Hur hittar man säkerhetssårbarheter i Python-applikationen?

Efter en djupgående blick på det aktuella scenariot är hastigheten med vilken världen växer och går framåt ganska otänkbar, och teknikens roll är aldrig uteslutbar.

Så länge tekniken utvecklas kommer vi aldrig att möta en brist på nya uppfinningar och upptäckter som AI. Men denna förändring medför mycket osäkerhet bland de verktyg och medier vi som utvecklare behöver knäcka för framstegen. Bland dessa omständigheter står Python, ett programmeringsspråk, fortfarande fast och rakt.

Enligt femte Python Developers Survey resultat anser 84% av utvecklarna Python som sitt huvudspråk och 16% tror att det är deras sekundära språk! Denna siffra speglar Pythons popularitet bland utvecklare, organisationer, startups och unga yrkesverksamma.

Men! Detta får mig inte att slappna av eftersom popularitet också medför många risker och hot. Jag hoppas att utvecklarna vet att python-kärnan är säker, men tredjepartsmoduler kanske inte. Därför, för att lösa det här problemet, behöver du en säkerhetsskanner för att hitta sårbarheter.

Det finns många omfattande säkerhetsskannrar online att testa för onlinehot, men de kanske inte kan upptäcka plattformsspecifika svagheter som Python och Node.js. Etc.

Låt oss fördjupa oss i listan över bästa skanningsverktyg som hittar säkerhetsrisker och sårbarheter i en Python-applikation.

PYT (Python Taint)

Ett statiskt analysverktyg med öppen källkod för att upptäcka kommandoinjektion, cross-site scripting, SQL-injektion, katalogövergripande attacker i Python-webbapplikationer.

PYT bygger på den teoretiska grunden, och om du skulle vilja bidra kan du gå med i deras slapp grupp.

Bandit

Bandit är ett Open Stacks initiativ för att hitta vanliga säkerhetsrisker i python-kod. Den bearbetar varje fil för att bygga AST och generera en rapport.

Du kan få den installerad med pip.

Användningen av Bandit kan anpassas. För ett ex görs som standard test mot alla profiler, men om du vill kolla bara ShellInjection så kan du prova nedan.

bandit samples/*.py -p ShellInjection

Du kan också instruera att rapportera baserat på svårighetsgrad (låg, medel eller hög) nivå.

Säkerhet

Säkerhet är en Python-beroendekontroll som kan skanna den lokala virtuella miljön, kravfilen och stdin-ingångar för säkerhetsproblem.

Från att bygga pipelines till produktionssystem kan Safety CLI användas i olika situationer. Lita på mig! Om du har några sårbarheter eller säkerhetshot mot din Python-applikation kommer Safety CLI att upptäcka dem med lätthet. Det kommer också att säkerställa att du har fullständig information om skanningen; därför genererar den en rapport om befintliga hot och sårbarheter för att göra ditt jobb enklare.

PyUp

Håll din Python-applikation uppdaterad, kompatibel och säker med PyUps Python Dependency Security. Det hjälper dig att säkra din kod från tusentals säkerhetsbrister i Python-beroenden som kan bryta mot din Python-kod.

Istället för att lägga din tid på att manuellt uppdatera och spåra varje beroende, kan du få PyUp att automatisera uppgifter. Den fixar nya sårbarheter automatiskt och låter dig hålla dig borta från kända sårbarheter för att öka ditt förtroende för din kod.

Dessutom upprätthåller PyUp en databas med sårbarheter, och hittills har den registrerat 472 750 Python-beroenden. Dess skannrar är byggda för att lösa komplexa miljöer och skanna dina filer efter föråldrade och osäkra krav.

Dessa skannrar är också mycket konfigurerbara efter dina behov, och deras säkerhets-CI fångar upp sårbarheter innan koden går till produktion. Integrera kommandoradsverktyg i dina CI-arbetsflöden.

Få obegränsade offentliga och privata arkiv för $249/månad och utnyttja beroendelicenser, CVSS, API-nyckel och säkerhets-CI.

Snyk

Mitt i detta spännande bråk skulle jag vilja presentera Snyk. Snyk Open Source levererar mjukvarukonfigurationsanalys (SCA). Snyk ger dig friheten att hitta sårbara beroenden, skanna överklaganden innan sammanslagning, förhindra att nya sårbarheter träder i kraft, och du kan testa din produktionsmiljö med avseende på befintliga sårbarheter och problem.

