IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> Python知识库 -> CVE-2022-34265 Django Extract & Trunc SQL注入漏洞复现 -> 正文阅读

[Python知识库]CVE-2022-34265 Django Extract & Trunc SQL注入漏洞复现

目录

一、漏洞成因

二、复现

1.环境搭建

2,django搭建

3,过程调试:

一、漏洞成因

Extract和Trunk源码:

class Extract(TimezoneMixin, Transform):
    lookup_name = None
    output_field = IntegerField()

    def __init__(self, expression, lookup_name=None, tzinfo=None, **extra):
        if self.lookup_name is None:
            self.lookup_name = lookup_name
        if self.lookup_name is None:
            raise ValueError('lookup_name must be provided')
        self.tzinfo = tzinfo
        super().__init__(expression, **extra)

class Trunc(TruncBase):

    def __init__(self, expression, kind, output_field=None, tzinfo=None, is_dst=None, **extra):
        self.kind = kind
        super().__init__(
            expression, output_field=output_field, tzinfo=tzinfo,
            is_dst=is_dst, **extra
        )

Extract用于提取日期,可以提起日期字段中的年,月,日。如2022-7-13 12:12:12可以提取2022。

Trunc用于截取日期,比如日期字段中年,月,日。可以截取2022-7-13。

此次SQL注入漏洞的成因就是将数据赋值给lookup_name或kind时,未经过过滤或转义则直接进行了数据库的查询。

影响版本:3.2.0-3.2.14,4.0.0-4.0.6

二、复现

1.环境搭建

1,数据库的搭建:

2,django搭建

Settings.py:
            
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'cve34265',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}


models.py:
        
from datetime import datetime
from django.db import models


class Experiment(models.Model):
    start_datetime = models.DateTimeField()
    start_date = models.DateField(null=True, blank=True)
    start_time = models.TimeField(null=True, blank=True)

    class Meta:
        db_table = 'experiment'

urls.py:

from cve.views import test
from django.contrib import admin
from django.urls import path

urlpatterns = [
    path('extract_test/',test.extract_test),
    path('trunc_test/',test.trunc_test),
    path('admin/', admin.site.urls),
]


test.py:


from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from django.db.models.functions import Extract, Trunc
from cve.models import Experiment


def extract_test(request):
    lookup_name = request.GET.get('lookup_name')
    test = Experiment.objects.filter(start_datetime__year=Extract('start_datetime', lookup_name)).exists()
    print(test)
    return HttpResponse('extract_test')


def trunc_test(request):
    kind = request.GET.get('kind')
    test = Experiment.objects.filter(start_datetime__day=Trunc('start_datetime', kind)).exists()
    print(test)
    return HttpResponse('trunc_test')

# Create your views here.

3,过程调试:

(1)?进入API函数接口后,首先进入Django的models/query.py的对应方法进行操作处理,如test.py的查询首先调用exists函数:

(2)经过has_results函数等一系列传递,进入compile函数:

?

(3)compile函数将?得到的结果传入as_sql中:

?(4)as_sql函数执行datetime.extract_sql函数:

?(5)date_extract_sql函数进入else,生成EXTRACT(YEAR FROM Experiment '.' start datetime)返回到_query()函数中

返回的语句在数据库中被执行。

?总结:对于传入的参数,仅仅只完成了大写的转换,没有检查就拼接到Where的SQL语句中查询,存在SQL注入漏洞,可以使用updatexml或extractvalue报错注入进行查询。

  Python知识库 最新文章
Python中String模块
【Python】 14-CVS文件操作
python的panda库读写文件
使用Nordic的nrf52840实现蓝牙DFU过程
【Python学习记录】numpy数组用法整理
Python学习笔记
python字符串和列表
python如何从txt文件中解析出有效的数据
Python编程从入门到实践自学/3.1-3.2
python变量
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2022-07-17 16:19:02  更:2022-07-17 16:20:05 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/15 11:31:05-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码