sql注入漏洞史上最详细的解释
一、原理
首先，先了解一下原理，就拿一个最简单的例子吧，登录功能，如果后台sql语句执行是：
通过传来的用户名和密码查找数据库是否有记录。当我们用户名输入一个万能账号，' or 1=1--，那后台语句就变成了：
1=1为真，密码输入什么都可以，因为被--注释掉了，所以会登录成功。总之一句话，sql注入就是绕过程序限制，让数据在数据库中执行。
二、概念
简单理解其原理后，来看一下枯燥的概念。
注入分为两大类，一个是数字型注入，一个是字符型注入。数字型注入一般都是url中带id的，像文章地址后就跟有id号，或者是商品地址等。我在网上找了一个网站的商品地址，后有id，跟了一个单引号后报错，敏感信息就不外露了，如下图：
可能原来查商品的sql语句是where id=38，加上单引号后变成了where id=38'，这样语句有错误，便把错误信息返回了，这个信息属于有价值了，已经暴露了表名，sql语句和数据库类型。
像这种数字型的注入一般出现在php或者asp的网站中，因为他们属于弱类型语言，他们的机制会将变量的数据类型自动推导出来，在这块，强类型语言会更有优势。
字符型sql注入就是原理中说到的，它与数字型最大区别在于字符型一般都需要单引号去闭合。例如下图中登录，用的字符型注入，当然没有登录成功：
三、分类
主要是两大类一个字符一个数字。当然，往细了分也可以分出多种，下面简单理解一下：
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中，“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储（用户操作日志、系统运行日志）、高频交易记录（支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系，我将从相关系数的核心定义与类型切入，详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“相关系数” 不是简单的数字计算，而是 “从业务问题出发，量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
