秦廣贊，郭 帆，徐 芳，余 敏

（江西師范大學計算機信息工程學院，江西 南昌 330022）

1 引言

SQL注入（SQL Injection）漏洞是網(wǎng)站中普遍存在的安全隱患之一，在Web應用程序使用越來越廣泛的同時，SQL 注入攻擊也成為Web應用系統(tǒng)中最嚴重的安全威脅之一。

著名的SQL注入攻擊事件發(fā)生在2005年的上半年，銀行卡系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫被攻破。該事件中，超過25萬的信用卡數(shù)據(jù)被盜，造成1 000萬美元的欺詐事件[1]。

2011年3 月，一個被命名為LizaMoon 的SQL注入攻擊席卷全球，許多網(wǎng)站遭受攻擊，網(wǎng)頁內容中被塞了lizamoon字串，疑似掛馬鏈接，透過Google查詢lizamoon.com關鍵詞，被稙入惡意鏈接的URL 數(shù)在兩天內由28 000 個急速增加到380 000個，甚至蘋果的iTune網(wǎng)站也名列其中[2]。

國際上Web 安全聯(lián)盟OWASP[3]的報告指出，當前SQL 注入的危害非常嚴重。在OWASP前十大Web應用攻擊中，SQL 注入排第一位，占30%。

因此，對SQL注入攻擊檢測和防御方法的研究已經(jīng)成為解決網(wǎng)站安全問題的一個十分重要的途徑。

2 相關工作

防范SQL 注入攻擊最常用的方法是輸入過濾[4]。過濾和轉義容易導致SQL注入攻擊的特殊字符，以保證用戶輸入的安全性，從而防御SQL注入攻擊。這種技術的思想基礎是，在網(wǎng)絡服務前端增加一個應用級的防火墻，當接收到用戶輸入信息時進行集中檢查，過濾危險字符，或者使數(shù)據(jù)庫將危險字符按文字對待。這種方法處理漢字查詢時，效果明顯。但是，其缺點也很明顯，存在極高的誤報率和漏報率。有人提出了一種基于正則表達式的過濾方法，但是其準確性依賴于規(guī)則庫的準確性和完整性。Ke Wei等人[5]提出了一種利用應用程序中存儲過程存在的漏洞，實現(xiàn)對SQL 注入攻擊檢測的方法。但是，該方法在用戶正常輸入單引號時容易產(chǎn)生誤報，對于控制流復雜的存儲結構存在漏報。Halfond W G J[6]等人提出了一種名為AMNESIA 的防SQL注入攻擊的技術，其核心思想是靜態(tài)分析源程序中存在的SQL 注入漏洞，建立查詢模型，動態(tài)執(zhí)行時檢測是否包含SQL 注入攻擊。但是，該方法存在一種局限性，如果不能確定一個字符串是SQL關鍵字，會假設該字符串為用戶輸入，即不能準確地區(qū)分用戶輸入和SQL關鍵字。

靜態(tài)分析技術通過發(fā)現(xiàn)源代碼中的安全漏洞來防止入侵攻擊。靜態(tài)分析程序時不需要執(zhí)行所測試的程序，掃描所測試程序的正文，對程序的數(shù)據(jù)流和控制流進行分析，然后產(chǎn)生人性化的錯誤報告。最典型的靜態(tài)分析方法是基于約束的分析[7]：檢查定義的約束與源代碼是否一致來發(fā)現(xiàn)潛在的安全漏洞，可以對類型修飾符、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)參數(shù)、返回地址和結構域等定義約束，也可以動態(tài)分析污染數(shù)據(jù)的傳播途徑，判定污染數(shù)據(jù)是否會對系統(tǒng)的安全性造成威脅。

3 防范SQL注入的靜態(tài)分析方法

該方法沿用了文獻[5]和文獻[6]的思想，主要由兩部分構成：（1）靜態(tài)分析源程序查找Web應用程序潛在的SQL 注入漏洞，提取執(zhí)行參數(shù)的構造路徑，形成檢測規(guī)則；（2）動態(tài)執(zhí)行時查找檢測規(guī)則，替換執(zhí)行參數(shù)中輸入?yún)?shù)值為用戶輸入，通過比對源SQL語句和得到的SQL 語句在結構和語義上的異同，判別是否存在SQL 注入攻擊。該部分沿用了輸入過濾的思想，以過濾模塊的形式存在。

