這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)sqlmap time-based inject 分析,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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sql注入如何檢測(cè)的?
我的回答是:在甲方做安全,sql注入檢測(cè)還是比較好做的。
1) 報(bào)錯(cuò)注入檢測(cè)。
2) 別做bool的報(bào)錯(cuò)注入,誤報(bào)比較高。
3) 做基于time-based的時(shí)間注入,聯(lián)系運(yùn)維做上慢日志db記錄,監(jiān)控sleep,benchmark的關(guān)鍵字監(jiān)控,可以在sleep的時(shí)間小數(shù)點(diǎn)上加上掃描任務(wù)的id號(hào),方便定位。(p.s. 這種方法能找到99%的sql注入了)
因此,在做基于time-based的時(shí)間注入時(shí),我把時(shí)間誤差限制的非??量?。但是,@chengable在乙方做安全相關(guān)工作,基于time-based的時(shí)間注入一般是做不了的。據(jù)了解,他主要是先過(guò)濾存在注入點(diǎn)的情況,再加上sqlmapapi.py檢測(cè)。早之前我也用sqlmap做過(guò)檢測(cè),遇到的問(wèn)題就是誤報(bào)多、掃描時(shí)間久,然后嘗試了sqlmapapi.py,問(wèn)題還是掃描時(shí)間過(guò)久,而且它不支持json格式的注入(詳情)。但是,sqlmap的時(shí)間注入還是比較準(zhǔn)的,如果不想用sqlmapapi.py怎么辦?這里就把sqlmap的time-based注入的邏輯搬出來(lái)。
吐槽一下:sqlmap的代碼不規(guī)范、難看、量又大。之前有大佬推薦我閱讀sqlmap源碼,學(xué)習(xí)一波,現(xiàn)在想想還好我放棄的早。
所以,偷懶不想看源碼加上--technique=T -v 3 就先看看sqlmap檢測(cè)payload。
貌似偷懶還找到了一些門道,從截圖中可以看到:
首先,sqlmap塞入了sleep的注入payload:
先是塞入了 sleep(5),發(fā)現(xiàn)執(zhí)行了之后;又塞入sleep(0),最后又塞入sleep(5)。
然后猜測(cè)一下,大概的檢查思路就是先sleep(5),秒延時(shí)成功的話,再sleep(0)。如果沒(méi)有發(fā)現(xiàn)延時(shí)現(xiàn)象,繼續(xù)sleep(5),此時(shí)如果再次延時(shí)成功,就出現(xiàn)認(rèn)為可能有注入的提醒:
最后,很巧妙的是,sqlmap為了防止出現(xiàn)誤報(bào)使用了if 的判斷條件來(lái)排除誤報(bào),從上圖可以看到sqlmap分別讓等式成立測(cè)試兩次,又讓等式不成立測(cè)試兩次,根據(jù)秒延時(shí)情況來(lái)判斷誤報(bào)。
回歸源碼看看:根據(jù)前面的一些關(guān)鍵字,我們直接到代碼里面去看看。比如搜索之前出現(xiàn)*appears to be* 看到第一步的代碼:
sqlmap/lib/controller/checks.py:
這里發(fā)現(xiàn),和前面猜測(cè)的八九不離十。
再找一下payload在哪里,特別是if條件的payload,還是用關(guān)鍵字查詢,發(fā)現(xiàn)在這里:
sqlmap/xml/payloads/time_blind.xml:
可以看到每個(gè)if條件的payload都在vector這個(gè)字段中。
閉合注入點(diǎn)前面的字符是能否注入的關(guān)鍵。
觀察到 tools/sqlmap/xml/boundaries.xml,所以,我們還需要參考這里面的多種閉合情況:
參考之前awvs的注入,我想到一個(gè)比較容易理解的檢測(cè)方法。取6次無(wú)注入payload正常測(cè)試的消耗時(shí)間,計(jì)算平均值為原生請(qǐng)求時(shí)間(ori_time)。
當(dāng)注入時(shí)間為sleep(5),將當(dāng)前時(shí)間減去ori_time,作為sleep_time。如果sleep_time小于4,認(rèn)為延時(shí)沒(méi)有發(fā)生。(這里考慮到ori_time 受到網(wǎng)絡(luò)影響導(dǎo)致變大,所以把閥值調(diào)到了四秒)
當(dāng)注入時(shí)間為sleep(0),將當(dāng)前時(shí)間減去ori_time,作為sleep_time。如果sleep_time大于2,說(shuō)明延時(shí)有誤報(bào)。
再看一下sqlmap的代碼,人家用了一個(gè)我搞不懂的數(shù)學(xué)問(wèn)題(詳情)
跟進(jìn):Request.queryPage --->wasLastResponseDelayed 就可以看到邏輯為:取30次的無(wú)注入payload正常測(cè)試的消耗時(shí)間,將他們放到kb.responseTimes中。計(jì)算30次的標(biāo)準(zhǔn)差為deviation,根據(jù)deviation計(jì)算出一個(gè)最慢的響應(yīng)時(shí)間為lowerStdLimit:
它的值為30次的平均值加上TIME_STDEV_COEFF*標(biāo)準(zhǔn)差(deviation),至于TIME_STDEV_COEFF,設(shè)置為7可以使得判斷的準(zhǔn)確度在99.9999999997440%。
最后判斷當(dāng)前這次請(qǐng)求的消耗時(shí)間是不是大于lowerStdLimit,大于說(shuō)明延時(shí)發(fā)生,小于說(shuō)明沒(méi)有(另外,當(dāng)lowerStdLimit小于0.5秒時(shí)候,lowerStdLimit取0.5秒)。
感性告訴我該選方法一,理性告訴我該選方法二。我還是選擇方法二,測(cè)了一下這個(gè)注入點(diǎn)(詳情)。很穩(wěn)定的掃描出了注入漏洞。
關(guān)于sqlmap time-based inject 分析就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。