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        基于SQL注入漏洞的攻擊技術研究

        2024-04-03 05:24:34朱振南金京犬
        電腦知識與技術 2024年1期

        朱振南 金京犬

        關鍵詞:SQL注入漏洞;SQL注入攻擊;SQL注入檢測;SQL注入防御

        0 引言

        OWASP TOP 10(Open Web Application SecurityProject) 對Web應用程序最常見、最危險的十大安全漏洞進行了綜合總結,在2013年版、2017年版和2021 年版中,SQL注入攻擊分別被列為第1、1、3位。這份榜單的高排位充分說明了SQL注入攻勢的嚴重性和普遍性。SQL注入漏洞作為一種典型的Web安全高危漏洞,攻擊者能夠利用未經(jīng)授權的SQL查詢執(zhí)行惡意操作。這種漏洞的后果包括嚴重的數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、系統(tǒng)癱瘓以及用戶身份盜用等風險。全球范圍內,SQL注入攻擊已經(jīng)導致了巨大的經(jīng)濟損失和隱私泄露。所以,針對檢測和防御SQL注入攻擊研究已成為網(wǎng)絡安全研究領域的重要課題。

        1 SQL 注入關鍵詞

        在SQL注入攻擊中,攻擊者可以通過在用戶輸入中插入特殊的SQL代碼,來改變原始查詢的意圖,執(zhí)行未經(jīng)授權的操作,獲取敏感數(shù)據(jù)或對數(shù)據(jù)庫進行惡意操作。SQL注入攻擊中常見的用于構造惡意SQL 語句的關鍵詞[1]如表1所示。

        2 SQL 注入攻擊原理

        SQL注入攻擊[2]是通過向Web應用程序傳遞惡意構造的SQL查詢,來繞過應用程序的輸入驗證,從而執(zhí)行非授權的數(shù)據(jù)庫操作。下面以一個簡單的例子來說明一下SQL注入攻擊原理。

        假設有網(wǎng)站的搜索功能,用戶可以將自己感興趣的關鍵詞輸入搜索框進行搜索。Search功能的實現(xiàn),使用了如下 SQL 查詢語句:

        3 SQL 注入實現(xiàn)方式

        攻擊者通過在網(wǎng)站的輸入字段中插入惡意的SQL代碼,從而繞過應用程序的安全驗證,對數(shù)據(jù)庫進行非法操作,常見的SQL注入方式有以下幾種。

        3.1 堆疊查詢注入

        攻擊者通過在一個SQL查詢中嵌入多個查詢語句,以執(zhí)行額外的惡意操作,這種注入方式可以利用數(shù)據(jù)庫的批處理功能,執(zhí)行多個SQL語句。假定有用戶登錄功能,用戶通過輸入用戶名和密碼的方式進行登錄校驗。攻擊者可以構造惡意的輸入,例如在用戶名字段中輸入 ′ OR 1=1; DROP TABLE users; --。當這個輸入被拼接到SQL查詢中時,它會變成:

        SELECT * FROM users WHERE username = ′′ OR1=1; DROP TABLE users; --′ AND password = ′輸入的密碼′;

        這個惡意的輸入利用了堆疊查詢注入的特性,將兩個SQL語句合并在一起。第一個語句是一個無條件成立的條件,使得查詢的結果集不為空;第二個語句是一個危險的操作,刪除了users表。因此,這個注入攻擊成功地刪除了users表。

        3.2 基于聯(lián)合查詢的注入

        攻擊者通過構造惡意的SQL語句,利用UNION關鍵字,將惡意查詢與原始查詢的結果合并后進行攻擊。如在搜索框中輸入‘UNION SELECT username,password FROM users; --。當這一輸入被拼接到SQL 查詢中時,它會變成:

        SELECT * FROM 表名稱 WHERE name LIKE‘ % 關鍵字% UNION SELECT username, password FROMusers; --′;

        這個惡意的輸入利用了聯(lián)合查詢注入的特性,將原來的查詢結果與攻擊者構造的查詢結果合并在一起。這樣,攻擊者就能獲得users表格中的用戶名和密碼等敏感資料。

        3.3 基于函數(shù)報錯的注入

        攻擊者通過updatexml()、extractvalue()、floor()等函數(shù)運行的時候,構造一些報錯點,可以展示出數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行時產(chǎn)生錯誤信息,從而從報錯信息中獲取設定信息。假設有一個用戶注冊的功能,攻擊者構造惡意的輸入:

        Admin01or updatexml(1, concat(0x7e, database()),0) or。當這個輸入被拼接到SQL 查詢中時,它會變成:

        INSERT INTO users (字段1, 字段2,……,字段n)VALUES ‘( admin01or updatexml(1, concat(0x7e, data?base()),0) or,字段2,……,字段n);

        這個惡意的輸入利用了錯誤的注入特性,使得SQL語句執(zhí)行時產(chǎn)生錯誤,從而繞過了正常的注冊流程,并獲取到了當前網(wǎng)站的所使用的數(shù)據(jù)庫名。

        3.4 基于真假盲注的注入

        開發(fā)者在后臺使用了錯誤消息屏蔽方法屏蔽了報錯,此時無法根據(jù)報錯信息來進行注入的判斷,在這種情況下,攻擊者利用盲注獲取設定的信息,真假盲注注入是利用數(shù)據(jù)庫的布爾邏輯判斷結果來獲取敏感信息。攻擊者在用戶登錄框中輸入 ′ OR 1=1AND ′A′=′A。當這個輸入被拼接到SQL查詢中時,它會變成:

        SELECT * FROM users WHERE username = ′′ OR1=1 AND ′A′=′A′ AND password = ′輸入密碼′;

        這個惡意的輸入利用了布爾邏輯判斷的特性,使得整個條件永遠成立。所以,通過這種注入攻擊,繞過登錄驗證,無論用戶輸入的密碼是否正確。

        3.5 基于時間盲注的注入

        攻擊者通過構造惡意的SQL語句,利用數(shù)據(jù)庫的時間延遲函數(shù)來判斷注入是否成功,從而獲取敏感信息。攻擊者在搜索框中構造惡意輸入′OR SLEEP(5);--。當它被拼接到原SQL查詢中時,它會變成:

        SELECT * FROM 表名稱WHERE name LIKE ′% 關鍵字%′ OR SLEEP(5); --′;

        這個惡意的輸入利用了時間延遲函數(shù)SLEEP()的特性,使得查詢語句執(zhí)行時會暫停5秒鐘,攻擊者通過觀察所查詢的反應時間來判斷是否注入成功。

        3.6 基于存儲過程的注入

        基于存儲過程的注入[3]是攻擊者通過構造惡意的SQL語句,利用數(shù)據(jù)庫中的存儲過程進行額外的惡意運算。攻擊者能夠通過存儲過程執(zhí)行系統(tǒng)命令或訪問敏感數(shù)據(jù)。假設有一個用戶注冊的功能,攻擊者在注冊用戶名字段中輸入 ′; DROP TABLE users; --。當這個輸入被拼接到SQL查詢中時,它會變成:

        這個惡意的輸入利用了存儲過程的執(zhí)行方式,將惡意的 SQL 語句作為參數(shù)傳遞給存儲過程。這樣,攻擊者成功地執(zhí)行了危險的操作,刪除了users表。

        3.7 基于函數(shù)的注入

        基于函數(shù)的注入[4] 是攻擊者通過構造惡意的SQL 語句,利用數(shù)據(jù)庫中的函數(shù)來執(zhí)行額外的惡意操作。攻擊者能夠執(zhí)行系統(tǒng)命令,或利用數(shù)據(jù)庫功能訪問敏感資料。攻擊者在搜索框中構造惡意的輸入′;SELECT @@VERSION; --。當這個輸入被拼接到SQL查詢中時,它會變成:

        SELECT * FROM products WHERE name LIKE ′% 關鍵字%′; SELECT @@VERSION; --′

        這個惡意的輸入利用了數(shù)據(jù)庫函數(shù)@@VERSION,返回數(shù)據(jù)庫的版本信息。通過這個注入攻擊,攻擊者可以獲取到數(shù)據(jù)庫的版本信息,從而了解數(shù)據(jù)庫的漏洞和安全弱點。

        3.8 基于批量的注入

        基于批量的注入[5]是攻擊者通過構造惡意的SQL 語句,將多個注入語句一次性提交給服務器,以提高注入成功的概率。攻擊者在注冊框中輸入大量的惡意語句,例如 ′ OR 1=1; SELECT * FROM users; --。當這個輸入被拼接到SQL查詢中時,它會變成:

        INSERT INTO users (username, password)VALUES (′′ OR 1=1; SELECT * FROM users; --′, ′輸入的密碼′), (′惡意用戶名1′, ′惡意密碼1′), (′惡意用戶名2′, ′惡意密碼2′), ...;

        這個惡意的輸入利用了批量插入的特性,將惡意的SQL語句與正常的插入語句一起提交給服務器。這樣,攻擊者可以一次性插入大量的惡意數(shù)據(jù),并且獲取到users表中的所有數(shù)據(jù)。

