Виправлення помилок 403 у налаштуваннях GET-Only API за допомогою запитів SQL і Azure APIM

Подолання обмежень Azure APIM для запитів SQL із фільтрами

Уявіть собі, що ви налаштовуєте API для отримання даних, де все працює гладко, доки раптом нешкідливий запит із простим реченням WHERE не видає неприємну помилку 403. Цей сценарій часто трапляється під час розробки REST API з Azure API Management (APIM) і функціями Azure, зокрема для отримання даних із таких платформ, як Databricks Delta Lake.

Для багатьох розробників API помилка HTTP 403 (заборонено), коли запит містить додаткові умови або фільтри, здається нелогічною. Зрештою, синтаксис SQL правильний, і подібні запити без умов працюють цілком нормально. Однак ця проблема виникає через нюанси обмеження безпеки в Azure APIM, які можуть впливати на запити, що містять фільтри або обмеження запитів SQL. 🛑

Обмеження методу GET для кінцевих точок часто ускладнює проблему, оскільки ці обмеження можуть впливати на те, як Azure APIM інтерпретує певні положення SQL. З конфігураціями Azure за замовчуванням можуть знадобитися додаткові кроки, щоб забезпечити безпечну, але гнучку обробку запитів SQL для зовнішніх програм.

У цій статті ми дослідимо причину помилки 403 для SQL-запитів із фільтрами та запропонуємо рішення, щоб повернути ваші GET-запити у належне русло. Давайте зануримося в те, як налаштувати ваші налаштування Azure APIM для безперебійного виконання запитів з умовами.

Команда	Приклад використання
<set-variable>	Ця команда, яка використовується в політиках керування Azure API, визначає змінну на основі даних вхідного запиту. У рішенні воно фіксує параметр запиту з URL-адреси та зберігає його для умовної оцінки.
<if condition>	Ця команда використовується для реалізації умовної логіки в політиці Azure APIM, як-от перевірка заборонених ключових слів у SQL-запиті (наприклад, WHERE або LIMIT) і відповідне змінення потоку обробки запиту.
<set-backend-service>	Налаштовує серверну URL-адресу для запитів, коли виконуються певні умови. У цьому рішенні він змінює цільову URL-адресу на основі вмісту запиту, допомагаючи належним чином направляти запити, не викликаючи помилок 403.
validate-jwt	Спеціальна команда політики APIM для забезпечення безпеки на основі маркерів. Перевіряючи маркери JWT, API гарантує, що лише авторизовані запити потрапляють на етап обробки даних, додаючи додатковий рівень безпеки.
context.Request.Method	Отримує доступ до методу HTTP (наприклад, GET) у функціях Azure або APIM, дозволяючи умовну логіку на основі типу запиту. Тут він гарантує, що певні політики застосовуються виключно до запитів GET.
query.Contains()	C#-подібний метод, який використовується в політиках APIM для перевірки, чи містить рядок запиту певні ключові слова, наприклад WHERE або LIMIT. Цей метод допомагає застосувати обмеження, блокуючи певні запити.
re.search()	Функція re.search() Python знаходить шаблони в рядках. У рішенні Python він виявляє обмежені пропозиції SQL у запитах, забезпечуючи точний контроль над вмістом запиту та підвищуючи безпеку.
app.route()	Декоратор Flask, який прив’язує URL-адресу до функції. У цьому рішенні він зіставляє кінцеву точку /search із функцією, яка виконує SQL-запити під час застосування перевірок безпеки.
expect().toEqual()	Метод тестування Jest, який перевіряє очікувані значення. Тут він перевіряє, чи результат функції відповідає очікуваним результатам для різних запитів SQL, гарантуючи, що відповідь серверної частини правильна для обмежених і дозволених запитів.
context.res	Ця властивість JavaScript встановлює відповідь HTTP у функціях Azure. Це дозволяє спеціальну обробку помилок, надсилаючи певні повідомлення про помилки, наприклад помилки 403 для заборонених умов SQL.

