介绍
很多人说 Web 应用渗透测试是一个应用已有工具和方法的已知区域，但其实每个项目都会遇到一些新的技术和令人感兴趣的新场景，这些挑战令人兴奋。我们从相对简单的 SQL 盲注入手，展现其如何被利用到可以执行远程代码。我们在测试的过程中会用到 Dunacn，这是我们用来辅助 SQL 盲注利用的简单框架。
SQL盲注
最初的漏洞存在于应用编辑器，提交的参数之一只是简单的连接成了 SQL 查询语句，而没有进行检查和过滤。但是我不能通过应用程序的响应或错误信息来得到注入的结果。因此，这是一个简单的盲注场景，但是对于从数据库中提取想要的数据仍然不容易。为了简单起见我使用了 SQLmap，但是我无法得到工具可识别的注射参数。像往常一样，我还是使用了 Duncan，Duncan 可以提取像这样场景下的数据。我创建了一个简单的模块，使用下列表达式来执行请求（后端使用的数据库是 PostgreSQL）：
"ascii(substr(cast((%s) as varchar),%d,1))<%d"
Duncan 会用可执行的请求参数来代替第一个占位符（%s），第二个占位符指明了我要猜测的字符位置，第三个占位符是猜测的字符值。Duncan 会开始执行多线程的请求来检索注入请求的结果。在映射数据库结构后，我就有希望快速得到能登录应用管理交互界面的密码。
$ wc -l mytarget.py # Including blank lines, imports, and everything...
22 mytarget.py
$ python run_duncan.py --use mytarget.SimpleDuncan --query "select password from users where id=1" --pos-end 33 --threads 5 --charset 0123456789abcdef
deadbeefdeadbabedeadbea7deadc0de
为了提高效率，我使用自定义的字符集，并且基于之前测试的结果设置了最大长度，看起来该应用程序以十六进制存储了密码的 MD5 哈希值。我成功的得到了一些重要用户的密码哈希值，我也得到了我自己的哈希值以便进行验证。我尝试了帐号、密码、相关信息的多种组合，但是这都和数据库中存储的不一致。
深入研究
很明显，在密码的哈希过程中有“盐”的参与，但我不知道“盐”是什么。有可能是前缀形式、后缀形式或者级联哈希构造（如 MD5(MD5(password)||salt)）等，但是没办法猜出它使用的是哪种方法。幸运的是，我记起我看过的一篇文章，讲的是如何使用数据库的元数据来 SELECT 当前执行的请求，他称之为 SQL inception。如果哈希的计算在数据库中而不是在应用程序中计算，这就是一个机会，我可以捕捉设置哈希过的密码的请求，从而了解哈希值是如何生成的。首先，我必须要找出我注入了什么。尽管我猜测我使用 UPDATE 指令 修改了用户表，但有些其他请求被我的注入破坏也是有可能的，那么在这种情况下这个方法就是不切实际的。幸运的是我是正确的，看起来我确实成功注入了 UPDATE 指令：
注：事实上，我可以利用并行执行来检索
UPDATE，但是我选择了用另一个请求注入，虽然这样的利用过程变得效率更低。
$ python run_duncan.py --user mytarget.SimpleDuncan --query "select upper(query) from pg_stat_activity" --pos-end 6 ascii-end 97
UPDAT
我试图找到设置密码的那部分请求，但有趣的是我得到了完全不可信的结果。几经测试后，我决定找出更多关于 pg_stat_activity 表的信息：
$ python run_duncan.py --user mytarget.SimpleDuncan --query "select cast(count(*) as varchar) from pg_stat_activity" --pos-end 4 --charset 0123456789
35
似乎其他人也在使用数据库，最初的请求得到了错误的数据。为了解决这个问题，我使用 WHERE 来限制我请求得到的结果：
$ python run_duncan.py --user mytarget.SimpleDuncan --query "select cast(strpos(upper(query),'MD5') as varchar) from pg_stat_activity WHERE query like '%S2S2S2%'" --pos-end 4 --charset 0123456789
156
由于 WHERE 子句将会被包含在 ps_stat_activity 表的查询属性中，它保证了查询请求可以包含它本身。找到调用 MD5 函数的位置我就可以查看参数了：
$ python run_duncan.py --user mytarget.SimpleDuncan --query "select upper(query) from pg_stat_activity WHERE query like '%S2S2S2%'" --pos-end 4 --ascii-end 97 --pos-start 150 --pos-end 180 --threads 10
ORD = MD5('MYPASS#SOMESALT#'
清楚了哈希值是如何构建的，我就可以在基于 GPU 的破解器中加载之前收集的管理员哈希。oclHashcat 在破解 MD5 时的表现很好，大部分的密码都可以通过暴力破解得到，特别是在“盐”不变的情况下。现在我可以使用破解后的密码，加上用 WPScan 枚举的用户名可以登录一个 WordPress 博客的管理面板。在 WordPress 的管理页面，我以 PHP 模版的名义上传了一个后门程序，此时我就可以以服务器高级权限来执行远程代码了。
结论
在这篇文章中，我展示了 SQL inception 这项技术应用到渗透测试中如何解决实际问题，以及如何根据 Duncan 的结果进行微调来得到最佳结果。我们也想强调密码的管理和存储仍然是简单 Web 应用和复杂企业系统的主要弱点。我们给开发者和管理员的建议：
- 使用参数化请求或 ORM 用于数据库访问，已经到了 2015 年，你不应该再使用手工拼接的 SQL 请求了！
- 使用现代密码扩展算法用于密码存储，Bcrypt、PBKDF2、Scrypt 和 yescrypt 都各有优势，从实际情况来看，这些设计都能显著的提高攻击者破解的难度。MD5 和 SHA-* 的设计都不是适合密码存储而是标定指纹。
- 使用尽量长的、独特的“盐”，前面提到的大多数算法都允许你自己定制“盐”
- 你系统的安全性不应该依赖于“盐”或所使用算法的保密性
- 使用离线的密码管理器，不同的系统永远不要使用相同的密码
- 如果不得不将密码记在心里，使用长密码短语来代替传统的密码。教你的用户用相同的方式来贯彻落实密码策略，而不是用长密码来代替复杂的密码。
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