        4 SQL 注入攻擊實踐案例

        網(wǎng)絡安全實踐中,探索發(fā)現(xiàn)某網(wǎng)站“忘記密碼”頁面存在SQL注入漏洞,利用時間盲注成功繞過了網(wǎng)站綁定的指定郵箱,并獲取了敏感信息,攻擊過程如下。

        Step1:測試是否存在注入漏洞。通過測試語句1′ or sleep(5)#, 發(fā)先頁面5s后才加載完成,證明數(shù)據(jù)庫執(zhí)行了休眠5s的操作,存在時間盲注。

        Step2:確定查詢字段個數(shù)。通過數(shù)據(jù)庫order by 語句確定字段個數(shù),構造paylaod: admin′ order by 10# 不報錯,而admin′ order by 11# 報錯,可確定從表中讀取了10個字段值。

        Step3:查詢數(shù)據(jù)庫版本信息。通過union聯(lián)合查詢的注入可以判斷回顯字段: 1′ union select 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10#。于是把payload改為 1′ union select 1,ver?sion(),3,4,5,6,7,8,9,10#。

        5 SQL 注入攻擊檢測技術

        SQL注入攻擊對全球經(jīng)濟造成了巨大損失,并導致大量隱私數(shù)據(jù)被泄露。為了應對這一威脅,針對SQL注入攻擊行為檢測技術研究也是層出不窮,主要有基于規(guī)則的檢測、基于機器學習的檢測、基于行為分析的檢測[6-7],三種檢測技術的優(yōu)缺點如表2所示。

        5.1 基于規(guī)則的檢測技術

        基于規(guī)則的偵測技術是最早被提出并被廣泛應用的SQL注入攻擊偵測方法之一。該方法通過事先定義一系列規(guī)則,檢測輸入的SQL語句中是否包含可能引發(fā)注入攻擊的惡意代碼。該方法的優(yōu)點是簡單易行,但缺點是規(guī)則的編寫和維護較為煩瑣,并且無法檢測未知的攻擊模式。惡意行為是否存在,可以通過這種基于預定規(guī)則的檢測技術進行檢測。在SQL 注入攻擊的情況下,定義一些常見的SQL注入關鍵字,如“DROP”“DELETE”“SELECT”“UPDATE”等。然后,通過輸入SQL查詢,在查詢包含任何關鍵詞的前提下,判斷為SQL注入攻擊。

        5.2 基于機器學習的檢測技術

        基于機器學習的檢測技術通過訓練機器學習模型,將正常的SQL語句和惡意的 SQL 語句進行區(qū)分,從而能夠自動學習和識別惡意行為的模式。常用的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。這種方法的優(yōu)點是可以對未知的攻擊方式進行偵測,并且具有很高的偵測精確度。然而,基于機器學習的檢測方法需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源,并且容易受到攻擊者的對抗性樣本攻擊。

        5.3 基于行為分析的檢測技術

        基于行為分析的SQL注入攻擊檢測技術是近年來的研究熱點之一。該方法通過對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的SQL查詢語句進行分析,檢測異常的行為模式。常用的行為分析方法包括序列模式挖掘、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等。該方法的優(yōu)點是可以檢測復雜的注入攻擊模式,并且對于未知的攻擊具有一定的適應性。然而,基于行為分析的方法需要對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行深入的分析和建模,且對系統(tǒng)性能有一定的影響。在實際應用中,使用序列模式挖掘算法來檢測異常的查詢序列模式,通過監(jiān)控數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的查詢日志,并分析查詢的模式和頻率來檢測異常行為,循環(huán)中不斷地獲取最新的查詢日志,以提高檢測性能。

        5.4 其他檢測技術

        除了上述三種主要的檢測技術,還有一些其他的檢測方法被提出。例如,基于模型檢測的方法通過對SQL語句的語法和語義進行分析,檢測可能引發(fā)注入攻擊的漏洞?;谡齽t表達式的方法通過定義一系列正則表達式模式,檢測輸入的SQL語句中是否包含惡意的代碼。

        6 結束語

        SQL注入漏洞是一種常見且易于利用的漏洞,對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和應用程序的安全構成了嚴重威脅。本文重點研究了SQL注入攻擊技術,下一步將針對SQL 注入攻擊檢測技術[8]進行深入研究,研究方向包括異常檢測和自適應防御系統(tǒng)、云環(huán)境下的SQL注入攻擊防御,以及物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的SQL注入攻擊研究。

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