mybatis的sql注入问题

基于Mybatis Plus实现多表分页查询 注意:Mybatis Plus 3.0.7 版本才开始用【自定义sql】+【QueryWrapper】,低版本不能使用,还是老实写SQL进行条件拼接 2.0、源码分析 在Wrapper<T>接口中就有如下方法 /** * 获取自定义SQL 简化自定义XML复杂情况 * <p>使用方法</p> * <p>`自定义sql` + ${ew.c... 阅读详情

sql注入大家都不陌生,是一种常见的攻击方式,攻击者在界面的表单信息或url上输入一些奇怪的sql片段,例如“or ‘1’=’1’”这样的语句,有可能入侵参数校验不足的应用程序。所以在我们的应用中需要做一些工作,来防备这样的攻击方式。在一些安全性很高的应用中,比如银行软件,经常使用将sql语句全部替换为存储过程这样的方式,来防止sql注入,这当然是一种很安全的方式,但我们平时开发中,可能不需要这种死板的方式。

mybatis框架作为一款半自动化的持久层框架,其sql语句都要我们自己来手动编写,这个时候当然需要防止sql注入。其实Mybatis的sql是一个具有“输入+输出”功能,类似于函数的结构,如下:

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<select id=“getBlogById“ resultType=“Blog“ parameterType=”int”><br>
       select id,title,author,content from blog where id=#{id}
 
</select>

这里,parameterType标示了输入的参数类型,resultType标示了输出的参数类型。回应上文,如果我们想防止sql注入,理所当然地要在输入参数上下功夫。上面代码中高亮部分即输入参数在sql中拼接的部分,传入参数后,打印出执行的sql语句,会看到sql是这样的:

select id,title,author,content from blog where id = ?

不管输入什么参数,打印出的sql都是这样的。这是因为mybatis启用了预编译功能,在sql执行前,会先将上面的sql发送给数据库进行编译,执行时,直接使用编译好的sql,替换占位符“?”就可以了。因为sql注入只能对编译过程起作用,所以这样的方式就很好地避免了sql注入的问题。

mybatis是如何做到sql预编译的呢?其实在框架底层,是jdbc中的PreparedStatement类在起作用,PreparedStatement是我们很熟悉的Statement的子类,它的对象包含了编译好的sql语句。这种“准备好”的方式不仅能提高安全性,而且在多次执行一个sql时,能够提高效率,原因是sql已编译好,再次执行时无需再编译。

话说回来,是否我们使用mybatis就一定可以防止sql注入呢?当然不是,请看下面的代码: 

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<select id=“orderBlog“ resultType=“Blog“ parameterType=”map”>
 
       select id,title,author,content from blog order by ${orderParam}
 
</select>

仔细观察,内联参数的格式由“#{xxx}”变为了${xxx}。如果我们给参数“orderParam”赋值为”id”,将sql打印出来,是这样的:

select id,title,author,content from blog order by id

显然,这样是无法阻止sql注入的。在mybatis中,”${xxx}”这样格式的参数会直接参与sql编译,从而不能避免注入攻击。但涉及到动态表名和列名时,只能使用“${xxx}”这样的参数格式,所以,这样的参数需要我们在代码中手工进行处理来防止注入。

结论:在编写mybatis的映射语句时,尽量采用“#{xxx}”这样的格式。若不得不使用“${xxx}”这样的参数,要手工地做好过滤工作,来防止sql注入攻击。

Mybatis - 预编译的运用和原理 首先我们来说下预编译的一个背景:我们知道一条SQL语句到达Mysql之后,Mysql并不是会马上执行它,而是需要经过几个阶段性的动作(细节的可以查看Mysql复习计划(一)- 字符集、文件系统和SQL执行流程缓存的检查。解析器解析。优化器解析。执行器执行。那么这几个阶段肯定是需要一定的时间的。而有时候我们一条SQL语句可能需要反复的执行,只不过里面的参数可能不一样,比如where子句中的条件。如果每次都需要经过上面的几个步骤,那么效率就会下降。因此为了解决这种问题,就出现了预编译。 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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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