Correcció d'errors 403 en una configuració d'API només

Daniel Marino

Dilluns, 11 de novembre de 2024 a les 23:54:52

Superació de les restriccions d'Azure APIM per a consultes SQL amb filtres
Imagineu-vos configurar una API de recuperació de dades on tot funcioni sense problemes fins que, de sobte, una consulta innòcua amb una senzilla clàusula WHERE genera un error 403 frustrant. Aquest escenari sovint es produeix quan es desenvolupen API REST amb Azure API Management (APIM) i Azure Functions, especialment per obtenir dades de plataformes com Databricks Delta Lake.
Per a molts desenvolupadors d'API, trobar un error HTTP 403 (prohibit) quan una consulta inclou condicions o filtres addicionals sembla contraintuïtiu. Després de tot, la sintaxi SQL és correcta i consultes similars sense condicions funcionen perfectament. Aquest problema, però, sorgeix a causa de restriccions de seguretat matisades dins de l'APIM d'Azure que poden afectar les sol·licituds que impliquen filtres o límits de consulta SQL. 🛑
La restricció del mètode GET als punts finals sovint agreuja el problema, ja que aquestes limitacions poden afectar com l'Azure APIM interpreta determinades clàusules SQL. Amb les configuracions predeterminades d'Azure, és possible que siguin necessaris passos addicionals per garantir una gestió segura però flexible de consultes SQL per a aplicacions externes.
En aquest article, explorarem la causa de l'error 403 de les consultes SQL amb filtres i oferirem solucions per recuperar les vostres sol·licituds GET. Aprofundim en com ajustar la configuració de l'Azure APIM per a una execució de consultes perfecta amb condicions.

Comandament Exemple d'ús

<set-variable> S'utilitza a les polítiques de gestió de l'API d'Azure, aquesta ordre defineix una variable basada en les dades de la sol·licitud entrant. A la solució, captura el paràmetre de consulta de l'URL i l'emmagatzema per a una avaluació condicional.

<if condition> Aquesta ordre s'utilitza per implementar la lògica condicional dins de la política d'Azure APIM, com ara comprovar si hi ha paraules clau prohibides a la consulta SQL (p. ex., ON o LÍMIT) i modificar el flux de processament de la sol·licitud en conseqüència.

<set-backend-service> Configura l'URL del backend per a les sol·licituds quan es compleixen determinades condicions. En aquesta solució, canvia l'URL de destinació en funció del contingut de la consulta, ajudant a dirigir les sol·licituds de manera adequada sense provocar errors 403.

validate-jwt Una ordre de política APIM específica per fer complir la seguretat basada en testimonis. En validar els testimonis JWT, l'API garanteix que només les sol·licituds autoritzades arribin a l'etapa de processament de dades, afegint una capa addicional de seguretat.

context.Request.Method Accedeix al mètode HTTP (p. ex., GET) a Azure Functions o APIM, permetent una lògica condicional basada en el tipus de sol·licitud. Aquí, garanteix que determinades polítiques s'apliquen exclusivament a les sol·licituds GET.

query.Contains() Un mètode semblant a C# utilitzat a les polítiques APIM per comprovar si una cadena de consulta inclou paraules clau específiques com WHERE o LIMIT. Aquest mètode ajuda a fer complir les restriccions bloquejant certes consultes.

re.search() La funció re.search() de Python troba patrons a les cadenes. A la solució Python, detecta clàusules SQL restringides a les consultes, proporcionant un control precís sobre el contingut de la consulta i millorant la seguretat.

app.route() Un decorador de Flask que enllaça un URL a una funció. En aquesta solució, assigna el punt final /search a una funció que executa consultes SQL mentre aplica comprovacions de seguretat.

expect().toEqual() Un mètode de prova Jest que verifica els valors esperats. Aquí, comprova si la sortida de la funció coincideix amb els resultats esperats per a diferents consultes SQL, assegurant-se que la resposta del backend és correcta per a consultes restringides i permeses.

context.res Aquesta propietat de JavaScript estableix la resposta HTTP a Azure Functions. Permet la gestió d'errors personalitzada enviant missatges d'error específics, com ara errors 403 per a condicions SQL no permeses.

