0 引言

　　射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術(shù)是一種標(biāo)簽技術(shù)[1]，它能夠自動識別不在視線內(nèi)的實(shí)體，大大提高了自動化效率[2]。然而，RFID系統(tǒng)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(biāo)簽的潛在威脅[5]。因此，檢測和防御RFID系統(tǒng)中SQLIA對RFID的應(yīng)用至關(guān)重要。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于數(shù)據(jù)完整性策略的SQL攻擊檢測算法，通過運(yùn)行監(jiān)控確保產(chǎn)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(jié)構(gòu)，需要人工干預(yù)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(shù)據(jù)完整性策略和意圖符合條件、大小符合條件和標(biāo)識符符合條件來檢測和防御SQL注入攻擊。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(jī)制對于維護(hù)能RFID系統(tǒng)非常重要[7]，本文中SQLIA問題如下[8]：

　　已知：動態(tài)產(chǎn)生SQL查詢q和I=t1，t2，…，tn輸入數(shù)據(jù)集；

　　問題：SQLIA檢測問題是設(shè)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(shù)據(jù)集僅來源于RFID標(biāo)簽；

　　(b)中間件基于I=t1，t2，…，tn輸入數(shù)據(jù)集生成q；

　　(c)q能執(zhí)行企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)插入、數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)刪除和數(shù)據(jù)檢索操作。

　　2 提出的SQLIA檢測和防御算法

　　定義1(動態(tài)SQL查詢)：給定應(yīng)用程序P和n條輸入數(shù)據(jù)d1，d2，…，dn，通過映射RFID標(biāo)簽輸入到常量查詢字符串，P構(gòu)建動態(tài)SQL查詢q：

　　q←P(d1，d2，…，dn)(1)

　　部分查詢靜態(tài)配置于中間件中，而其他部分從輸入?yún)?shù)導(dǎo)出。

　　定義2(惡意SQL)：將利用源自RFID標(biāo)簽的輸入d1，d2，…，dn數(shù)據(jù)形成的動態(tài)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(biāo)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(chǎn)生動態(tài)查詢的程序的輸入字符串元素。大小符合條件確保輸入數(shù)據(jù)的大小(F)不能大于標(biāo)識符數(shù)據(jù)的大小(M)。標(biāo)識符符合條件嚴(yán)格限制每個輸入數(shù)據(jù)(如d1，d2，…，dm)，使其遵守標(biāo)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(jié)構(gòu)，包含數(shù)據(jù)完整性策略、意圖符合、大小符合和SQL符合部分。

　　2.1 數(shù)據(jù)完整性策略

　　SQLIA攻擊依賴于不合法結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)成功輸入，為了解決這一問題，使用數(shù)據(jù)完整性策略在數(shù)據(jù)庫標(biāo)識符值上定義一組約束，每個動態(tài)生成的SQL語句包含一組標(biāo)識符：

　　I=〈k1〈P〉，…，kn〈P〉〉(2)

　　每個標(biāo)識符ki∈I有一組屬性ki〈P〉=〈p1，…，pn〉，例如數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)位允許的最大尺寸。

　　這種策略用以確保數(shù)據(jù)為強(qiáng)類型、語法正確、在長度邊界內(nèi)、僅包含允許的字符、正確簽名數(shù)字且數(shù)字在范圍邊界內(nèi)。策略對每個標(biāo)識符使用一組數(shù)據(jù)完整性規(guī)則，通過驗(yàn)證每個標(biāo)識符聲明的屬性來定義這些輸入數(shù)據(jù)完整性規(guī)則。

　　圖2為使用巴科斯范式表示系統(tǒng)標(biāo)識符的約束，“op”性質(zhì)規(guī)定“創(chuàng)建、讀、更新、刪除”中的哪些操作允許在標(biāo)識符上執(zhí)行。SQL編程中，4個基本函數(shù)(創(chuàng)建、讀、更新、刪除)對應(yīng)于INSERT、SELECT、UPDATE(SET)和DELETE[9]。類型性質(zhì)規(guī)定無論它們持有什么，都將視為字符串或數(shù)值，而不是任意代碼。大小性質(zhì)規(guī)定可存儲的數(shù)字或字符的最大數(shù)量。

　　2.2 SQL注入攻擊檢測和防御

　　本文算法使用有關(guān)SQL語法知識的架構(gòu)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(tài)產(chǎn)生的SQL語句、從RFID標(biāo)簽獲得的數(shù)據(jù)集D={d1，d2，…，dm}和用于程序P生成SQL的輸入?yún)?shù)集S={t1，t2，…，tn}。

　　在運(yùn)行過程中，當(dāng)由中間件產(chǎn)生的SQL查詢的語法結(jié)構(gòu)與RFID應(yīng)用程序開發(fā)者所設(shè)定的SQL語法結(jié)構(gòu)不同時，SQL注入攻擊發(fā)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(nèi)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(biāo)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(biāo)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(shí)際輸入數(shù)據(jù)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(tài)生成的SQL語句包括一組標(biāo)識符I=k1，…，kn，每個標(biāo)識符ki∈I有一組屬性P=p1，…，pn，其中一個為允許標(biāo)識符持有的數(shù)據(jù)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(biāo)識符允許的總數(shù)據(jù)大小(即k1，k2，…，k|I|)，如下：

