php操作数据库防注入的方式有哪些

PHP防注入类的简单实例 SQL注入是一种攻击技术,攻击者通过在用户输入的数据中注入恶意SQL代码,从而利用数据库系统的漏洞执行非授权的操作。$username$password如果没有对用户输入进行适当的验证和过滤,攻击者可以通过在用户名或密码字段中输入特殊字符来注入恶意SQL代码。这可能导致数据库查询执行不受限制的操作,例如绕过身份验证、删除数据或获取敏感信息。SQL注入是一种常见的安全威胁,但通过使用适当的防注入技术,可以有效地保护Web应用程序免受此类攻击。 阅读详情

1.什么是SQL注入攻击?

百度百科: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。

其实,我们可以简单的理解SQL注入为:未对用户输入进行过滤,导致用户的一些输入在程序执行时,当做SQL语句的一部分进行执行,从而针对一些敏感操作:OR 1=1 或者 WHERE 1=1 这种条件的加入,使得我们本身的SQL逻辑被跳过执行。

2.php5.x mysqli php预处理
PHP5.x开始引入了一种新的mysql操作方式-----mysqli,在php中也有一项相应的操作方式叫做PHP预处理。采用面向对象的方式来进行参数化绑定操作,由于对数据库操作的模式驱动不同,因此可以非常有效的防御sql注入。

php代码:

<!--?php

$root = "root";

$pwd = "root";

$host = "localhost";

$database =  "database";

$conn = new mysqli($host,$root,$pwd,$database);//面向对象的方式实例化一个对象

$keywords = $_GET['keywords'];

$search_sql = "select content from mykey where title = ? ";//其中的?是一个占位符

$search_action = $conn --->prepare($search_sql);//进行预处理操作

$search_action ->bind_param("s",$keywords);//绑定参数,第一个参数表示为上面预处理的的占位符的数量和每一个参数的数据类型,s为字符串,i为整形,d为双精度小数,有几个参数,就写几个s或d或i,比如说iiii,ssss,sidi这样的。然后后面就是有几个参数就写几个要绑定的变量,比如bind_param('sss',$username,$password,$code);

$search_action ->bind_result($content);//将结果绑定在相对应的变量上,比如你select了username,password,你就可以写bind_result($usernmae,$password);

$search_action ->execute();//执行sql操作

while($search_action ->fetch()){

echo $content.'<br>';

}

$search_action ->free_result();//释放内存

$search_action ->close();//结束这个实例化

?>
上面是php预处理中一个非常简单的例子,它内置的其他函数能很方便我们的开发速度,那么看到这里,很多人可能还是不明白,有人可能想问,你这个绑定参数是不是还是在拼凑sql语句?如果是拼凑语句,那还不是会产生注入吗?

 
这就要从他的操作原理来解释了,其实它在prepare操作中,就已经在数据库中,执行了语句,以后的绑定参数和执行,只不过是再传递数据进去而已,所以根本不会和sql语句拼接,也就自然不会将危险代码执行。因此,在这种模式下sql注入就能很有效的被防御了。

 

3.PHP通用SQL注入攻击方式

# step 1 SQL
SELECT * FROM users WHERE username = 'admin' AND password = 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
# step 2 SQL
SELECT * FROM users WHERE username = 'admin'#' AND password = '96e79218965eb72c92a549dd5a330112'

其中第二步由于前台传入特殊字符单引号(')及#,在数据库中#为语句注释部分,则后续SQL语句不会被执行,可直接跳过我们的密码验证逻辑。

SELECT * FROM users WHERE username = 'admin' OR 1='1' AND password = '96e79218965eb72c92a549dd5a330112'

同样,我们使用此种方式可以达到跳过登录验证的目的

此类问题是未对用户输入的特殊字符进行过滤,如单引号('),双引号("),NULL等。PHP可以通过设置打开magic_quotes_gpc,自动针对特殊字符增加反斜线(\)的方式,对其进行转义,而避免被程序执行,当然,也可以利用以下方法针对未开启magic_quotes_gpc时,进行处理:
 

function addslashes_deep($value)
{
    if (empty($value))
    {
        return $value;
    }
    else
    {
        return is_array($value) ? array_map('addslashes_deep', $value) : addslashes($value);
    }
}
	
if(!get_magic_quotes_gpc())
{	
    $_POST = addslashes_deep($_POST);
    $_GET = addslashes_deep($_GET);
}

