防止使用like和%对大型sql select语句进行注入
在大型SQL SELECT语句中，使用LIKE和%进行模糊匹配时，存在SQL注入的风险。为了防止这种注入攻击，可以采取以下措施：
- 输入验证和过滤：在接收用户输入时，对输入进行验证和过滤，确保输入的数据符合预期的格式和类型。可以使用正则表达式或其他验证方法来限制输入的字符范围，排除潜在的恶意代码。
- 参数化查询：使用参数化查询可以有效防止SQL注入攻击。参数化查询是通过将用户输入的值作为参数传递给SQL语句，而不是将用户输入直接拼接到SQL语句中。这样可以确保用户输入的数据被当作数据而不是代码执行。
- 使用预编译语句：预编译语句是一种在执行之前将SQL语句编译为二进制格式的方法。这样可以在执行时避免SQL注入攻击，因为用户输入的数据不会被解释为SQL代码。
- 最小权限原则：为数据库用户分配最小权限，限制其对数据库的访问范围。这样即使发生注入攻击，攻击者也只能在有限的权限范围内进行操作，减少损失。
- 日志监控和审计：定期监控和审计数据库日志，及时发现异常操作和潜在的注入攻击。可以使用日志分析工具或自定义脚本来实现。
- 安全更新和漏洞修复：及时更新数据库软件和相关组件，修复已知的安全漏洞。保持数据库系统的安全性是防止注入攻击的重要措施之一。
- 安全培训和意识提升：加强团队成员的安全培训，提高对SQL注入攻击的认识和防范意识。定期组织安全演练和渗透测试，发现潜在的安全风险并及时修复。
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SELECT @sql = @sql + ' AND C_LastName like @LastN '
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$tags_query = $con->query("SELECT* FROM tags WHERE tag_name LIKE '$tags_o[$i]'&quo
浏览 32提问于2020-01-09得票数 0
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sub_query = sub_query[0:-3] #---> to remove last &#
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print(
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// Create a connection to the SQLr
浏览 1提问于2010-07-08得票数 7
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浏览 0提问于2015-02-03得票数 9
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