sqlmap是一个开源的渗透测试工具,它可以自动化检测和利用SQL注入漏洞并接管数据库服务器。支持对现在市场主流的DBMS系统的渗透操作,如支持MySQL, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, IBM DB2, SQLite, Firebird, Sybase等,相比手工的渗透测试,使用sqlmap效率普遍更高。 sqlmap支持6种常见的注入...
-b, --banner 检索 DBMS 横幅 --current-user 检索 DBMS 当前用户 --current-db 检索 DBMS 当前数据库 --hostname 检索 DBMS 服务器主机名 --is-dba 检测DBMS当前用户是否为DBA --users 枚举 DBMS 用户 --passwords 枚举 DBMS 用户密码哈希 --privileges 枚举 DBMS 用户权限 --roles 枚举 DBMS 用户角色 ...
–time-sec=TIMESEC DBMS响应的延迟时间(默认为5秒) –union-cols=UCOLS 定列范围用于测试UNION查询注入 –union-char=UCHAR 用于暴力猜解列数的字符 Fingerprint(指纹): -f, –fingerprint 执行检查广泛的DBMS版本指纹 Enumeration(枚举): 这些选项可以用来列举后端数据库管理系统的信息、表中的结构和数据。此外,...
--current-db 检索DBMS当前数据库 --hostname 检索DBMS服务器主机名 --is-dba 检测DBMS当前用户是否为DBA --users 枚举DBMS用户 --passwords 枚举DBMS用户的密码哈希值 --privileges 枚举DBMS用户的权限 --roles 枚举DBMS用户的角色 --dbs 枚举DBMS数据库 --tables 枚举DBMS数据库表 --columns 枚举DBMS数据库表...
–os=OS 强制后端的 DBMS 操作系统为这个值 –prefix=PREFIX 注入 payload 字符串前缀 –suffix=SUFFIX 注入 payload 字符串后缀 –tamper=TAMPER 使用给定的脚本(S)篡改注入数据 Detection(检测): 这些选项可以用来指定在 SQL 盲注时如何解析和比较 HTTP 响应页面的内容。
--os=OS 强制后端的DBMS操作系统为这个值 --prefix=PREFIX 注入payload字符串前缀 --suffix=SUFFIX 注入payload字符串后缀 --tamper=TAMPER 使用给定的脚本(S)篡改注入数据 Detection(检测): 这些选项可以用来指定在SQL盲注时如何解析和比较HTTP响应页面的内容。
sqlmap -u 'http://192.168.209.131/Less-1/?id=1' -p 'id' -dbms='mysql' --privileges 最后面显示每个数据库用户所拥有的权限。这里root的权限最多,很明显它就是数据库的管理员账号。 image-20240717204117042 判断当前数据库是否是管理员账号(这里不知道为什么显示为False,前面使用privileges明明root权限最多...
sqlmap -r “c:\tools\request.txt” –dbms mysql -D dedecms –search -C admin,password 在dedecms数据库中搜索字段admin或者password。 读取与写入文件 首先找需要网站的物理路径,其次需要有可写或可读权限。 –file-read=RFILE 从后端的数据库管理系统文件系统读取文件 (物理路径) –file-write=WFILE 编辑...
–dbms=DBMS 后端数据库的的值(?) –os=OS 后端数据库的操作系统 –prefix=PREFIX 注入payload的前缀字符串 –suffix=SUFFIX 注入payload的后缀字符串 –tamper=TAMPER 使用给定的脚本篡改注入数据 盲注参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Detection options detection = OptionGroup(parser,...
sqlmap-u"http://192.168.10.1/sqli/Less-4/?id=1"--dbms="MySQL"# 指定其数据库为mysql 其他数据库:Altibase,Apache Derby, CrateDB, Cubrid, Firebird, FrontBase, H2, HSQLDB, IBM DB2, Informix, InterSystems Cache, Mckoi, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, MimerSQL, MonetDB, MySQL, Oracle...