Hvordan finne sikkerhetssårbarheter i Python-applikasjonen?

Etter et grundig oppslag på det nåværende scenariet, er hastigheten som verden vokser og går fremover ganske ufattelig, og teknologiens rolle kan aldri utelukkes.

Så lenge teknologien utvikler seg, vil vi aldri møte mangel på nye oppfinnelser og oppdagelser som AI. Men denne endringen medfører mye usikkerhet blant verktøyene og mediene vi som utvikler trenger for å knekke for fremskritt. Blant disse omstendighetene står Python, et programmeringsspråk, fortsatt solid og rett.

Ifølge femte Python Developers Survey resultater, 84 % av utviklerne anser Python som sitt hovedspråk, og 16 % mener det er deres sekundære språk! Dette tallet gjenspeiler Pythons popularitet blant utviklere, organisasjoner, startups og unge fagfolk.

Men! Dette får meg ikke til å slappe av siden popularitet også medfører mange risikoer og trusler. Jeg håper utviklerne vet at python-kjerne er sikker, men tredjepartsmoduler kanskje ikke. Derfor, for å løse dette problemet, trenger du en sikkerhetsskanner for å finne sårbarheter.

Det finnes mange omfattende sikkerhetsskannere på nettet for å teste for trusler på nettet, men de kan kanskje ikke oppdage plattformspesifikke svakheter som Python og Node.js. Etc.

La oss fordype oss i listen over beste skanneverktøy som finner sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i en Python-applikasjon.

PYT (Python Taint)

Et statisk analyseverktøy med åpen kildekode for å oppdage kommandoinjeksjon, skripting på tvers av nettsteder, SQL-injeksjon, katalogoverskridende angrep i Python-nettapplikasjoner.

PYT er basert på det teoretiske grunnlaget, og har du lyst til å bidra, så kan du bli med på deres slapp gruppe.

Banditt

Banditt er et Open Stacks initiativ for å finne felles sikkerhetsrisiko i python-kode. Den behandler hver fil for å bygge AST og generere en rapport.

Du kan få den installert ved hjelp av pip.

Bruken av Bandit kan tilpasses. For en eks blir det som standard testet mot hele profilen, men hvis du bare vil sjekke ShellInjection kan du prøve nedenfor.

bandit samples/*.py -p ShellInjection

Du kan også be om å rapportere basert på alvorlighetsgrad (lav, middels eller høy).

Sikkerhet

Sikkerhet er en Python-avhengighetskontroller som kan skanne det lokale virtuelle miljøet, kravfilen og standardinndata for sikkerhetsproblemer.

Fra å bygge rørledninger til produksjonssystemer kan Safety CLI brukes i ulike situasjoner. Stol på meg! Hvis du har noen sårbarheter eller sikkerhetstrusler mot Python-applikasjonen din, vil Safety CLI enkelt oppdage dem. Det vil også sikre at du har alle detaljer om skanningen; derfor genererer den en rapport om eksisterende trusler og sårbarheter for å gjøre jobben din enklere.

PyUp

Hold Python-applikasjonen din oppdatert, kompatibel og sikker med PyUp«s Python Dependency Security. Det hjelper deg med å sikre koden din mot tusenvis av sikkerhetssårbarheter i Python-avhengigheter som kan bryte Python-koden din.

I stedet for å bruke tiden din på å manuelt oppdatere og spore hver avhengighet, kan du få PyUp til å automatisere oppgaver. Den fikser nye sårbarheter automatisk og lar deg holde deg unna kjente sårbarheter for å øke tilliten til koden din.

Videre vedlikeholder PyUp en database med sårbarheter, og til dags dato har den registrert 472 750 Python-avhengigheter. Skannerne er bygget for å løse komplekse miljøer og skanne filene dine for utdaterte og usikre krav.

Disse skannerne er også svært konfigurerbare i henhold til dine behov, og deres sikkerhets-CI fanger opp sårbarheter før koden går til produksjon. Integrer kommandolinjeverktøy i CI-arbeidsflytene dine.

Få ubegrensede offentlige og private arkiver til $249/måned og benytt avhengighetslisenser, CVSS, API-nøkkel og sikkerhets-CI.

Snyk

Midt i dette spennende slagsmålet vil jeg gjerne presentere Snyk. Snyk Open Source leverer programvarekonfigurasjonsanalyse (SCA). Snyk gir deg friheten til å finne sårbare avhengigheter, skanne pull-appeller før sammenslåing, forhindre at nye sårbarheter trer i kraft, og du kan teste produksjonsmiljøet ditt med hensyn til eksisterende sårbarheter og problemer.

