SQL クエリと Azure APIM を使用した GET 専用 API セットアップでの 403 エラーの修正

フィルターを使用して SQL クエリに対する Azure APIM の制限を克服する

データ取得 API をセットアップし、すべてがスムーズに動作するまで、単純な WHERE 句を含む無害なクエリが突然イライラする 403 エラーをスローする設定を想像してみてください。このシナリオは、Azure API Management (APIM) と Azure Functions を使用して REST API を開発する場合、特に Databricks Delta Lake などのプラットフォームからデータをフェッチする場合によく発生します。

多くの API 開発者にとって、クエリに追加の条件やフィルターが含まれているときに HTTP 403 (Forbidden) エラーが発生することは直感に反すると感じます。結局のところ、SQL 構文は正しいので、条件なしの同様のクエリは完全に正常に機能します。ただし、この問題は、SQL クエリ フィルターや制限を含むリクエストに影響を与える可能性がある、Azure APIM 内の微妙な セキュリティ制限 によって発生します。 🛑

エンドポイントの GET メソッドの制限は、Azure APIM による特定の SQL 句の解釈方法に影響を与える可能性があるため、問題をさらに複雑にすることがよくあります。 Azure のデフォルト構成では、外部アプリケーションに対する安全かつ柔軟な SQL クエリ処理を確保するために追加の手順が必要になる場合があります。

この記事では、フィルターを使用した SQL クエリの 403 エラーの背後にある原因を調査し、GET リクエストを軌道に戻すための解決策を提供します。条件付きでシームレスなクエリを実行できるように Azure APIM 設定を調整する方法を詳しく見てみましょう。

指示	使用例
<set-variable>	Azure API Management ポリシーで使用されるこのコマンドは、受信要求データに基づいて変数を定義します。ソリューションでは、URL からクエリ パラメーターを取得し、条件付き評価のためにそれを保存します。
<if condition>	このコマンドは、SQL クエリ内の禁止されたキーワード (WHERE や LIMIT など) をチェックし、それに応じて要求処理フローを変更するなど、Azure APIM ポリシー内に条件付きロジックを実装するために使用されます。
<set-backend-service>	特定の条件が満たされた場合のリクエストのバックエンド URL を構成します。このソリューションでは、クエリの内容に基づいて宛先 URL を変更し、403 エラーを発生させることなくリクエストを適切に送信できるようにします。
validate-jwt	トークンベースのセキュリティを強制するための特定の APIM ポリシー コマンド。 JWT トークンを検証することにより、API は承認されたリクエストのみがデータ処理段階に到達することを保証し、セキュリティ層を追加します。
context.Request.Method	Azure Functions または APIM の HTTP メソッド (GET など) にアクセスし、要求の種類に基づいた条件付きロジックを許可します。ここでは、特定のポリシーが GET リクエストにのみ適用されるようにします。
query.Contains()	APIM ポリシーで使用される C# に似たメソッドで、クエリ文字列に WHERE や LIMIT などの特定のキーワードが含まれているかどうかを確認します。この方法は、特定のクエリをブロックすることで制限を強制するのに役立ちます。
re.search()	Python の re.search() 関数は、文字列内のパターンを検索します。 Python ソリューションでは、クエリ内の制限された SQL 句を検出し、クエリの内容を正確に制御し、セキュリティを強化します。
app.route()	URL を関数にバインドする Flask デコレータ。このソリューションでは、セキュリティ チェックを適用しながら SQL クエリを実行する関数に /search エンドポイントをマップします。
expect().toEqual()	期待値を検証する Jest テスト手法。ここでは、関数の出力がさまざまな SQL クエリの予想される結果と一致するかどうかをチェックし、制限されたクエリと許可されたクエリに対するバックエンドの応答が正しいことを確認します。
context.res	この JavaScript プロパティは、Azure Functions 内の HTTP 応答を設定します。許可されていない SQL 条件の 403 エラーなど、特定のエラー メッセージを送信することでカスタム エラー処理を行うことができます。