Comandament	Exemple d'ús
<set-variable>	S'utilitza a les polítiques de gestió de l'API d'Azure, aquesta ordre defineix una variable basada en les dades de la sol·licitud entrant. A la solució, captura el paràmetre de consulta de l'URL i l'emmagatzema per a una avaluació condicional.
<if condition>	Aquesta ordre s'utilitza per implementar la lògica condicional dins de la política d'Azure APIM, com ara comprovar si hi ha paraules clau prohibides a la consulta SQL (p. ex., ON o LÍMIT) i modificar el flux de processament de la sol·licitud en conseqüència.
<set-backend-service>	Configura l'URL del backend per a les sol·licituds quan es compleixen determinades condicions. En aquesta solució, canvia l'URL de destinació en funció del contingut de la consulta, ajudant a dirigir les sol·licituds de manera adequada sense provocar errors 403.
validate-jwt	Una ordre de política APIM específica per fer complir la seguretat basada en testimonis. En validar els testimonis JWT, l'API garanteix que només les sol·licituds autoritzades arribin a l'etapa de processament de dades, afegint una capa addicional de seguretat.
context.Request.Method	Accedeix al mètode HTTP (p. ex., GET) a Azure Functions o APIM, permetent una lògica condicional basada en el tipus de sol·licitud. Aquí, garanteix que determinades polítiques s'apliquen exclusivament a les sol·licituds GET.
query.Contains()	Un mètode semblant a C# utilitzat a les polítiques APIM per comprovar si una cadena de consulta inclou paraules clau específiques com WHERE o LIMIT. Aquest mètode ajuda a fer complir les restriccions bloquejant certes consultes.
re.search()	La funció re.search() de Python troba patrons a les cadenes. A la solució Python, detecta clàusules SQL restringides a les consultes, proporcionant un control precís sobre el contingut de la consulta i millorant la seguretat.
app.route()	Un decorador de Flask que enllaça un URL a una funció. En aquesta solució, assigna el punt final /search a una funció que executa consultes SQL mentre aplica comprovacions de seguretat.
expect().toEqual()	Un mètode de prova Jest que verifica els valors esperats. Aquí, comprova si la sortida de la funció coincideix amb els resultats esperats per a diferents consultes SQL, assegurant-se que la resposta del backend és correcta per a consultes restringides i permeses.
context.res	Aquesta propietat de JavaScript estableix la resposta HTTP a Azure Functions. Permet la gestió d'errors personalitzada enviant missatges d'error específics, com ara errors 403 per a condicions SQL no permeses.

Gestió d'errors 403 a Azure APIM amb clàusules de consulta SQL

Per abordar l'error 403 que es va trobar amb les consultes SQL que contenen clàusules WHERE a Azure API Management (APIM), els scripts d'exemple proporcionats funcionen tant amb la configuració de polítiques a l'APIM d'Azure com amb la lògica condicional d'Azure Functions. L'script de política d'Azure APIM està dissenyat per gestionar les sol·licituds HTTP entrants examinant els paràmetres de consulta i aplicant regles específiques. Quan la cadena de consulta inclou termes restringits com WHERE o LIMIT, la política intervé, redirigint la sol·licitud a un servei de fons si és necessari. En examinar el mètode de sol·licitud entrant (GET), podem aplicar de manera selectiva regles de seguretat, ajudant a evitar els riscos d'injecció SQL alhora que controlem l'accés a la informació sensible.

