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sql注入報(bào)錯(cuò)之注入原理實(shí)例解析

更新時(shí)間：2022年06月10日 10:15:21 作者：tnt阿信

所謂報(bào)錯(cuò)注入,就是通過運(yùn)行SQL查詢語句回顯查詢結(jié)果,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于sql注入報(bào)錯(cuò)之注入原理的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

前言

我相信很多小伙伴在玩sql注入報(bào)錯(cuò)注入時(shí)都會(huì)有一個(gè)疑問，為什么這么寫就會(huì)報(bào)錯(cuò)？曾經(jīng)我去查詢的時(shí)候，也沒有找到滿意的答案，時(shí)隔幾個(gè)月終于找到搞清楚原理，特此記錄，也希望后來的小伙伴能夠少走彎路

0x01

我們先來看一看現(xiàn)象，我這里有一個(gè)users表，里面有五條數(shù)據(jù)：

然后用我們的報(bào)錯(cuò)語句查詢一下：

select count(*),(concat(floor(rand()*2),(select version())))x from users group by x

成功爆出了數(shù)據(jù)庫(kù)的版本號(hào)。

要理解這個(gè)錯(cuò)誤產(chǎn)生的原因，我們首先要知道group by語句都做了什么。我們用一個(gè)studetn表來看一下：

現(xiàn)在我們通過年齡對(duì)這個(gè)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行下分組：

形成了一個(gè)新的表是吧？你其實(shí)應(yīng)該能夠想到group by 語句的執(zhí)行流程了吧？最開始我們看到的這張sage-count()表應(yīng)該時(shí)空的，但是在group by語句執(zhí)行過程中，一行一行的去掃描原始表的sage字段，如果sage在sage-count()不存在，那么就將他插入，并置count()置1，如果sage在sage-count()表中已經(jīng)存在，那么就在原來的count(*)基礎(chǔ)上加1，就這樣直到掃描完整個(gè)表，就得到我們看到的這個(gè)表了。

注：這里有特別重要的一點(diǎn)，group by后面的字段時(shí)虛擬表的主鍵，也就是說它是不能重復(fù)的，這是后面報(bào)錯(cuò)成功的關(guān)鍵點(diǎn)，其實(shí)前面的報(bào)錯(cuò)語句我們已經(jīng)可以窺見點(diǎn)端倪了

0x02

正如我前面所說的，報(bào)錯(cuò)的主要原因時(shí)虛擬表的主鍵重復(fù)了，那么我們就來看一下它到底是在哪里，什么時(shí)候重復(fù)的。這里rand()函數(shù)就登場(chǎng)了。
首先我們先來了解rand()函數(shù)的用法：

1.用來生成一個(gè)0~1的數(shù)

2.還可以給rand函數(shù)傳一個(gè)參數(shù)作為rand()的種子，然后rand函數(shù)會(huì)依據(jù)這個(gè)種子進(jìn)行隨機(jī)生成。

那他們的區(qū)別是什么呢？我們來看一下，這兩個(gè)語句的執(zhí)行效果：

可以看到rand()生成的數(shù)據(jù)毫無規(guī)律，而rand(0)生成的數(shù)據(jù)則有規(guī)律可循，是：
0110 0110

注：如果你覺得數(shù)據(jù)不夠，證明不了rand()的隨機(jī)性，你可以自己多插入幾條數(shù)據(jù)再查詢?cè)囈幌隆?/p>

0x03

現(xiàn)在我們弄清楚了group by語句的工作流程，以及rand()與rand(0)的區(qū)別，那么接下來就是重點(diǎn)了，mysql官方說，在執(zhí)行g(shù)roup by語句的時(shí)候，group by語句后面的字段會(huì)被運(yùn)算兩次。

**第一次：**我們之前不是說了會(huì)把group by后面的字段值拿到虛擬表中去對(duì)比嗎，在對(duì)比之前肯定要知道group by后面字段的值，所以第一次的運(yùn)算就發(fā)生在這里。

**第二次：**現(xiàn)在假設(shè)我們下一次掃描的字段的值沒有在虛擬表中出現(xiàn)，也就是group by后面的字段的值在虛擬表中還不存在，那么我們就需要把它插入到虛擬表中，這里在插入時(shí)會(huì)進(jìn)行第二次運(yùn)算，由于rand函數(shù)存在一定的隨機(jī)性，所以第二次運(yùn)算的結(jié)果可能與第一次運(yùn)算的結(jié)果不一致，但是這個(gè)運(yùn)算的結(jié)果可能在虛擬表中已經(jīng)存在了，那么這時(shí)的插入必然導(dǎo)致錯(cuò)誤！

所以我們現(xiàn)在通過一個(gè)例子來驗(yàn)證我們的理論，拿出我們最開始的例子：

select count(*),(concat(floor(rand(0)*2),'@',(select version())))x from users group by x

聲明：users表就是本文第一個(gè)表，表中有五條數(shù)據(jù)

注意我這里用的是rand(0)，不是rand()，rand(0)生成的有規(guī)律的序列：

我們跟著剛剛的思路走，最開始的虛擬表是空的，就像下面一樣：

count(*)	x

當(dāng)我掃描原始表的第一項(xiàng)時(shí)，第一次計(jì)算，floor(rand(0)*2)是0，然后和數(shù)據(jù)庫(kù)的版本號(hào)（假設(shè)就是5.7.19）拼接，到虛擬表里去尋找x有沒有x的值是x@5.7.19的數(shù)據(jù)項(xiàng)，結(jié)果顯然是沒有，那么接下來就將它插入到上表中，但是還記得嗎，在插入之前會(huì)進(jìn)行第二次計(jì)算，這時(shí)x的值就變成了1@5.7.19，所以虛擬表變成了下面這樣：

count(*)	x
1	1@5.7.19

現(xiàn)在掃描原始表的第二項(xiàng)，第一次計(jì)算x==’1@5.7.19‘，已經(jīng)存在，不需要進(jìn)行第二次計(jì)算，直接插入，得到下表：

count(*)	x
2	1@5.7.19

掃描原始表的第三項(xiàng)，第一次計(jì)算x==‘0@5.7.19’，虛擬表中找不到，那么進(jìn)行第二次計(jì)算，這時(shí)x==‘1@5.7.19’，然后插入，但是插入的時(shí)候問題就發(fā)生了，虛擬表中已經(jīng)存在以1@5.7.19為主鍵的數(shù)據(jù)項(xiàng)了，插入失敗，然后就報(bào)錯(cuò)了！

上面是使用rand(0)的情況，rand(0)是比較穩(wěn)定的，所以每次執(zhí)行都可以報(bào)錯(cuò)，但是如果使用rand()的話，因?yàn)樗傻男蛄惺请S機(jī)的嘛，所以并不是每次執(zhí)行都會(huì)報(bào)錯(cuò)，下面是我的測(cè)試結(jié)果：