# Replay de requisições e correção de skew de relógio para sistemas distribuídos

Analisa uma requisição HTTP bruta ou um comando curl, estima o skew de relógio cliente↔servidor a partir do cabeçalho Date (fórmula de ponto médio estilo NTP), inspeciona credenciais com timestamp (X-Amz-Date, x-ms-date, X-Timestamp, JWT iat/nbf), repete com offsets ±skew e compara com janelas de tolerância reais (AWS SigV4 ±15 min, Azure, OAuth, leeway JWT).

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- **Categoria:** Network

- **Palavras-chave:** skew de relógio, replay de requisições, cabeçalho date, jwt nbf, timestamp expirado, replay curl

## Visão geral

Esta ferramenta analisa requisições HTTP brutas ou comandos curl para diagnosticar e corrigir falhas de autenticação causadas por dessincronização de relógio (clock skew). Ela calcula o desvio temporal entre cliente e servidor usando o cabeçalho Date via fórmula estilo NTP, inspeciona campos temporais como X-Amz-Date, x-ms-date, X-Timestamp e claims JWT (iat, nbf, exp), e permite testar replays com offsets temporais ajustados contra janelas de tolerância reais.

## Entradas

- **Requisição HTTP bruta ou comando curl** (textarea): POST /v1/orders HTTP/1.1 Host: api.example.com X-Amz-Date: 20260824T093000Z Authorization: Bearer eyJhbGciOi... Content-Type: application/json {"sku": "A-1"}
- **Modo** (select)
- **Cabeçalho Date capturado da resposta (análise)** (text): Mon, 24 Aug 2026 09:30:12 GMT
- **Relógio local ao recebê-la (análise)** (text): Mon, 24 Aug 2026 09:30:02 GMT (defaults to now)
- **Offsets de replay em segundos (vazio = auto)** (text): e.g. -950,0 or leave empty for the auto ±skew sweep
- **Tempo limite por requisição (ms)** (number)

## Quando usar

- Ao depurar erros de autenticação como RequestTimeTooSkewed em chamadas AWS SigV4 ou APIs Azure.
- Ao diagnosticar tokens JWT rejeitados prematuramente por claims nbf (not before) ou iat no futuro.
- Ao validar se requisições capturadas falham devido a diferenças de fuso horário ou deriva de relógio no servidor.

## Como funciona

- A ferramenta faz o parsing da requisição HTTP bruta ou comando curl, extraindo métodos, cabeçalhos, corpo e credenciais com timestamp.
- No modo de análise offline, ela compara o cabeçalho Date do servidor com o horário local de recebimento para calcular o intervalo de skew em segundos.
- Ela valida os deltas temporais contra limites padronizados da indústria (ex.: AWS SigV4 com ±15 min, leeways comuns de JWT e Azure).
- Gera comandos curl corrigidos ou executa replays ao vivo aplicando varreduras de offset temporal pré-configuradas.

## Casos de uso

- Auditoria de falhas intermitentes em pipelines de integração com AWS API Gateway ou S3.
- Validação de tokens Bearer JWT gerados em contêineres Docker com relógios descalibrados.
- Geração de comandos curl com timestamps recalculados para reprodução de chamadas de API em ambiente de desenvolvimento.

## Perguntas frequentes

### O que é clock skew em sistemas distribuídos?

É a diferença de tempo real entre os relógios internos de dois servidores ou entre cliente e servidor, capaz de invalidar assinaturas criptográficas temporizadas.

### Como a ferramenta calcula a estimativa de skew?

Ela utiliza uma fórmula de ponto médio baseada no cabeçalho Date retornado pelo servidor em relação ao timestamp de emissão e recebimento local.

### É possível corrigir tokens JWT alterando o cabeçalho de replay?

Não diretamente no token, pois as claims iat/nbf ficam protegidas pela assinatura criptográfica; a ferramenta identifica o erro para ajuste na origem da emissão.

### Qual é o limite de tolerância padrão do AWS SigV4?

O protocolo AWS SigV4 tolera uma diferença máxima de ±15 minutos (900 segundos) entre o X-Amz-Date assinado e o relógio do servidor de destino.

### Qual é a diferença entre os modos 'analyze' e 'replay'?

O modo analyze realiza cálculo estático e inspeção de cabeçalhos offline, enquanto o modo replay envia requisições HTTP reais com offsets temporais ajustados.

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