Dins d'aquesta política, ordres com ara

L'script de la funció Azure, escrit en JavaScript, afegeix una altra capa de control gestionant directament el contingut de la consulta. Aquesta funció captura el nom de la taula i els paràmetres de consulta SQL i, a continuació, aplica comprovacions de validació per buscar paraules clau no permeses com WHERE o LIMIT. Quan es detecten aquestes paraules clau, la funció retorna un error 403 per notificar als clients els tipus de consultes restringides. La funció també integra el maneig de la connexió backend, permetent que les ordres SQL específiques s'executin amb seguretat si compleixen els requisits de validació. Aquest enfocament no només admet la integritat de les dades, sinó que també proporciona comentaris quan una consulta falla a causa de polítiques de seguretat, guiant els desenvolupadors cap a patrons d'ús acceptables. 🛡️

Per millorar la funcionalitat, la solució inclou un backend Flask escrit en Python, que utilitza expressions regulars per fer coincidir paraules clau SQL restringides. Aquesta solució permet un control granular sobre el filtratge d'ordres SQL i demostra com un servei Python pot complementar de manera eficaç les funcions d'Azure. La funció de validació de l'script Python (re.search) inspecciona la cadena SQL per trobar termes no permesos abans d'executar consultes, evitant que les clàusules no desitjades arribin a la capa de base de dades. Per garantir la precisió, les proves Jest s'utilitzen per simular diverses sol·licituds de consulta SQL, validant la resposta de cada funció a les ordres aprovades i restringides. Aquestes proves permeten avaluar l'API en diferents condicions, garantint un comportament segur i previsible.

Solució 1: ajusteu la política APIM d'Azure per permetre clàusules SQL WHERE

Ús de la configuració de polítiques d'Azure APIM per gestionar les condicions de consulta SQL

<!-- Azure API Management Policy File -->
<inbound>
  <base />
  <!-- Set allowed methods to support GET with query parameters -->
  <validate-jwt header-name="Authorization" failed-validation-httpcode="401" />
  <choose>
    <when condition="@(context.Request.Method == "GET")">
      <set-variable name="query" value="@(context.Request.Url.Query.GetValueOrDefault("query", "ALL"))" />
      <!-- Add handling for WHERE or LIMIT clauses to prevent 403 errors -->
      <if condition="@(query.Contains("WHERE") || query.Contains("LIMIT"))">
        <set-backend-service base-url="https://databricks-endpoint" />
        <set-header name="Ocp-Apim-Subscription-Key" exists-action="override" />
      </if>
    </when>
  </choose>
</inbound>
<backend>
  <base />
</backend>
<outbound>
  <base />
</outbound>
<on-error>
  <return-response>
    <set-status code="403" reason="Forbidden Clause in Query" />
    <set-body>{"error": "Queries with WHERE or LIMIT clauses not allowed."}</set-body>
  </return-response>
</on-error>

Solució 2: implementeu l'anàlisi de consultes SQL a la funció Azure

Ús d'una funció Azure a JavaScript per gestionar i analitzar les entrades de consulta SQL

// Azure Function JavaScript Code
module.exports = async function (context, req) {
  const tableName = req.query.tablename || "ALL";
  const query = req.query.query || "SELECT * FROM " + tableName;

  if (query.includes("WHERE") || query.includes("LIMIT")) {
    context.res = { status: 403, body: "WHERE or LIMIT clauses are restricted in this API." };
    return;
  }
  try {
    const response = await executeSQLQuery(tableName, query);
    context.res = { body: response };
  } catch (error) {
    context.res = { status: 500, body: "Server error: " + error.message };
  }
};

// Function to execute SQL query
async function executeSQLQuery(tableName, query) {
  const dbConnection = await getDbConnection();
  return dbConnection.query(query);
}

Solució 3: implementeu l'anàlisi SQL i les proves unitàries a Python per a la seguretat

