Исправление ошибок 403 в настройке API только для GET с использованием SQL-запросов и Azure APIM

Преодоление ограничений Azure APIM для SQL-запросов с помощью фильтров

Представьте себе настройку API извлечения данных, в котором все работает гладко, пока внезапно безобидный запрос с простым предложением WHERE не выдает досадную ошибку 403. Этот сценарий часто возникает при разработке REST API с помощью Azure API Management (APIM) и функций Azure, особенно для получения данных с таких платформ, как Databricks Delta Lake.

Многим разработчикам API встреча с ошибкой HTTP 403 (Запрещено), когда запрос включает дополнительные условия или фильтры, кажется нелогичным. В конце концов, синтаксис SQL правильный, и подобные запросы без условий работают прекрасно. Однако эта проблема возникает из-за нюансов ограничений безопасности в Azure APIM, которые могут повлиять на запросы, включающие фильтры или ограничения SQL-запросов. 🛑

Ограничение метода GET на конечных точках часто усугубляет проблему, поскольку эти ограничения могут повлиять на то, как Azure APIM интерпретирует определенные предложения SQL. При использовании конфигураций Azure по умолчанию могут потребоваться дополнительные действия для обеспечения безопасной и гибкой обработки запросов SQL для внешних приложений.

В этой статье мы исследуем причину ошибки 403 для SQL-запросов с фильтрами и предложим решения, которые помогут вернуть ваши GET-запросы в нужное русло. Давайте углубимся в то, как настроить настройку Azure APIM для беспрепятственного выполнения запросов с условиями.

Команда	Пример использования
<set-variable>	Эта команда, используемая в политиках управления API Azure, определяет переменную на основе данных входящего запроса. В решении он захватывает параметр запроса из URL-адреса и сохраняет его для условной оценки.
<if condition>	Эта команда используется для реализации условной логики в политике Azure APIM, такой как проверка запрещенных ключевых слов в запросе SQL (например, WHERE или LIMIT) и соответствующее изменение потока обработки запроса.
<set-backend-service>	Настраивает внутренний URL-адрес для запросов при выполнении определенных условий. В этом решении он меняет целевой URL-адрес на основе содержимого запроса, помогая правильно направлять запросы, не вызывая ошибок 403.
validate-jwt	Специальная команда политики APIM для обеспечения безопасности на основе токенов. Проверяя токены JWT, API гарантирует, что только авторизованные запросы достигают стадии обработки данных, добавляя дополнительный уровень безопасности.
context.Request.Method	Получает доступ к методу HTTP (например, GET) в функциях Azure или APIM, позволяя использовать условную логику на основе типа запроса. Здесь он гарантирует, что определенные политики применяются исключительно к запросам GET.
query.Contains()	C#-подобный метод, используемый в политиках APIM для проверки наличия в строке запроса определенных ключевых слов, таких как WHERE или LIMIT. Этот метод помогает обеспечить соблюдение ограничений, блокируя определенные запросы.
re.search()	Функция Python re.search() находит шаблоны в строках. В решении Python он обнаруживает ограниченные предложения SQL в запросах, обеспечивая точный контроль над содержимым запроса и повышая безопасность.
app.route()	Декоратор Flask, который привязывает URL-адрес к функции. В этом решении конечная точка /search сопоставляется с функцией, которая выполняет запросы SQL при применении проверок безопасности.
expect().toEqual()	Метод тестирования Jest, проверяющий ожидаемые значения. Здесь он проверяет, соответствует ли вывод функции ожидаемым результатам для различных запросов SQL, гарантируя, что ответ бэкэнда правильный для ограниченных и разрешенных запросов.
context.res	Это свойство JavaScript задает ответ HTTP в функциях Azure. Он позволяет настраивать обработку ошибок, отправляя определенные сообщения об ошибках, например ошибки 403 для запрещенных условий SQL.

Обработка ошибок 403 в Azure APIM с помощью предложений SQL-запроса

При устранении ошибки 403, возникающей при запросах SQL, содержащих предложения WHERE в службе управления API Azure (APIM), предоставленные примеры сценариев работают как с помощью конфигурации политики в Azure APIM, так и с помощью условной логики в функциях Azure. Сценарий политики Azure APIM предназначен для управления входящими HTTP-запросами путем проверки параметров запроса и применения определенных правил. Когда строка запроса включает ограниченные термины, такие как WHERE или LIMIT, политика вмешивается, перенаправляя запрос во внутреннюю службу, если это необходимо. Исследуя метод входящего запроса (GET), мы можем выборочно применять правила безопасности, помогая избежать рисков SQL-инъекций и одновременно контролировать доступ к конфиденциальной информации.

В рамках этой политики такие команды, как

Сценарий функции Azure, написанный на языке JavaScript, добавляет еще один уровень управления, напрямую обрабатывая содержимое запроса. Эта функция фиксирует имя таблицы и параметры SQL-запроса, а затем применяет проверки для поиска запрещенных ключевых слов, таких как WHERE или LIMIT. При обнаружении этих ключевых слов функция возвращает ошибку 403, чтобы уведомить клиентов об ограниченных типах запросов. Функция также интегрирует обработку внутренних соединений, позволяя безопасно выполнять определенные команды SQL, если они соответствуют требованиям проверки. Этот подход не только поддерживает целостность данных, но также обеспечивает обратную связь в случае сбоя запроса из-за политик безопасности, помогая разработчикам выбрать приемлемые шаблоны использования. 🛡️

Для расширения функциональности решение включает серверную часть Flask, написанную на Python, которая использует регулярные выражения для сопоставления ограниченных ключевых слов SQL. Это решение обеспечивает детальный контроль над фильтрацией команд SQL и демонстрирует, как служба Python может эффективно дополнять функции Azure. Функция проверки скрипта Python (re.search) проверяет строку SQL на наличие запрещенных терминов перед выполнением запросов, предотвращая попадание нежелательных предложений на уровень базы данных. Чтобы обеспечить точность, тесты Jest используются для моделирования различных запросов SQL-запросов, проверяя ответ каждой функции на разрешенные и ограниченные команды. Эти тесты позволяют оценить API в различных условиях, обеспечивая безопасное и предсказуемое поведение.

