Naprawianie błędów 403 w konfiguracji interfejsu API tylko do GET przy użyciu zapytań SQL i interfejsu APIM platformy Azure

Rozwiązanie 1: Dostosuj zasady interfejsu API platformy Azure, aby zezwalać na klauzule SQL WHERE

Używanie konfiguracji zasad Azure APIM do obsługi warunków zapytań 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>

Rozwiązanie 2: Zaimplementuj analizowanie zapytań SQL w funkcji platformy Azure

Używanie funkcji platformy Azure w języku JavaScript do obsługi i analizowania danych wejściowych zapytań 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);
}

Rozwiązanie 3: Zaimplementuj analizę SQL i testy jednostkowe w Pythonie ze względów bezpieczeństwa

Używanie Pythona w usłudze backendowej z walidacją i testowaniem zapytań

# 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"}

Rozwiązanie 4: Przetestuj za pomocą Jest (JavaScript) w celu sprawdzenia poprawności zapytania

Testy jednostkowe za pomocą Jest w celu sprawdzenia obsługi zapytań zaplecza pod kątem bezpieczeństwa interfejsu 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);
});

Często zadawane pytania dotyczące zarządzania zapytaniami SQL w platformie Azure APIM

1. Jak mogę obsługiwać ograniczone klauzule SQL w interfejsie API Azure?
2. Korzystanie z APIM <policy> plik do filtrowania określonych klauzul SQL, takich jak WHERE i LIMIT, może zapobiegać wykonywaniu nieautoryzowanych zapytań, zwiększając bezpieczeństwo interfejsu API.
3. Czy w tej konfiguracji można użyć metody POST zamiast GET?
4. Chociaż metoda GET jest powszechna, można użyć metody POST do zarządzania bardziej złożonymi zapytaniami SQL, chociaż może to wymagać dodatkowych warstw uwierzytelniania w celu zapewnienia bezpieczeństwa.
5. Jaki jest cel <set-variable> polecenie w zasadach APIM?
6. The <set-variable> polecenie przechwytuje i tymczasowo przechowuje dane zapytań, umożliwiając interfejsowi API sprawdzanie zastrzeżonych terminów przed wysłaniem żądania do zaplecza.
7. Czy możemy zezwolić na klauzule WHERE pod określonymi warunkami?
8. Tak, logika warunkowa w APIM, np <if condition>, może włączyć klauzule WHERE w oparciu o określone parametry lub uwierzytelnianie użytkownika, oferując selektywną elastyczność.
9. Jak to jest re.search() funkcja zwiększająca bezpieczeństwo?
10. Używanie re.search() w Pythonie możemy wykryć określone słowa kluczowe w ciągach SQL, dzięki czemu możemy skutecznie blokować potencjalnie szkodliwe zapytania.
11. Jaka jest korzyść z używania Jest do testowania?
12. Jest umożliwia symulowanie różnych żądań SQL i sprawdzanie poprawności odpowiedzi API, co sprawia, że ​​jest to niezbędne do sprawdzania bezpieczeństwa zapytań i ogólnej niezawodności API.
13. Czy APIM może zwracać niestandardowe komunikaty w przypadku odrzuconych zapytań?
14. Tak, APIM można skonfigurować za pomocą <return-response> do wysyłania niestandardowych wiadomości, takich jak „GDZIE lub LIMIT niedozwolone”, zapewniając użytkownikom natychmiastową informację zwrotną.
15. Czy Flask jest niezbędny do obsługi analizowania SQL w backendie?
16. Flask jest opcjonalny, ale przydatny do obsługi złożonego analizowania i sprawdzania poprawności SQL; zapewnia lekką strukturę zaplecza do zarządzania logiką API.
17. Jakie są najlepsze praktyki dotyczące używania kluczy API w tej konfiguracji?
18. Klucze API powinny być obsługiwane bezpiecznie, z uwierzytelnianiem JWT za pośrednictwem <validate-jwt> w zasadach APIM, aby zapewnić dostęp do API wyłącznie zweryfikowanym użytkownikom.
19. Dlaczego w interfejsach API pobierania danych preferowany jest GET zamiast POST?
20. Żądania GET idealnie nadają się do dostępu tylko do odczytu, zmniejszając ryzyko, ponieważ pozwalają uniknąć bezpośrednich modyfikacji danych, co ma kluczowe znaczenie w środowiskach o wysokim poziomie bezpieczeństwa, takich jak to.
21. W jaki sposób usługi zaplecza obsługują integrację Databricks Delta Lake?
22. Usługi zaplecza przetwarzają żądania API i przekazują zapytania do Databricks, zapewniając zgodność z Delta Lake przy jednoczesnym zastosowaniu niezbędnych ograniczeń danych i dostępu.

Ostatnie przemyślenia na temat optymalizacji zarządzania zapytaniami API

Osiągnięcie równowagi między bezpieczeństwem a elastycznością zapytań w interfejsie Azure APIM jest niezbędne podczas pracy z żądaniami opartymi na języku SQL. Kontrolując klauzule takie jak WHERE i LIMIT, możesz zapobiec błędom 403, jednocześnie pobierając odpowiednie dane ze źródeł takich jak Databricks Delta Lake.

Eksplorowanie metod, takich jak konfiguracje zasad APIM i Azure Functions do analizowania zapytań, umożliwia deweloperom interfejsów API tworzenie niezawodnych rozwiązań w zakresie danych. Właściwa równowaga umożliwia efektywny dostęp do danych, zapewniając jednocześnie zgodność ze standardami bezpieczeństwa, zapewniając bezpieczeństwo i efektywność interakcji z danymi zewnętrznymi. 📊