Ús de Python en un servei de backend amb validació i prova de consultes

# Python Code for Backend with SQL Validation
from flask import Flask, request, jsonify
import re
app = Flask(__name__)

@app.route("/search", methods=["GET"])
def search():
    tablename = request.args.get("tablename", "ALL")
    query = request.args.get("query", f"SELECT * FROM {tablename}")
    if not validate_query(query):
        return jsonify({"error": "Forbidden clause in query"}), 403
    try:
        result = execute_query(query)
        return jsonify(result)
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

def validate_query(query):
    # Disallow WHERE and LIMIT clauses for security
    if re.search(r"\\b(WHERE|LIMIT)\\b", query, re.IGNORECASE):
        return False
    return True

# Mock execute_query function for demonstration
def execute_query(query):
    return {"data": "Sample query execution"}

Solució 4: prova amb Jest (JavaScript) per a la validació de consultes

Proves d'unitat amb Jest per validar la gestió de consultes de backend per a la seguretat de l'API

// Jest Tests for JavaScript Azure Function
const { search } = require("./azureFunction.js");
test("Disallowed WHERE clause in SQL query", () => {
  const req = { query: { query: "SELECT * FROM table WHERE id=1" } };
  const res = { status: 403, body: "WHERE or LIMIT clauses are restricted in this API." };
  expect(search(req, res)).toEqual(res);
});

test("Allowed query without WHERE or LIMIT", () => {
  const req = { query: { query: "SELECT * FROM table" } };
  const res = { status: 200, body: "data" };
  expect(search(req, res)).toEqual(res);
});

Optimització de la seguretat i el rendiment amb Azure APIM i consultes SQL

Quan es dissenya una solució d'API REST amb Azure API Management (APIM) per interactuar amb dades de fonts com Databricks Delta Lake, els desenvolupadors s'enfronten al repte d'equilibrar seguretat i funcionalitat. Aquest equilibri esdevé especialment complicat quan certes ordres SQL, com les que tenen clàusules WHERE, es bloquegen a causa de restriccions de seguretat a Azure. Com que GET és sovint l'únic mètode habilitat per a aquestes API, limita la manera en què les consultes poden interactuar amb la base de dades de fons. Tanmateix, utilitzant configuracions específiques a l'APIM, podem refinar el comportament de l'API per permetre consultes més complexes mantenint la seguretat.

Una tècnica potent per assegurar aquestes consultes SQL a Azure és la implementació de configuracions de polítiques APIM que detecten i filtren les clàusules SQL restringides. Per exemple, establint a per capturar paràmetres de consulta, l'API pot aïllar les amenaces potencials de la injecció SQL mitjançant la identificació de termes no aprovats abans d'arribar al backend. Aquesta tècnica també permet que l'API només respongui a consultes autoritzades sense comprometre el rendiment, ja que aquestes operacions poden ser gestionades directament per APIM abans que la sol·licitud arribi a la base de dades.

En els casos en què la gestió personalitzada és essencial, es pot utilitzar una funció Azure o un servei de fons en Python o Node.js per analitzar consultes SQL, aplicant una validació addicional per a finalitats de seguretat. Aquí, marcs com Flask per a Python i l'ús de Per a la concordança de patrons, és més fàcil restringir paraules clau específiques de manera dinàmica. Això permet que les aplicacions externes recuperin dades filtrades de la base de dades de manera segura, millorant tant el rendiment com la flexibilitat. 🛡️ Aquesta configuració proactiva en última instància admet escalabilitat assegurant-se que només s'executen consultes vàlides, fent que l'API sigui més robusta i eficient en entorns de producció.