<!-- 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);
});

Оптимизация безопасности и производительности с помощью Azure APIM и SQL-запросов

При разработке решения REST API с использованием Azure API Management (APIM) для взаимодействия с данными из таких источников, как Databricks Delta Lake, разработчики сталкиваются с проблемой обеспечения баланса безопасности и функциональности. Этот баланс становится особенно сложным, когда определенные команды SQL, например команды с предложениями WHERE, блокируются из-за ограничений безопасности в Azure. Поскольку GET часто является единственным доступным методом для таких API, он ограничивает способ взаимодействия запросов с внутренней базой данных. Однако, используя определенные конфигурации APIM, мы можем усовершенствовать поведение API, чтобы обеспечить возможность выполнения более сложных запросов, сохраняя при этом безопасность.

Мощный метод защиты этих SQL-запросов в Azure — реализация конфигураций политики APIM, которые обнаруживают и отфильтровывают ограниченные предложения SQL. Например, установив для захвата параметров запроса API может изолировать потенциальные угрозы от SQL-инъекций, определяя неутвержденные термины до того, как они достигнут серверной части. Этот метод также позволяет API отвечать только на авторизованные запросы без ущерба для производительности, поскольку эти операции могут обрабатываться непосредственно APIM до того, как запрос достигнет базы данных.

В тех случаях, когда необходима индивидуальная обработка, для анализа запросов SQL можно использовать функцию Azure или серверную службу на Python или Node.js, применяя дополнительную проверку в целях безопасности. Здесь такие фреймворки, как Flask для Python и использование для сопоставления с образцом упрощают динамическое ограничение определенных ключевых слов. Это позволяет внешним приложениям безопасно извлекать отфильтрованные данные из базы данных, повышая производительность и гибкость. 🛡️ Эта проактивная конфигурация в конечном итоге поддерживает масштабируемость, гарантируя выполнение только допустимых запросов, что делает API более надежным и эффективным в производственных средах.

1. Как обрабатывать ограниченные предложения SQL в Azure APIM?
2. Использование APIM Файл для фильтрации определенных предложений SQL, таких как WHERE и LIMIT, может предотвратить выполнение несанкционированных запросов, повышая безопасность API.
3. Можно ли в этой настройке использовать метод POST вместо GET?
4. Несмотря на то, что GET является обычным явлением, вы можете использовать POST для управления более сложными запросами SQL, хотя для обеспечения безопасности могут потребоваться дополнительные уровни аутентификации.
5. Какова цель команда в политиках APIM?
6. Команда временно собирает и сохраняет данные запроса, позволяя API проверять наличие ограниченных условий перед отправкой запроса на серверную часть.
7. Можем ли мы разрешить использование предложений WHERE при определенных условиях?
8. Да, условная логика в APIM, типа , может включать предложения WHERE на основе определенных параметров или аутентификации пользователя, обеспечивая выборочную гибкость.
9. Как функция повышения безопасности?
10. С использованием в Python мы можем обнаруживать определенные ключевые слова в строках SQL, что позволяет эффективно блокировать потенциально опасные запросы.
11. В чем преимущество использования Jest для тестирования?
12. Jest предоставляет возможность моделировать различные запросы SQL и проверять ответы API, что делает его необходимым для проверки безопасности запросов и общей надежности API.
13. Может ли APIM возвращать специальные сообщения для отклоненных запросов?
14. Да, APIM можно настроить с помощью для отправки специальных сообщений, таких как «ГДЕ или ОГРАНИЧЕНИЕ не разрешено», предоставляя пользователям немедленную обратную связь.
15. Нужен ли Flask для обработки синтаксического анализа SQL на бэкэнде?
16. Flask не является обязательным, но полезен для обработки сложного анализа и проверки SQL; он предоставляет облегченную внутреннюю структуру для управления логикой API.
17. Каковы наилучшие методы использования ключей API в этой настройке?
18. Ключи API должны обрабатываться безопасно, с аутентификацией JWT через в политиках APIM, чтобы гарантировать доступ к API только проверенным пользователям.
19. Почему GET предпочтительнее POST в API извлечения данных?
20. Запросы GET идеально подходят для доступа только для чтения, что снижает риск, поскольку позволяет избежать прямого изменения данных, что крайне важно в таких средах с высоким уровнем безопасности, как эта.
21. Как серверные службы поддерживают интеграцию Databricks Delta Lake?
22. Серверные службы обрабатывают запросы API и ретранслируют запросы в Databricks, обеспечивая совместимость с Delta Lake, одновременно применяя необходимые данные и ограничения доступа.

Достижение баланса между безопасностью и гибкостью запросов в Azure APIM имеет важное значение при работе с запросами на основе SQL. Управляя такими предложениями, как WHERE и LIMIT, вы можете предотвратить ошибки 403, сохраняя при этом получение соответствующих данных из таких источников, как Databricks Delta Lake.

Изучение таких методов, как конфигурации политики APIM и функции Azure для анализа запросов, позволяет разработчикам API создавать надежные решения для обработки данных. Правильный баланс обеспечивает эффективный доступ к данным, обеспечивая при этом соответствие стандартам безопасности, обеспечивая безопасность и эффективность взаимодействия с внешними данными. 📊