这样,上述经过处理的SQL语句如下:

SELECT * FROM users WHERE username = 'admin\' OR 1=\'1' AND password = '96e79218965eb72c92a549dd5a330112'

4.数字型SQL注入攻击

$id = $_GET['id'];	
$sql = "SELECT * FROM users WHERE id=".$id;
$res = $db->query($sql)->fetch_all();

/test.php?id=1 UNION SELECT 1,username,password,4,5,6,password,8,9,10,11 FROM users

浏览器地址栏输入如上地址,后台显示SQL如下:

SELECT * FROM users WHERE id=1 UNION SELECT 1,username,password,4,5,6,password,8,9,10,11 FROM users

我们通过这里很容易利用UNION命令,查询出用户名和密码等敏感信息

当然,此类防御也相当简单,对于整数型数据,我们在获取时,需要对其进行转化如下:

$id = intval($_GET['id'])

即可避免此类上述SQL注入

总结

通过以上两个示例,在PHP中,可以通过简单的三种方法来防御SQL注入:

①对用户的输入进行过滤处理后,在进行操作,如:addslashes()方法或者开启magic_quotes_gpc方法

②针对获取的数值型数据,进行二次转换,如intval(),floatval()

③所有需进行数据库查询的变量都使用单引号(')包围,如下:
 

$sql = "SELECT * FROM users WHERE username='".$username."'";
function pretty_print($array)
{
	echo '<pre>';
	print_r($array);
	echo '</pre>';
}
function addslashes_deep($value)
{
    if (empty($value))
    {
        return $value;
    }
    else
    {
        return is_array($value) ? array_map('addslashes_deep', $value) : addslashes($value);
    }
}
	
if(!get_magic_quotes_gpc())
{	
	$_POST = addslashes_deep($_POST);
	$_GET = addslashes_deep($_GET);
}
 
$db = mysqli_connect('127.0.0.1','root','root','mysqli_test');
 
$username = $_POST['username'];
$password = $_POST['password'];
 
$sql = "SELECT *".
       " FROM users".
       " WHERE username = '".$username.
       "' AND password = '".md5($password)."'";
	
 
$res = $db->query($sql)->fetch_row();
 
if(empty($res))
{
	echo '登录失败,用户名或密码不正确!';
}
else
{
	echo '登录成功,欢迎您:'.$res[1];
}

 

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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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这是一个考虑比较全面的php和sql结合的防注入程序,在php方便主要对get,post,cooke,files进行了过滤,在sql中我们就对delete,update一些查询命令进行检测过滤。SQL注入攻击的总体思路·发现SQL注入位置;·判断后台数据库类型;·确定XP_CMDSHELL可执行情况·发现WEB虚拟目录·上传ASP,php,jsp木马;·得到管理员权限;代码如下复制代码if (@g...

weixin_35909238的博客 184

injectcheck php_php简单实现sql防注入的方法

本文实例讲述了php简单实现sql防注入的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:这里没有太多的过滤,主要是针对php和mysql的组合。一般性的防注入,只要使用php的 addslashes 函数就可以了。以下是一段copy来的代码:PHP代码:$_POST = sql_injection($_POST);$_GET = sql_injection($_GET);function sql_inje...

weixin_39552472的博客 174

由于我嫌php操作mysql写防注入太麻烦了...

这篇文章介绍了一个优化的PHP数据库操作函数db(),它通过PDO封装简化了MySQL操作并增强了安全性。主要特点包括:1)支持SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE/SEARCH/EXISTS等操作;2)内置白名单机制验证表和字段;3)自动参数绑定防止SQL注入;4)修复了IN运算符的处理;5)支持多数据库配置和连接复用。函数提供了完整的参数验证和错误处理机制,通过严格限制可操作的表和字段来确保安全性,同时简化了常见数据库操作的代码编写。文章还详细说明了各操作的使用方法和示例,包括带条件和

shengjie09的博客 706
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