当前位置: 首页 > news >正文

sqlmap的食用方法

sqlmap的食用方法

sqlmap常规步骤

1、检测注入点

sqlmap -u 'URL/?id=1'

2、查看所有数据库

sqlmap -u 'URL/?id=1' --dbs

3、查看当前数据库

sqlmap -u 'URL/?id=1' --current-db

手注:select database()

4、查看数据表

sqlmap -u 'URL/?id=1' -D '数据库名' --tables

手注:select table_name from information_schema.tables where table_schema='数据库名'

5、查看数据表中列名

sqlmap -u 'URL/?id=1' -D '数据库名' -T '数据表名' --columns

手注:select column_name from information_shema.columns where table_schema='数据库名'

6、查看数据

sqlmap -u 'URL/?id=1' -D '数据库名' -T '数据表名' --dump	//直接输出表中所有内容
sqlmap -u 'URL/?id=1' -D '数据库名' -T '数据表名' -C '列名' --dump	//输出数据表中指定列的内容

-D:指定目标数据库

-T:指定目标数据表

-C:指定目标

7、其他

-u						//指定URL
-r						//指定文本
--batch					//指定默认,不用自己输入Y
--dbs					//数据库
--tables/-T				//数据表
--columns/-C			//字段(列)
--dump					//输出数据值
--cookie 'cookie'		//cookie注入
--level=3				//注入等级
--prefix=''				//指定闭合头
--suffix=''				//指定闭合尾
--technique=			//指定注入方法,B=布尔盲注 E=报错注入 U=联合查询 T=时间盲注 S=堆叠注入

WAF绕过

--tamper 指定绕过脚本,绕过WAF或ids等

sqlmap -u 'URL/?id=1' --tamper=XXX.py

sqlmap内置了很多绕过脚本,路径:/usr/share/sqlmap/tamper/

脚本

andor.py(and和or)

作用:
将 SQL 语句中的逻辑运算符 AND 和 OR 替换为等价但不易被识别的形式(如 && 和 ||),用于绕过关键字过滤。

示例:

输入:1 AND 1=1

输出:1 %26%26 1=1
(%26 是 & 的 URL 编码)

适用数据库: 所有主流数据库(MySQL、MSSQL、Oracle 等)

space2mssqlhash.py(空格)

作用:
将 SQL 语句中的空格替换为 # 号(MSSQL 风格的注释),并加上换行符 %0A,用于绕过空格过滤。

示例:

输入:1 AND 9227=9227

输出:1%23%0AAND%23%0A9227=9227

适用数据库:

  • MSSQL(Microsoft SQL Server)

  • 部分 MySQL 版本也可兼容

unmagicquotes.py(引号)

作用:
利用 宽字节注入 技术,绕过 PHP 的 addslashes() 或 GPC 魔术引号对单引号的转义。
通过 %bf%27 的组合,使得 ' 被数据库解析为合法的单引号,从而闭合语句。

示例:

输入:1' AND 1=1

输出:1%bf%27 AND 1=1--

适用数据库: 所有主流数据库,尤其适用于 MySQL + PHP 环境

lianheyinshen.py(union)

有些 WAF(Web 应用防火墙)会拦截 UNION SELECT,但对 UNION ALL SELECT 不做过滤。

在 SQL 中,UNION ALL 和 UNION 的区别是:

UNION 会去重(默认行为)

UNION ALL 不去重,但功能等价,都能用于联合注入。

————————————————
版权声明:本段为CSDN博主「火白学安全」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/mc11451419198/article/details/149806436

http://www.jsqmd.com/news/156093/

相关文章:

  • Jupyter Notebook内嵌Matplotlib绘图显示PyTorch结果
  • 计算机Java毕设实战-基于Spring Boot的特色美食推荐网站的设计与实现基于SpringBoot的河南特色美食分享系统的设计与实现【完整源码+LW+部署说明+演示视频,全bao一条龙等】
  • PyTorch-CUDA-v2.6镜像更新频率说明
  • 5.1 架构设计!AI原生开发驾驶舱:构建统一控制中心的5个核心模块
  • 太原卤肉哪家最地道?探寻龙城卤味江湖的匠心与传承
  • Docker Network配置多个PyTorch容器通信
  • SSH代理转发避免重复输入密码
  • Markdown引用文献格式:撰写PyTorch学术论文参考
  • Conda env export > environment.yml备份配置
  • 2025最新!专科生必看!9个AI论文工具测评与推荐
  • 计算机毕业设计springboot基于的养老院管理系统 基于SpringBoot的智慧养老机构综合服务平台 面向银发一族的SpringBoot康养社区信息管理系统
  • 2025.10.13故事生成系统(文字生成功能实现)
  • 基于YOLOv11的表情识别检测系统(YOLOv11深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)
  • HuggingFace Model Hub搜索技巧:精准定位中文大模型
  • 孤能子视角:“数学“,动力学分析
  • Dify应用监控PyTorch模型调用次数与Token消耗
  • 5.2 需求分析实战!从模糊想法到清晰spec.md:3步完成需求规范编写
  • YOLOv11模型剪枝压缩:基于PyTorch的轻量化改造
  • 5.3 项目管理!规范编译为plan.md与tasks.md:高效项目管理的实战技巧
  • 机器学习实验 -2025.12.24
  • 8个AI论文平台推荐,继续教育学生轻松搞定毕业论文!
  • HuggingFace Trainer自定义训练循环(GPU加速)
  • 5.4 TDD实战!AI驱动的测试驱动开发:编码与测试协同作战的完整流程
  • 5层参考模型、7层参考模型分别是什么?
  • AI率92%暴降至5%!实测10款降ai率工具【含免费降ai率工具】,2025年11月最新版
  • 基于YOLOv11的传送带缺陷识别检测系统(YOLOv11深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)
  • Aurora DSQL 多集群架构设计与管理实践
  • 3.14
  • Docker build构建个性化PyTorch镜像教程
  • 基于YOLOv12的传送带缺陷识别检测系统(YOLOv12深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)