如何使用SleuthQL通过解析Burp历史来寻找潜在的SQL注入点

 关于SleuthQL 

SleuthQL是一款针对SQL注入漏洞的安全工具，该工具基于纯Python 3开发，可以帮助广大研究人员通过解析Burp历史来识别包含类似SQL语法的参数和值，识别成功之后，SleuthQL将在识别的SQL语句/变量的每一个参数中注入SQLMap识别符（*）。值得一提的是，该工具需要与SQLmap工具结合使用，以识别潜在的SQL注入点。

 支持的请求类型 

在使用SleuthQL之前，我们首先需要导出Burp的代理历史记录。要获得此导出，只需导航到代理历史记录选项卡，选择好每个需要的项目，然后单击“保存项目”。需要注意的是，这里要确保使用base64编码保存每个请求。当SleuthQL扫描常规URL参数之外的代理历史文件时，它将能够从以下请求内容类型中识别出易受攻击的参数：

application/json
application/x-www-form-urlencoded
multipart/form-data



值得一提的是，在某些情况下，此工具会出现故障。也就是说，如果存在嵌套的内容类型（例如JSON数据中的base64编码参数），它将无法识别这些参数。


 为什么不使用Burp Pro？


Burp Pro的扫描器非常棒，但在面对SQL注入漏洞时，其功能并不像SQLMap那样完整。因此，如果我们能够以类似批处理的方式对请求进行优先级排序，并以这种方式查找结果，我们就可以提高SQL注入的检测率。


 工具下载 


由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。


接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地：

git clone https://github.com/RhinoSecurityLabs/SleuthQL.git


然后切换到项目目录中，使用pip3命令和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件：


cd SleuthQL
pip3 install -r requirements.txt



 工具使用 






工具参数选项






-h, --help：显示工具帮助信息和退出；
-d DOMAINS, --domains=DOMAINS：待分析的目标域名列表，每个域名用逗号分隔，例如google.com,mozilla.com,rhinosecuritylabs.com；
-f PROXY_XML, --xml=PROXY_XML：要解析的Burp代理历史XML导出文件，必须使用Base64编码；
-v, --verbose：开启Verbose模式输出，显示在解析输入的XML文件时遇到的错误；



输出文件


针对所有潜在的易受攻击的请求，SQLMap都会参数化请求，并以文本文件的形式存储在$(pwd)/$domain/路径下。


 工具使用演示视频 


演示视频：https://youtu.be/Sp3FevOAmCs


 许可证协议 


本项目的开发与发布遵循BSD-3-Clause-Clear开源许可证协议。


 项目地址 


SleuthQL：https://github.com/RhinoSecurityLabs/SleuthQL


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