0 引言

　　射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术是一种标签技术[1]，它能够自动识别不在视线内的实体，大大提高了自动化效率[2]。然而，RFID系统存在许多安全性问题，其中一个主要问题为SQL注入攻击(SQL Injection Attacks，SQLIA)[3，4]，增加了RFID标签的潜在威胁[5]。因此，检测和防御RFID系统中SQLIA对RFID的应用至关重要。文献[6]提出了一种基于数据完整性策略的SQL攻击检测算法，通过运行监控确保产生的查询符合条件，一定程度上提高了安全性。然而，该算法期望存在原始SQL结构，需要人工干预建立所有组件，成本较高。

　　本文提出一种新的SQL注入攻击的检测和防御算法，利用数据完整性策略和意图符合条件、大小符合条件和标识符符合条件来检测和防御SQL注入攻击。实验结果表明了本算法的有效性及高效性。

　　1 SQL注入攻击问题

　　拥有RFID恶意软件检测和防御机制对于维护能RFID系统非常重要[7]，本文中SQLIA问题如下[8]：

　　已知：动态产生SQL查询q和I=t1，t2，…，tn输入数据集；

　　问题：SQLIA检测问题是设计一种算法A，在下列约束下确定q是否为SQL注入攻击：

　　(a)I=t1，t2，…，tn输入数据集仅来源于RFID标签；

　　(b)中间件基于I=t1，t2，…，tn输入数据集生成q；

　　(c)q能执行企业数据库的数据插入、数据更新、数据删除和数据检索操作。

　　2 提出的SQLIA检测和防御算法

　　定义1(动态SQL查询)：给定应用程序P和n条输入数据d1，d2，…，dn，通过映射RFID标签输入到常量查询字符串，P构建动态SQL查询q：

　　q←P(d1，d2，…，dn)(1)

　　部分查询静态配置于中间件中，而其他部分从输入参数导出。

　　定义2(恶意SQL)：将利用源自RFID标签的输入d1，d2，…，dn数据形成的动态SQL查询q，若满足下列任意条件，则视为恶意SQL：

　　(1)意图符合：substr(qi)∈{substr(d1)，…，substr(dm)}

　　(2)大小符合：M<F

　　(3)标识符符合：di.vki.v|v∈{op，artry，type，size}

　　意图符合条件确保正常SQL语句不能是用于产生动态查询的程序的输入字符串元素。大小符合条件确保输入数据的大小(F)不能大于标识符数据的大小(M)。标识符符合条件严格限制每个输入数据(如d1，d2，…，dm)，使其遵守标识符的属性。

　　图1描述了提出的SQLIA检测和防御算法的整体结构，包含数据完整性策略、意图符合、大小符合和SQL符合部分。

　　2.1 数据完整性策略

　　SQLIA攻击依赖于不合法结构的数据成功输入，为了解决这一问题，使用数据完整性策略在数据库标识符值上定义一组约束，每个动态生成的SQL语句包含一组标识符：

　　I=〈k1〈P〉，…，kn〈P〉〉(2)

　　每个标识符ki∈I有一组属性ki〈P〉=〈p1，…，pn〉，例如数据类型和数据位允许的最大尺寸。

　　这种策略用以确保数据为强类型、语法正确、在长度边界内、仅包含允许的字符、正确签名数字且数字在范围边界内。策略对每个标识符使用一组数据完整性规则，通过验证每个标识符声明的属性来定义这些输入数据完整性规则。

　　图2为使用巴科斯范式表示系统标识符的约束，“op”性质规定“创建、读、更新、删除”中的哪些操作允许在标识符上执行。SQL编程中，4个基本函数(创建、读、更新、删除)对应于INSERT、SELECT、UPDATE(SET)和DELETE[9]。类型性质规定无论它们持有什么，都将视为字符串或数值，而不是任意代码。大小性质规定可存储的数字或字符的最大数量。