其優(yōu)勢在于：依據(jù)應用程序中潛在的SQL 注入點形成檢測規(guī)則，過濾用戶輸入，既提升了輸入過濾方法的準確性，又沿用了輸入過濾方法的簡單有效性。與文獻[5]中提出的方法相比，不需要預先在數(shù)據(jù)庫編譯文件，不需要額外的環(huán)境支持。與文獻[6]中提到的方法相比主要有兩點優(yōu)勢。第一，靜態(tài)分析時增加了對自定義函數(shù)體的分析，有效地提升了靜態(tài)分析的準確性。第二，動態(tài)檢測階段，根據(jù)用戶輸入動態(tài)構造自動機模型，確保了動態(tài)檢測的實時性和準確性，通過查找規(guī)則庫，分別為源SQL語句和代入用戶輸入值的SQL 語句建立自動機模型，比對兩個SQL 語句在結構和語義上的異同來判斷是否存在SQL 注入攻擊，而文獻[6]采用的是為每個可注入點建立一個通用的檢測模型。故本文在靜態(tài)分析和檢測的準確性方面存在優(yōu)勢，部署也比較簡單。

整體流程如圖1所示。

Figure 1 Overall flow chart圖1 整體流程圖

3.1 源程序的靜態(tài)分析方法

源程序的靜態(tài)分析[8]主要包括三個步驟：

步驟1 掃描源程序，查找源程序存在的SQL點，并抽象化形式描述源程序。

步驟2 根據(jù)步驟1的結果，提取執(zhí)行參數(shù)的構造路徑。

步驟3 依據(jù)執(zhí)行參數(shù)的構造路徑，生成檢測規(guī)則。

3.1.1 抽象化描述程序

借助于一款經(jīng)典的靜態(tài)分析工具Checkstyle[9]對源程序進行掃描。自定義了執(zhí)行參數(shù)、變量賦值、函數(shù)三種檢測規(guī)范，依據(jù)掃描結果抽象化形式描述源程序。

若一個函數(shù)不包含全局變量或者沒有接受外界參數(shù)的傳入，那么這個函數(shù)一定是安全的，為了描述方便，本文稱此類函數(shù)為污染數(shù)據(jù)不可到達的函數(shù)，反之則稱為污染數(shù)據(jù)可到達的函數(shù)。定義如表1所示。

Table 1 Definition of the abstract description of the source表1 抽象描述源程序的定義

依據(jù)Checkstyle的掃描結果將用戶輸入存到集合I中，將源程序的執(zhí)行參數(shù)存到集合S 中；對S 中的執(zhí)行參數(shù)進行詞法分析[10]，提取輸入?yún)?shù)，并存到集合P 中，P 的存儲順序和S 中的相對應；將可污染函數(shù)存到集合Fy中；不可污染函數(shù)存到集合Fn中；變量值傳遞的表達式存在集合M 中。例如，如程序1：

程序1 jsp登陸界面的簡單描述〈%

掃描源程序后可得到如表2所示的結果。

Table 2 Results of the abstract description of the source表2 程序抽象描述的結果

3.1.2 路徑的提取算法

在2.1.1節(jié)結果的基礎上，沿用經(jīng)典遞歸算法的思想給出執(zhí)行參數(shù)構造路徑提取算法。其核心思想描述如下：

（1）取S 中一條執(zhí)行參數(shù)為樹T 的根結點，對應的輸入?yún)?shù)為其子結點，以根結點的最左葉子結點為當前根結點。

（2）查找集合M，以對當前根結點的賦值作為其子結點，并以該子結點為當前根結點。重復該步操作。

（3）若對當前根結點賦值為函數(shù)則取函數(shù)的傳入?yún)?shù)或者外部變量為其子結點。若當前根結點的賦值不唯一，則記錄該結點在樹中的相對位置。

（4）若集合M 中查不到對當前根結點的賦值，并且記錄結點相對位置的集合為空則算法結束；反之，返回集合中記錄的相對位置繼續(xù)查找。

算法的形式描述如下：

輸入：S，P，F(xiàn)y，F(xiàn)n，M，G。

輸出：T。

說明：算法描述過程中，以R 表示樹T 的根結點，如果子結點不是葉子結點，稱為當前根結點，用RC表示。用RL表示一個結點的最左邊的葉子結點。用index 表示結點在樹中的相對位置。用flag＝true表示變量賦值由函數(shù)提供，flag＝false表示變量賦值由變量提供，num＝true表示函數(shù)的傳入?yún)?shù)或外部變量唯一，num＝false表示大于一個。以V 表示對RC賦值的變量。以C 表示RC的子結點。以F 表示對RC賦值的函數(shù)，F(xiàn)P 表示該函數(shù)的輸入?yún)?shù)。集合L 表示index 的集合。