Disse funksjonene alene gjør Snyk til et utmerket alternativ for utviklere. Du har muligheten til å skanne, overvåke, fikse og automatisere. Du kan bruke en bred applikasjonskontekst for å prioritere åpen kildekode-problemer som er tilgjengelige, distribuert eller offentlig eksponert. Jeg har listet opp noen funksjoner som kan gi deg klarhet angående Snyk,

• Snyk kan automatisere sårbarhetsrettinger.
• Snyk gir deg mental ro ved automatisk å overvåke den utplasserte Python-koden for sårbarheter.
• Vurder kontinuerlig overholdelse av regulatoriske og interne sikkerhetspolicyer.
• Snyk er spesielt støpt for sikkerhetsingeniører og GRC-team.

Totalt sett føler jeg at Snyk er den riktige fordringshaveren for en plassering på listen vår, og utviklere bør gå for Snyk en gang for å finne sikkerhetssårbarheter i applikasjonene sine.

Soos.io

Soos SCA hevder å være den rimelige alt-i-ett-løsningen for alt du trenger i en SCA. Og tro meg; påstanden er ikke hul! Noen viktige funksjoner som hjalp Soos SCA med å nå denne listen er gitt nedenfor,

• Raskeste implementering.
• Brukervennlighet! En praktisk UX.
• Enkel å sette opp og fortsette mot skanningssårbarheter.
• En stor utøver.

Og alle disse rimelige alternativene indikerer at dette verktøyet vil møte enhver utvikleres forventninger når de finner sikkerhetssårbarheter i Python-applikasjonen. Den tilbyr ubegrensede skanninger når du vil. Denne funksjonen lar utviklere komme til slutten.

En annen funksjon som fanget min oppmerksomhet er rangeringsalgoen; Jeg fant ut at sårbarheter er rangert etter alvorlighetsgrad, innvirkning og utnyttelsesevne.

Den mest attraktive funksjonen, som fikk meg til å bli gal bak dette verktøyet, er det rike dashbordet. Det er imponerende når det gjelder å hente informasjonen, og det blir for praktisk for deg også å fortsette med. Alt inkludert, det er en vakker pakke for å eliminere truslene rundt Python-applikasjonen din.

Pyre

Pyre er et utmerket verktøy for å finne eller oppdage sikkerhetssårbarheter. Grunnen til at jeg kaller det et perfekt verktøy er fordi det har kapasitet til å analysere kodebaser med millioner av linjer med kode.

Den har en viss rolle i effektiviteten din, da den gir umiddelbar tilbakemelding og rapporterer til utviklere samtidig som de skriver kode. Pyre inkluderer Pysa, et sikkerhetsfokusert statisk analyseverktøy bygget på toppen av Pyre. Pysa analyserer dataflyter i Python-applikasjoner.

Den første konfigurasjonen inkluderer noen enkle trinn. Først må du sette opp det virtuelle miljøet, installere Pyre og SAPP i det virtuelle miljøet, og til slutt initialisere Pysa og SAPP.

Ikke glem! SAPP er avgjørende for å utføre analysen. Du kan raskt sette opp et passende miljø for å kjøre Pysa og SAPP med følgende kommando:

(pysa) $ pyre init-pysa

Denne kommandoen vil konfigurere repoen din til å kjøre Pysa. Og fortsett deretter til å kjøre Pysa og SAPP med følgende kommandoer,

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

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

Totalt sett vil dette verktøyet hjelpe deg mye; Den har fått en plass med sin positive tilt mot Python. Derfor, ikke nøl og gå videre til Pyre uten å tenke deg om to ganger!

Trivy

Jeg introduserer deg for «Trivy”, en eksepsjonell, allsidig og omfattende sikkerhetsskanner. Mer overraskende har den en spesiell kjærlighet til Python som gjorde det mulig for Trivy å nå listen.

Trivy kan skanne containerbilder, filsystem, Git Repository, AWS osv. Trivy støtter andre populære språk i tillegg til Python, som Ruby, Node.js, Java osv. Den kan også støtte operativsystemer.

Det er flere alternativer angående installasjon; noen av de populære er nevnt nedenfor for å fortsette med,

• brygg installert trivy
• docker run aquasec/trivy
• Alternativer for å laste ned binæren fra vannsikkerhet hovedsiden er også tilgjengelig.

For å avslutte dette vil jeg fremheve et vesentlig aspekt ved Trivy; den kan integreres med mange populære plattformer og applikasjoner som Kubernetes Operator og VS Code Plugin.

Siste ord

Når du kommer til konklusjonen, må du være nysgjerrig på mine personlige preferanser. Jeg tror det finnes flere praktiske verktøy for å finne sårbarheter i Python-applikasjoner. Alle verktøyene nevnt ovenfor i listen har sine tilbud. For å være nøyaktig er alle gode alternativer.

Hvert verktøy gir unike fordeler for å forbedre sikkerheten til Python-koden din. Jeg vil foreslå å vurdere dine spesifikke krav og preferanser når du velger.

Deretter kan du sjekke ut de beste Python-rammeverket for å bygge små til bedriftsapplikasjoner.