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SQL注入的简介
现代 Web 应用程序中的数据库交互与 SQL 注入攻击
数据库管理系统#xff08;DBMS#xff09;架构与 SQL 注入
什么是 SQL 注入#xff1f;
SQL 注入的工作原理
SQL 注入的用例与影响
如何预防 SQL 注入#xff1f;
数据库分类
数据库类型DBMS架构与 SQL 注入
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SQL 注入的工作原理
SQL 注入的用例与影响
如何预防 SQL 注入
数据库分类
数据库类型关系型与非关系型数据库
关系型数据库
核心特点
优势
应用场景
非关系型数据库
核心特点
优势
应用场景
示例
常见 NoSQL 数据库
SQL 注入与 NoSQL 注入
总结 SQL注入的简介 现代 Web 应用程序中的数据库交互与 SQL 注入攻击
大多数现代 Web 应用程序依赖于后端数据库来存储和管理数据包括网页内容、用户信息和其他关键数据。为了实现动态内容展示Web 应用程序需要实时与数据库进行交互。当用户通过 HTTP(S) 请求访问应用程序时后端会根据请求内容生成数据库查询并返回相应的结果。然而如果这些查询中包含了用户提供的输入恶意用户可能会利用 SQL 注入SQLi攻击来操纵查询从而获取未授权的数据库访问权限。 数据库管理系统DBMS架构与 SQL 注入
SQL 注入是一种针对关系型数据库如 MySQL的攻击技术而非关系型数据库如 MongoDB则可能遭受 NoSQL 注入攻击。本文将重点介绍 MySQL 中的 SQL 注入概念及其危害。 什么是 SQL 注入
SQL 注入是 Web 应用程序中最常见的注入漏洞之一其他类型包括 HTTP 注入、代码注入和命令注入。SQL 注入发生在恶意用户通过输入特殊字符或代码片段篡改 Web 应用程序发送到数据库的 SQL 查询。这种攻击使得攻击者能够执行非预期的 SQL 查询从而直接操纵数据库。 SQL 注入的工作原理
要实现 SQL 注入攻击者需要完成两个关键步骤 注入 SQL 代码攻击者通过输入超出预期范围的字符如单引号 或双引号 来绕过用户输入的限制从而将恶意代码注入 SQL 查询。 执行非预期查询攻击者利用注入的代码构造新的 SQL 查询例如通过堆叠查询Stacked Queries或联合查询UNION Queries来获取敏感数据或破坏应用程序逻辑。
最终攻击者可以通过 Web 应用程序的前端获取查询结果或者直接在后端服务器上执行恶意操作。 SQL 注入的用例与影响
SQL 注入攻击的影响范围广泛尤其是在数据库权限配置不当的情况下。以下是 SQL 注入的主要危害 数据泄露攻击者可以窃取敏感信息如用户登录凭证、信用卡信息等。这些数据可能被用于进一步的恶意活动例如账户盗窃或身份欺诈。 逻辑绕过攻击者可以绕过应用程序的安全机制例如无需有效凭证即可登录系统或访问仅限于管理员的功能。 服务器控制通过 SQL 注入攻击者可以在后端服务器上读写文件甚至植入后门程序从而完全控制服务器和整个网站。 如何预防 SQL 注入
SQL 注入通常是由于 Web 应用程序代码编写不当或数据库权限配置不严格导致的。以下是一些有效的预防措施 输入验证与清理对所有用户输入进行严格的验证和清理确保输入数据符合预期格式并过滤掉特殊字符。 使用参数化查询通过参数化查询或预编译语句Prepared Statements来避免直接将用户输入嵌入 SQL 查询。 最小权限原则为数据库用户分配最小必要的权限避免使用高权限账户运行 Web 应用程序。 定期安全审计对 Web 应用程序和数据库进行定期的安全审计及时发现并修复潜在漏洞。 数据库分类 数据库类型关系型与非关系型数据库
数据库是存储和管理数据的核心工具通常分为两大类关系型数据库Relational Databases和非关系型数据库Non-Relational Databases。关系型数据库使用 SQL结构化查询语言进行数据操作而非关系型数据库则采用多种灵活的通信方法。 关系型数据库
