Mysql使用SQL的安全问题,Mysql防止SQL注入

学习博客:【MySQL】SQL注入问题及解决 SQL存在漏洞,被攻击会导致数据泄露 package com.yl.lesson02.untils; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; //SQL注入 public class SqlInject { public static void main(String[] args) { //正常登 阅读详情

SQL注入简述

SQL Injection攻击具有很大的危害,攻击者可以利用它读取、修改或者删除数据库内的数据,获取数据库中的用户名和密码等敏感信息,甚至可以 获得数据库管理员的权限。如果能够再利用SQLServer扩展存储过程和自定义扩展存储过程来执行一些系统命令,攻击者还可以获得该系统的控制权。而且,SQL Injection 也很难防范。网站管理员无法通过安装系统补丁或者进行简单的安全配置进行自我保护,一般的防火墙也无法拦截SQL Injection 攻击。

SQL Injection 原理:
结构化查询语言(SQL)是一种用来和数据库交互的文本语言。SQL Injection 就是利 用某些数据库的外部接口把用户数据插入到实际的数据库操作语言(SQL)当中,从而达到入侵数据库乃至操作系统的目的。它的产生主要是由于程序对用户输入 的数据没有进行严格的过滤,导致非法数据库查询语句的执行。

如下面的用户登陆验证程序:
    $sql = "SELECT * FROM user WHERE username='$username' AND password='$password'";
    $result = mysql_db_query($dbname, $sql);
如果我们提交如下url:
    http://127.0.0.1/injection/user.php?username=angel' or '1=1
那么就可以成功登陆系统,但是很显然这并不是我们预期的,同样我们也可以利用sql的注释语句实现sql注入,如下面的例子:
    http://127.0.0.1/injection/user.php?username=angel'/*
    http://127.0.0.1/injection/user.php?username=angel'%23
这样就把后面的语句给注释掉了!说说这两种提交的不同之处,我们提交的第一句是利用逻辑运算,第二、三句是根据mysql的特性,mysql支持/*和#两种注释格式,所以我们提交的时候是把后面的代码注释掉,值得注意的是由于编码问题,在IE地址栏里提交#会变成空的,所以我们在地址栏提交的时候,应该提交%23,才会变成#,就成功注释了, 这个比逻辑运算简单得多了。

开发中可以采取的措施

1) prepareStatement + Bind-variable
对Java和Jsp 开发的应用,可以使用  prepareStatement + Bind-variable 来防止sql注入,另外从PHP 5开始,也在扩展的mysqli中支持prepared statements,所以在使用这类语言作数据库开发时,强烈建议使用prepareStatement + Bind-variable 来实现,而尽量不要使用拼接的sql。

2) 使用应用程序提供的转换函数
很多应用程序接口都提供了对特殊的字符进行转换的函数,恰当的使用这些函数,可以防止应用程序用户输入使应用程序生成不期望的效果的语句的数值。
  • MySQL C API:使用mysql_real_escape_string() API调用。
  • MySQL++:使用escape和quote 修饰符。
  • PHP:使用mysql_real_escape_string()函数(适用于PHP 4.3.0,之前的版本请使用mysql_escape_string(), PHP 4.0.3之前的版本请使用addslashes())。从PHP 5开始,可以使用扩展的mysqli,这是对MYSQL新特性的一个扩展支持,其中的一个优点就是支持prepared statements。
  • Perl DBI    :使用placeholders或者quote()方法。
  • Ruby DBI    :使用placeholders或者quote()方法。
  • Java JDBC   :使用PreparedStatement和 placeholders。

3) 自己定义函数进行校验
如果现有的转换函数仍然不能满足要求,则需要自己编写函数进行输入校验。输入验证是一个很复杂的问题。输入验证的途径可以分为以下几种:
  • 整理数据使之变得有效;
  • 拒绝已知的非法输入;
  • 只接受已知的合法的输入。

所以如果想要获得最好的安全状态,目前最好的解决办法就是对用户提交或者可能改变的数据进行简单分类,分别应用正则表达式来对用户提供的输入数据进行严格的检测和验证。
动态 SQL 语句与防止 SQL 注入 上一篇我们学习了如何在 Java 程序中通过 JDBC 接口连接和操作数据库。 今天我们来讨论一下 SQL 中的动态语句,以及由此带来的 SQL 注入问题。 什么是动态 SQL 语句? 在我们的专栏中,使用的基本都是静态 SQL 语句(Static SQL),因为这些语句的内容在编译时就已经完全确定。与此相反,数据库还支持另一类语句:动态语句(Dynamic SQL)。 动态 SQL 语句是指内容... 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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