Oprava chyb 403 v nastavení GET-Only API pomocí SQL Queries a Azure APIM

Řešení 1: Upravte zásady Azure APIM tak, aby umožňovaly klauzule SQL WHERE

Použití konfigurace zásad Azure APIM ke zpracování podmínek dotazu 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>

Řešení 2: Implementujte analýzu dotazů SQL ve funkci Azure

Použití funkce Azure v JavaScriptu ke zpracování a analýze vstupů dotazů 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);
}

Řešení 3: Implementujte analýzu SQL a testy jednotek v Pythonu pro zabezpečení

Použití Pythonu v backendové službě s ověřováním a testováním dotazů

# 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"}

Řešení 4: Otestujte ověření dotazu pomocí Jest (JavaScript).

Unit testy s Jest pro ověření backendového zpracování dotazů pro zabezpečení 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);
});

Běžné otázky o správě SQL dotazů v Azure APIM

1. Jak mohu zpracovat omezené klauzule SQL v Azure APIM?
2. Použití APIM <policy> filtrovat konkrétní klauzule SQL, jako je WHERE a LIMIT, může zabránit provádění neoprávněných dotazů, čímž se zvýší zabezpečení API.
3. Je možné v tomto nastavení použít metodu POST místo GET?
4. I když je GET běžné, můžete použít POST ke správě složitějších SQL dotazů, i když to může vyžadovat další vrstvy ověřování pro zajištění bezpečnosti.
5. Jaký je účel <set-variable> příkaz v zásadách APIM?
6. The <set-variable> příkaz dočasně zachytí a uloží data dotazu, což umožňuje rozhraní API zkontrolovat omezené podmínky před odesláním požadavku do backendu.
7. Můžeme za určitých podmínek povolit klauzule WHERE?
8. Ano, podmíněná logika v APIM, jako <if condition>, může povolit klauzule WHERE založené na konkrétních parametrech nebo autentizaci uživatele, což nabízí selektivní flexibilitu.
9. Jak se re.search() funkce zvyšující bezpečnost?
10. Použití re.search() v Pythonu můžeme detekovat konkrétní klíčová slova v řetězcích SQL, což umožňuje efektivně blokovat potenciálně škodlivé dotazy.
11. Jaká je výhoda používání Jestu pro testování?
12. Jest poskytuje způsob, jak simulovat různé požadavky SQL a ověřovat odpovědi API, což je nezbytné pro ověření zabezpečení dotazů a celkové spolehlivosti API.
13. Může APIM vracet vlastní zprávy pro odmítnuté dotazy?
14. Ano, APIM lze konfigurovat pomocí <return-response> zasílat vlastní zprávy, například „KDE nebo LIMIT není povoleno“, poskytující uživatelům okamžitou zpětnou vazbu.
15. Je Flask nezbytný pro zpracování analýzy SQL v backendu?
16. Flask je volitelný, ale cenný pro zpracování složité analýzy a ověřování SQL; poskytuje lehký backendový rámec pro správu logiky API.
17. Jaké jsou osvědčené postupy pro použití klíčů API v tomto nastavení?
18. Klíče API by měly být zpracovány bezpečně, s ověřováním JWT přes <validate-jwt> v zásadách APIM, aby bylo zajištěno, že k API přistupují pouze ověření uživatelé.
19. Proč je v rozhraních API pro načítání dat preferován GET před POST?
20. Požadavky GET jsou ideální pro přístup pouze pro čtení a snižují riziko, protože se vyhýbají přímým úpravám dat, což je v prostředích s vysokým zabezpečením, jako je toto, zásadní.
21. Jak backendové služby podporují integraci Databricks Delta Lake?
22. Backendové služby zpracovávají požadavky API a předávají dotazy Databricks, čímž zajišťují kompatibilitu s Delta Lake a zároveň uplatňují základní data a omezení přístupu.

Závěrečné myšlenky na optimalizaci správy dotazů API

Při práci s požadavky založenými na SQL je zásadní dosáhnout rovnováhy mezi zabezpečením a flexibilitou dotazů v Azure APIM. Řízením klauzulí jako WHERE a LIMIT můžete zabránit chybám 403 a přitom stále získávat relevantní data ze zdrojů, jako je Databricks Delta Lake.

Prozkoumání metod, jako jsou konfigurace zásad APIM a funkce Azure pro analýzu dotazů, umožňuje vývojářům rozhraní API vytvářet robustní datová řešení. Správná rovnováha umožňuje efektivní přístup k datům a zároveň zajišťuje soulad s bezpečnostními standardy a udržuje externí datové interakce bezpečné a efektivní. 📊