【JAVA代码审计】————3、SQL注入

[JAVA代码审计]OFCMSv1.3.3之前存在SQL注入漏洞 文章目录写在前面环境配置分析 写在前面 好久没碰过Javaweb了,但是感觉自己配环境的时候还是满熟练的哈,这一篇算是超级简单那种了,就开启我的Java审计之旅吧 环境配置 我这里是老古董无敌兼容版本Jdk1.8,开启配置 分析 漏洞点在http://url/admin/system/generate/create.json?sqlid=,在com/ofsoft/cms/admin/controller/system/SystemGenerateController.java,能看到这里直接接收了s 阅读详情

前言

近日闲来无事,快两年都没怎么写代码了,打算写几行代码,做代码审计一年了,每天看代码都好几万行,突然发现自己都不会写代码了,真是很DT。想当初入门代码审计的时候真是非常难,网上几乎找不到什么java审计的资料,摸索了很长时间,搜到的也仅仅讲了点原理,为了给想学java代码审计的朋友门一点入门资料,就开始写《java代码审计连载》系列文章,本文章适合初学者,大牛留下脚印后请绕过,若代码有什么其他问题请忽略,因为那不是重点,此片只讲述SQL注入。本次写了两个简单的页面,一个登陆页面,一个查询id界面,如下:

废话不多说,开始!

SQL注入原理

先看下百度百科对SQL注入的介绍:

所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意的)SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。比如先前的很多影视网站泄露VIP会员密码大多就是通过WEB表单递交查询字符暴出的,这类表单特别容易受到SQL注入式攻击。

SQL注入的表现形式

原理说的很正式,但是对初学者来说很笼统,对代码审计的来说也是不怎么明白。你那么总结起来,SQL注入在代码中体现的有以下3点:

1、传递的参数为用户可控;

什么叫参数为用户可控?其实前端传入的一切参数均为用户可控,包括:

这里的一切数据,参数传入后台后,接收的形式是什么样的呢?代码如下

request.getParameter("searchWord")是从前端获取参数的一种方式(当然还有其他方式,此处不赘述),而从前端获取的参数名为“searchWord”,也就是此处jsp页面中input标签中的id为“searchWord”的值,如下:

因此“searchWord”就是前端我们输入的“id”值。

2.系统未对传入后台的参数做任何特殊字符过滤,或者字符过滤不全。

什么是特殊字符,对SQL注入而言,特殊字符包括(注意大小写):

--,#,//(注释符)

and

or

select

update

delete

drop

declare

insert

xp_shell

(,)括号

||,+, (空格) 连接符

' 单引号

|(竖线符号)

& (& 符号)

;(分号)

$(美元符号)

%(百分比符号)

@(at 符号)

'(单引号)

"(引号)

\'(反斜杠转义单引号)

\"(反斜杠转义引号)

<>(尖括号)

CR(回车符,ASCII 0x0d)

LF(换行,ASCII 0x0a)

,(逗号)

\(反斜杠)

3、SQL语句是以拼接的形式执行,代码如下所示:

SQL语句一旦以拼接的方式执行,就表示拼接的参数“word”是表示一个SQL语句,而不仅仅是作为一个参数执行,什么意思呢?详细如下:

如果word的值为1,那么SQL语句变成:

Select * from test where id = 1

如果word的值为1’ and ‘a’=’a,那么SQL语句变成:

Select * from test where id = 1’ and ‘a’=’a

最后在数据库中执行的时候就是

想必大牛们都明白这一点,就不赘述了。

以上3点就是造成SQL注入产生的根本原因。

SQL页面展示

下面贴上SQL注入漏洞页面:

搜索框输入:1

查看执行结果:

搜索框输入:1’
查看执行结果:

搜索框输入:1’ and ‘a’=’a
查看执行结果:

尝试爆出数据库长度(过程忽略):

表示数据库长度为:8

顺便贴上SqlMap截图:

剩下的不深入,你们比我懂。

SQL注入的修复

SQL注入在java代码中的修复其实也是非常简单,主要有两个方式:

1、添加全局过滤器,过滤特殊字符;方式如下:

Web.xml:

SQLFilter.java中:

2.SQL语句使用参数化查询方式,代码如下:

使用参数化查询才是SQL注入最根本的修复方式。

修复后SqlMap截图:

结论

本篇文章没有多少技术含量,希望对安全开发人员和学习代码审计人员有一点可取之处。本《java代码审计连载篇》会继续编写,希望大家多多支持,若有错误和不足之处,请指出来,谢谢

转自:i春秋

java代码审计之SQL注入漏洞 开更文章了,开一个关于Java代码审计相关的系列。本来是想写成一本书的模式的,但是越写越发觉,篇幅太多,想了下还是每个专题单独写,而后最后汇总到一起。慢慢写,基于笔者的理解抒写,如有问题,忘斧正。关于这个系列不会可能有些不会写修复方案,也不会写得特别细,这类文章外面太多了。重点是思路和思考。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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