　　2.2 SQL注入攻击检测和防御

　　本文算法使用有关SQL语法知识的架构和策略检测一个查询是否为SQLIA，如算法1所示。算法的输入为动态产生的SQL语句、从RFID标签获得的数据集D={d1，d2，…，dm}和用于程序P生成SQL的输入参数集S={t1，t2，…，tn}。

　　在运行过程中，当由中间件产生的SQL查询的语法结构与RFID应用程序开发者所设定的SQL语法结构不同时，SQL注入攻击发生。将SQL语句写成查询集Q={q1，q2，…，qn}，使用分号“；”和注释“—”作为代码内多个查询的分隔符，然后处理每个查询qi∈Q(一次一个)，若任一查询qi∈Q不遵守意图符合条件、大小符合条件和标识符符合条件，则拒绝该SQL语句。

　　算法1：SQLIA检测算法

　　1.输入： SQL，D={d1，d2，…，dm}，S={t1，t2，…，tn}

　　2.BEGIN

　　3.  Q←SQL中查询集

　　4.  FOREACH  qi∈Q DO

　　5.计算M和F

　　6.IF(M≥F)∧(qiD)THEN

　　7.  I←qi中标识符集

　　8.  IC=IdentifierConformity(I，D，S)

　　9.  IF (IC==FALSE) THEN

　　10.REJECT；EXIT

　　11.ENDIF

　　12.  ENDIF

　　13.ENDFOR

　　14.END

　　2.2.1 大小符合

　　期望和实际输入数据的大小能够表示纯净SQL语法和受污染SQL语法之间的差异，每个动态生成的SQL语句包括一组标识符I=k1，…，kn，每个标识符ki∈I有一组属性P=p1，…，pn，其中一个为允许标识符持有的数据最大尺寸。该算法计算输入字符串的总大小(即d1，d2，…，d|D|)和标识符允许的总数据大小(即k1，k2，…，k|I|)，如下：

　　若实际输入和期望输入不匹配或存在空数据输入时，设置F=0。对于满足大小符合约束的查询qi∈Q，输入数据的总和不能超过设计时定义的参数总大小。

　　2.2.2 意图符合

　　将SQL语句划分为一组独立SQL语句Q={q1，q2，…，qn}，对于每个查询qi∈Q，算法检查是否符合下列意图符合条件：

　　式(5)规定qi∈Q不能为输入字符串的元素，若查询qi∈Q不符合意图符合条件，则拒绝原始SQL语句。

　　2.2.3 标识符符合

　　算法2描述了针对每个查询qi∈Q执行的标识符符合算法的伪代码，算法的输入为RFID标签数据集D={d1，d2，…，dm}、例如保留关键字和操作符的非文本标记集R={t1，t2，…，tn}和标识符集I={k1，k2，…，kn}。

　　强制执行下列两个数据完整性验证规则：

　　(1)如果D={d1，d2，…，dm}和R={t1，t2，…，tn}的交集非空，则认为输入数据受到污染，拒绝SQL语句。

　　(2)对于每个ki∈I，检查下列操作和类型完整性条件：

　　Operation integrity:(di.op≠ki.op)∧(di.artry≠ki.artry)

　　(6)

　　Type integrity(di.type≠ki.type)∧(di.size≠ki.size)(7)

　　若不满足上述两个条件任一条，则拒绝SQL语句。

　　算法2：标识符符合检测算法

　　1.输入：D，I，R

　　2.输出： clean=True

　　3.BEGIN

　　4.  IF(R∩D)THEN

　　5.clean=False；EXIT

　　6.  ENDIF

　　7.  FOR 每个标识符 ki∈I DO

　　8.IF(di.op≠ki.op)∧(di.artry≠ki.artry)THEN

　　9.  clean=False；EXIT

　　10.ELSEIF(ki∈I≠table)THEN

　　11.  IF((di.type≠ki.type)∧(di.size≠ki.size))THEN

　　12.clean=False；EXIT

　　13.  ENDIF

　　14.ENDIF

　　15.  ENDFOR

　　16.END算法

3 实验结果与分析

　　3.1 实验环境

　　为了评估提出的SQLIA检测和防御算法的性能，构建模块化测试平台，如图3所示。

　　实验使用的RFID系统是UHF RFID阅读器和SkyeTek、Intermec公司的两类标签。本文创建了三个虚拟克隆RFID标签，用来发送各种类型SQLIA。中间件运行在笔记本电脑上，使用MySQL数据库，中间件通过MySQLC API连接到数据库。

