渗透测试利器：全面升级的 SQLMap WAF 绕过脚本集

ByPassTamperPlus

Code By:Tas9er / Assist AI:iFlytek Spark

本项目是一个针对SQLMap开发的加强版 Tamper脚本集合（基于Python3.10开发），旨在通过利用特定数据库版本的特性和高级混淆技术，绕过现代Web应用防火墙的防护。

This project is an enhanced Tamper script collection developed for SQLMap (based on Python 3.10) that is designed to bypass the protection of modern Web Application Firewall by leveraging the features of specific database versions and advanced obfuion techniques.

项目简介

传统的 SQLMap Tamper脚本通常较为通用，容易被 WAF 识别。ByPassTamperPlus 针对 MSSQL、MySQL 和 Oracle 的不同版本（从老旧版本到最新AI版本）进行了深度定制。每个脚本都集成了该版本独有的语法特性、函数和混淆逻辑，最大程度地提高 SQL 注入载荷的存活率。

Traditional SQLMap Tamper scripts are usually generic and easily recognized by WAF. ByPassTamperPlus is deeply customized for different versions of MSSQL, MySQL and Oracle, from legacy versions to the latest AI versions. Each script integrates the unique syntax features, functions, and obfuion logic of this version to maximize the survival of SQL injection loads.*

经常搞渗透测试和安全研究的师傅们肯定都遇到过一个头疼的问题：SQLMap 越来越不好用了。

在现代 Web 应用防火墙（WAF）极其“变态”的规则和语义分析面前，传统 SQLMap 自带的那些 Tamper 脚本，比如 space2comment 或者 randomcase，往往刚发几个包就被 WAF 逮个正着，直接喜提封 IP 套餐。

传统的 Tamper 脚本大多是为了“通用”而设计的，这就导致它们的特征非常明显，早就被各大安全厂商拉进了特征库，这个时候就需要师傅们自己编写 Tamper 脚本。那么，有没有别人写好的能够针对不同数据库的特定版本，进行“量身定制”的深度混淆呢？

? 什么是 ByPassTamperPlus？

简单来说，这是一个专门为 SQLMap 开发的“加强版” Tamper 脚本集合。基于 Python 3.10 开发，它的核心逻辑非常硬核：放弃通用性，追求极致的版本特异性。

作者深入研究了三大主流数据库（MSSQL、MySQL、Oracle）从上古老版本到最新 AI 版本的语法特性，将每个版本独有的内置函数、语法特性和混淆逻辑融入到了独立的 Tamper 脚本中，从而最大程度地提高 SQL 注入 Payload 在现代 WAF 面前的“存活率”。

? 核心亮点：它凭什么能绕过现代 WAF？

1. 细致入微的“版本特供”

ByPassTamperPlus 包含了三个主要目录，针对三种主流数据库进行了极其细致的版本划分：

MySQL
：涵盖了从老旧的 5.0 一直到主流的 8.0 版本。

涵盖版本: 5.0, 5.1, 5.5, 5.6, 5.7, 8.0

通用技术
: 内联注释 (/*!...*/)、关键字替换 (&&, ||)、正则替换 (REGEXP)等。
版本特定
:

5.0/5.1
: XML 函数 (ExtractValue, UpdateXML) 报错注入混淆。
5.5/5.6
: 时间盲注优化 (TO_SECONDS 替代 SLEEP)，GTID 相关函数混淆。
5.7
: JSON 函数 (JSON_EXTRACT, JSON_OBJECT) 混淆。
8.0
: 公用表表达式 (WITH RECURSIVE)、窗口函数 (ROW_NUMBER)、TABLE 语句替代 SELECT。

MSSQL
：从经典的 SQL Server 2000，一直支持到了还没大面积普及的 2025 版本！

涵盖版本: 2000, 2005, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019, 2022, 2025

通用技术
: 大小写随机化、空白符替换、注释分割等。
版本特定
:

2000
: 利用 TEXTPTR 和 READTEXT 函数。
2005+
: 利用 XML 路径和 CTE (公用表表达式)。
2016+
: 利用 JSON 函数 (OPENJSON, JSON_VALUE) 进行数据提取和逻辑混淆。
2019+
: 利用智能查询处理特性和近似计数函数。
**2025 **: 模拟利用 AI_PREDICT 和 VECTOR_DISTANCE 等 AI 相关函数进行语义绕过。

