظيفة مُنشئ.
4. الدالة('رمز')() ينفذ الرمز.

الحمولة

جافا سكريبت

// الحمولة القياسية (محظورة بواسطة WAF)
eval('alert(1)')

// التهرب باستخدام أداة تصفية جافا سكريبت الذكية
[].filter.constructor('alert(1)')()

الجدول: تقنيات التهرب من تصفية جافا سكريبت الشائعة

عندما تفشل المرشحات: تلوث النموذج الأولي (CVE-2019-10744)

يعد مفهوم "التصفية" أمرًا حيويًا عند دمج الكائنات. إذا قبل تطبيق ما مدخلات JSON ودمجها في كائن موجود دون أن يكون ذلك بدقة التصفية المفاتيح، فإنه يفتح الباب أمام تلوث النموذج الأولي.

وكان أحد أكثر الأمثلة تأثيراً على ذلك هو CVE-2019-10744 المستخدمة على نطاق واسع لوداش المكتبة.

تشريح نقطة الضعف

الوظيفة الإعدادات الافتراضية تم تصميمه لدمج الكائنات بشكل متكرر. ومع ذلك، فقد فشل في تنفيذ عامل تصفية الأمان لرفض المفتاح المُنشئ.

الاستغلال

يوفر المهاجم حمولة JSON تحتوي على خاصية منشئ تشير إلى نموذج أولي.

جافا سكريبت

الحمولة = '{"مُنشئ": {"النموذج الأولي": {"isAdmin": true}}}}";
_.defaultsDeep({}، JSON.parse(payload));

التأثير:

ولأن المدخلات لم تتم تصفيتها، فقد لوث التعيين النموذج الأولي للكائن الأساسي. فجأة، ورث كل كائن في وقت تشغيل JavaScript الخاصية isAdmin: صواب.

إذا كان التطبيق يحتوي على منطق مصادقة مثل:

جافا سكريبت

إذا (user.isAdmin) { grantAccess()؛ }

يحصل المهاجم على وصول إداري على الفور، مما يؤدي إلى رفض الخدمة أو RCE اعتمادًا على سياق Node.js.

المعالجة: متينة فلتر جافا سكريبت لمفاتيح الكائنات يجب أن تحظر القائمة __بروتو ___, المُنشئو النموذج الأولي.

الاكتشاف المنطقي الآلي: نهج Penligent

من المعروف أنه من الصعب اكتشاف الثغرات الموصوفة أعلاه - التصفية من جانب العميل وتلوث النماذج الأولية - باستخدام أدوات اختبار أمان التطبيقات الديناميكية التقليدية.

• الماسحات الضوئية التقليدية: تحقق من الأعطال أو رموز الخطأ (500) أو سلاسل XSS المنعكسة البسيطة. لا يفهمون أن المستخدمون.فلتر() يخفي بيانات حساسة
• فجوة الذكاء الاصطناعي: للعثور على هذه المشكلات، أنت بحاجة إلى محرك يفهم دلالات الرموز و تدفق البيانات.

هذا هو المكان Penligent.ai تغيير سير العمل بشكل أساسي بالنسبة لمهندس الأمن.

التشويش الدلالي والتحليل المنطقي

يستخدم Penligent وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمين يتجاوزون مطابقة الأنماط. عند تحليل التطبيق المستهدف، يقوم محرك Penligent بتنفيذ ما يلي التحليل الواعي بالسياق:

1. فحص تدفق البيانات: يراقب Penligent استجابات واجهة برمجة التطبيقات مقابل نموذج كائن المستند المعروض. إذا كانت الواجهة البرمجية تُرجع 50 حقلًا ولكن نموذج كائن المستند يُصيّر 5 حقول فقط، يستنتج الذكاء الاصطناعي فلتر جافا سكريبت عيب منطقي ويضع علامة على أنه خطر تسرب البيانات.
2. جيل الأدوات الذكية: بدلاً من استخدام قائمة ثابتة من حمولات XSS، يقوم Penligent بإنشاء الحمولات ديناميكيًا استنادًا إلى الكائنات المتاحة في البيئة. إذا اكتشف أن مصفوفة.بروتوتايب.فلتر متاح ولكن التقييم محجوب، فإنه يقوم ببناء [].Filter.constructor الحمولة الالتفافية.
3. تشويش النموذج الأولي: يقوم الذكاء الاصطناعي بالتشويش بذكاء على نقاط نهاية JSON بنواقل تلوث النموذج الأولي، ويراقب حالة التطبيق بحثاً عن توريث خصائص غير متوقعة، ويحدد عيوب نمط CVE-2019-10744 حتى في التعليمات البرمجية المخصصة.

