ctfhub之SQL整数型注入(借助sqlmap工具)

本文详述使用SQLMap工具解决CTFHub平台整数型SQL注入问题的全过程,包括漏洞检测、数据库及表暴破、字段枚举直至获取flag,适合初学者实践。

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关于这道题呢,我还没有看到用sqlmap工具解答的,正好刚刚做完,感觉还挺简单的,所以决定分享一下过程,大佬可以绕过啦嘿嘿嘿,大家也可以去下载一个试试这个工具,希望能有一点帮助吧!
我们启动环境,进入网址看到让我们输入一个1试试,那我们就输入试试吧
在这里插入图片描述
可以看到我们输入的id写在了地址栏当中,说明采用的提交方式是get,下面就详细介绍这道题采用sqlmap的解法:
1.检查是否存在漏洞:
将地址栏的网址复制下来打开sqlmap,输入以下内容,其中-u是指定的意思,后面的–batch是因为执行的过程中会经常出现yes or no?如果我们不知道怎么选就可以输入这个系统就会自动帮我们做判断了
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回车可以看到存在漏洞并且漏洞的类型是time-based blind和UNION query,提交方式是get
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2.暴出数据库
–dbs就是查出所有的数据库,发现有四种数据库
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
接下来我们查看当前使用的数据库,–current-db代表当前数据库,发现当前数据库是sqli
在这里插入图片描述
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3.暴出数据表
其中-D代表指定数据库,看到有两个表分别是flag和news,我们可以想到flag应该在flag表当中
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
4.暴出表中字段
看到flag后我们想到查看表中有哪些字段
其中-T代表指定的表,–columns代表字段,看到只有一个列,为flag,所以我们决定查看这个列中的内容
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
5.暴出字段的详细信息
其中-C代表指定列名,–dump代表枚举出来,最后我们看到了flag
在这里插入图片描述在这里插入图片描述以上就是我为大家介绍的sqlmap解ctfhub整数型注入的过程,及一些常用的参数说明,如果对你有帮助,可以点个赞嘛嘿嘿嘿,作为刚刚写博客不久的小白,如果哪里表述的不清楚还请多多包含丫!!笔芯♥

### 关于SQL整数型注入的基础概念 SQL整数型注入是一种常见的SQL注入漏洞形式,其特点是攻击者通过向应用程序传递恶意构造的整数值作为输入参数,从而触发数据库查询语句中的语法错误或逻辑缺陷。这种类型的注入通常发生在程序未对用户提交的数据进行严格校验的情况下。 在CTFHub平台上学习SQL整数型注入时,可以重点关注以下几个方面: #### 输入验证不足引发的安全隐患 当开发人员假设用户的输入仅限于合法范围内的整数而忽略了边界条件或者非法字符的可能性时,就可能引入安全隐患。如果这些未经充分过滤的输入被直接嵌入到动态构建的SQL命令之中,则可能导致执行非预期的操作[^1]。 例如,在某些场景下,即使字段定义为INTEGER类型,但如果处理不当仍可遭受字符串拼接方式形成的SQL Injection攻击。 ```sql SELECT * FROM users WHERE id = '1' OR '1'='1'; ``` 上述例子展示了如何利用简单的OR逻辑绕过身份认证机制获取敏感信息。 --- ### CTFHub SQL 整数型注入攻防实例分析 针对CTFHub上的练习题目,“整数型注入”的核心在于理解不同环境下的防御措施以及相应的突破技巧。下面列举几个典型的技术要点供参考: #### 一、基本测试方法 尝试修改URL或其他请求参数中的ID值,观察返回结果的变化情况。比如将正常访问链接`http://example.com/page?id=5`改为包含特殊字符的形式如`id=-1 UNION SELECT...`,以此探测是否存在潜在风险点[^2]. #### 二、Bypass WAF防护策略 对于启用了Web应用防火墙(WAF)保护的目标系统而言,单纯依靠传统手法往往难以奏效。此时则需考虑采用更隐蔽的手法规避检测: - **Tamper Script**: 如前所述可通过调整大小写(randomcase), 替代空白符(space2comment)等方式混淆特征码. ```bash sqlmap -u "target_url" --risk=3 --level=5 --tamper=randomcase.py,between.py ``` - **编码转换**: 对payload实施Base64或者其他形式加密后再发送给服务器端解析. #### 三、时间延迟盲注的应用 尽管推荐优先选用其他更加高效可靠的手段解决问题,但在特定条件下也可能不得不依赖基于响应延时时长差异推断内部状态的时间盲注技术。需要注意的是设置合理的等待间隔以免影响整体效率同时也要考虑到实际运行环境中可能存在额外干扰因素的影响. --- ### 防御建议 为了有效防范此类威胁的发生,可以从多个角度入手加强安全管控力度: - 参数化查询(Parameterized Queries): 这是最简单也是最有效的预防措施之一。 - 数据清洗(Data Sanitization): 去除所有不必要的元字符并限定允许使用的字符集范围。 - 错误消息控制(Error Message Control): 不要暴露过多调试细节给外部使用者知道。 ---
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