0 引言

　　射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術是一種標簽技術[1]，它能夠自動識別不在視線內的實體，大大提高了自動化效率[2]。然而，RFID系統存在許多安全性問題，其中一個主要問題為SQL注入攻擊(SQL Injection Attacks，SQLIA)[3，4]，增加了RFID標簽的潛在威脅[5]。因此，檢測和防御RFID系統中SQLIA對RFID的應用至關重要。文獻[6]提出了一種基于數據完整性策略的SQL攻擊檢測算法，通過運行監控確保產生的查詢符合條件，一定程度上提高了安全性。然而，該算法期望存在原始SQL結構，需要人工干預建立所有組件，成本較高。

　　本文提出一種新的SQL注入攻擊的檢測和防御算法，利用數據完整性策略和意圖符合條件、大小符合條件和標識符符合條件來檢測和防御SQL注入攻擊。實驗結果表明了本算法的有效性及高效性。

　　1 SQL注入攻擊問題

　　擁有RFID惡意軟件檢測和防御機制對于維護能RFID系統非常重要[7]，本文中SQLIA問題如下[8]：

　　已知：動態產生SQL查詢q和I=t1，t2，…，tn輸入數據集；

　　問題：SQLIA檢測問題是設計一種算法A，在下列約束下確定q是否為SQL注入攻擊：

　　(a)I=t1，t2，…，tn輸入數據集僅來源于RFID標簽；

　　(b)中間件基于I=t1，t2，…，tn輸入數據集生成q；

　　(c)q能執行企業數據庫的數據插入、數據更新、數據刪除和數據檢索操作。

　　2 提出的SQLIA檢測和防御算法

　　定義1(動態SQL查詢)：給定應用程序P和n條輸入數據d1，d2，…，dn，通過映射RFID標簽輸入到常量查詢字符串，P構建動態SQL查詢q：

　　q←P(d1，d2，…，dn)(1)

　　部分查詢靜態配置于中間件中，而其他部分從輸入參數導出。

　　定義2(惡意SQL)：將利用源自RFID標簽的輸入d1，d2，…，dn數據形成的動態SQL查詢q，若滿足下列任意條件，則視為惡意SQL：

　　(1)意圖符合：substr(qi)∈{substr(d1)，…，substr(dm)}

　　(2)大小符合：M<F

　　(3)標識符符合：di.vki.v|v∈{op，artry，type，size}

　　意圖符合條件確保正常SQL語句不能是用于產生動態查詢的程序的輸入字符串元素。大小符合條件確保輸入數據的大小(F)不能大于標識符數據的大小(M)。標識符符合條件嚴格限制每個輸入數據(如d1，d2，…，dm)，使其遵守標識符的屬性。

　　圖1描述了提出的SQLIA檢測和防御算法的整體結構，包含數據完整性策略、意圖符合、大小符合和SQL符合部分。

　　2.1 數據完整性策略

　　SQLIA攻擊依賴于不合法結構的數據成功輸入，為了解決這一問題，使用數據完整性策略在數據庫標識符值上定義一組約束，每個動態生成的SQL語句包含一組標識符：

　　I=〈k1〈P〉，…，kn〈P〉〉(2)

　　每個標識符ki∈I有一組屬性ki〈P〉=〈p1，…，pn〉，例如數據類型和數據位允許的最大尺寸。

　　這種策略用以確保數據為強類型、語法正確、在長度邊界內、僅包含允許的字符、正確簽名數字且數字在范圍邊界內。策略對每個標識符使用一組數據完整性規則，通過驗證每個標識符聲明的屬性來定義這些輸入數據完整性規則。

　　圖2為使用巴科斯范式表示系統標識符的約束，“op”性質規定“創建、讀、更新、刪除”中的哪些操作允許在標識符上執行。SQL編程中，4個基本函數(創建、讀、更新、刪除)對應于INSERT、SELECT、UPDATE(SET)和DELETE[9]。類型性質規定無論它們持有什么，都將視為字符串或數值，而不是任意代碼。大小性質規定可存儲的數字或字符的最大數量。