SQL クエリ句を使用した Azure APIM での 403 エラーの処理

Azure API Management (APIM) の WHERE 句を含む SQL クエリで発生する 403 エラーに対処するために、サンプル スクリプトは、Azure APIM の ポリシー構成 と Azure Functions 内の条件付きロジックの両方を通じて機能するように提供されました。 Azure APIM ポリシー スクリプトは、クエリ パラメーターを調べて特定のルールを適用することによって、受信 HTTP 要求を管理するように設計されています。クエリ文字列に WHERE や LIMIT などの制限された用語が含まれている場合、ポリシーが介入し、必要に応じてリクエストをバックエンド サービスにリダイレクトします。受信リクエスト メソッド (GET) を調べることで、セキュリティ ルールを選択的に適用でき、機密情報へのアクセスを制御しながら SQL インジェクションのリスクを回避できます。

このポリシー内では、次のようなコマンドが使用されます。

JavaScript で記述された Azure Function スクリプトは、クエリ コンテンツを直接処理することにより、別の制御層を追加します。この関数はテーブル名と SQL クエリ パラメーターを取得し、検証チェックを適用して、WHERE や LIMIT などの許可されていないキーワードを探します。これらのキーワードが検出されると、関数は 403 エラーを返し、制限されたクエリ タイプをクライアントに通知します。この機能にはバックエンド接続処理も統合されており、検証要件を満たしている場合に特定の SQL コマンドを安全に実行できるようになります。このアプローチは、データの整合性をサポートするだけでなく、セキュリティ ポリシーが原因でクエリが失敗したときにフィードバックも提供し、開発者を許容可能な使用パターンに導きます。 🛡️

機能を強化するために、ソリューションには Python で書かれた Flask バックエンドが含まれており、正規表現を使用して制限された SQL キーワードと一致します。このソリューションでは、SQL コマンド フィルタリングをきめ細かく制御でき、Python サービスがどのように Azure Functions を効果的に補完できるかを示します。 Python スクリプトの検証機能 (re.search) は、クエリを実行する前に SQL 文字列で禁止されている用語を検査し、不要な句がデータベース層に到達するのを防ぎます。精度を確保するために、Jest テストを使用してさまざまな SQL クエリ要求をシミュレートし、承認されたコマンドと制限されたコマンドに対する各関数の応答を検証します。これらのテストにより、API をさまざまな条件下で評価することが可能になり、安全で予測可能な動作が保証されます。

<!-- 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>

// 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);
}

# 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"}

// 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);
});

Azure APIM と SQL クエリによるセキュリティとパフォーマンスの最適化

Azure API Management (APIM) を使用して Databricks Delta Lake などのソースからのデータを操作する REST API ソリューションを設計する場合、開発者は セキュリティと機能のバランスをとるという課題に直面します。 Azure のセキュリティ制限により、WHERE 句を含む特定の SQL コマンドがブロックされる場合、このバランスは特に難しくなります。 GET は多くの場合、このような API で有効な唯一のメソッドであるため、クエリがバックエンド データベースと対話する方法が制限されます。ただし、APIM の特定の構成を使用すると、API の動作を調整して、セキュリティを維持しながらより複雑なクエリを可能にすることができます。

Azure でこれらの SQL クエリを保護するための強力な手法は、制限された SQL 句を検出してフィルターで除外する APIM ポリシー構成を実装することです。たとえば、 クエリ パラメーターをキャプチャするために、API はバックエンドに到達する前に未承認の用語を特定することで、SQL インジェクションから潜在的な脅威を分離できます。また、この手法を使用すると、リクエストがデータベースに到達する前に APIM によってこれらの操作を直接処理できるため、API はパフォーマンスを損なうことなく 承認されたクエリ にのみ応答できます。