Обробка помилок 403 в Azure APIM за допомогою умов запиту SQL

Для вирішення проблеми помилки 403, яка виникає під час запитів SQL, що містять пропозиції WHERE в Azure API Management (APIM), надані приклади сценаріїв працюють як через конфігурацію політики в Azure APIM, так і через умовну логіку в функціях Azure. Сценарій політики Azure APIM призначений для керування вхідними HTTP-запитами шляхом перевірки параметрів запиту та застосування певних правил. Коли рядок запиту містить обмежені терміни, такі як WHERE або LIMIT, політика втручається, перенаправляючи запит до серверної служби, якщо необхідно. Вивчаючи метод вхідного запиту (GET), ми можемо вибірково застосовувати правила безпеки, допомагаючи уникнути ризиків впровадження SQL, одночасно контролюючи доступ до конфіденційної інформації.

У рамках цієї політики такі команди, як

Сценарій функції Azure, написаний на JavaScript, додає ще один рівень контролю, безпосередньо обробляючи вміст запиту. Ця функція фіксує назву таблиці та параметри запиту SQL, а потім застосовує перевірки для пошуку недозволених ключових слів, таких як WHERE або LIMIT. Коли ці ключові слова виявлено, функція повертає помилку 403, щоб сповістити клієнтів про обмежені типи запитів. Функція також інтегрує обробку з’єднань серверної частини, дозволяючи певним командам SQL безпечно виконуватися, якщо вони відповідають вимогам перевірки. Цей підхід не тільки підтримує цілісність даних, але й забезпечує зворотний зв’язок, коли запит не вдається через політику безпеки, спрямовуючи розробників до прийнятних шаблонів використання. 🛡️

Для розширеної функціональності рішення включає серверну частину Flask, написану на Python, яка використовує регулярні вирази для відповідності обмеженим ключовим словам SQL. Це рішення дозволяє детально контролювати фільтрацію команд SQL і демонструє, як служба Python може ефективно доповнювати функції Azure. Функція перевірки сценарію Python (re.search) перевіряє рядок SQL на наявність заборонених термінів перед виконанням запитів, запобігаючи потраплянню небажаних пропозицій на рівень бази даних. Щоб забезпечити точність, тести Jest використовуються для моделювання різних запитів SQL, перевіряючи відповідь кожної функції на затверджені та обмежені команди. Ці тести дають змогу оцінити API за різних умов, забезпечуючи безпечну та передбачувану поведінку.

<!-- 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);
});

Оптимізація безпеки та продуктивності за допомогою Azure APIM і запитів SQL

Під час розробки рішення REST API із керуванням API Azure (APIM) для взаємодії з даними з таких джерел, як Databricks Delta Lake, розробники стикаються з проблемою балансу між безпекою та функціональністю. Цей баланс стає особливо складним, коли певні команди SQL, як-от команди WHERE, блокуються через обмеження безпеки в Azure. Оскільки GET часто є єдиним увімкненим методом для таких API, це обмежує спосіб взаємодії запитів із серверною базою даних. Однак, використовуючи певні конфігурації в APIM, ми можемо покращити поведінку API, щоб дозволити більш складні запити, зберігаючи безпеку.

Потужним методом захисту цих SQL-запитів в Azure є впровадження конфігурацій політики APIM, які виявляють і відфільтровують обмежені пропозиції SQL. Наприклад, встановивши a щоб захопити параметри запиту, API може ізолювати потенційні загрози від SQL-ін’єкцій, визначаючи незатверджені терміни до досягнення серверної частини. Ця техніка також дозволяє API відповідати лише на авторизовані запити без шкоди для продуктивності, оскільки ці операції можуть оброблятися безпосередньо APIM до того, як запит досягне бази даних.

