PHP数据库安全之SQL注入

打造安全的Web应用:防御SQL注入 本文详细介绍了如何使用PHP和Oracle数据库来防御SQL注入攻击。文章通过具体代码示例和步骤说明了如何通过绑定变量和PL/SQL存储过程来提高Web应用的安全性,避免SQL注入的风险。 阅读详情
 很多 web 开发者没有注意到 SQL 查询是可以被篡改的,因而把 SQL 查询当作可信任的命令。殊不知道,SQL 查询可以绕开访问控制,从而绕过身份验证和权限检查。更有甚者,有可能通过 SQL 查询去运行主机操作系统级的命令。

  直接 SQL 命令注入就是攻击者常用的一种创建或修改已有 SQL 语句的技术,从而达到取得隐藏数据,或覆盖关键的值,甚至执行数据库主机操作系统命令的目的。这是通过应用程序取得用户输入并与静态参数组合成 SQL 查询来实现的。下面将会给出一些真实的例子。

  由于在缺乏对输入的数据进行验证,并且使用了超级用户或其它有权创建新用户的数据库帐号来连接,攻击者可以在数据库中新建一个超级用户。 例子 27-2. 一段实现数据分页显示的代码……也可以被用作创建一个超级用户(PostgreSQL系统)。

  
  $offset = $argv[0]; // 注意,没有输入验证!

  $query = "SELECT id, name FROM products ORDER BY name LIMIT 20 OFFSET $offset;";

  $result = pg_query($conn, $query);

  ?>

  一般的用户会点击 $offset 已被斌值的“上一页”、“下一页”的链接。原本代码只会认为 $offset 是一个数值。然而,如果有人尝试把以下语句先经过 urlencode() 处理,然后加入URL中的话:

  0;

  insert into pg_shadow(usename,usesysid,usesuper,usecatupd,passwd)

  select 'crack', usesysid, 't','t','crack'

  from pg_shadow where usename='postgres';

  --

  那么他就可以创建一个超级用户了。注意那个 0; 只不过是为了提供一个正确的偏移量以便补充完整原来的查询,使它不要出错而已。

  注: -- 是 SQL 的注释标记,一般可以使用来它告诉 SQL 解释器忽略后面的语句。

  对显示搜索结果的页面下手是一个能得到密码的可行办法。攻击者所要做的只不过是找出哪些提交上去的变量是用于 SQL 语句并且处理不当的。而这类的变量通常都被用于 SELECT 查询中的条件语句,如 WHERE, ORDER BY, LIMIT 和 OFFSET。如果数据库支持 UNION 构造的话,攻击者还可能会把一个完整的 SQL 查询附加到原来的语句上以便从任意数据表中得到密码。因此,对密码字段加密是很重要的。 例子 27-3. 显示文章……以及一些密码(任何数据库系统)

  
  $query = "SELECT id, name, inserted, size FROM products

   WHERE size = '$size'

   ORDER BY $order LIMIT $limit, $offset;";

  $result = odbc_exec($conn, $query);

  ?>

  可以在原来的查询的基础上添加另一个 SELECT 查询来获得密码:

  'union select '1', concat(uname  '-'  passwd) as name, '1971-01-01', '0' from usertable;

  --

  假如上述语句(使用 ' 和 --)被加入到 $query 中的任意一个变量的话,那么就麻烦了。

  SQL 中的 UPDATE 也会受到攻击。这种查询也可能像上面的例子那样被插入或附加上另一个完整的请求。但是攻击者更愿意对 SET 子句下手,这样他们就可以更改数据表中的一些数据。这种情况下必须要知道数据库的结构才能修改查询成功进行。可以通过表单上的变量名对字段进行猜测,或者进行暴力破解。对于存放用户名和密码的字段,命名的方法并不多。 例子 27-4. 从重设密码……到获得更多权限(任何数据库系统)

  
  $query = "UPDATE usertable SET pwd='$pwd' WHERE uid='$uid';";

  ?>

  但是恶意的用户会把 ' or uid like'%admin%'; -- 作为变量的值提交给 $uid 来改变 admin 的密码,或者把 $pwd 的值提交为 "hehehe', admin='yes', trusted=100 "(后面有个空格)去获得更多的权限。这样做的话,查询语句实际上就变成了:

    
  // $uid == ' or uid like'%admin%'; --

  $query = "UPDATE usertable SET pwd='...' WHERE uid='' or uid like '%admin%'; --";

  // $pwd == "hehehe', admin='yes', trusted=100 "

  $query = "UPDATE usertable SET pwd='hehehe', admin='yes', trusted=100 WHERE

  ...;";

  ?>

  下面这个可怕的例子将会演示如何在某些数据库上执行系统命令。 例子 27-5. 攻击数据库所在主机的操作系统(MSSQL Server)

  
  $query = "SELECT * FROM products WHERE id LIKE '%$prod%'";

  $result = mssql_query($query);

  ?>

  如果攻击提交 a%' exec master..xp_cmdshell 'net user test testpass /ADD' -- 作为变量 $prod的值,那么 $query 将会变成