Bara dessa funktioner gör Snyk till ett utmärkt alternativ för utvecklare. Du har möjlighet att skanna, övervaka, fixa och automatisera. Du kan använda ett brett programsammanhang för att prioritera problem med öppen källkod som är nåbara, distribuerade eller offentligt exponerade. Jag har listat några funktioner som kan ge dig klarhet angående Snyk,

  • Snyk kan automatisera sårbarhetskorrigeringar.
  • Snyk ger dig mental ro genom att automatiskt övervaka din utplacerade Python-kod för sårbarheter.
  • Utvärdera kontinuerligt efterlevnaden av regelverk och interna säkerhetspolicyer.
  • Snyk är speciellt gjuten för säkerhetsingenjörer och GRC-team.

Sammantaget anser jag att Snyk är den rätta sökanden för en position i vår lista, och utvecklare bör välja Snyk en gång för att hitta säkerhetsbrister i sina applikationer.

Soos.io

Soos SCA säger sig vara den billiga, allt-i-ett-lösningen för allt du behöver i en SCA. Och tro mig; påståendet är inte ihåligt! Några viktiga funktioner som hjälpte Soos SCA att nå denna lista ges nedan,

  • Snabbaste implementeringen.
  • Enkel användning! En praktisk UX.
  • Lätt att ställa in och gå vidare mot genomsökningssårbarheter.
  • En fantastisk artist.

Och alla dessa prisvärda alternativ indikerar att det här verktyget kommer att möta alla utvecklares förväntningar när de hittar säkerhetsbrister i din Python-applikation. Den erbjuder obegränsade skanningar när du vill. Denna funktion låter utvecklare komma till slutet.

En annan funktion som fångade min uppmärksamhet är dess rankingalgo; Jag fann att sårbarheter rangordnas efter svårighetsgrad, effekt och exploatering.

Den mest attraktiva funktionen, som fick mig att bli galen bakom det här verktyget, är dess rika instrumentpanel. Det är imponerande när det gäller att hämta informationen, och det blir för praktiskt för dig också att fortsätta med. All-inclusive, det är ett vackert paket för att eliminera hoten kring din Python-applikation.

Bål

Bål är ett utmärkt verktyg för att hitta eller upptäcka säkerhetsbrister. Anledningen till att jag kallar det ett perfekt verktyg är att det har kapacitet att analysera kodbaser med miljontals rader kod.

Det har en viss roll i din effektivitet eftersom det ger omedelbar feedback och rapporterar till utvecklare samtidigt som de skriver kod. Pyre inkluderar Pysa, ett säkerhetsfokuserat statiskt analysverktyg byggt ovanpå Pyre. Pysa analyserar dataflöden i Python-applikationer.

Den initiala konfigurationen innehåller några enkla steg. Först måste du ställa in den virtuella miljön, installera Pyre och SAPP i den virtuella miljön och slutligen initiera Pysa och SAPP.

Glöm inte! SAPP är avgörande för att genomföra analysen. Du kan snabbt ställa in en lämplig miljö för att köra Pysa och SAPP med följande kommando:

(pysa) $ pyre init-pysa

Detta kommando kommer att konfigurera ditt repo för att köra Pysa. Och fortsätt sedan mot att köra Pysa och SAPP med följande kommandon,

(pysa) $ pyre analyser –no-verify –save-results-to ./pysa-runs

(pysa) $ sapp analysera ./pysa-runs/taint-output.json

Sammantaget kommer detta verktyg att hjälpa dig mycket; Den har fått en plats med sin positiva lutning mot Python. Tveka därför inte och gå vidare för Pyre utan att tänka två gånger!

Trivy

Jag presenterar dig för ”Trivy”, en exceptionell, mångsidig och omfattande säkerhetsskanner. Mer överraskande har den en speciell kärlek till Python som gjorde det möjligt för Trivy att nå listan.

Trivy kan skanna containerbilder, filsystem, Git Repository, AWS, etc. Trivy stöder andra populära språk förutom Python, som Ruby, Node.js, Java, etc. Det kan också stödja operativsystem.

Det finns flera alternativ gällande installation; några av de populära nämns nedan för att fortsätta med,

  • brygg installera trivy
  • docker kör aquasec/trivy
  • Alternativ för att ladda ner binären från vattensäkerhet huvudsidan finns också tillgängliga.

För att avsluta detta skulle jag vilja lyfta fram en väsentlig aspekt av Trivy; den kan integreras med många populära plattformar och applikationer som Kubernetes Operator och VS Code Plugin.

Slutord

När du kommer till slutsatsen måste du vara nyfiken på min personliga preferens. Jag tror att det finns flera praktiska verktyg för att hitta sårbarheter i Python-applikationer. Alla verktyg som nämns ovan i listan har sina erbjudanden. För att vara korrekt, alla är bra alternativ.

Varje verktyg ger unika fördelar för att förbättra säkerheten för din Python-kod. Jag skulle föreslå att du överväger dina specifika krav och preferenser när du gör ditt val.

Kolla sedan in de bästa Python-ramverken för att bygga små till företagsapplikationer.