SQLMap-FluX 二开Bypass版 | 有效检测并绕过WAF的特征识别与频率检测-华盟网

工具介绍

SQLMap-FluX 是针对sql注入的改造版本。本项目核心在于通过重构工具的静态特征、逻辑载荷以及交互行为，使其能够模拟拟人化的访问模式，从而在渗透测试中，有效检测并绕过现代Web应用防火墙的特征识别与频率检测。旨在增强其对现代 WAF（Web 应用防火墙）和 IPS（入侵防御系统）的规避能力。 by FhoeniX42S

https://github.com/FX42S/Sqlmap-FluX/tree/main

工具原理

第一阶段：静态指纹”大清洗”

1. 全局定界符随机化 (`lib/core/settings.py`)

修改内容：

添加了 generateDynamicDelimiter() 函数，生成模拟业务数据格式的随机定界符
支持多种格式：JSON 响应片段、Base64 风格、UUID 风格、随机十六进制
添加了 generateRandomizedBoundaries() 函数生成随机定界符前缀和后缀
替换了固定的 KB_CHARS_BOUNDARY_CHAR 和 KB_CHARS_LOW_FREQUENCY_ALPHABET

规避原理：

避免使用固定的 q...q 十六进制字符串模式
模拟正常的业务数据格式，如 {"id":"abc123","data":" 或 Base64 填充

2. User-Agent 与 Header 库更新 (`data/txt/user-agents.txt`)

修改内容：

添加了 Chrome 138-140 版本的 User-Agent（Windows 和 macOS）
添加了 Firefox 141-143 版本的 User-Agent
添加了 Safari 18.x 版本的 User-Agent
添加了 macOS ARM 架构的 Chrome User-Agent
保留原有 User-Agent 以确保兼容性

规避原理：

使用 2026 年主流浏览器的最新 User-Agent
降低被基于 User-Agent 的指纹库检测的概率

3. 垃圾参数干扰 (`lib/request/connect.py`)

修改内容：

在 getPage() 函数中添加了垃圾参数干扰逻辑
每次请求随机添加 1-2 个无关紧要的参数，如：

_timestamp: 当前时间戳
_v: 随机版本号
_nonce: 随机十六进制字符串
_ref: 随机引用字符串
_cache: 随机缓存标识
_rid: 随机请求 ID
_t: 随机时间戳
_track: 随机追踪标识

规避原理：

使每个 URL 的哈希值都不同
对抗简单的 URL 频率限制和重复请求检测
模拟正常用户行为中的追踪参数

第二阶段：Payload 逻辑”去工程化”

1. 重写检测模版 (`data/xml/payloads/boolean_blind.xml`)

修改内容：

将简单的 AND 1=1 替换为复杂数学表达式：

AND (SELECT COUNT(*) FROM (SELECT 1 UNION SELECT 2) t) BETWEEN 1 AND 3
AND ABS(ROUND([RANDNUM]/[RANDNUM],0))=1
AND ASCII(SUBSTRING(CAST([RANDNUM] AS CHAR),1,1)) BETWEEN 48 AND 57

将简单的 OR 1=1 替换为：

OR CEIL(POWER([RANDNUM]/[RANDNUM],2))=1
OR LENGTH(CONCAT([RANDNUM],[RANDNUM]))>LENGTH(CAST([RANDNUM] AS CHAR))

子查询中使用复杂表达式：

AND [RANDNUM]=(SELECT (CASE WHEN (MOD(ABS([RANDNUM]-[RANDNUM]),2)=0) THEN ...))
OR [RANDNUM]=(SELECT (CASE WHEN (FLOOR(POWER(SQRT([RANDNUM]),2))=[RANDNUM]) THEN ...))

规避原理：

避免使用简单的 AND 1=1 或 AND [RANDNUM]=[RANDNUM] 模式
使用数学函数（ABS, ROUND, CEIL, POWER, MOD, FLOOR, SQRT）构造等价条件
使用字符串函数（LENGTH, CONCAT, ASCII, SUBSTRING）增加复杂度

2. 随机化 SQL 关键字 (`lib/core/agent.py`)

修改内容：

添加了 obfuscateSqlKeywords() 函数
实现三种随机化技术：

a) 大小写变换：

b) 内联注释插入：

c) 关键字混淆池：

覆盖常用 SQL 关键字：SELECT, FROM, WHERE, AND, OR, UNION 等

15% 概率在关键字后插入随机内联注释
格式：SELECT /*!abc*/ FROM /*!xyz*/ WHERE ...
注释内容随机生成，长度 2-5 个字符

30% 概率对 SQL 关键字进行随机大小写变换
例如：SELECT → SeLeCt, AND → aNd

规避原理：

打破 SQLMap 特征的固定模式
内联注释不影响 SQL 执行，但干扰基于正则的特征检测
大小写变换绕过简单的关键字匹配

第三阶段：行为模式”拟人化”

1. 非线性时间分布 (`lib/core/common.py`)

修改内容：

添加了 poissonRandomDelay() 函数实现泊松分布随机延迟
添加了 humanLikeDelay() 函数实现拟人化延迟

泊松分布算法：

使用 Knuth 算法生成泊松分布随机变量
参数 lambda_param=2.0 控制分布形状

人类行为模式模拟：

快速点击模式（20% 概率）：延迟缩短 30-50%
正常加载模式（60% 概率）：延迟在基础值附近波动
慢速加载模式（20% 概率）：延迟增加 50-150%
添加高斯噪声增加随机性

规避原理：

模拟人类操作的自然随机性
对抗基于请求频率和序列的自动化检测
泊松分布符合人类点击行为模式

2. 探测逻辑乱序化 (`lib/controller/checks.py`)

修改内容：

在 heuristicCheckSqlInjection() 函数中添加：

a) “垫底”请求：

b) 随机延迟：

c) 噪声参数注入（30% 概率）：

随机生成不存在的参数名（如 _xyzabc）
添加随机值作为噪声
日志记录用于调试

“垫底”请求之间添加随机延迟
延迟时间为配置延迟的 0.5-1.5 倍

在注入探测前发送 1-3 个正常请求
使用原始参数值，模拟正常用户行为

规避原理：

“垫底”请求模拟正常浏览行为，降低注入探测的异常性
随机延迟打破请求的规律性
噪声参数干扰基于参数分析的检测系统

使用建议

高级规避配置：

python sqlmap.py -u "http://target.com/page.php?id=1" 
    --user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36..." 
    --delay=2 
    --time-sec=5 
    --level=5 
    --risk=3 
    --threads=1 
    --tamper=randomcase,between,charencode

注意事项

性能影响： 部分修改（如泊松延迟、垫底请求）会增加扫描时间，建议在需要高隐蔽性时使用
兼容性： 所有修改都保持与原有 SQLMap 功能的兼容性，不影响正常扫描逻辑
可配置性： 垃圾参数和噪声注入默认启用，可通过修改源码中的概率值调整
测试建议： 在生产环境使用前，建议在测试环境验证所有修改的有效性

修改文件列表

文件路径	修改阶段	修改类型
`lib/core/settings.py`	第一阶段	添加动态定界符生成函数
`data/txt/user-agents.txt`	第一阶段	更新 User-Agent 列表
`lib/request/connect.py`	第一阶段/第三阶段	添加垃圾参数/泊松延迟
`data/xml/payloads/boolean_blind.xml`	第二阶段	重写检测模板
`lib/core/agent.py`	第二阶段	添加 SQL 关键字随机化
`lib/core/common.py`	第三阶段	添加泊松分布延迟函数
`lib/controller/checks.py`	第三阶段	添加探测逻辑乱序化