Oracle
：从常见的 11g，一直支持到了结合 AI 的 23ai 版本。
涵盖版本: 11g, 12c, 18c, 19c, 21c, 23ai

通用技术
: 字符串拼接 (|| CHR(...))、标识符双引号包裹、高级空白符噪音等。
版本特定

11g
: XMLType 数据提取、NUMTOYMINTERVAL 延迟。
12c
: JSON_VALUE 包装、多租户视图 (V$PDBS)、私有临时表命名。
18c/19c
: JSON 对偶视图 (JSON_SERIALIZE)、SQL Macros (LISTAGG)、多态表函数模拟。
21c
: 原生 JSON 类型构造、模拟 DBMS_PYTHON 调用。
23ai
: 利用 AI_SQL_GENERATE 生成自然语言查询、向量相似度 (VECTOR_DISTANCE) 比较。

2. 花式利用高级数据库特性

这款工具最让我惊艳的地方在于，它不仅仅停留在替换空格、大小写转换这种初级操作上，而是大量调用了现代数据库的新特性来做语义混淆：

MySQL 阵营
：在 5.0/5.1 时代利用 XML 函数报错注入混淆；在 5.5/5.6 优化时间盲注（用 TO_SECONDS 替代敏感的 SLEEP）；在 5.7 引入 JSON 函数混淆；到了 8.0 甚至用上了公用表表达式（CTE）和窗口函数，甚至用 TABLE 语句替代了极易被拦截的 SELECT。
MSSQL 阵营
：除了早期的 TEXTPTR 和 XML 路径，2016版本以上大量使用 JSON 函数（OPENJSON）进行数据提取和逻辑混淆。最离谱的是 2025 版本，竟然模拟利用了 AI_PREDICT 和 VECTOR_DISTANCE 等 AI 相关函数来进行语义层面的绕过，直接对 WAF 进行降维打击！
Oracle 阵营
：从 11g 的 XMLType 数据提取，到 12c 的多租户视图和私有临时表命名；到了 23ai 版本，甚至利用 AI_SQL_GENERATE 生成自然语言查询以及向量相似度进行比较。

这种利用冷门函数和最新特性生成的 Payload，不仅长得稀奇古怪，还能让很多基于传统正则和老旧语义分析库的 WAF 直接“蒙圈”，从而实现 Bypass。

通用性说明

没有 100% 的银弹
：面对那些具备深度语义分析引擎、AI 动态识别或者白名单机制的顶级 WAF，任何工具都无法保证 100% 绕过。它的成功率取决于目标 WAF 的规则复杂度和迭代频率。
存在破坏语法的可能
：因为大量使用了极端复杂的变形和高级函数，在某些特定的复杂 SQL 场景下（比如后端语句本身就经过了复杂的拼接），经过 Tamper 变形后的 Payload 可能会导致原本的 SQL 语法出错，使得语句无法执行。因此在实战中可能需要师傅们根据实际情况微调。

1.绕过能力非绝对：受目标WAF的版本迭代频率、规则配置逻辑（涵盖厂商自定义规则、动态规则更新、语义分析算法等）、部署架构（云WAF、硬件WAF、混合防护体系）等多重差异影响，本工具无法保证100%绕过所有WAF防护系统。其绕防效果高度依赖目标WAF的实际防护策略，针对规则相对简单、老旧的WAF可实现较高绕过概率，面对具备深度语义分析、AI动态识别能力的先进WAF，绕防效果存在不确定性。

2.可用性非绝对保障：本工具目前仍处于持续迭代优化阶段，受限于大规模、多场景、多环境的实测数据积累不足，在部分特定场景下，例如目标应用数据库类型特殊、后端SQL语句结构复杂、存在应用层自定义过滤逻辑等，可能出现Payload变形后与正常SQL语句语法规则冲突的情况，进而导致正常SQL语句无法正常执行，甚至可能触发目标系统异常响应，无法确保100%的场景可用性。

免责声明

本工具仅面向具备合法资质的安全研究人员、渗透测试工程师及经明确书面授权的企业/机构内部人员使用，用于授权范围内的网络安全测试、防御能力验证及漏洞研究。严禁任何未经授权的网络攻击、非法入侵、数据窃取或其他违反法律法规的行为。

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