　　2.2 SQL注入攻擊檢測和防御

　　本文算法使用有關SQL語法知識的架構和策略檢測一個查詢是否為SQLIA，如算法1所示。算法的輸入為動態產生的SQL語句、從RFID標簽獲得的數據集D={d1，d2，…，dm}和用于程序P生成SQL的輸入參數集S={t1，t2，…，tn}。

　　在運行過程中，當由中間件產生的SQL查詢的語法結構與RFID應用程序開發者所設定的SQL語法結構不同時，SQL注入攻擊發生。將SQL語句寫成查詢集Q={q1，q2，…，qn}，使用分號“；”和注釋“—”作為代碼內多個查詢的分隔符，然后處理每個查詢qi∈Q(一次一個)，若任一查詢qi∈Q不遵守意圖符合條件、大小符合條件和標識符符合條件，則拒絕該SQL語句。

　　算法1：SQLIA檢測算法

　　1.輸入： SQL，D={d1，d2，…，dm}，S={t1，t2，…，tn}

　　2.BEGIN

　　3.  Q←SQL中查詢集

　　4.  FOREACH  qi∈Q DO

　　5.計算M和F

　　6.IF(M≥F)∧(qiD)THEN

　　7.  I←qi中標識符集

　　8.  IC=IdentifierConformity(I，D，S)

　　9.  IF (IC==FALSE) THEN

　　10.REJECT；EXIT

　　11.ENDIF

　　12.  ENDIF

　　13.ENDFOR

　　14.END

　　2.2.1 大小符合

　　期望和實際輸入數據的大小能夠表示純凈SQL語法和受污染SQL語法之間的差異，每個動態生成的SQL語句包括一組標識符I=k1，…，kn，每個標識符ki∈I有一組屬性P=p1，…，pn，其中一個為允許標識符持有的數據最大尺寸。該算法計算輸入字符串的總大小(即d1，d2，…，d|D|)和標識符允許的總數據大小(即k1，k2，…，k|I|)，如下：

　　若實際輸入和期望輸入不匹配或存在空數據輸入時，設置F=0。對于滿足大小符合約束的查詢qi∈Q，輸入數據的總和不能超過設計時定義的參數總大小。

　　2.2.2 意圖符合

　　將SQL語句劃分為一組獨立SQL語句Q={q1，q2，…，qn}，對于每個查詢qi∈Q，算法檢查是否符合下列意圖符合條件：

　　式(5)規定qi∈Q不能為輸入字符串的元素，若查詢qi∈Q不符合意圖符合條件，則拒絕原始SQL語句。

　　2.2.3 標識符符合

　　算法2描述了針對每個查詢qi∈Q執行的標識符符合算法的偽代碼，算法的輸入為RFID標簽數據集D={d1，d2，…，dm}、例如保留關鍵字和操作符的非文本標記集R={t1，t2，…，tn}和標識符集I={k1，k2，…，kn}。

　　強制執行下列兩個數據完整性驗證規則：

　　(1)如果D={d1，d2，…，dm}和R={t1，t2，…，tn}的交集非空，則認為輸入數據受到污染，拒絕SQL語句。

　　(2)對于每個ki∈I，檢查下列操作和類型完整性條件：

　　Operation integrity:(di.op≠ki.op)∧(di.artry≠ki.artry)

　　(6)

　　Type integrity(di.type≠ki.type)∧(di.size≠ki.size)(7)