　　实验测试了可能在RFID系统中动态生成的各类SQL查询(例如SELECT、UPDATE、INSERT)，通过克隆标签和合法标签产生的700个SQL注入攻击和1 300个合法请求，组成大约2 000个查询来测试提出的算法。其中，SQL注入攻击包含一些攻击类型(如重言式、联合查询、后置贪心查询等)。

　　3.2 SQLIA检测结果

　　实验运行2 000个查询，共有700种恶意查询，包括280个SELECT类查询、251个UPDATE类查询和169个INSERT类查询，恶意查询的比例可从5％至35％之间变化。

　　图4描述了在存在不同比例恶意查询情况下，接受和拒绝查询的百分比。结果表明，由于所有恶意查询至少不满足意图符合、大小符合、标识符符合条件之一，采用三个条件连同数据完整性策略能够有效的遏制SQLIA，同时很好地保证了合法查询。

　　当查询不符合意图符合、大小符合、标识符符合条件之一时，算法就会跳过其他过滤条件，直接判断为恶意查询，从而大大降低了算法开销，提高了性能。

3.3 比较及分析

　　3.3.1 耗时比较

　　在互联网上选取一个存在SQL注入漏洞的网页，将本文算法与基于节点序列的比对算法[4]、快速比对算法[6]进行比较，处理100到10 000个查询，运行200次，取各个算法查询时间的平均值，如表1所示。

　　从表1可看出，本文算法消耗时间仅为节点序列比对算法的29.7%，仅为快速比对算法的76.0%，体现了本文算法的高效率。结果表明，本文算法对系统的额外开销很少，因为本文算法使用简单字符串比较。

　　3.3.2 检测性能比较

　　将本文算法在攻击检测系统中的有效性与当前常用的两款检测工具BSQL Hacker[9]和Pangolin[10]进行比较，分别对测试样本进行检测。首先通过表2的关键语句在Google中搜索出一定的URL以构建测试样本集，然后对获取的URL测试样本进行SQL攻击检测，根据对获取的URL添加不同的注入命令的返回页面与正常页面的异同来判定URL是否存在攻击。判定后，采取措施进行攻击防御，检测结果如表3所示。

　　从表3可看出，本文工具的消耗时间略多于其他两种攻击，但检测到的URL总数明显最多，且检测率分别比BSQL Hacker和Pangolin高13.8%和20.6%，表明本文算法能够保证正常查询，可有效检测和防御SQL注入攻击。

4 结束语

　　本文提出一种能够准确检测并防御RFID系统中的SQL注入攻击算法，利用数据完整性策略来防御SQLIA攻击。通过检测查询是否符合意图符合条件、大小符合条件和标识符符合条件来检测SQL注入攻击。本文算法成功阻止了所有攻击，并保证了所有合法的查询。相比现有的检测算法和检测工具，本文算法简单有效，具有程序计算开销低、检测率高等优点。

参考文献

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　　[6] ABAWAJY J，FERNANDO H.Policy-based SQLIA detectionand prevention approach for RFID systems[J].Computer Standards & Interfaces，2015，38(3)：64-71.

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　　[8] 田芸，陈恭亮，李建华.针对RFID身份认证协议——ARAP协议的攻击及改进[J].中国电子科学研究院学报，2012，6(6)：556-560.

　　[9] LEE I，JEONG S，YEO S，et al.A novel method for SQL injection attack detection based on removing SQL query attribute values[J].Mathematical and Computer Modelling，2012，55(1)：58-68.

　　[10] 曹峥，马建峰，杨林，等.RFID安全协议的数据去同步化攻击[J].华中科技大学学报(自然科学版)，2013，41(4)：