算法開始：

選取值為用戶輸入?yún)?shù)值的葉子結點到根結點的路徑即是執(zhí)行參數(shù)S[1]的一個輸入?yún)?shù)的構造路徑。重復上述步驟可得到S[1]的構造路徑。例如，對于依據(jù)程序1的抽象描述結果表2可得到如圖2所示的路徑。

Figure 2 Construct path by executing parameter圖2 執(zhí)行參數(shù)構造路徑

3.1.3 檢測規(guī)則的生成

檢測規(guī)則的存儲策略：

檢測規(guī)則庫以XML文檔的形式存在，每一個頁面對應一個節(jié)點，節(jié)點中間的每一行代表一條規(guī)則，每條規(guī)則對應于一個SQL注入漏洞。

XML文檔的優(yōu)勢分析：

XML最大的優(yōu)勢在于對各種數(shù)據(jù)的管理；異構系統(tǒng)間的信息互通。任何系統(tǒng)都可以通過XML的解析器來讀取XML數(shù)據(jù)；支持精確搜索。

結論1 當且僅當執(zhí)行參數(shù)中包含用戶輸入或被用戶輸入污染的數(shù)據(jù)，SQL 注入攻擊才可能發(fā)生。

結論2 設有兩個執(zhí)行參數(shù)S1、S2（S1∈S；S2∈S）且S1?S2。若S2是安全的，那么S1肯定也是安全的[5]。

結論3 若樹T 的葉子結點包含于集合I 中，則此執(zhí)行參數(shù)為潛在的SQL注入點。

很明顯結論1是成立的。前人已經(jīng)證明結論2的正確性。樹T 表示的是一條執(zhí)行參數(shù)的構造路徑，葉子結點表示路徑的起始點，I 表示用戶輸入的集合，由結論1可知結論3成立。

檢測規(guī)則的生成和優(yōu)化原則：

若樹T 滿足結論3 所述條件，則取樹的葉子結點（即用戶輸入）和根結點存儲至規(guī)則庫中，葉子結點與相應的執(zhí)行參數(shù)的輸入?yún)?shù)對應；若檢測規(guī)則中的執(zhí)行參數(shù)滿足結論2，則存儲父集執(zhí)行參數(shù)至規(guī)則庫。規(guī)則庫中規(guī)則的形式如下：

UserInput 表示用戶輸入，sql表示對應的執(zhí)行參數(shù)?！埃！北硎居脩糨斎牒蛨?zhí)行參數(shù)的分隔符，“，”表示用戶輸入的分隔符。pagename表示執(zhí)行參數(shù)所在的頁面的名稱。例如，有頁面index.jsp靜態(tài)分析后提取的路徑如圖2所示。那么，將形成如下規(guī)則：

3.2 動態(tài)檢測過濾

本節(jié)描述過濾模塊設計的思想來源，可執(zhí)行參數(shù)是否存在SQL 注入攻擊的檢測，檢測規(guī)則的查找方法以及過濾的流程策略。

過濾模塊的設計思想來源于JSP 過濾器Filter的設計。其優(yōu)勢在于：以一種模塊化或可重用的方式封裝公共行為；將高級訪問決策和表現(xiàn)代碼分離；能夠對許多不同的資源批量修改；以常規(guī)方式請求資源；利用修改過的請求信息調用資源；阻止調用資源等。

可執(zhí)行參數(shù)是否存在SQL 注入攻擊的檢測：替換規(guī)則中的輸入?yún)?shù)為用戶輸入。建立自動機模型[10]，比較原SQL 語句和代入用戶輸入值的SQL語句在語義和結構上的不同，判斷是否發(fā)生SQL注入攻擊。例如，有SQL 語句Select info From users where name＝′"＋un＋"′′and pwd＝′"＋up＋"′"，自動機模型如圖3 所示（其中In是用戶的輸入變量，粗圓代表終點狀態(tài)）。當用戶輸入un＝′or l＝l--，up＝′′時形成SQL如下語句：Select info From users where name＝"or l＝l--"And pwd＝""，自動機模型如圖4所示。