　　若實(shí)際輸入和期望輸入不匹配或存在空數(shù)據(jù)輸入時，設(shè)置F=0。對于滿足大小符合約束的查詢qi∈Q，輸入數(shù)據(jù)的總和不能超過設(shè)計時定義的參數(shù)總大小。

　　2.2.2 意圖符合

　　將SQL語句劃分為一組獨(dú)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(guī)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(biāo)識符符合

　　算法2描述了針對每個查詢qi∈Q執(zhí)行的標(biāo)識符符合算法的偽代碼，算法的輸入為RFID標(biāo)簽數(shù)據(jù)集D={d1，d2，…，dm}、例如保留關(guān)鍵字和操作符的非文本標(biāo)記集R={t1，t2，…，tn}和標(biāo)識符集I={k1，k2，…，kn}。

　　強(qiáng)制執(zhí)行下列兩個數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證規(guī)則：

　　(1)如果D={d1，d2，…，dm}和R={t1，t2，…，tn}的交集非空，則認(rèn)為輸入數(shù)據(jù)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(biāo)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(biāo)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(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

　　3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

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

　　實(shí)驗(yàn)使用的RFID系統(tǒng)是UHF RFID閱讀器和SkyeTek、Intermec公司的兩類標(biāo)簽。本文創(chuàng)建了三個虛擬克隆RFID標(biāo)簽，用來發(fā)送各種類型SQLIA。中間件運(yùn)行在筆記本電腦上，使用MySQL數(shù)據(jù)庫，中間件通過MySQLC API連接到數(shù)據(jù)庫。

　　實(shí)驗(yàn)測試了可能在RFID系統(tǒng)中動態(tài)生成的各類SQL查詢(例如SELECT、UPDATE、INSERT)，通過克隆標(biāo)簽和合法標(biāo)簽產(chǎn)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(lián)合查詢、后置貪心查詢等)。

　　3.2 SQLIA檢測結(jié)果

　　實(shí)驗(yàn)運(yùn)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(jié)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(biāo)識符符合條件之一，采用三個條件連同數(shù)據(jù)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(dāng)查詢不符合意圖符合、大小符合、標(biāo)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(lián)網(wǎng)上選取一個存在SQL注入漏洞的網(wǎng)頁，將本文算法與基于節(jié)點(diǎn)序列的比對算法[4]、快速比對算法[6]進(jìn)行比較，處理100到10 000個查詢，運(yùn)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(jié)點(diǎn)序列比對算法的29.7%，僅為快速比對算法的76.0%，體現(xiàn)了本文算法的高效率。結(jié)果表明，本文算法對系統(tǒng)的額外開銷很少，因?yàn)楸疚乃惴ㄊ褂煤唵巫址容^。

　　3.3.2 檢測性能比較

　　將本文算法在攻擊檢測系統(tǒng)中的有效性與當(dāng)前常用的兩款檢測工具BSQL Hacker[9]和Pangolin[10]進(jìn)行比較，分別對測試樣本進(jìn)行檢測。首先通過表2的關(guān)鍵語句在Google中搜索出一定的URL以構(gòu)建測試樣本集，然后對獲取的URL測試樣本進(jìn)行SQL攻擊檢測，根據(jù)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(jìn)行攻擊防御，檢測結(jié)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(shù)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(jié)束語

　　本文提出一種能夠準(zhǔn)確檢測并防御RFID系統(tǒng)中的SQL注入攻擊算法，利用數(shù)據(jù)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(biāo)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(xiàn)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(yōu)點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

　　[1] 白婷，黃春明，李楠，等.基于RFID的局域網(wǎng)安全管理的研究[J].計算機(jī)測量與控制，2012，20(4)：1067-1069.

　　[2] MAHDIN H，ABAWAJY J.An approach for removing redundant data from RFID data streams[J].Sensors，2011，11(10)：9863-9877.

　　[3] FERNANDO H，ABAWAJY J.Securing RFID systems from SQLIA[C].Algorithms and architectures for parallel processing.Springer Berlin Heidelberg.2011：245-254.

　　[4] ABAWAJY J.SQLIA detection and prevention approach for RFID systems[J].Journal of Systems and Software，2013，86(3)：751-758.

　　[5] DOGBE E，MILLHAM R，SINGH P.A combined approach to prevent SQL injection attacks[C].Science and InformationConference(SAI)，2013.IEEE，2013：406-410.

　　[6] ABAWAJY J，F(xiàn)ERNANDO H.Policy-based SQLIA detectionand prevention approach for RFID systems[J].Computer Standards & Interfaces，2015，38(3)：64-71.

　　[7] 楊曉明，張翔，王佳昊，等.基于有限自動機(jī)的RFID入侵檢測[J].電子科技大學(xué)學(xué)報，2014，43(5)：775-780.

　　[8] 田蕓，陳恭亮，李建華.針對RFID身份認(rèn)證協(xié)議——ARAP協(xié)議的攻擊及改進(jìn)[J].中國電子科學(xué)研究院學(xué)報，2012，6(6)：556-560.

　　[9] LEE I，JEONG S，YEO S，et al.A novel method for SQL injection attack detection based on removing SQL query attribute values[J].Mathematical and Computer Modelling，2012，55(1)：58-68.

　　[10] 曹崢，馬建峰，楊林，等.RFID安全協(xié)議的數(shù)據(jù)去同步化攻擊[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2013，41(4)：