SQL注入

一、SQL注入攻击类型

1. 基于错误的注入（Error-Based）

原理：通过故意触发数据库错误，获取数据库类型/结构信息

攻击示例：

AND 1=CONVERT(int, (SELECT @@version)) --

2. 联合查询注入（Union-Based）

利用UNION操作符合并恶意查询结果

步骤：

确定字段数：ORDER BY 4--
探测回显位置：UNION SELECT 'A','B','C'--

通过页面返回真假状态推测数据

AND (SELECT SUBSTRING(password,1,1) FROM users WHERE id=1)='a' --

利用延时函数判断条件真假

MySQL示例：

AND IF(ASCII(SUBSTRING(database(),1,1))>100, SLEEP(5), 0) --

二,挖掘SQL注入漏洞

步骤1：寻找注入点

目标：URL参数、表单字段、Cookie、HTTP头部

探测方法：提交单引号触发数据库错误

步骤2：判断数据库类型

MySQL：SELECT @@version

MSSQL：SELECT @@version

Oracle： SELECT banner FROM v$version

步骤3：自动化工具辅助

sqlmap -u "http://example.com?id=1" --risk=3 --level=5 --dbs

三、防御方案

参数化查询（预编译语句）

python 复制代码

cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE name = %s", (username,))

输入验证与过滤

白名单校验：如数字类型强制转换intval($input)

敏感字符黑名单：'",;()/*等

最小权限原则

数据库账户禁止使用root/sa等高权限账号

按需分配SELECT/UPDATE权限

其他加固措施

启用WAF（Web应用防火墙）

错误信息模糊处理，避免泄露数据库结构

定期扫描：使用Acunetix、AppScan等工具

四、高级攻击与防御演进

二次注入（Second-Order Injection）

特征：恶意数据先存储再触发，防御难度高

防御：所有外部输入均视为不可信，包括数据库读取的数据

NoSQL注入

新兴威胁：MongoDB、Redis等非关系型数据库同样存在注入风险

防御示例（MongoDB）：

使用ORM框架自带过滤

javascript 复制代码

UserModel.findOne({ username: userInput });