对于注入而言,错误提示是极其重要。所谓错误提示是指和正确页面不同的结果反馈,高手是很重视这个一点的,这对于注入点的精准判断至关重要。本问讨论下关于几类错误和他产生的原理,希望对读者有所帮助。 错误提示主要有逻辑错误和语法错误以及脚本运行错误
对于注入而言,错误提示是极其重要。所谓错误提示是指和正确页面不同的结果反馈,高手是很重视这个一点的,这对于注入点的精准判断至关重要。本问讨论下关于几类错误和他产生的原理,希望对读者有所帮助。
错误提示主要有逻辑错误和语法错误以及脚本运行错误三类。
一:逻辑错误
简单的例子是1=1 1=2这两个,1=1与1=2页面不同的原理是什么?以$sql = “select * from news where id=$_GET[id]”为例。
select * from news where id=1 and 1=2产生的结果集为NULL,然后程序取值得时候,就会去出空值,无法显示。当然有的程序发现SQL执行结果集为空,就立即跳转,效果就不显鸟。值得注意的是,有的如Oracle Postgresql的数据库在结果集为空情况下会再页面上表现字符型null字样,这算是个特点。如果使用or条件,比如
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select * from news where id=1 or 1=1
和and 1=2得结果正好相反,他的结果集十分庞大。如果SQL语句如此,再加上程序是循环读取结果集(一些编程上的陋习)那么会取出所有结果,结果可能运行很慢,在数据量巨大的oracle上容易出现。这个例子会出现什么呢,一般程序取出结果集中的第一条结果,那么很可能已经不是id=1的那条新闻了,这就是由些小菜奇怪有时候or 1=1页面会发生变化的原因。
归根到底,都是结果集不同造成的,灵活掌握是关键,这并非单纯的经验问题。
二:语法错误
语法错误时比较熟悉的,比如对于SQL Server,PgSQL,Sybase的注入错误提示都很重要,因为利用它的特性来获取信息很快速。语法错误造成的结果可能是SQL错误而中断脚本执行,但是脚本或服务器设置屏蔽错误的情况下,程序得到继续执行,但是结果集不存在,连NULL都算不上,反馈给攻击者的很可能就是结果集为空的情况,其实这是脚本的处理结果。当然Oracle PgSQL表现null。
三:运行错误不用说了,典型的就是利用mysql注入benchmark让脚本运行超时得到物理路径,,以及利用超时来获得不同的表征进行盲注入。
四:逻辑错误和语法错误的结合。
当表征极不明显的时候,利用类似iff这样的函数进行正确与否的区分有时候会成救命稻草。因为语法错误和逻辑错误的表征大多数情况都会有不同。
iff(1=1,1,‘no’)这个会产生结果1 注意是数字,而iff(1=2,1,‘no’)这个会产生‘no’ 是字符。那么
id=1 and 1=iff(1=1,1‘no’)正确是必然成立的,而id=1 and 1=iff(1=2,1,‘no’)会因为类型不同发生语法错误。不过可惜的是似乎支持iff函数的数据库不多,呵呵。
现在讲结果集在注入中的利用原理。
一:从‘or’‘=’开始
这是学习SQL注入的初级课程,登陆漏洞。我简略从SQL结果集上分析。
$sql = “select top 1 * from admin where username=‘$username’ and password=md5(‘$password’)”;
显而易见,‘or’‘=’的加入使SQL语句返回了一条记录,这才使验证通过。
二:再看现在的验证中的SQL
$sql = “select top 1 * from admin where username=‘$username’”;
结果集不为空才根据抽取的记录集中的密码值与用户提交的密码MD5值进行比对来进行验证。这样,你突然发现‘or’‘=’的计策失败鸟,但是后台明明有注入,这就是验证方法造成的。跟进这个验证过程,‘or’‘=’的确产生了一个结果集(admin表中的第一行记录)但是遗憾的事,后来的密码比对没法通过,验证无法成功。
思路很简单,网上有案例,我重在原理,利用union来产生想要的结果集。比如‘and(1=2)union select top 1 username,’123456得md5值‘,id from admin where username=’admin
这样产生了admin的记录信息,但是记录集中的密码那个位置的值被替换成了123456的md5值,这样,使用admin 123456通过验证并且继承他的权利。
更有甚者全部用‘xxx’的方法来盲狙,这就很“过分”鸟。不过在sql2000 sybase这些严格要求类型匹配的数据库来说,这样不能撼动“管理员登陆”的,因为执行时发生了语法错误,结果集为NULL。另外以前 ewebeditor注入漏洞来上传马也是这个union操作结果集来达到目的的经典案例。

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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