报表的 SQL 植入风险

最新推荐文章于 2025-07-16 15:11:22 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-16 15:11:22 发布 · 123 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://c.raqsoft.com.cn/article/1567133490971?r=Spoiled
文章标签：

#sql植入 #报表工具 #安全性

博客提及可下载《报表的 SQL 植入风险》PDF及观看相关视频，重点围绕报表存在的 SQL 植入风险，涉及信息技术领域中报表工具的安全性问题。
报表工具的 SQL 植入sql注入风险及规避方法
terry_chengq的博客
07-03 804
原文链接：http://c.raqsoft.com.cn/article/1561683907950?r=CGQ 互联网时代带来方便的同时也带来了安全隐患，各种安全问题可说是防不胜防，特别是大家日益关心的个人信息等方面，貌似很难有什么安全和隐私可言。 而在报表作为常用的信息载体，更是直接面临各种安全挑战，例如：SQL 植入。 什么是 SQL 植入？！ 报表为啥会有 SQL 植入...
润乾报表CookBook与使用
Raqsoft
05-31 862
1. 数据源相关 1.1 报表工具连接文本数据 1.2 报表工具连接非关系数据库（待补充） 1.3 报表异构数据源关联混算 1.4 报表工具 json 数据源 1.5 报表工具连 sap hana 1.6 报表工具连 Mongondb Mongondb 计算 报表工具连 Mongondb 1.7 报表工具连 sap dw（待补充） 1.8 报表工具连 hive 1.9 报表工具访问阿里云 1.10 报表工具访问 Hbase 1.11 报表工具访问 Spark...
报表检测出 sql 植入风险怎么解决
rqgxy的博客
06-12 276
Select … from T where ${w} 正常使用下 w 可以 “status=1”、“1=1”等灵活的条件，但同时存在很大的安全隐患。 比如 w 为“1=0 UNION select … from user”时，user 表数据就完全泄露了。 解决这个问题大概两种方式： 1、 写成很牛 X 的 sql，考虑到最坏情况下，攻击者依然无法攻击。 2、 对参数值过滤，判断有风险的处理掉，甚至直接不让报表继续执行。 第 1 种方式太难了，并且也会把 sql 搞的特别复杂，在报表工具的 sq
报表的 SQL 植入风险及规避方法
rqgxy的博客
08-01 151
互联网时代带来方便的同时也带来了安全隐患，各种安全问题可说是防不胜防，特别是大家日益关心的个人信息等方面，貌似很难有什么安全和隐私可言。 而在报表作为常用的信息载体，更是直接面临各种安全挑战，例如：SQL 植入。 什么是 SQL 植入？！ 报表为啥会有 SQL 植入风险？！ 能不能通过报表工具提供的功能避免 SQL 植入？！ SQL 植入的概念 首先，认识一下什么是 sql 植入？ ...
报表的SQL植入风险及规避方法
cainiao_M的博客
06-28 385
互联网时代带来方便的同时也带来了安全隐患，各种安全问题可说是防不胜防，特别是大家日益关心的个人信息等方面，貌似很难有什么安全和隐私可言。 而在报表作为常用的信息载体，更是直接面临各种安全挑战，例如：SQL 植入。 什么是 SQL 植入？！ 报表为啥会有 SQL 植入风险？！ 能不能通过报表工具提供的功能避免 SQL 植入？！ SQL 植入的概念 首先，认识一下什么是 sql 植入？ ...
报表工具的 SQL 植入风险
shujujiangtang的博客
09-30 195
所有的报表工具都会提供参数功能，主要都是用于根据用户输入的查询条件来选取合适的数据。比如希望查询指定时间段的数据，就可以把时间段作为参数传递给报表，报表在从数据库中取数时将这些参数应用到取数 SQL 的 WHERE 条件上，就可以根据不同参数取出不同数据来呈现了。不过，这样做要求事先把查询条件的规格做死，比如按时间段查询，那就要事先把 WHERE 写成 date>=? AND date&lt...
报表开发中的 SQL 植入问题
m0_70332367的博客
07-16 516
润乾既有灵活 SQL 替换加敏感词过滤的机制，也仍然提供固定 SQL 加固定参数的传统机制应对安全要求更高的场景，灵活和安全两不误。那么，把 SQL 写的复杂一些，让正常的语句可以执行，而植入的危险 SQL 则会变成数据库不识别的错误语句，这不行了吗？，每次临时生成一条 SQL 语句，那就可以想怎么查就怎么查了，不必写一条包罗万象的 SQL 了。我们希望从很多个维度来查询数据，按时间段查，按部门查，按品类查，按地域查，按其他各种维度查。用户信息就泄露了，这就是报表 SQL 植入的风险。
AccessDatabaseEngine与SQL注入风险防范：守住外部数据源安全边界的5道防线
尽管它常被当作小型办公自动化工具或遗留系统的数据存储后端，但正是这种“轻量级=低风险”的错觉，让无数开发者放松了警惕。 你是否曾以为：“我的应用只跑在内网，没人会去碰那个`.accdb`文件？” 又或者觉得：...
2019最新bi 报表工具软件选型对比指标--报表软件评测重点注意事项
terry_chengq的博客
10-14 1258
原文地址：http://c.raqsoft.com.cn/article/1571024764129?r=CGQ 原地址可以下载更清晰的pdf版 ...
CAD print.pdf
12-05
CAD print.pdf
install_dmt.apk
12-05
install_dmt.apk
【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
各大厂商信息mac地址对应表
知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip
12-05
知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip
为区域科技创新体系选择新一代技术转移SaaS系统，需要关注哪些核心要点？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB实现的MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性主动噪声和振动控制算法，该算法具备对较大的次级路径变化具有较强鲁棒性的特点。文中重点探讨了在实际应用环境中，当系统传递路径发生显著变化时，传统自适应控制算法可能失效的问题，并提出相应的解决方案，通过算法优化提升控制系统在动态环境下的稳定性与控制效果。该研究适用于需要高精度噪声与振动抑制的工程场景，如汽车、航空航天及精密仪器等领域。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉MATLAB编程，从事噪声与振动控制、自动化、机电系统研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于开发对环境变化敏感的主动噪声控制（ANC）系统；②提升在次级路径不确定性条件下的控制鲁棒性；③为相关领域的算法仿真与验证提供MATLAB代码参考与技术支持； 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法结构与参数调节机制，并可进一步扩展应用于多通道、非线性系统等复杂场景。
Nice Vibrations 4.1.1
12-05
手机震动插件，兼容Android和IOS，好用 适用说明：https://blog.youkuaiyun.com/LLLLL__/article/details/106500151
电商实战Python实现协同过滤推荐算法与销售数据分析可视化（附完整源码+详细注释）
最新发布
12-05
内容概要： 本资源属于电商系列实战项目，包含两个核心模块的Python源码： 推荐系统模块： 实现了基于用户(User-based)的协同过滤推荐算法，模拟电商“猜你喜欢”核心逻辑，通过计算用户相似度进行商品推荐。 数据分析模块： 模拟电商大促期间的销售数据，并使用Matplotlib库进行可视化展示，生成销售趋势折线图。 适用人群： 计算机/数据科学专业的学生、电商后台开发初学者。 使用场景： 课程设计、电商项目Demo演示、算法入门学习。代码注释清晰，下载即用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值