カスタマイズされた処理が不可欠な場合は、Azure Function や Python または Node.js のバックエンド サービスを使用して SQL クエリを解析し、セキュリティ目的で追加の検証を適用できます。ここでは、Python 用の Flask などのフレームワークと、 パターン マッチングにより、特定のキーワードを動的に制限することが容易になります。これにより、外部アプリケーションはデータベースからフィルタリングされたデータを安全に取得できるようになり、パフォーマンスと柔軟性の両方が向上します。 🛡️ このプロアクティブな構成は、有効なクエリのみが実行されるようにすることで、スケーラビリティを最終的にサポートし、運用環境での API をより堅牢かつ効率的にします。

1. Azure APIM で制限された SQL 句を処理するにはどうすればよいですか?
2. APIMの使用 ファイルを使用して WHERE や LIMIT などの特定の SQL 句をフィルタリングすると、未承認のクエリの実行を防ぎ、API のセキュリティを強化できます。
3. この設定で GET の代わりに POST メソッドを使用することはできますか?
4. GET が一般的ですが、POST を使用してより複雑な SQL クエリを管理することもできます。ただし、セキュリティを確保するために追加の認証層が必要になる場合があります。
5. の目的は何ですか APIMポリシーのコマンド?
6. の コマンドはクエリ データを一時的にキャプチャして保存し、API がリクエストをバックエンドに送信する前に制限された用語をチェックできるようにします。
7. 特定の条件下で WHERE 句を許可できますか?
8. はい、APIM の条件付きロジックです。 、特定のパラメーターまたはユーザー認証に基づいて WHERE 句を有効にし、選択的な柔軟性を提供します。
9. どうやって セキュリティを強化する機能?
10. 使用する Python では、SQL 文字列内の特定のキーワードを検出できるため、有害な可能性のあるクエリを効率的にブロックできます。
11. テストに Jest を使用する利点は何ですか?
12. Jest は、さまざまな SQL リクエストをシミュレートし、API のレスポンスを検証する方法を提供するため、クエリのセキュリティと全体的な API の信頼性を検証するために不可欠です。
13. APIM は拒否されたクエリに対してカスタム メッセージを返すことができますか?
14. はい、APIM は次のように構成できます。 「WHERE または LIMIT は許可されていません」などのカスタム メッセージを送信し、ユーザーに即座にフィードバックを提供します。
15. バックエンドで SQL 解析を処理するには Flask が必要ですか?
16. Flask はオプションですが、複雑な SQL の解析と検証を処理するのに役立ちます。 API ロジックを管理するための軽量のバックエンド フレームワークを提供します。
17. この設定で API キーを使用する場合のベスト プラクティスは何ですか?
18. API キーは、JWT 認証を使用して安全に処理される必要があります。 APIM ポリシーで、検証済みのユーザーのみが API にアクセスできるようにします。
19. データ取得 API では、POST よりも GET が優先されるのはなぜですか?
20. GET リクエストは読み取り専用アクセスに最適で、このような高セキュリティ環境では重要なデータの直接変更を回避できるため、リスクが軽減されます。
21. バックエンド サービスは Databricks Delta Lake の統合をどのようにサポートしますか?
22. バックエンド サービスは API リクエストを処理し、クエリを Databricks に中継して、重要なデータとアクセス制限を適用しながら、Delta Lake との互換性を確保します。

SQL ベースの要求を処理する場合、Azure APIM でセキュリティとクエリの柔軟性のバランスをとることが不可欠です。 WHERE や LIMIT などの句を制御することで、Databricks Delta Lake などのソースから関連データを取得しながら、403 エラーを防ぐことができます。

APIM ポリシー構成やクエリ解析用の Azure Functions などの方法を検討することで、API 開発者は堅牢なデータ ソリューションを作成できます。適切なバランスにより、セキュリティ標準への準拠を確保しながら効果的なデータ アクセスが可能になり、外部データのやり取りの安全性と効率性が維持されます。 📊