AuthzAI:自动化权限模型检测工具
AuthzAI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AuthzAI
项目核心功能/场景
自动化测试API端点,检测潜在的权限模型违规。
项目介绍
AuthzAI 是一款基于 Python 的自动化工具,它能够模拟不同的用户认证,对 API 端点发送请求,并通过分析响应来识别权限模型的潜在违规。此工具对于开发人员和赏金猎人来说尤为重要,因为它可以自动化权限测试过程,提高安全性和效率。
项目技术分析
AuthzAI 利用 Python 的网络请求库和 OpenAI 的 GPT 模型,实现了自动化测试和智能分析功能。下面是它的关键技术组件:
- 网络请求: 使用
requests
库发送 HTTP 请求,能够支持不同类型的认证。 - 智能分析: 通过 OpenAI 的 GPT 模型分析响应内容,智能识别权限违规。
- 进度追踪: 使用 SQLite 数据库存储测试进度,确保测试的可追踪性。
- 报告生成: 自动生成文本报告,简洁明了地展示分析结果。
项目技术应用场景
AuthzAI 的应用场景广泛,特别是在以下情况下尤为有用:
- 安全测试: 在软件开发周期中,自动化测试权限模型,确保权限设置正确。
- 漏洞赏金计划: 赏金猎人在参与漏洞挖掘时,使用 AuthzAI 来发现权限设置错误。
- 合规审查: 对已有系统进行合规性检查,确保权限管理符合规定。
项目特点
- 自动化API请求: 自动化发送请求,减轻手动测试的负担。
- 智能权限分析: 利用 OpenAI 的 GPT 模型,提供更深入的权限分析。
- 进度跟踪: 通过 SQLite 数据库,实时跟踪测试进度。
- 详尽报告: 生成报告文件,总结测试结果,便于问题定位。
- 灵活配置: 通过 JSON 配置文件,轻松定义测试的 API 主机、用户认证和端点。
安装与配置
安装 AuthzAI 需要具备 Python 3.7 或更高版本,并拥有一个 OpenAI API 密钥。安装过程包括克隆仓库、安装依赖、设置环境变量以及配置 JSON 文件。
git clone https://example-code-repository.com/AuthzAI
cd AuthzAI
pip install -r requirements.txt
export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
配置 JSON 文件,定义 API 主机、用户认证和端点。
{
"host": "https://api.example.com",
"user_auth": [
{
"headers": {
"Authorization": "Bearer admin_token"
},
"description": "管理员权限"
},
{
"headers": {
"Authorization": "Bearer read_only_token"
},
"description": "只读权限"
}
],
"endpoints": [
{
"method": "GET",
"path": "/v1/account/details"
},
{
"method": "POST",
"path": "/v1/account/update"
},
{
"method": "GET",
"path": "/v1/billing/info"
}
]
}
使用方法
运行 Python 脚本,AuthzAI 会根据配置文件自动进行权限测试,并在完成后生成报告。
python authz_ai.py
输出
AuthzAI 会在执行完成后生成两个主要输出文件:
- progress.db: 存储请求和进度信息的 SQLite 数据库文件。
- report.txt: 总结分析结果的文本文件。
以下是一个报告文件的示例输出:
总分析请求:6
分析详情:
- 用户:管理员权限
端点:GET /v1/account/details
分析:未检测到权限违规。
- 用户:只读权限
端点:POST /v1/account/update
分析:
{
"权限违规": true,
"违规权限": "只读用户修改账户详情。",
"分析": "只读用户不应能够更新账户详情,但响应显示成功。"
}
AuthzAI 是一款高效、智能的权限模型检测工具,适用于开发人员和安全专家,能够在软件开发和漏洞挖掘中发挥重要作用。通过自动化测试和智能分析,它能够帮助企业确保系统的安全性和合规性。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考