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KubeFuzzer: Automating restful API Vulnerability Detection in Kubernetes

Computers, Materials and Continua 2024年第1期81卷 1595-1612页

作者： Zheng, Tao Tang, Rui Chen, Xingshu Shen, Changxiang School of Cyber Science and Engineering Sichuan University Chengdu 610065 China Cyber Science Research Institute Sichuan University Chengdu 610065 China Key Laboratory of Data Protection and Intelligent Management (Sichuan University) Ministry of Education Chengdu 610065 China

restful API fuzzing is a promising method for automated vulnerability detection in Kubernetes platforms. Existing tools struggle with generating lengthy, high-semantic request sequences that can pass Kubernetes API gateway checks. To address this, we propose KubeFuzzer, a black-box fuzzing tool designed for Kubernetes restful apis. KubeFuzzer utilizes Natural Language Processing (NLP) to extract and integrate semantic information from API specifications and response messages, guiding the generation of more effective request sequences. Our evaluation of KubeFuzzer on various Kubernetes clusters shows that it improves code coverage by 7.86% to 36.34%, increases the successful response rate by 6.7% to 83.33%, and detects 16.7% to 133.3% more bugs compared to three leading techniques. KubeFuzzer identified over 1000 service crashes, which were narrowed down to 7 unique bugs. We tested these bugs on 10 real-worldKubernetes projects, including major providers likeAWS (EKS),Microsoft Azure (AKS), and AlibabaCloud (ACK), and confirmed that these issues could trigger service crashes. We have reported and confirmed these bugs with the Kubernetes community, and they have been addressed. © 2024 The Authors. Published by Tech Science Press.

关键词： Kubernetes restful apis API fuzzing black-box fuzzing

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