防护系统通过系统默认创建的规则、SQL防御界面自定义规则、预编译语句与参数化查询等方法可以有效防御SQL注入，具体分析如下：
1、系统默认创建的规则
Scan files number：这项规则限制了扫描的文件数量，防止攻击者通过大量扫描文件来获取敏感信息或进行拒绝服务攻击（DoS）。
Scan partitions number：限制扫描的分区数量，以防止潜在的资源消耗攻击，确保系统的稳定运行。
Count(distinct) occurrences：限定执行“Count(Distinct)”操作的次数，防止非法统计攻击，保护数据安全。
Not in<Subquery>：限制使用子查询的"Not In"操作，避免潜在的注入风险，提高系统安全性。
2、SQL防御界面自定义规则
添加或者修改SQL防御规则：在DLI SQL防御界面，可以对指定的SQL队列添加规则，如设置对触发规则的SQL请求进行提示、拦截或熔断操作。
结合业务场景评估规则：添加或修改规则时，需要结合业务场景，评估规则的开启是否合理，以及规则阈值是否合适，以免对业务造成影响。
规则动态生效：创建或修改的规则将会动态生效，无需重启服务即可应用新规则，提高了系统的防护效率和灵活性。
3、预编译语句与参数化查询
预编译SQL语句：使用预编译语句和参数化查询可以有效防止SQL注入，因为参数值不会被当作代码执行。
示例：在Java中使用PreparedStatement，可以确保用户输入被正确处理，避免SQL注入风险。
4、熔断机制
事前拦截和事中熔断：MRS在SQL引擎中增加了SQL防御能力，包括事前拦截和事中熔断，这些机制可以在检测到异常SQL时自动采取措施，保护系统免受恶意攻击。
5、限制规则数量和关联队列
规则和队列的限制：每个规则可以关联50个SQL队列，单个项目最多可以创建1000条规则，这有助于大规模管理和细分防护策略。
6、版本兼容性
支持的Spark版本：SQL防御功能仅在Spark 3.3及以上版本中被支持，这要求用户需要使用兼容的软件版本以启用防护功能。
防护系统通过综合应用多种安全措施和规则，能够有效地防御SQL注入攻击，为确保防护系统的有效性，建议定期审查和调整防护规则，保持软件版本的更新，并结合业务需求灵活配置防护策略，加强对开发人员的安全意识培训，提高代码的安全性，也是预防SQL注入的重要环节。
【版权声明】：本站所有内容均来自网络，若无意侵犯到您的权利，请及时与我们联系将尽快删除相关内容!
发表回复