形成的SQL語句不能到達自動機模型的終止狀態(tài)，而且語句的結構也被改變，故為惡意查詢語句。

規(guī)則庫以XML 文檔的形式存在，而XML 文檔支持精確查找，故檢測規(guī)則可以依據(jù)關鍵字查找。首先根據(jù)過濾模塊截獲的http請求頁面的名稱查找規(guī)則庫中對應的結點，然后以用戶輸入為關鍵字，逐行查找。查找到完全匹配的則提取該規(guī)則，查找不到全匹配的則提取其父集為其檢測規(guī)則。

假設規(guī)則庫如2.1.3節(jié)中所描述的，則依據(jù)截獲的http 請求查找到〈index〉結點，然后以uname，upwd為關鍵字逐行匹配規(guī)則。

結論1 若用戶輸入不含有敏感字符或SQL關鍵字，則用戶輸入必不含SQL注入。

結論2 若用戶輸入含敏感字符或SQL關鍵字，但查找不到相應的規(guī)則，則用戶輸入不會造成SQL注入攻擊，若查找到相應規(guī)則，則用戶輸入可能造成SQL注入攻擊。

很明顯結論1是正確的。查找不到規(guī)則意味著用戶輸入未影響任何執(zhí)行參數(shù)，故結論2是正確的。結論1和結論2是過濾策略的理論基礎，過濾流程如圖5所示。

4 實驗分析

為了驗證方法的有效性和可行性，我們分別對添加過濾模塊和僅作簡單輸入過濾的JSP 論壇（包含SQL注入漏洞）做了注入實驗。服務器采用Tomcat6.0，數(shù)據(jù)庫采用SQL Server 2000。并且對添加過濾模塊后的系統(tǒng)性能進行了分析。實驗表明，該方法有效可行。

Figure 5 Filter flowchart圖5 過濾流程圖

4.1 準確性分析

為驗證方法的準確性，我們分別采用SQLIer、SQLMap、SQLID 自動構造了大量的SQL 注入語句，包括正常但含有敏感字符的語句、常規(guī)攻擊類型的語句（永真式攻擊、集合查詢和捎帶查詢式攻擊）。并手動構造了替換編碼攻擊類型的語句。實驗結果如表3所示。

通過表3可以看出，添加了過濾模塊可以保證含有敏感字符的正常語句通過，并且能夠檢測出替換編碼式的攻擊類型。未添加過濾模塊則出現(xiàn)了誤報和漏報的現(xiàn)象。故該方法能準確地檢測SQL注入攻擊，并且有效地提高了SQL 注入檢測的準確性。

Table 3 Results of SQL injection表3 SQL注入檢測結果

4.2 系統(tǒng)性能分析

由于動態(tài)檢測時需要查找規(guī)則庫并且需要動態(tài)構造自動機模型，故對系統(tǒng)的性能進行了分析。靜態(tài)分析是獨立于Web應用程序運行之外的，不會造成時間消耗[5]。系統(tǒng)時間的消耗主要包括三個方面：（1）查詢規(guī)則庫消耗的時間，與規(guī)則庫內含有的規(guī)則數(shù)有關；（2）自動機構造的時間，與自動機包含的狀態(tài)數(shù)有關；（3）自動機檢測的時間，與自動機包含的狀態(tài)數(shù)有關。

對時間消耗的分析，可以獨立于Web應用程序之外。實驗采用Java語言模擬自動機的構造和自動機的檢測以及規(guī)則庫的查找。記錄分析了自動機包含5～80個狀態(tài)時所消耗的時間數(shù)據(jù)以及規(guī)則庫中含有10～350條規(guī)則時所消耗的時間數(shù)據(jù)。實驗結果如圖6和圖7所示。

由圖6和圖7可以看出，添加過濾模塊后對系統(tǒng)造成的時延是可以忽略不計的，故添加了過濾模塊后，對系統(tǒng)的影響不大。

5 結束語

本文在國內外研究的基礎上，結合靜態(tài)分析和輸入過濾的主流思想，提出了一種防范SQL 注入的靜態(tài)分析方法。實驗表明，該方法準確有效，與同類的研究工作相比，提高了SQL 注入檢測的準確率，簡化了部署，而且在靜態(tài)分析的準確性方面也有提高。添加了過濾模塊后對系統(tǒng)的性能影響不大。

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