著者：trix cyrus

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高度なSQLインジェクションエクスプロイト - パート7：最先端のテクニックと予防

SQLインジェクションシリーズのパート7へようこそ！この分割払いは、攻撃者が採用した高度なSQLインジェクションテクニックを掘り下げ、それらに対抗するための実用的な戦略を提供します。脅威が進化するにつれて、これらの洗練された方法を理解することは、前進するために重要です。

1。高度なSQL注入技術

1.1。バンド外のsqlインジェクション

攻撃者がペイロードの結果を直接観察できない場合、[ - &&] band（OOB）注入が使用されます。代わりに、彼らはDNSまたはHTTP要求に依存してデータを除去します。

• それがどのように動作するか： ペイロードは、攻撃者によって制御されたサーバーにデータを送信するクエリをトリガーします。例えば：

  SELECT * FROM users WHERE>



The above payload exploits SQL Server's xp_dirtree to make an outbound DNS request.  

• Real-World Example:
  
  In 2019, attackers used OOB techniques to bypass traditional defenses and exfiltrate sensitive data from a government database.

• Mitigation:

  • Block outbound DNS/HTTP requests from the database.
  • Use network monitoring tools to detect unusual outbound traffic.

1.2. Boolean-Based Blind SQL Injection

This method determines true or false conditions based on subtle changes in the application's behavior.

• Example Payload:

  ' AND 1=1 -- True condition  
  ' AND 1=2 -- False condition  

応答の違いは、注入された条件が真か偽かを示します。

• 使用法：
  
  攻撃者は、条件付きクエリを使用して、データベース、テーブル、または列を一度に1つずつ列挙します。

• 緩和：

  • パラメーター化されたクエリまたはORMフレームワークを使用します。
  • ブラインドSQLインジェクション検出のルールセットを備えたWebアプリケーションファイアウォール（WAF）を展開します。

1.3。時間ベースのブラインドSQLインジェクション

この手法は、遅延を使用してデータを推測します。攻撃者は、サーバーが応答するのにどれくらいの時間がかかるかを観察します。

• 例のペイロード：

  SELECT IF(1=1, SLEEP(5), 0); -- Delays response by 5 seconds  

• インパクト：
  
  遅いクエリは、サーバーのパフォーマンスを不自由にすることができ、サービスの拒否を引き起こす可能性があります。

• 緩和：

  • レート制限を使用して、過度の要求をブロックします。
  • 長期にわたるクエリを監視および終了します。

1.4。二次SQLインジェクション

この手法では、悪意のあるペイロードがデータベースに保存され、管理者のレビューなどの後続のアクション中にトリガーされます。

• 例シナリオ：

  • 攻撃者はこのペイロードをフォームに挿入します。

  Robert'); DROP TABLE users; --  
  

  • レビュー中、アプリケーションは保存されたペイロードを実行します。

• 緩和：

  • 検索中であっても、あらゆる段階で入力を逃がして消毒します。
  • 不変のデータベース関数を使用して、悪意のあるスクリプトの実行を防ぎます。

2。実世界のケーススタディ

ケーススタディ1：Magentoの脆弱性（CVE-2019-8144）

事件：

• 攻撃者は、Magentoのeコマースプラットフォームでの時間ベースのSQLインジェクションの脆弱性を悪用しました。
• 彼らは認証をバイパスし、機密性の高い顧客データへのアクセスを獲得しました。

軽減レッスン：

• 定期的にソフトウェアをパッチして、既知の脆弱性に対処します。
• サードパーティのプラグインと拡張機能でセキュリティテストを実行します。

ケーススタディ2：Shopify（2020 Bug Bounty）

事件：

• セキュリティ研究者は、ShopifyのAPIにおけるOOB SQLインジェクションの脆弱性を特定しました。
• これは、Shopifyのバグバウンティプログラムのおかげで、搾取前にキャッチされました。

軽減レッスン：

• 倫理的脆弱性の報告を奨励するために、バグ賞金プログラムに投資します。
• APIゲートウェイを活用して、厳密なクエリ検証を実施します。

3。高度な防御戦略

3.1。動的クエリ分析

データベースクエリを監視するツールを使用して、異常なパターンや過度の複雑さを実現します。

• ツール：
  • sqlmap：システムをテストします。
  • Aqua SecurityまたはImperva：ランタイム保護用。

3.2。 Context-Aware Validation

コンテキストに基づいて検証ルールを施行：

• ログインページ：証明書を検証して、英数字のみのみを許可します。
• 検索フォーム：入力を消毒して、SelectやUnionなどのSQLオペレーターを除外します。

3.3。データベース固有の構成

• mysqlの sqlインジェクション検出モードなどの機能を有効にします。
• PostgreSQLでSECCOMPフィルターを使用して、危険な操作を制限します。

3.4。連続浸透テスト

• 攻撃をシミュレートして、攻撃者が行う前に脆弱性を特定します。
• OWASP ZapやBurp Suiteなどのツールを使用して、CI/CDパイプラインで自動化します。

4。実用的な課題：搾取シミュレーションと防御

シナリオ

eコマースサイトを使用すると、ユーザーは入力フィールドを使用して製品を検索できます。テストして保護します。

ステップ：

1. ペイロードを注入して、SQLインジェクションの脆弱性を検出します。

   ' OR '1'='1' --  

1. サイトが脆弱な場合は、SQLMAPなどの自動ツールを使用してデータ抽出をシミュレートします。

防御修正：

• 準備されたステートメントを実装してください：

  $stmt = $pdo->prepare("SELECT * FROM products WHERE name = :name");
  $stmt->execute(['name' => $product_name]);

• 厳密なパターンを使用して入力を検証します：

  import re
  pattern = r"^[a-zA-Z0-9 ] $"
  if not re.match(pattern, user_input):
      raise ValueError("Invalid input!")

5。 SQLインジェクション攻撃の傾向

5.1。クラウドエクスプロイト

クラウドベースのデータベースは、誤った採掘によりますますターゲットになっています。

5.2。 API脆弱性

マイクロサービスの台頭により、設計が不十分なAPIは攻撃者のエントリポイントです。

5.3。 AI駆動型攻撃

自動化されたツールは、AIを活用して複雑な注入ペイロードを策定します。

最終的な考え

この高度なセッションは、SQL注入の進化する性質と積極的な防御の重要性を強調しています。最先端のテクニックを理解し、堅牢なセキュリティ対策を実装することにより、搾取のリスクを大幅に減らすことができます。

〜TrixSec