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WEB安全实战(一)SQL盲注
前言
好长时间没有写过东西了,不是不想写,只不过是一直静不下心来写点东西。当然,拖了这么长的时间,也总该写点什么的。最近刚刚上手安全方面的东西,作为一个菜鸟,也本着学习的目的,就谈谈最近接触到的安全方面的问题吧。
背景
既然提到了背景,那我们就简单的带一下,最近互联网上爆出了各种惊人的事件、各种门、各种照的,归根结底,都是网络安全出的问题,有的是网络被别人监控了,广大群众的生活工作都处在人家的眼皮底下,一举一动都逃不出人家的“法眼”;还有的是一些商家的服务器被黑,用户名、密码被盗,信用卡被盗刷,私人文件泄漏等等。这些都是安全出了问题。当然,强如苹果那样的大公司,都会出现这样的事件,更别说普普通通的小公司了。
问题
SQL盲注,这个词我想大家应该不怎么陌生。如果说实在不知道的话,那么“SQL注入”你一定听说过。这两个词似乎有什么联系,长的跟双胞胎似的?没错,SQL盲注是一种Web系统的安全漏洞,而且是比较严重的那种,它是SQL注入的其中一种方式。也就是说,SQL注入存在很多种方式,而SQL盲注就是其中的一种。
在安全级别中,SQL盲注是一种威胁程度很高的安全漏洞,通过这种方式,可以入侵服务提供商的服务器数据库,从而窃取、篡改、甚至是删除用户数据。当然,在正常情况下,这些都是不允许发生的,在系统上线之前,这些都是经过严格检测的,而且数据库中的数据也都是不定向的加密,不会暴露用户数据的。
技术描述
采用IBM的AppScan,对系统进行测试,由于在早期的开发中,采用了很多不规范的代码,因此,这次的测试可谓是“大丰收”,网站安全方面的漏洞暴露无疑,而在安全测试报告中,最严重的漏洞就非SQL盲注莫属了。
解决方案
SQL盲注的危害大家也都清楚了,那么该如何防止这种情况的发生呢?说简单点,就是对请求进行过滤,对参数进行验证,对非法字符进行拦截替换,清理用户输入的危险字符,保证sql能够在数据库中正确的编译和执行。这就是解决的简单思路。不过,今天我想要说的不是这些,而是在巨人的肩膀上发现问题,解决问题。
MyBatis,一款相当好用的持久化框架,有了它之后,我们省下了很多的时间、很多的重复性工作。同时,也要意识到,在框架的运用中,也是存在一些安全问题的,当然,框架中有的已经给出了很好的解决方案,但有的还是需要我们自己去解决。比如这个SQL盲注的问题,MyBatis就给出了很好的解决方案,在mapper.xml文件中使用#{name}的方式提供占位符,使得sql在数据库中编译的时候,将这些占位符替换成用户输入的正确的参数值,这样就避免了一部分的问题。
代码如下
<span style="font-family:Comic Sans MS;font-size:12px;"><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <mapper namespace="com.test.dao.TAcntMapper"> <resultMap id="BaseResultMap" type="com.test.entity.TAcnt"> <id column="SYS_ID" jdbcType="DECIMAL" property="sysId" /> <result column="OBJ_ID" jdbcType="VARCHAR" property="objId" /> <result column="OBJ_NAME" jdbcType="VARCHAR" property="objName" /> <result column="OBJ_DESCRIPTION" jdbcType="VARCHAR" property="objDescription" /> <result column="CREATOR" jdbcType="VARCHAR" property="creator" /> <result column="CREATE_TIME" jdbcType="TIMESTAMP" property="createTime" /> <result column="UPDATE_OPERATOR" jdbcType="VARCHAR" property="updateOperator" /> <result column="UPDATE_TIME" jdbcType="TIMESTAMP" property="updateTime" /> <result column="CLIENT_CHK_FLAG" jdbcType="DECIMAL" property="clientChkFlag" /> <result column="CELL_PHONE" 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UPDATE_TIME , CLIENT_CHK_FLAG , CELL_PHONE , REG_EMAIL , GENDER , QQ_NO , WEB_URL </sql> <sql id="From_join"> from T_ACNT </sql> <select id="selectByExample" parameterType="com.test.entity.TAcntCriteria" resultMap="BaseResultMap"> select <if test="distinct"> distinct </if> <include refid="Base_Column_List" /> <include refid="From_join" /> <if test="_parameter != null"> <include refid="Example_Where_Clause" /> </if> <if test="orderByClause != null"> order by ${orderByClause} </if> </select> <select id="selectByPrimaryKey" parameterType="BigDecimal" resultMap="BaseResultMap"> select <include refid="Base_Column_List" /> <include refid="From_join" /> where SYS_ID = #{sysId,jdbcType=DECIMAL} </select> <delete id="deleteByExample" parameterType="com.test.entity.TAcntCriteria"> delete from T_ACNT <if test="_parameter != null"> <include refid="Example_Where_Clause" /> </if> </delete> <insert id="insert" parameterType="com.test.entity.TAcnt"> insert into T_ACNT ( OBJ_ID , OBJ_NAME , OBJ_DESCRIPTION , CREATOR , CREATE_TIME , UPDATE_OPERATOR , UPDATE_TIME , CLIENT_CHK_FLAG , CELL_PHONE , REG_EMAIL , GENDER , QQ_NO , WEB_URL ) values ( #{objId,jdbcType=VARCHAR} , #{objName,jdbcType=VARCHAR} , #{objDescription,jdbcType=VARCHAR} , #{creator,jdbcType=VARCHAR} , #{createTime,jdbcType=TIMESTAMP} , #{updateOperator,jdbcType=VARCHAR} , #{updateTime,jdbcType=TIMESTAMP} , #{clientChkFlag,jdbcType=DECIMAL} , #{cellPhone,jdbcType=VARCHAR} , #{regEmail,jdbcType=VARCHAR} , #{gender,jdbcType=DECIMAL} , #{qqNo,jdbcType=VARCHAR} , #{webUrl,jdbcType=VARCHAR} ) </insert> <select id="countByExample" parameterType="com.test.entity.TAcntCriteria" resultType="java.lang.Integer"> select count(*) <include refid="From_join" /> <if test="_parameter != null"> <include refid="Example_Where_Clause" /> </if> </select> <update id="updateByExample" parameterType="map"> update T_ACNT set OBJ_ID = #{record.objId,jdbcType=VARCHAR} , OBJ_NAME = #{record.objName,jdbcType=VARCHAR} , OBJ_DESCRIPTION = 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当然,这仅仅是第一步,如果你想写出一个彻底防止SQL盲注的系统。那么还是需要对用户发出的请求进行过滤,而且还要包括请求中的参数值,很有可能包括一些危险字符,这些危险字符就是我们需要过滤并处理的问题所在。关于解决危险字符这一块,我留到后面细说,因为这涉及到很多个漏洞,包括:XSS,CSRF等等。
结束语
俗话说,安全猛于虎!安全无小事!在互联网上,这些也是一样的。刚开始接触安全的我,或许说是,刚开始深入研究安全的我,正在汲取这方面的养分,通过测试出来的安全漏洞,一点一点的解决潜在的危机。这还仅仅是个开始,后续的日子里还有很长的路要走,大家一起加油吧。当然,如果有什么新的感受,我也会写出来跟大家一起分享,一起进步。
WEB安全实战(一)SQL盲注
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