　　若不滿足上述兩個條件任一條，則拒絕SQL語句。

　　算法2：標識符符合檢測算法

　　1.輸入：D，I，R

　　2.輸出： clean=True

　　3.BEGIN

　　4.  IF(R∩D)THEN

　　5.clean=False；EXIT

　　6.  ENDIF

　　7.  FOR 每個標識符 ki∈I DO

　　8.IF(di.op≠ki.op)∧(di.artry≠ki.artry)THEN

　　9.  clean=False；EXIT

　　10.ELSEIF(ki∈I≠table)THEN

　　11.  IF((di.type≠ki.type)∧(di.size≠ki.size))THEN

　　12.clean=False；EXIT

　　13.  ENDIF

　　14.ENDIF

　　15.  ENDFOR

　　16.END算法

3 實驗結果與分析

　　3.1 實驗環境

　　為了評估提出的SQLIA檢測和防御算法的性能，構建模塊化測試平臺，如圖3所示。

　　實驗使用的RFID系統是UHF RFID閱讀器和SkyeTek、Intermec公司的兩類標簽。本文創建了三個虛擬克隆RFID標簽，用來發送各種類型SQLIA。中間件運行在筆記本電腦上，使用MySQL數據庫，中間件通過MySQLC API連接到數據庫。

　　實驗測試了可能在RFID系統中動態生成的各類SQL查詢(例如SELECT、UPDATE、INSERT)，通過克隆標簽和合法標簽產生的700個SQL注入攻擊和1 300個合法請求，組成大約2 000個查詢來測試提出的算法。其中，SQL注入攻擊包含一些攻擊類型(如重言式、聯合查詢、后置貪心查詢等)。

　　3.2 SQLIA檢測結果

　　實驗運行2 000個查詢，共有700種惡意查詢，包括280個SELECT類查詢、251個UPDATE類查詢和169個INSERT類查詢，惡意查詢的比例可從5％至35％之間變化。

　　圖4描述了在存在不同比例惡意查詢情況下，接受和拒絕查詢的百分比。結果表明，由于所有惡意查詢至少不滿足意圖符合、大小符合、標識符符合條件之一，采用三個條件連同數據完整性策略能夠有效的遏制SQLIA，同時很好地保證了合法查詢。

　　當查詢不符合意圖符合、大小符合、標識符符合條件之一時，算法就會跳過其他過濾條件，直接判斷為惡意查詢，從而大大降低了算法開銷，提高了性能。

3.3 比較及分析

　　3.3.1 耗時比較

　　在互聯網上選取一個存在SQL注入漏洞的網頁，將本文算法與基于節點序列的比對算法[4]、快速比對算法[6]進行比較，處理100到10 000個查詢，運行200次，取各個算法查詢時間的平均值，如表1所示。

　　從表1可看出，本文算法消耗時間僅為節點序列比對算法的29.7%，僅為快速比對算法的76.0%，體現了本文算法的高效率。結果表明，本文算法對系統的額外開銷很少，因為本文算法使用簡單字符串比較。

　　3.3.2 檢測性能比較

　　將本文算法在攻擊檢測系統中的有效性與當前常用的兩款檢測工具BSQL Hacker[9]和Pangolin[10]進行比較，分別對測試樣本進行檢測。首先通過表2的關鍵語句在Google中搜索出一定的URL以構建測試樣本集，然后對獲取的URL測試樣本進行SQL攻擊檢測，根據對獲取的URL添加不同的注入命令的返回頁面與正常頁面的異同來判定URL是否存在攻擊。判定后，采取措施進行攻擊防御，檢測結果如表3所示。

　　從表3可看出，本文工具的消耗時間略多于其他兩種攻擊，但檢測到的URL總數明顯最多，且檢測率分別比BSQL Hacker和Pangolin高13.8%和20.6%，表明本文算法能夠保證正常查詢，可有效檢測和防御SQL注入攻擊。

4 結束語

　　本文提出一種能夠準確檢測并防御RFID系統中的SQL注入攻擊算法，利用數據完整性策略來防御SQLIA攻擊。通過檢測查詢是否符合意圖符合條件、大小符合條件和標識符符合條件來檢測SQL注入攻擊。本文算法成功阻止了所有攻擊，并保證了所有合法的查詢。相比現有的檢測算法和檢測工具，本文算法簡單有效，具有程序計算開銷低、檢測率高等優點。

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