  
  $query = "SELECT * FROM products

   WHERE id LIKE '%a%'

   exec master..xp_cmdshell 'net user test testpass /ADD'--";

  $result = mssql_query($query);

  ?>

  MSSQL 服务器会执行这条 SQL 语句,包括它后面那个用于向系统添加用户的命令。如果这个程序是以 sa 运行而 MSSQLSERVER 服务又有足够的权限的话,攻击者就可以获得一个系统帐号来访问主机了。

  注: 虽然以上的例子是针对某一特定的数据库系统的,但是这并不代表不能对其它数据库系统实施类似的攻击。使用不同的方法,各种数据库都有可能遭殃。

  预防措施

  也许有人会自我安慰,说攻击者要知道数据库结构的信息才能实施上面的攻击。没错,确实如此。但没人能保证攻击者一定得不到这些信息,一但他们得到了,数据库有泄露的危险。如果你在用开放源代码的软件包来访问数据库,比如论坛程序,攻击者就很容得到到相关的代码。如果这些代码设计不良的话,风险就更大了。

  这些攻击总是建立在发掘安全意识不强的代码上的。所以,永远不要信任外界输入的数据,特别是来自于客户端的,包括选择框、表单隐藏域和cookie。就如上面的第一个例子那样,就算是正常的查询也有可能造成灾难。

  永远不要使用超级用户或所有者帐号去连接数据库。要用权限被严格限制的帐号。

  检查输入的数据是否具有所期望的数据格式。PHP 有很多可以用于检查输入的函数,从简单的变量函数和字符类型函数(比如 is_numeric(),ctype_digit())到复杂的 Perl 兼容正则表达式函数都可以完成这个工作。

  如果程序等待输入一个数字,可以考虑使用 is_numeric() 来检查,或者直接使用 settype() 来转换它的类型,也可以用 sprintf() 把它格式化为数字。 例子 27-6. 一个实现分页更安全的方法

  
  settype($offset, 'integer');

  $query = "SELECT id, name FROM products ORDER BY name LIMIT 20 OFFSET $offset;";

  // 请注意格式字符串中的 %d,如果用 %s 就毫无意义了

  $query = sprintf("SELECT id, name FROM products ORDER BY name LIMIT 20 OFFSET %d;",

   $offset);

  ?>

  使用数据库特定的敏感字符转义函数(比如 mysql_escape_string() 和 sql_escape_string())把用户提交上来的非数字数据进行转义。如果数据库没有专门的敏感字符转义功能的话 addslashes() 和 str_replace() 可以代替完成这个工作。看看第一个例子,此例显示仅在查询的静态部分加上引号是不够的,查询很容易被攻破。

  要不择手段避免显示出任何有关数据库的信心,尤其是数据库结构。参见错误报告和错误处理函数。

  也可以选择使用数据库的存储过程和预定义指针等特性来抽象数库访问,使用户不能直接访问数据表和视图。但这个办法又有别的影响。

  除此之外,在允许的情况下,使用代码或数据库系统保存查询日志也是一个好办法。显然,日志并不能防止任何攻击,但利用它可以跟踪到哪个程序曾经被尝试攻击过。日志本身没用,要查阅其中包含的信息才行。毕竟,更多的信息总比没有要好

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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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如何在 PHP 中防止 SQL 注入攻击?

强制使用预处理语句:优先选择 PDO 或 MySQLi 的参数化查询。多层防御体系:结合输入验证、权限控制、日志监控。自动化工具辅助:集成 SAST(静态应用安全测试)工具与 WAF。团队培训:确保开发者理解注入原理及防护措施。通过以上方法,可显著降低 SQL 注入风险,构建更健壮的 PHP 应用安全架构。

破损的天堂鸟博客 942

PHP的四大安全策略

对用户进行身份验证,并要求用户使用复杂且定期更新的密码,是提高账户安全性的重要手段。同时,应采用强健的密码散列算法(如Bcrypt或Argon2)来存储用户密码,这些算法不仅提供了更好的抗破解性能,还允许调整工作因子来对抗硬件进步带来的威胁。在接收和处理用户输入时,应对数据进行严格的过滤和验证,确保用户输入的数据符合预期格式和规范。综上所述,通过实施这四大安全策略,开发者可以显著提升其PHP应用的整体安全性。同时,也需要时刻关注新兴的安全趋势和技术,并持续改进自己的防御策略。

sheji888的专栏 606

PHP与数据库安全:深入探讨PHP数据库连接的基础与风险防范

在当今的互联网开发领域,PHP与数据库的结合是非常常见的组合。从简单的小型网站到大型的企业级应用,PHP对数据库的操作无所不在。但这种广泛的应用也带来了安全风险,今天咱们就来好好聊聊PHP数据库安全这个事。一、PHP与数据库连接的安全基础当我们用PHP操作数据库的时候,首先就是建立连接。

v3WpjSvm的博客 173
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iiprogram
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