在当今数字化的时代，医疗系统承载着大量患者的敏感信息，如个人身份、病历记录、诊断结果等。这些信息的安全性至关重要，一旦泄露或被恶意篡改，可能会对患者的权益造成严重损害。而SQL注入攻击作为一种常见的网络安全威胁，在医疗系统查询中时有发生。下面将通过实际案例探讨医疗系统查询中防止SQL注入的相关问题。
一、SQL注入攻击原理及危害
SQL注入是指攻击者通过在应用程序的输入字段中添加恶意的SQL代码，从而改变原有的SQL查询语句的逻辑，以达到非法获取、修改或删除数据库中数据的目的。在医疗系统中，常见的查询场景如患者信息查询、病历查询等，都可能成为SQL注入攻击的目标。
例如，一个简单的患者信息查询界面，用户输入患者ID进行查询，对应的SQL语句可能如下：
SELECT * FROM patients WHERE patient_id = '$input_id';
如果攻击者在输入框中输入类似 ' OR '1'='1 的恶意代码，那么最终的SQL语句将变为：
SELECT * FROM patients WHERE patient_id = '' OR '1'='1';
由于 '1'='1' 始终为真，这将导致该查询语句会返回 patients 表中的所有记录，攻击者就可以获取到大量患者的敏感信息。
SQL注入攻击对医疗系统的危害是巨大的。首先，患者的个人隐私信息可能被泄露，包括姓名、身份证号、病情等，这不仅侵犯了患者的隐私权，还可能导致患者遭受骚扰、诈骗等问题。其次，攻击者可能会篡改患者的病历信息，影响医生的诊断和治疗，对患者的健康造成潜在威胁。此外，医疗系统的数据完整性和可用性也会受到影响，可能导致系统崩溃或无法正常运行。
二、实际案例分析
某地区的一家大型医院的医疗信息系统遭受了SQL注入攻击。该医院的系统提供了在线预约挂号和患者信息查询服务，用户可以通过输入身份证号或预约单号来查询相关信息。攻击者发现了系统输入验证的漏洞，通过构造恶意的SQL语句，成功绕过了系统的身份验证机制，获取了大量患者的个人信息和病历记录。
攻击发生后，医院立即发现了异常的数据库访问行为，如短时间内大量的查询请求，并且查询结果包含了大量敏感信息。经过技术人员的紧急排查，确定是SQL注入攻击导致的安全事件。
此次攻击事件暴露出该医院医疗系统存在以下问题：
1. 输入验证不严格：系统没有对用户输入的内容进行充分的验证和过滤，允许攻击者输入恶意的SQL代码。
2. 代码编写不规范：在构建SQL查询语句时，直接将用户输入的内容拼接到SQL语句中，而没有使用参数化查询等安全的方式。
3. 缺乏安全审计和监控：系统没有建立有效的安全审计和监控机制，无法及时发现和阻止异常的数据库访问行为。
三、防止SQL注入的措施
为了防止医疗系统查询中发生SQL注入攻击，可以采取以下措施：
（一）输入验证和过滤
对用户输入的内容进行严格的验证和过滤是防止SQL注入的重要手段。可以通过正则表达式、白名单等方式，只允许合法的字符和格式的输入。例如，对于患者ID，只允许输入数字和字母的组合：
import re
input_id = input("请输入患者ID：")
if not re.match(r'^[a-zA-Z0-9]+$', input_id):
print("输入的患者ID格式不正确，请重新输入。")
else:
# 继续处理查询逻辑
pass（二）参数化查询
使用参数化查询可以有效避免SQL注入攻击。参数化查询将用户输入的内容作为参数传递给SQL语句，而不是直接拼接到SQL语句中。不同的编程语言和数据库系统都提供了相应的参数化查询方法。例如，在Python中使用 sqlite3 模块进行参数化查询：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('medical.db')
cursor = conn.cursor()
input_id = input("请输入患者ID：")
query = "SELECT * FROM patients WHERE patient_id = ?"
cursor.execute(query, (input_id,))
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
conn.close()（三）存储过程
存储过程是一种预编译的数据库对象，它可以接收参数并执行特定的SQL操作。使用存储过程可以将SQL逻辑封装在数据库中，减少应用程序与数据库之间的交互，同时也可以提高安全性。例如，创建一个用于查询患者信息的存储过程：
CREATE PROCEDURE GetPatientInfo
@patient_id VARCHAR(50)
AS
BEGIN
SELECT * FROM patients WHERE patient_id = @patient_id;
END;在应用程序中调用该存储过程：
import pyodbc
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=medical;UID=user;PWD=password')
cursor = conn.cursor()
input_id = input("请输入患者ID：")
cursor.execute("{call GetPatientInfo (?)}", input_id)
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
conn.close()（四）安全审计和监控
建立完善的安全审计和监控机制可以及时发现和阻止SQL注入攻击。可以记录数据库的所有访问操作，包括查询语句、执行时间、操作人员等信息，并定期进行审计。同时，使用入侵检测系统（IDS）或入侵防御系统（IPS）对网络流量进行实时监控，当发现异常的数据库访问行为时，及时发出警报并采取相应的措施。
四、实施效果和总结
该医院在发现SQL注入攻击事件后，立即采取了上述防止SQL注入的措施。首先，对系统的输入验证模块进行了全面的升级，增加了严格的输入过滤规则。其次，将所有的SQL查询语句改为参数化查询，避免了SQL注入的风险。同时，建立了安全审计和监控系统，对数据库的访问行为进行实时监控。
经过一段时间的实施，该医院的医疗系统安全性得到了显著提升。未再发生类似的SQL注入攻击事件，患者的信息安全得到了有效保障。同时，系统的稳定性和可靠性也得到了提高，为医院的正常运营提供了有力支持。
总之，在医疗系统查询中防止SQL注入是保障患者信息安全和医疗系统正常运行的重要工作。医疗机构和开发人员应该充分认识到SQL注入攻击的危害，采取有效的防范措施，如输入验证、参数化查询、存储过程和安全审计等，不断提升医疗系统的安全性。同时，还应该加强安全意识培训，提高员工的安全防范意识，共同维护医疗系统的安全。
