Beheben von 403-Fehlern in einem GET-Only-API-Setup mithilfe von SQL-Abfragen und Azure APIM

Lösung 1: Passen Sie die Azure APIM-Richtlinie an, um SQL WHERE-Klauseln zuzulassen

Verwenden der Azure APIM-Richtlinienkonfiguration zur Verarbeitung von SQL-Abfragebedingungen

<!-- 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>

Lösung 2: Implementieren Sie die SQL-Abfrageanalyse in Azure Function

Verwenden einer Azure-Funktion in JavaScript zum Verarbeiten und Analysieren von SQL-Abfrageeingaben

// 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);
}

Lösung 3: Implementieren Sie aus Sicherheitsgründen SQL-Parsing und Unit-Tests in Python

Verwendung von Python in einem Backend-Dienst mit Abfragevalidierung und -tests

# 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"}

Lösung 4: Testen Sie mit Jest (JavaScript) zur Abfragevalidierung

Unit-Tests mit Jest zur Validierung der Back-End-Abfrageverarbeitung für die API-Sicherheit

// 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);
});

Häufige Fragen zum Verwalten von SQL-Abfragen in Azure APIM

1. Wie kann ich mit eingeschränkten SQL-Klauseln in Azure APIM umgehen?
2. Verwendung eines APIM <policy> Datei zum Filtern bestimmter SQL-Klauseln wie WHERE und LIMIT kann die Ausführung nicht autorisierter Abfragen verhindern und so die API-Sicherheit verbessern.
3. Ist es in diesem Setup möglich, eine POST-Methode anstelle von GET zu verwenden?
4. Während GET üblich ist, können Sie POST verwenden, um komplexere SQL-Abfragen zu verwalten. Dies erfordert jedoch möglicherweise zusätzliche Authentifizierungsebenen, um die Sicherheit zu gewährleisten.
5. Was ist der Zweck des <set-variable> Befehl in APIM-Richtlinien?
6. Der <set-variable> Der Befehl erfasst und speichert Abfragedaten vorübergehend, sodass die API vor dem Senden der Anfrage an das Backend nach eingeschränkten Bedingungen suchen kann.
7. Können wir WHERE-Klauseln unter bestimmten Bedingungen zulassen?
8. Ja, bedingte Logik in APIM, so <if condition>, kann WHERE-Klauseln basierend auf bestimmten Parametern oder der Benutzerauthentifizierung aktivieren und bietet so selektive Flexibilität.
9. Wie funktioniert die re.search() Funktion erhöht die Sicherheit?
10. Benutzen re.search() In Python können wir bestimmte Schlüsselwörter in SQL-Strings erkennen und so potenziell schädliche Abfragen effizient blockieren.
11. Welchen Vorteil bietet die Verwendung von Jest zum Testen?
12. Jest bietet eine Möglichkeit, verschiedene SQL-Anfragen zu simulieren und die API-Antwort zu validieren, was es für die Überprüfung der Abfragesicherheit und der allgemeinen API-Zuverlässigkeit unerlässlich macht.
13. Kann APIM benutzerdefinierte Nachrichten für abgelehnte Abfragen zurückgeben?
14. Ja, APIM kann mit konfiguriert werden <return-response> um benutzerdefinierte Nachrichten zu senden, z. B. „WHERE oder LIMIT nicht zulässig“, um Benutzern sofortiges Feedback zu geben.
15. Ist Flask für die SQL-Analyse im Backend erforderlich?
16. Flask ist optional, aber wertvoll für die Handhabung komplexer SQL-Analyse und -Validierung. Es bietet ein leichtes Backend-Framework für die Verwaltung der API-Logik.
17. Was sind die Best Practices für die Verwendung von API-Schlüsseln in diesem Setup?
18. API-Schlüssel sollten sicher gehandhabt werden, mit JWT-Authentifizierung über <validate-jwt> in APIM-Richtlinien, um sicherzustellen, dass nur verifizierte Benutzer auf die API zugreifen.
19. Warum wird GET in Datenabruf-APIs gegenüber POST bevorzugt?
20. GET-Anfragen sind ideal für den schreibgeschützten Zugriff und reduzieren das Risiko, da sie direkte Datenänderungen vermeiden, was in Hochsicherheitsumgebungen wie dieser von entscheidender Bedeutung ist.
21. Wie unterstützen Back-End-Dienste die Databricks Delta Lake-Integration?
22. Backend-Dienste verarbeiten API-Anfragen und leiten Abfragen an Databricks weiter, um die Kompatibilität mit Delta Lake sicherzustellen und gleichzeitig wichtige Daten- und Zugriffsbeschränkungen anzuwenden.

Abschließende Gedanken zur Optimierung der API-Abfrageverwaltung

Bei der Arbeit mit SQL-basierten Anforderungen ist es wichtig, in Azure APIM ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Abfrageflexibilität zu erreichen. Durch Kontrollklauseln wie WHERE und LIMIT können Sie 403-Fehler verhindern und gleichzeitig relevante Daten aus Quellen wie Databricks Delta Lake abrufen.

Durch die Erkundung von Methoden wie APIM-Richtlinienkonfigurationen und Azure Functions für die Abfrageanalyse können API-Entwickler robuste Datenlösungen erstellen. Das richtige Gleichgewicht ermöglicht einen effektiven Datenzugriff und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung von Sicherheitsstandards, sodass externe Dateninteraktionen sicher und effizient bleiben. 📊