方法论：我们如何发现超过18,000个API密钥令牌

今年伊始，我们的安全研究团队便全力投入到识别当前API安全挑战的工作中。通过深入分析，我们发现了API密钥和令牌暴露的惊人现象，并揭示了其可能带来的重大安全隐患。本文将详细介绍我们采用的方法论，帮助您了解如何有效应对API密钥泄露问题。

方法论

为了应对扫描100万个域名的复杂任务，我们开发了一种专用的网络蜘蛛工具。该工具使用Golang构建，得益于其卓越的I/O吞吐量、并发支持和开发效率，能够高效处理大规模网络数据。

此外，我们还整合了一个基于自然语言处理服务，通过gRPC**接口访问。这一服务帮助我们分析和处理现代Web应用中关键的JavaScript代码。

整个解决方案部署在Kubernetes集群上，利用其强大的编排能力实现高效的任务分配和资源管理。

为确保分析的全面性，我们选择了100万个最受欢迎的域名作为研究对象。虽然这一方法可能存在一定的偏差，例如较大网站通常拥有更完善的安全措施，而较小网站则更容易出现安全问题，但我们的研究重点在于评估主流领域的安全现状。

我们基于最新的Majestic数据集，开展了一次性数据收集工作。在此过程中，我们刻意排除了一些领域（如政府、教育和医疗相关网站），以确保研究符合法律和道德规范。

通过聚焦公众可访问的领域，我们得以全面评估互联网中API密钥泄露的现状，并揭示其对不同行业和平台的潜在影响。

我们的数据收集过程规模庞大且技术复杂。为高效完成任务，我们在Kubernetes集群上部署了容器化的网络蜘蛛，支持150个并发工作实例。这一架构使我们能够以每秒分析4个域名的速度，在69小时内完成了对100万个域名的扫描。

最终，我们访问了超过1.89亿个URL，并对每个域名及其子域进行了平均32秒的深入分析。这种全面的方法确保了我们对网络环境的全貌有更清晰的了解。

值得一提的是，我们的团队仅用三天时间开发了这一工具，并以不到100美元的计算成本完成了整个项目。这一成果展示了在有限资源下实现高效解决方案的可能性。

为了提高发现的准确性，我们优化了启发式方法，专注于高熵密钥的识别。这些密钥通常代表专有的、未记录的令牌，因此更容易对安全构成威胁。

在验证阶段，我们仅在系统对发现结果高度自信时，才会向相关代币所有者发出警报。这一过程需要在避免误报和确保警报准确性之间取得平衡。

通过细致的清理和验证，我们能够为潜在受影响的用户提供可靠且可操作的安全建议。

API的安全性管理是一个复杂的挑战，而当密钥和令牌在现实环境中意外暴露时，风险更是成倍增加。我们的研究表明，API密钥泄露问题普遍存在于各类网站和行业中，即使是技术领先的企业也难以幸免。

为降低风险，组织应采取以下措施：

通过这些最佳实践，您可以显著提升API的安全性，减少潜在威胁的影响。

原文链接: https://escape.tech/blog/how-we-discovered-over-18-000-api-secret-tokens/