关系型数据库是最常见的数据库类型广泛应用于企业级系统中。它通过**模式Schema**定义数据的存储结构确保数据以表格形式组织并通过键Key实现表与表之间的关联。
核心特点 表与键 数据存储在表中表由行记录和列字段组成。 每个表通过**主键Primary Key唯一标识记录并通过外键Foreign Key**与其他表建立关联。 例如users 表可能包含 id主键、username、first_name、last_name 等字段而 posts 表可能包含 id、user_id外键、date、content 等字段。 关系数据库管理系统RDBMS RDBMS 是管理关系型数据库的软件系统支持复杂的查询和数据操作。 常见的 RDBMS 包括 MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL。 数据关联与查询 通过 SQL 查询可以轻松地从多个表中检索数据。 例如可以通过 user_id 将 users 表和 posts 表关联获取某个用户的所有信息和发布的帖子。
优势 结构化数据适合存储具有明确结构的数据。 数据一致性通过外键和约束确保数据的完整性和一致性。 高效查询支持复杂的查询操作适合需要频繁读取和写入的场景。
应用场景 企业管理系统如客户关系管理、库存管理。 金融系统如银行交易记录。 电子商务平台如订单管理、用户信息存储。 非关系型数据库
非关系型数据库NoSQL是一种灵活的数据库类型适用于存储非结构化或半结构化数据。它不使用传统的表、行和列结构而是采用多种存储模型如键值对、文档、宽列和图形。
核心特点 存储模型 键值存储Key-Value数据以键值对形式存储适合缓存和简单查询。 文档存储Document数据以 JSON 或 XML 格式存储适合存储复杂文档。 宽列存储Wide-Column数据以列族形式存储适合大规模分布式系统。 图形存储Graph数据以节点和边的形式存储适合处理复杂关系。 灵活性 NoSQL 数据库没有固定的模式可以根据需求动态调整数据结构。 适合存储非结构化数据如日志、社交媒体内容和传感器数据。 高可扩展性 NoSQL 数据库通常设计为分布式系统支持水平扩展适合处理大规模数据。
优势 灵活的数据模型支持动态数据结构适应快速变化的业务需求。 高性能适合高并发读写场景。 易于扩展支持分布式架构适合大规模数据存储。
应用场景 实时数据分析如日志处理、用户行为分析。 内容管理系统如博客、新闻网站。 物联网IoT数据存储如传感器数据、设备状态。 示例
以下是一个键值存储模型的 JSON 示例
{100001: {date: 01-01-2021,content: Welcome to this web application.},100002: {date: 02-01-2021,content: This is the first post on this web app.},100003: {date: 02-01-2021,content: Reminder: Tomorrow is the ...}
}
常见 NoSQL 数据库 MongoDB基于文档的 NoSQL 数据库。 Redis基于键值对的 NoSQL 数据库。 Cassandra基于宽列的 NoSQL 数据库。 Neo4j基于图形的 NoSQL 数据库。 SQL 注入与 NoSQL 注入 SQL 注入针对关系型数据库的攻击通过注入恶意 SQL 代码操纵数据库查询。 NoSQL 注入针对非关系型数据库的攻击利用 NoSQL 查询语言的漏洞获取未授权数据。
NoSQL 注入与 SQL 注入的原理和防御方法有所不同具体内容将在后续模块中详细介绍。 总结 关系型数据库适合结构化数据支持复杂查询和数据一致性。 非关系型数据库适合非结构化数据具有高灵活性和可扩展性。
根据业务需求选择合适的数据库类型是构建高效、安全系统的关键。 喜欢本文的请动动小手点个赞收藏一下有问题请下方评论转载请注明出处并附有原文链接谢谢
