Correction des erreurs 403 dans une configuration d'API GET uniquement à l'aide de requêtes SQL et d'Azure APIM

Solution 1 : ajuster la stratégie Azure APIM pour autoriser les clauses SQL WHERE

Utilisation de la configuration de la stratégie Azure APIM pour gérer les conditions de requête 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>

Solution 2 : implémenter l'analyse des requêtes SQL dans la fonction Azure

Utilisation d'une fonction Azure en JavaScript pour gérer et analyser les entrées de requête 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);
}

Solution 3 : implémenter l'analyse SQL et les tests unitaires en Python pour la sécurité

Utiliser Python dans un service backend avec validation et test des requêtes

# 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"}

Solution 4 : tester avec Jest (JavaScript) pour la validation des requêtes

Tests unitaires avec Jest pour valider la gestion des requêtes backend pour la sécurité des 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);
});

Questions courantes sur la gestion des requêtes SQL dans Azure APIM

1. Comment puis-je gérer les clauses SQL restreintes dans Azure APIM ?
2. Utiliser un APIM <policy> Un fichier pour filtrer des clauses SQL spécifiques telles que WHERE et LIMIT peut empêcher l'exécution de requêtes non autorisées, améliorant ainsi la sécurité de l'API.
3. Est-il possible d'utiliser une méthode POST au lieu de GET dans cette configuration ?
4. Bien que GET soit courant, vous pouvez utiliser POST pour gérer des requêtes SQL plus complexes, même si cela peut nécessiter des couches d'authentification supplémentaires pour garantir la sécurité.
5. Quel est le but du <set-variable> commande dans les politiques APIM ?
6. Le <set-variable> La commande capture et stocke temporairement les données de requête, permettant à l'API de vérifier les termes restreints avant d'envoyer la demande au backend.
7. Pouvons-nous autoriser les clauses WHERE dans des conditions spécifiques ?
8. Oui, la logique conditionnelle dans APIM, comme <if condition>, peut activer les clauses WHERE basées sur des paramètres spécifiques ou sur l'authentification de l'utilisateur, offrant ainsi une flexibilité sélective.
9. Comment le re.search() la fonction améliore-t-elle la sécurité ?
10. En utilisant re.search() en Python, nous pouvons détecter des mots-clés spécifiques dans les chaînes SQL, permettant ainsi de bloquer efficacement les requêtes potentiellement dangereuses.
11. Quel est l’avantage d’utiliser Jest pour les tests ?
12. Jest fournit un moyen de simuler différentes requêtes SQL et de valider les réponses de l'API, ce qui le rend essentiel pour vérifier la sécurité des requêtes et la fiabilité globale de l'API.
13. L'APIM peut-il renvoyer des messages personnalisés pour les requêtes rejetées ?
14. Oui, APIM peut être configuré avec <return-response> pour envoyer des messages personnalisés, tels que « OÙ ou LIMITE non autorisée », fournissant aux utilisateurs un retour immédiat.
15. Flask est-il nécessaire pour gérer l'analyse SQL dans le backend ?
16. Flask est facultatif mais précieux pour gérer l'analyse et la validation SQL complexes ; il fournit un cadre backend léger pour gérer la logique API.
17. Quelles sont les bonnes pratiques pour utiliser les clés API dans cette configuration ?
18. Les clés API doivent être gérées de manière sécurisée, avec l'authentification JWT via <validate-jwt> dans les politiques APIM pour garantir que seuls les utilisateurs vérifiés accèdent à l'API.
19. Pourquoi GET est-il préféré à POST dans les API de récupération de données ?
20. Les requêtes GET sont idéales pour un accès en lecture seule, réduisant les risques car elles évitent les modifications directes des données, ce qui est essentiel dans des environnements de haute sécurité comme celui-ci.
21. Comment les services backend prennent-ils en charge l’intégration de Databricks Delta Lake ?
22. Les services backend traitent les demandes d'API et relaient les requêtes vers Databricks, garantissant ainsi la compatibilité avec Delta Lake tout en appliquant les données essentielles et les restrictions d'accès.

Réflexions finales sur l'optimisation de la gestion des requêtes API

Il est essentiel d’atteindre un équilibre entre sécurité et flexibilité des requêtes dans Azure APIM lorsque vous travaillez avec des requêtes basées sur SQL. En contrôlant les clauses telles que WHERE et LIMIT, vous pouvez éviter les erreurs 403 tout en récupérant les données pertinentes à partir de sources telles que Databricks Delta Lake.

L'exploration de méthodes telles que les configurations de stratégie APIM et Azure Functions pour l'analyse des requêtes permet aux développeurs d'API de créer des solutions de données robustes. Le bon équilibre permet un accès efficace aux données tout en garantissant le respect des normes de sécurité, garantissant ainsi la sécurité et l'efficacité des interactions avec les données externes. 📊