Com puc gestionar les clàusules SQL restringides a Azure APIM?
Utilitzant una APIM fitxer per filtrar clàusules SQL específiques com WHERE i LIMIT poden evitar que s'executin consultes no autoritzades, millorant la seguretat de l'API.
És possible utilitzar un mètode POST en comptes de GET en aquesta configuració?
Tot i que GET és comú, podeu utilitzar POST per gestionar consultes SQL més complexes, tot i que això pot requerir capes d'autenticació addicionals per garantir la seguretat.
Quina és la finalitat del comandament a les polítiques APIM?
El L'ordre captura i emmagatzema les dades de la consulta temporalment, cosa que permet a l'API comprovar si hi ha termes restringits abans d'enviar la sol·licitud al backend.
Podem permetre clàusules WHERE en condicions específiques?
Sí, la lògica condicional a APIM, com , pot habilitar clàusules WHERE basades en paràmetres específics o en l'autenticació de l'usuari, oferint una flexibilitat selectiva.
Com funciona el funció millorar la seguretat?
Utilitzant a Python, podem detectar paraules clau específiques en cadenes SQL, cosa que permet bloquejar de manera eficient les consultes potencialment perjudicials.
Quin és l'avantatge d'utilitzar Jest per fer proves?
Jest ofereix una manera de simular diferents sol·licituds SQL i validar les respostes de l'API, per la qual cosa és essencial per verificar la seguretat de les consultes i la fiabilitat general de l'API.
L'APIM pot retornar missatges personalitzats per a consultes rebutjades?
Sí, es pot configurar amb APIM per enviar missatges personalitzats, com ara "ON o LIMIT no es permet", proporcionant als usuaris comentaris immediats.
És necessari Flask per gestionar l'anàlisi SQL al backend?
Flask és opcional però valuós per gestionar l'anàlisi i la validació d'SQL complexos; proporciona un marc de backend lleuger per gestionar la lògica de l'API.
Quines són les pràctiques recomanades per utilitzar claus API en aquesta configuració?
Les claus API s'han de gestionar de manera segura, amb autenticació JWT mitjançant a les polítiques APIM per garantir que només els usuaris verificats accedeixen a l'API.
Per què es prefereix GET a POST a les API de recuperació de dades?
Les sol·licituds GET són ideals per a l'accés de només lectura, reduint el risc, ja que eviten modificacions directes de dades, la qual cosa és fonamental en entorns d'alta seguretat com aquest.
Com admeten els serveis de backend la integració de Databricks Delta Lake?
Els serveis de backend processen les sol·licituds d'API i transmeten consultes a Databricks, garantint la compatibilitat amb Delta Lake alhora que apliquen dades essencials i restriccions d'accés.

Aconseguir un equilibri entre la seguretat i la flexibilitat de consultes a Azure APIM és essencial quan es treballa amb sol·licituds basades en SQL. Si controleu clàusules com WHERE i LIMIT, podeu evitar errors 403 mentre continueu recuperant dades rellevants de fonts com Databricks Delta Lake.

L'exploració de mètodes com ara configuracions de polítiques APIM i Azure Functions per a l'anàlisi de consultes permet als desenvolupadors d'API crear solucions de dades robustes. L'equilibri adequat permet un accés efectiu a les dades alhora que garanteix el compliment dels estàndards de seguretat, mantenint les interaccions de dades externes segures i eficients. 📊

Proporciona informació detallada sobre la configuració de polítiques de gestió d'API d'Azure per gestionar els paràmetres de consulta SQL i evitar errors 403 a les solucions d'API REST. Disponible a Documentació de Microsoft Azure sobre polítiques de gestió d'API .
Explora les millors pràctiques per implementar la seguretat a Azure Functions i gestionar consultes SQL a les API basades en núvol, garantint un accés segur a Databricks Delta Lake. Llegeix més a Documentació de les funcions d'Azure .
Ofereix informació completa sobre la gestió de l'accés a les dades i la seguretat a Databricks Delta Lake, detallant la integració amb les API REST basades en Azure. Documentació completa a Guia de Databricks Delta Lake .
Examina l'ús d'expressions regulars a Python i la configuració de polítiques per a la validació de consultes SQL, especialment en entorns basats en API. Vegeu Documentació de la biblioteca d'expressió regular (re) de Python per a més detalls.

Correcció d'errors 403 en una configuració d'API només GET mitjançant consultes SQL i Azure APIM