من خلال أتمتة "حدس المخترقين"، يسمح Penligent لفرق الأمن بتحديد العيوب المنطقية العميقة التي تتطلب عادةً مراجعة يدوية للأكواد البرمجية.

الدفاع في العمق: تقوية وقت التشغيل

للدفاع ضد الأسلحة فلتر جافا سكريبت الأدوات والعيوب المنطقية، يجب أن نتبنى استراتيجية دفاعية متعددة الطبقات.

1. القاعدة الذهبية: التحقق من جانب الخادم

لا تعتمد أبدًا على منطق من جانب العميل للأمان. يجب أن تتم التصفية على مستوى قاعدة البيانات.

• مراجعة الحسابات: تحقق من جميع نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات. تأكد من أنها ترجع فقط البيانات المصرح للمستخدم بالاطلاع عليها الآن.
• المنظمات الإرهابية DTOs: استخدم كائنات نقل البيانات على الواجهة الخلفية لتجريد الحقول الحساسة قبل التسلسل.

2. النماذج الأولية الثابتة

لقتل فئة كاملة من ثغرات تلوث النماذج الأولية، قم بتجميد النماذج الأولية للكائنات القياسية عند بدء تشغيل التطبيق.

جافا سكريبت

// الدفاع ضد تلوث النموذج الأولي
Object.freeze(Object.prototype);
Object.freeze(Array.prototype);

وهذا يضمن أنه حتى إذا كان فلتر جافا سكريبت فشل في حظر مفتاح خبيث، سيعمل وقت التشغيل على طرح خطأ بدلًا من السماح بالتعديل.

3. سياسة أمان المحتوى (CSP)

نظام الحماية من الشمس الحارقة هو الدعم النهائي. لمنع [].Filter.constructor الاستغلال، يجب عليك تعطيل تنفيذ السلاسل كرمز.

الرأس الموصى به:

سياسة المحتوى-الأمان-المحتوى: افتراضي-المصدر "ذاتي"؛ نص-المصدر النصي "ذاتي"؛ كائن-المصدر "لا شيء";

بشكل حاسم, تجنب إضافة 'غير آمن-إيفال'. بدون 'غير آمن-إيفال'، سيرفض المتصفح تنفيذ التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الوظيفة منشئ، مما يجعل أداة التصفية الذكية عديمة الفائدة.

4. تعقيم المدخلات باستخدام DOMPurify

لا تكتب مرشحات regex الخاصة بك. يمكن تجاوزها بسهولة. استخدم DOMPurify لتعقيم مدخلات HTML. ينشئ صندوق رمل، ويحلل HTML، ويزيل العلامات/السمات الضارة استنادًا إلى قائمة صارمة للسماح، مما يؤدي إلى تحييد XSS قبل أن تصل إلى DOM.

الخاتمة

المصطلح فلتر جافا سكريبت خادعة. بالنسبة لمطور مبتدئ، فهي أداة مساعدة. أما بالنسبة لمهندس أمن كبير، فهي إشارة - إشارة للتحقق من تسرب البيانات، وأداة للتهرب من XSS، ونقطة فحص مهمة للتحقق من صحة المدخلات.

مع ازدياد تعقيد التطبيقات الحديثة، فإن الاعتماد على الاختبار اليدوي لاكتشاف هذه العيوب المنطقية الدقيقة أمر غير مستدام. إن الاستفادة من الفهم المعماري العميق مع الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي من منصات مثل بنليجنت هي الطريقة الوحيدة للبقاء في المقدمة.

موارد موثوقة

• مستندات الويب MDN: Array.prototype.filter()
• ورقة غش OWASP: التهرب من تصفية XSS
• PortSwigger أبحاث تلوث النماذج الأولية
• NIST NVD: CVE-2019-10744