I en tid präglad av snabb teknisk utveckling, där världen ständigt förändras, är teknikens betydelse omöjlig att underskatta. Denna konstanta utveckling ger upphov till nya innovationer, inklusive artificiell intelligens. Men denna frammarsch innebär också utmaningar, särskilt för utvecklare som ständigt måste anpassa sig till nya verktyg och metoder. I detta dynamiska landskap står programmeringsspråket Python stadigt.
En undersökning från JetBrains visar att 84% av Python-utvecklare ser det som sitt primära språk, medan 16% använder det som sekundärt. Denna statistik understryker Pythons stora popularitet bland utvecklare, företag och nya talanger.
Denna popularitet innebär dock även potentiella risker. Även om Python i sig är säkert, kan tredjepartsmoduler innehålla säkerhetsbrister. Därför är det avgörande att använda säkerhetsverktyg som kan identifiera sårbarheter.
Många skannrar för onlinesäkerhet finns tillgängliga, men dessa kan missa plattformsspecifika problem som rör Python och Node.js. Låt oss därför titta närmare på några av de bästa verktygen för att identifiera säkerhetsrisker i Python-applikationer.
PYT (Python Taint)
PYT är ett verktyg för statisk analys med öppen källkod. Det är utformat för att upptäcka potentiella säkerhetsrisker i Python-webbapplikationer, såsom kommandoinjektion, cross-site scripting (XSS), SQL-injektion och katalogövergripande attacker.
PYT är baserat på teoretiska principer och de som är intresserade av att bidra kan ansluta sig till deras Slack-grupp.
Bandit
Bandit är ett initiativ från Open Stack som fokuserar på att identifiera vanliga säkerhetsbrister i Python-kod. Bandit analyserar varje fil genom att bygga ett abstrakt syntaxträd (AST) och generera en rapport.
Bandit kan enkelt installeras via pip. Verktyget är mycket anpassningsbart; man kan till exempel välja att enbart testa för specifika sårbarheter, såsom ShellInjection:
bandit samples/*.py -p ShellInjection
Det är även möjligt att filtrera rapporter baserat på svårighetsgrad (låg, medel eller hög).
Safety
Safety är ett verktyg för beroendekontroll i Python som kan skanna lokala virtuella miljöer, kravfiler och stdin-indata för att hitta potentiella säkerhetsproblem.
Safety CLI kan användas i olika scenarier, från utvecklings- till produktionsmiljöer. Det upptäcker enkelt sårbarheter och genererar detaljerade rapporter om identifierade hot för att underlätta utvecklarnas arbete.
PyUp
PyUp är en tjänst som hjälper till att hålla Python-applikationer uppdaterade, kompatibla och säkra. Den skyddar koden från tusentals kända säkerhetsbrister i beroenden.
PyUp automatiserar uppdatering och hantering av beroenden, vilket sparar tid och minskar risken för att kända sårbarheter ska finnas i koden. PyUp har en databas med över 470 000 Python-beroenden och är anpassningsbar för komplexa miljöer. Verktygets säkerhets-CI kan identifiera potentiella problem innan koden når produktion.
Med en månadsprenumeration kan man få tillgång till obegränsat med publika och privata arkiv, beroendelicenser, CVSS, API-nyckel och säkerhets-CI.
Snyk
Snyk är ett verktyg för mjukvarukonfigurationsanalys (SCA) som hjälper till att hitta sårbara beroenden, skanna överklaganden innan sammanslagning och förhindra nya sårbarheter. Det kan även användas för att testa produktionsmiljöer för befintliga problem.
Snyk erbjuder funktionalitet för skanning, övervakning, korrigering och automatisering. Det kan prioritera problem med öppen källkod baserat på programmets kontext.
- Snyk kan automatisera åtgärder för att korrigera sårbarheter.
- Verktyget övervakar automatiskt Python-kod i produktion och larmar vid upptäckt av sårbarheter.
- Snyk kan kontinuerligt utvärdera efterlevnaden av regelverk och interna säkerhetspolicyer.
- Snyk är anpassad för säkerhetsingenjörer och GRC-team.
Sammantaget är Snyk ett bra verktyg för utvecklare som vill hitta och åtgärda säkerhetsbrister i sina applikationer.
Soos.io
Soos SCA beskrivs som en kostnadseffektiv all-i-ett-lösning för mjukvarukonfigurationsanalys. Några av de funktioner som gör Soos till ett bra alternativ är:
- Snabb implementation.
- Användarvänligt gränssnitt.
- Enkel installation och sårbarhetsskanning.
- Hög prestanda.
Soos erbjuder obegränsade skanningar och rangordnar sårbarheter baserat på svårighetsgrad, effekt och exploatering. Instrumentpanelen är informativ och användarvänlig. Soos är ett bra val för att eliminera hot i Python-applikationer.
Pyre
Pyre är ett verktyg som analyserar kodbaser med miljontals rader kod. Det ger omedelbar feedback och rapporter till utvecklare under kodningsprocessen.
Pyre inkluderar Pysa, ett säkerhetsfokuserat statiskt analysverktyg som analyserar dataflöden i Python-applikationer. För att börja använda Pyre måste man installera den i en virtuell miljö och initiera Pysa och SAPP.
SAPP är avgörande för analysen. Konfigurationen görs genom:
(pysa) $ pyre init-pysa
Därefter kan man köra Pysa och SAPP med följande kommandon:
(pysa) $ pyre analyze –no-verify –save-results-to ./pysa-runs
(pysa) $ sapp analyze ./pysa-runs/taint-output.json
Pyre är ett effektivt verktyg för att hitta sårbarheter i Python-kod och rekommenderas för utvecklare som vill förbättra sin kods säkerhet.
Trivy
Trivy är en mångsidig säkerhetsskanner som stöder flera programmeringsspråk, inklusive Python.
Trivy kan skanna containerbilder, filsystem, Git-förråd och molnmiljöer (AWS). Förutom Python stöder det även språk som Ruby, Node.js och Java samt operativsystem. Trivy kan installeras på flera sätt:
- brew installera trivy
- docker kör aquasec/trivy
- Binärer kan laddas ner från Aqua Security.
Trivy kan integreras med många plattformar och applikationer, som Kubernetes Operator och VS Code Plugin.
Sammanfattning
Det finns många bra verktyg för att hitta sårbarheter i Python-applikationer. Varje verktyg har sina egna styrkor och det är bra att överväga ens egna behov och preferenser när man gör sitt val.
Det är också rekommenderat att bekanta sig med de bästa Python-ramverken för att bygga små och stora applikationer.