SQL示例-漏洞覆盖率
这些示例查询可以让您了解Security Console有多少漏洞覆盖率，以及最近添加了哪些漏洞。
所有的漏洞
安全控制台定义的漏洞是维度的，可以位于dim_vulnerability维度中。此维度公开了安全控制台覆盖的漏洞的公共属性。要获得所有漏洞的列表，可以对这个维度执行一个简单的查询:
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits
4
从dim_vulnerability
5
订单通过标题ASC
上面的查询投射维度、格式和别名中可用的几个列，以使输出清晰。proofAsText函数将描述栏中的HTML标记剥离为纯文本格式。内置的round函数用于将risk_score和cvss_score列四舍五入到两位精度。一个简单的ORDER BY表达式按标题的字母顺序升序对结果进行排序。
最近出版的漏洞
要细化返回哪些漏洞，可以添加WHERE子句，该子句只返回最近两周发布的漏洞。要设置日期比较的范围，可以使用间隔数据类型。指PostgreSQL日期/时间类型有关使用自定义日期间隔的更多信息。
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits
4
从dim_vulnerability
5
在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的
6
订单通过标题ASC
最近发布的Microsoft漏洞
该查询可以进一步定制，以包括对漏洞类型的过滤。dim_vulnerity_category维度提供漏洞及其类别之间的关联。这个查询返回最近发布的在microsoft相关类别中定义的漏洞:
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits
4
从dim_vulnerability
5
在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的和vulnerability_id在（
6
选择截然不同的vulnerability_id
7
从dim_vulnerability_category
8
在哪里较低的（category_name）就像“微软% %”
9
）
10
订单通过标题ASC
由于dim_vulnerability_category维度包含所有类别关联，子选择只返回与术语“microsoft”(大小写不敏感)匹配的漏洞的不同标识符。子选择技术是避免返回重复行的理想方法，如果dim_vulnerability维度自然地与dim_vulnerability_category维度结合在一起，则可能返回重复行。
最近发布了严重的Microsoft漏洞
通过使用安全控制台的严重性描述，可以进一步缩小漏洞的搜索范围:
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits
4
从dim_vulnerability
5
在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的和严重程度＝“关键”和vulnerability_id在（
6
选择截然不同的vulnerability_id
7
从dim_vulnerability_category
8
在哪里较低的（category_name）就像“微软% %”
9
）
10
订单通过标题ASC
最近发布了带有cve的Microsoft漏洞
漏洞和cve之间的关系在dim_vulnerability_reference维度中存储为“引用”。这是一个一对多的维度，这意味着如果一个漏洞有多个引用，那么它将在这个表中有多个记录。因此，在SQL中有几种方法提取该数据:(1)子选择(2)用GROUP BY表达式JOIN，或(3)with表达式。您选择的方法是一种设计偏好。在这两种情况下，我们都会将多个引用折叠到一个列中，这意味着我们必须执行分组聚合。聚合函数array_agg和array_to_string函数对于执行此反规格化时格式化输出非常有用。让我们看看所有这些选项:
使用子选择
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits，
4
（选择array_to_string（array_agg（参考），”、“）从dim_vulnerability_reference在哪里源＝“CVE”和vulnerability_id＝dv．vulnerability_id）作为cf
5
从dim_vulnerability dv
6
在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的和vulnerability_id在（
7
选择截然不同的vulnerability_id
8
从dim_vulnerability_category
9
在哪里较低的（category_name）就像“微软% %”
10
）
11
订单通过标题ASC
12
在这种方法中，使用子选择来查找来自dim_vulnerability_reference维度中具有匹配源名称“CVE”的所有引用。为了比较dim_vulnerability维度中的vulnerity_id，需要使用一个名为“dv”的别名来避免歧义。由于每个漏洞都有多个潜在的CVE引用，因此需要将它们压缩为一个输出字符串。这是通过使用array_agg聚合函数实现的。它接受单个值并将它们放入一个数组中。但是，输出中将使用方括号格式化数组，因此在CSV格式中不是很清晰。为了使输出更加美观，可以使用array_to_string函数将该数组解析为带有自定义分隔符的字符串。在本例中，使用逗号作为分隔符，数组中的字段被平铺成字符串。
使用一个连接
sql
1
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
2
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
3.
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits，vcf．cf
4
从dim_vulnerability dv
5
加入（
6
选择vulnerability_id，array_to_string（array_agg（参考），”、“）作为cf
7
从dim_vulnerability_reference
8
在哪里源＝“CVE”
9
集团通过vulnerability_id
10
）作为vcf使用（vulnerability_id）
11
在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的和vulnerability_id在（
12
选择截然不同的vulnerability_id
13
从dim_vulnerability_category
14
在哪里较低的（category_name）就像“微软% %”
15
）
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订单通过标题ASC
在这种方法中，嵌套JOIN执行搜索，为每个漏洞找到所有cve(使用上面描述的相同聚合技术)。然后，将得到的数据自然地连接起来，取出cve。
使用WITH表达式
sql
1
与
2
vulnerability_cves作为（
3.
选择vulnerability_id，array_to_string（array_agg（参考），”、“）作为cf
4
从dim_vulnerability_reference
5
在哪里源＝“CVE”
6
集团通过vulnerability_id
7
）
8
选择nexpose_id，标题，proofAsText（描述）作为描述，date_published，cvss_vector，
9
severity_score，严重程度，pci_severity_score，pci_status，轮（riskscore::数字，0）作为risk_score，
10
轮（cvss_score::数字，2）作为cvss_score，利用，malware_kits，vcf．cf
11
从dim_vulnerability dv
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加入vulnerability_cves vcf使用（vulnerability_id）
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在哪里现在（）-date_published<时间间隔2周的和vulnerability_id在（
14
选择截然不同的vulnerability_id
15
从dim_vulnerability_category
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在哪里较低的（category_name）就像“微软% %”
17
）
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订单通过标题ASC
在这个方法中，我们利用PostgresSQL与表达式，或更正式地称为公共表表达式。该技术很简单，并在SQL查询导出示例篇文章。vulnerable _cves表达式首先执行搜索，以找到每个漏洞的所有CVEs(使用上面描述的相同聚合技术)。然后，通过vulnerable _id将此输出自然地与dim_vulnerability维度连接起来，以拉出cves列。正如您可以自己测试的那样，输出与前两种方法相同。与JOIN方法相比，您将看到一些显著的相似之处，但许多SQL开发人员会声称这种方法更具可读性。
最近KBs发表了《严重的微软漏洞》
请尝试为cve扩展上面的示例，以便自己提取Microsoft KB引用。
如您所见，定制查询以检索感兴趣的漏洞非常简单，并且可以根据您的需要进行定制。尝试查看以名称“dim_vulnerity_”开头的其他维度，以查看可供过滤的其他元数据。