SQL注入预习

结构化查询语言是高级非过程化编程语言,不同数据库系统可用其作为数据接口。SQL注入攻击是黑客常用手段,因程序员未判断用户输入合法性导致。可通过数据库安全防护技术防护,构建代码时可从过滤变量、使用参数化等方面防止SQL注入漏洞。

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结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统;同时也是数据库脚本文件的扩展名。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套,这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

SQL注入攻击是黑客对数据库进行攻击的常用手段之一。随着B/S模式应用开发的发展,使用这种模式编写应用程序的程序员也越来越多。但是由于程序员的水平及经验也参差不齐,相当大一部分程序员在编写代码的时候,没有对用户输入数据的合法性进行判断,使应用程序存在安全隐患。用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。

SQL注入攻击属于数据库安全攻击手段之一,可以通过数据库安全防护技术实现有效防护,数据库安全防护技术包括:数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。
SQL注入漏洞主要形成的原因是在数据交互中,前端的数据传入到后台处理时,没有做严格的判断,导致其传入的“数据”拼接到SQL语句中后,被当作SQL语句的一部分执行。 从而导致数据库受损(被脱裤、被删除、甚至整个服务器权限沦陷)。
在构建代码时,一般会从如下几个方面的策略来防止SQL注入漏洞:
1.对传进SQL语句里面的变量进行过滤,不允许危险字符传入;
2.使用参数化(Parameterized Query 或 Parameterized Statement);
3.还有就是,目前有很多ORM框架会自动使用参数化解决注入问题,但其也提供了"拼接"的方式,所以使用时需要慎重!

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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