oauth-backend/addon/access_token.py

import re
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Dict, Optional, Any

from mitmproxy.http import HTTPFlow

import lib.target as target
from lib.report import save_report

# 결과 리포트 저장용 데이터 클래스
@dataclass
class TokenLeakResult:
    title: str
    description: str
    uri: str
    status: str = "MEDIUM" # 기본 상태

    def to_report(self, target_value) -> Dict[str, str]:
        """리포트 저장 포맷(dict)으로 변환"""
        return {"target": target_value, **asdict(self)}


# 요청/응답에서 액세스 토큰 노출 여부를 검사하는 스캐너
class AccessTokenScanner:

    async def scan(self, flow: HTTPFlow) -> None:
        """단일 HTTPFlow(request + response)에 대해 요청과 응답을 모두 검사."""
        print(f"[TOKENDEBUG] Request URL: {flow.request.url}")
        findings: List[TokenLeakResult] = []

        findings.extend(await self._scan_request(flow.request))
        findings.extend(await self._scan_response(flow.response, flow.request.url))

        if findings:
            target_value = target.load()
            save_report([f.to_report(target_value) for f in findings])

    # 내부 구현
    async def _scan_request(self, request: Any) -> List[TokenLeakResult]:
        results: List[TokenLeakResult] = []
        
        print("[TOKENDEBUG] ==scan request==")
        # URL 검사
        token_result = self._extract_token(request.url)
        if token_result:
            token, has_bearer = token_result
            results.append(
                TokenLeakResult(
                    title="Token Leak in Request URL",
                    description=f"요청 URL에 토큰이 포함되어 있습니다 (앞 20자): {token[:20]}…",
                    uri=request.url,
                    status="MEDIUM" if has_bearer else "LOW"
                )
            )

        # Body 검사 (텍스트 컨텐츠인 경우)
        if request.content:
            body_text = request.get_text(strict=False)
            token_result = self._extract_token(body_text)
            if token_result:
                token, has_bearer = token_result
                results.append(
                    TokenLeakResult(
                        title="Token Leak in Request Body",
                        description=f"요청 본문에 토큰이 포함되어 있습니다 (앞 20자): {token[:20]}…",
                        uri=request.url,
                        status="MEDIUM" if has_bearer else "LOW"
                    )
                )

        return results

    async def _scan_response(self, response: Optional[Any], request_url: str) -> List[TokenLeakResult]:
        if response is None:
            return []

        results: List[TokenLeakResult] = []
        print("[TOKENDEBUG] ==scan response==")
        # Location 헤더 검사 (리다이렉트)
        if location_header := response.headers.get("Location"):
            token_result = self._extract_token(location_header)
            if token_result:
                token, has_bearer = token_result
                if has_bearer:
                    results.append(
                        TokenLeakResult(
                            title="Token Leak in Redirect URL (Location header)",
                            description=f"Location 헤더에 토큰이 노출되었습니다 (앞 20자): {token[:20]}…",
                            uri=location_header,
                        )
                    )

        # Body 검사 (텍스트 컨텐츠인 경우)
        if response.content:
            body_text = response.get_text(strict=False)
            token_result = self._extract_token(body_text)
            if token_result:
                token, has_bearer = token_result
                if has_bearer:
                    results.append(
                        TokenLeakResult(
                            title="Token Leak in Response Body",
                            description=f"응답 본문에 토큰이 노출되었습니다 (앞 20자): {token[:20]}…",
                            uri=request_url,
                        )
                    )

        return results

    # 토큰 탐지 키워드드
    _TOKEN_KEYS = [
        "access_token",
        "accesstoken",
        "refresh_token",
        "refreshtoken",
        "auth_token",
        "session_token",
        "secret_token",
        "ssoauth",
    ]

    # "bearer" 표시가 동시에 존재할 때만 토큰으로 판단하여 false positive를 줄임
    _TOKEN_TYPE_REGEXES = [
        re.compile(r"token[_-]?type[=:]?\s*bearer", re.IGNORECASE),
        re.compile(r"authorization\s*[:=]\s*bearer", re.IGNORECASE),
    ]

    # 동적 컴파일: key=value / "key": "value" / Bearer <token>
    _TOKEN_PATTERNS = (
        [
            re.compile(fr"{key}[=:]\s*([A-Za-z0-9\-._~+/]{{10,}})", re.IGNORECASE)
            for key in _TOKEN_KEYS
        ]
        + [
            re.compile(fr"\"{key}\"\s*:\s*\"([^\"]{{10,}})\"", re.IGNORECASE)
            for key in _TOKEN_KEYS
        ]
        + [re.compile(r"bearer\s+([A-Za-z0-9\-._~+/]{10,})", re.IGNORECASE)]
    )

    def _extract_token(self, text: str) -> Optional[str]:
        """텍스트 블록에서 토큰 후보를 추출. Bearer 유형이 동반된 경우에 한정."""
        if not text:
            return None

        # Bearer 타입이 같이 존재하는지 미리 확인 (속도 & 정확도↑)
        has_bearer = any(rx.search(text) for rx in self._TOKEN_TYPE_REGEXES)

        for pattern in self._TOKEN_PATTERNS:
            if (m := pattern.search(text)) and m.group(1):
                print(f"[TOKENDEBUG] token: {m.group(1)}")
                print(f"[TOKENDEBUG] has_bearer: {has_bearer}")
                return m.group(1), has_bearer
        print("[TOKENDEBUG] No matched.")
        return None