背景
在当前企业数字化进程中，数据已成为核心资产。然而，恶意代码注入攻击时刻威胁着数据库系统的稳定性。即便开发团队遵循预编译、输入过滤等最佳实践，遗留代码、第三方组件的潜在风险或人为疏忽仍可能留下安全缺口。面对这一挑战，被动修补已不足以应对，我们需要更主动的防御策略。
KingbaseES 内置的智能 SQL 防护机制，提供了一种从数据库内核层构建的主动防御方案。它让异常语句有效识别，帮助安全团队从'事后响应'转向'事前防御'，真正实现规则前置。
注入风险分析
SQL 注入的原理看似简单，却极具破坏力：攻击者将恶意逻辑伪装成正常输入，诱导数据库执行非预期操作。
以登录验证为例，若用户在名称栏输入 ' OR '1'='1，后台查询可能演变为：
SELECT * FROM users WHERE username='' OR '1'='1' AND password='xxx'
由于 '1'='1' 恒成立，攻击者可能绕过身份验证获取敏感信息。
若处理不当，输入包含 DROP TABLE users;-- 等指令且应用层未做严密过滤时，可能导致关键数据表被意外清除。
常规防御手段（如预编译）虽然有效，但高度依赖开发人员的编码规范。一旦动态 SQL 构建出现疏漏，风险便随之产生。而数据库的智能 SQL 防护机制，直接在数据库内核层设立校验节点，无论应用层是否存在疏漏，所有执行语句都必须经过严格校验方可放行。
防护工作模式
该机制的核心逻辑在于：只允许合规语句通行，阻断异常请求。通过建立合法语句白名单，系统仅放行白名单内的操作，其他语句将被预警或拦截。
智能防护机制设计了三种工作模式，支持灵活配置：
- 学习模式：管理员指定需要监控的用户后，系统自动观察并记录这些用户执行的所有合规语句，生成规则库。无需手动编写复杂规则，有效避免人为疏漏。
- 预警模式：在正式启用防护前，可先开启此模式。所有语句均会执行，但若某条语句不在白名单中，系统将发出警报并记录日志。安全管理员可依据日志微调白名单，确保业务平稳过渡。
- 拦截模式：经过充分测试后，开启此模式以启动全面防护。任何不在白名单的语句都会被直接阻断并返回错误提示，同时写入审计日志。恶意注入企图将被彻底遏制。
您可根据实际业务场景按需切换模式，让安全策略的落地更加平滑、可控，无需担忧误伤正常业务。
性能表现与配置
识别准确率
该防护机制全量检查执行语句，难以被绕过，仅白名单内的合法操作可正常执行。同时，它基于内核解析后的结果来计算特征值，而非简单的字符串匹配。这意味着，即使数据操作语句中的常量千变万化（例如查询不同的用户 ID），其特征值依然保持稳定，不会导致误判。
为验证其拦截能力，我们进行了多次实测（基于 100 万条合规语句和 900 万条异常语句）：
| 类别 | 数量 | 检出/拦截情况 |
|---|---|---|
| 异常语句总数 | 900 万 | 全部检出 (900 万) |
| 合规语句总数 | 100 万 | 误拦截数 (0) |