У випадках, коли необхідна спеціальна обробка, можна використовувати функцію Azure або серверну службу на Python або Node.js для аналізу SQL-запитів із застосуванням додаткової перевірки з метою безпеки. Тут такі фреймворки, як Flask для Python і використання для зіставлення шаблонів полегшує динамічне обмеження певних ключових слів. Це дозволяє зовнішнім програмам безпечно отримувати відфільтровані дані з бази даних, підвищуючи як продуктивність, так і гнучкість. 🛡️ Ця проактивна конфігурація остаточно підтримує масштабованість, забезпечуючи виконання лише дійсних запитів, що робить API більш надійним і ефективним у виробничих середовищах.

1. Як я можу працювати з обмеженими пунктами SQL в Azure APIM?
2. Використання APIM файл для фільтрації певних речень SQL, таких як WHERE і LIMIT, можуть запобігти виконанню неавторизованих запитів, підвищуючи безпеку API.
3. Чи можливо використовувати метод POST замість GET у цьому налаштуванні?
4. Хоча GET поширений, ви можете використовувати POST для керування складнішими запитами SQL, хоча це може потребувати додаткових рівнів автентифікації для забезпечення безпеки.
5. Яка мета у політиках APIM?
6. The Команда тимчасово фіксує та зберігає дані запиту, дозволяючи API перевіряти обмежені терміни перед надсиланням запиту до серверної частини.
7. Чи можемо ми дозволити речення WHERE за певних умов?
8. Так, умовна логіка в APIM, наприклад , може вмикати пропозиції WHERE на основі конкретних параметрів або автентифікації користувача, пропонуючи вибіркову гнучкість.
9. Як працює функція підвищення безпеки?
10. Використання у Python ми можемо виявляти певні ключові слова в рядках SQL, що дозволяє ефективно блокувати потенційно шкідливі запити.
11. Які переваги використання Jest для тестування?
12. Jest надає спосіб імітації різних запитів SQL і перевірки відповідей API, що робить його важливим для перевірки безпеки запитів і загальної надійності API.
13. Чи може APIM повертати спеціальні повідомлення для відхилених запитів?
14. Так, APIM можна налаштувати за допомогою для надсилання власних повідомлень, наприклад «ДЕ або ОБМЕЖЕННЯ заборонено», надаючи користувачам миттєвий зворотний зв’язок.
15. Чи необхідний Flask для обробки синтаксичного аналізу SQL у серверній частині?
16. Flask є необов’язковим, але цінним для обробки складного аналізу та перевірки SQL; він забезпечує легку базову структуру для керування логікою API.
17. Які найкращі методи використання ключів API у цьому налаштуванні?
18. Ключі API слід обробляти безпечно з автентифікацією JWT через у політиках APIM, щоб забезпечити доступ до API лише перевірених користувачів.
19. Чому GET надає перевагу над POST в API отримання даних?
20. Запити GET ідеально підходять для доступу лише для читання, зменшуючи ризики, оскільки вони уникають прямих змін даних, що є критичним у середовищах із високим рівнем безпеки, як це.
21. Як серверні служби підтримують інтеграцію Databricks Delta Lake?
22. Бекенд-сервіси обробляють запити API та ретранслюють запити до Databricks, забезпечуючи сумісність із Delta Lake із застосуванням основних даних і обмежень доступу.

Досягнення балансу між безпекою та гнучкістю запитів в Azure APIM є важливим під час роботи із запитами на основі SQL. Керуючи такими реченнями, як WHERE і LIMIT, ви можете запобігти помилкам 403, водночас отримуючи відповідні дані з таких джерел, як Databricks Delta Lake.

Вивчення таких методів, як налаштування політики APIM і функції Azure для аналізу запитів, дозволяє розробникам API створювати надійні рішення для даних. Правильний баланс забезпечує ефективний доступ до даних, забезпечуючи дотримання стандартів безпеки, зберігаючи безпечну та ефективну взаємодію із зовнішніми даними. 📊