Ret 403-fejl i en GET-Only API-opsætning ved hjælp af SQL-forespørgsler og Azure APIM

Løsning 1: Juster Azure APIM-politik for at tillade SQL WHERE-klausuler

Brug af Azure APIM-politikkonfiguration til at håndtere SQL-forespørgselsbetingelser

<!-- 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>

Løsning 2: Implementer SQL Query Parsing i Azure Function

Brug af en Azure-funktion i JavaScript til at håndtere og parse SQL-forespørgselsinput

// 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);
}

Løsning 3: Implementer SQL Parsing og Unit Tests i Python for Security

Brug af Python i en backend-tjeneste med forespørgselsvalidering og -test

# 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"}

Løsning 4: Test med Jest (JavaScript) for forespørgselsvalidering

Enhedstest med Jest for at validere backend-forespørgselshåndtering til API-sikkerhed

// 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);
});

Almindelige spørgsmål om administration af SQL-forespørgsler i Azure APIM

1. Hvordan kan jeg håndtere begrænsede SQL-klausuler i Azure APIM?
2. Brug af en APIM <policy> fil til at filtrere specifikke SQL-klausuler som WHERE og LIMIT kan forhindre uautoriserede forespørgsler i at udføre, hvilket forbedrer API-sikkerheden.
3. Er det muligt at bruge en POST-metode i stedet for GET i denne opsætning?
4. Selvom GET er almindeligt, kan du bruge POST til at administrere mere komplekse SQL-forespørgsler, selvom dette kan kræve yderligere godkendelseslag for at sikre sikkerheden.
5. Hvad er formålet med <set-variable> kommando i APIM-politikker?
6. De <set-variable> kommando indfanger og gemmer forespørgselsdata midlertidigt, hvilket gør det muligt for API'en at kontrollere for begrænsede vilkår, før anmodningen sendes til backend.
7. Kan vi tillade WHERE-klausuler under specifikke betingelser?
8. Ja, betinget logik i APIM, som <if condition>, kan aktivere WHERE-klausuler baseret på specifikke parametre eller brugergodkendelse, hvilket giver selektiv fleksibilitet.
9. Hvordan virker re.search() funktion øge sikkerheden?
10. Bruger re.search() i Python kan vi detektere specifikke søgeord i SQL-strenge, hvilket gør det muligt at blokere potentielt skadelige forespørgsler effektivt.
11. Hvad er fordelen ved at bruge Jest til test?
12. Jest giver mulighed for at simulere forskellige SQL-anmodninger og validere API'ens svar, hvilket gør det afgørende for at verificere forespørgselssikkerhed og overordnet API-pålidelighed.
13. Kan APIM returnere tilpassede meddelelser for afviste forespørgsler?
14. Ja, APIM kan konfigureres med <return-response> at sende brugerdefinerede beskeder, såsom "WHERE eller LIMIT ikke tilladt", hvilket giver brugerne øjeblikkelig feedback.
15. Er Flask nødvendig for at håndtere SQL-parsing i backend?
16. Flask er valgfri, men værdifuld til håndtering af kompleks SQL-parsing og validering; det giver en letvægts backend-ramme til styring af API-logik.
17. Hvad er den bedste praksis for brug af API-nøgler i denne opsætning?
18. API-nøgler skal håndteres sikkert med JWT-godkendelse via <validate-jwt> i APIM-politikker for at sikre, at kun verificerede brugere får adgang til API'en.
19. Hvorfor foretrækkes GET frem for POST i datahentnings-API'er?
20. GET-anmodninger er ideelle til skrivebeskyttet adgang, hvilket reducerer risikoen, da de undgår direkte dataændringer, hvilket er afgørende i højsikkerhedsmiljøer som dette.
21. Hvordan understøtter backend-tjenester Databricks Delta Lake-integration?
22. Backend-tjenester behandler API-anmodninger og videresender forespørgsler til Databricks, hvilket sikrer kompatibilitet med Delta Lake, mens de anvender væsentlige data og adgangsbegrænsninger.

Endelige tanker om optimering af API-forespørgselsstyring

At opnå en balance mellem sikkerhed og forespørgselsfleksibilitet i Azure APIM er afgørende, når du arbejder med SQL-baserede anmodninger. Ved at kontrollere klausuler som WHERE og LIMIT kan du forhindre 403-fejl, mens du stadig henter relevante data fra kilder som Databricks Delta Lake.

Udforskning af metoder såsom APIM-politikkonfigurationer og Azure-funktioner til forespørgselsparsing gør det muligt for API-udviklere at skabe robuste dataløsninger. Den rette balance tillader effektiv dataadgang, samtidig med at den sikrer overholdelse af sikkerhedsstandarder og holder eksterne datainteraktioner sikre og effektive. 📊