駭客概念：SQL Injection | 資料庫分區（Partitioning） 和 分片（Sharding）

^{本篇為參考各路大神資料的學習筆記，若有錯誤請不吝指正。}

以下比喻參考自網站安全🔒 一次看懂 SQL Injection 的攻擊原理 — 「雍正繼位之謎」

以下是對 SQL Injection 的完整解釋及舉例：

什麼是 SQL Injection？

• 概念：
• • 駭客透過輸入惡意的 SQL 語法，插入應用程式與資料庫之間的 SQL 查詢，讓資料庫執行不應執行的指令。
• 工作原理：
• • 應用程式接收使用者輸入，將其嵌入到 SQL 語句中，卻未對輸入進行嚴格檢查或轉義，導致惡意輸入成為 SQL 的一部分。

SQL Injection 的基本範例

原始情境：

假設有一個登入系統，透過 SQL 查詢驗證用戶名和密碼：

SELECT * FROM users WHERE username = 'input_username' AND password = 'input_password';

正常輸入：

• 用戶輸入：username = Alice, password = 1234
• 組合後的 SQL 查詢：

  SELECT * FROM users WHERE username = 'Alice' AND password = '1234';

惡意輸入（SQL Injection）：

• 駭客在登入介面的 username 輸入'' OR '1'='1'。因為 OR 是 SQL的語法之一，所以SQL 就會把 輸入的 OR 視為語法之一。 username = ' OR '1'='1，password = ''
• 組合後的 SQL 查詢：

  SELECT * FROM users WHERE username = '' OR '1'='1' AND password = '';

• • 解釋：'' OR '1'='1' 代表 OR 兩邊只有有一邊符合情況，登入系統　'1'='1' 是一個永遠為真的條件，這使得 SQL 查詢無視密碼驗證，返回整個 users 表的內容，駭客成功繞過驗證。

SQL Injection 的其他例子

竊取資料

目標： 查詢整個 users 表的所有內容。

• 駭客輸入：username = ' OR 1=1; --，password = ''
• 組合後的 SQL：

  SELECT * FROM users WHERE username = '' OR 1=1; -- AND password = '';
  

• • -- 是 SQL 中的註解符號，後面的部分會被忽略。
  • 結果： 駭客獲得 users 表的全部資料。

如何防止 SQL Injection？

防止 SQL Injection 的核心是確保所有使用者輸入都被正確處理，防止惡意語句影響原本的 SQL 查詢。

1. 使用參數化查詢（Parameterized Query）

• 解法： 將 SQL 語句與使用者輸入分離，確保輸入只會被視為值，而非語法的一部分。
• 範例（以 Python 和 MySQL 為例）：

  cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s", (username, password))

2. 使用 ORM（物件關聯映射）框架

^{** 此項為 ChatGPT 回復，待查資料}

• 解法： 使用像 Django ORM、SQLAlchemy 等框架，它們會自動處理 SQL Injection 防護。
• 範例：

  user = User.objects.filter(username="Alice", password="1234").first()
  

3. 輸入驗證

• 解法： 對使用者輸入進行格式檢查與過濾，確保不接受惡意內容。
• • 限制輸入長度。
  • 檢查是否符合預期格式（如僅接受字母、數字）。

4. 限制資料庫權限

• 解法： 確保應用程式使用的資料庫帳號僅具有最低權限，例如：
• • 禁止應用程式帳號執行 DROP TABLE 或其他管理指令。
  • 僅允許執行讀取和寫入操作。

總結

• SQL Injection 的本質： 透過插入惡意 SQL 指令，篡改資料庫操作。
• 危害： 可以竊取數據、繞過驗證、刪除資料，甚至控制伺服器。
• 防護方法： 使用參數化查詢、ORM 框架、輸入驗證，並限制資料庫權限。

用「雍正改傳位」的例子來說，防止 SQL Injection 就是要確保：

• 任何傳遞的「多餘筆畫」都無法改變原本的「傳位語句」。
• 透過嚴格的語法與格式檢查來保證內容的正確性。

資料庫分區（Partitioning） 和 分片（Sharding）

資料庫分區（Partitioning） 和 分片（Sharding） 是常用的技術，讓資料庫更好管理，其中 Partitioning 又細分成垂直分區（Vertical Partitioning）和水平分區（Horizontal Partitioning）。透過這些做法將一個資料表分成多個部分。

Sharding（資料分片）

定義：

資料分片是將資料表的資料分散到不同的伺服器上，每個伺服器存放不同的分片。這是一種資料庫水平分區的擴展形式，用於處理超大規模資料。

特點：不同於分區，分片是跨多個伺服器進行的，而分區通常在同一伺服器內。

優點：

• 無需擴充單個伺服器，直接新增伺服器即可擴展（橫向擴展）。
• 適合處理大量數據，像是社交媒體或電商網站，如果資料爆掉只要新增伺服器即可。

缺點：資料一致性和跨分片查詢的難度較高，如果要更新資料要跨伺服器更新。

比喻：

• 如果有一本超厚的百科全書，分區是將它分冊，而分片則是將不同的冊子分送到不同的圖書館。

範例：

假設有一個用戶表 Users，分片後：

1. 伺服器 A 存放 ID 1~10,000 的用戶。
2. 伺服器 B 存放 ID 10,001~20,000 的用戶。

總結

1. 垂直分區（Vertical Partitioning）：
2. • 按欄位拆分表，適合優化查詢結構。
2. 水平分區（Horizontal Partitioning）：
3. • 按行拆分表，適合減少單表數據量，提高性能。
3. 分片（Sharding）：
4. • 資料跨伺服器分布，適合處理大數據。