Den globale utviklingen og fremskrittstakten er forbløffende, og teknologiens innflytelse kan ikke undervurderes.
Teknologien utvikler seg kontinuerlig, noe som resulterer i stadig nye innovasjoner og oppdagelser, som for eksempel kunstig intelligens (AI). Denne utviklingen skaper imidlertid usikkerhet rundt de nødvendige verktøyene og ressursene for oss utviklere. Midt i disse endringene står programmeringsspråket Python sterkt og relevant.
Ifølge den femte Python-utviklerundersøkelsen, anser 84 % av utviklerne Python som sitt primære programmeringsspråk, mens 16 % bruker det som et sekundært språk. Dette viser Pythons popularitet blant utviklere, organisasjoner, startups og nyutdannede.
Men denne populariteten gir også grunn til bekymring, da den kan øke risikoen for sårbarheter. Utviklere bør være klar over at selv om Python-kjernen er sikker, kan tredjepartsmoduler være sårbare. Derfor er det nødvendig med en sikkerhetsskanner for å identifisere potensielle svakheter.
Det finnes mange omfattende sikkerhetsskannere for nettet, men disse er kanskje ikke i stand til å oppdage plattformspesifikke svakheter i miljøer som Python og Node.js.
La oss se nærmere på noen av de beste skanneverktøyene for å identifisere sikkerhetsrisikoer og sårbarheter i Python-applikasjoner.
PYT (Python Taint)
PYT er et statisk analyseverktøy med åpen kildekode som er utviklet for å finne sårbarheter som kommandoinjeksjon, cross-site scripting (XSS), SQL-injeksjon og katalogtraversering i Python-baserte webapplikasjoner.
PYT bygger på teoretiske prinsipper. Hvis du ønsker å bidra til prosjektet, kan du bli med i deres Slack-gruppe.
Bandit
Bandit er et OpenStack-initiativ som har som mål å oppdage vanlige sikkerhetsproblemer i Python-kode. Det analyserer hver enkelt fil for å generere et abstrakt syntakstre (AST) og produsere en rapport.
Bandit kan installeres ved hjelp av pip.
Bandit kan tilpasses. Som standard analyserer det hele profilen, men du kan også spesifisere enkeltfunksjoner, for eksempel ShellInjection:
bandit samples/*.py -p ShellInjection
Du kan også be om rapporter basert på alvorlighetsgrad (lav, middels eller høy).
Safety
Safety er en Python-avhengighetskontroller som kan skanne det lokale virtuelle miljøet, kravfilen og standardinnput for sikkerhetsproblemer.
Safety CLI kan brukes i mange situasjoner, fra utvikling til produksjon. Safety CLI vil enkelt finne sårbarheter og sikkerhetstrusler i Python-applikasjonen din. Det vil også gi detaljer om skanningen ved å generere en rapport over eksisterende trusler og sårbarheter, noe som forenkler arbeidet ditt.
PyUp
Med PyUps Python Dependency Security kan du holde Python-applikasjonen din oppdatert, kompatibel og sikker. PyUp bidrar til å beskytte koden din mot tusenvis av sikkerhetssårbarheter i Python-avhengigheter som kan kompromittere Python-koden din.
Istedenfor å bruke tid på manuell oppdatering og sporing av hver enkelt avhengighet, kan du automatisere oppgavene med PyUp. PyUp fikser automatisk nye sårbarheter og gir deg trygghet ved å beskytte deg mot kjente sårbarheter.
PyUp vedlikeholder også en database med sårbarheter, og har registrert 472 750 Python-avhengigheter per i dag. Skannerne er utviklet for å håndtere komplekse miljøer og skanne filene dine for utdaterte og usikre krav.
Disse skannerne er også svært konfigurerbare og kan tilpasses dine behov. Deres sikkerhets-CI oppdager sårbarheter før koden går i produksjon. Du kan integrere kommandolinjeverktøy i dine CI-arbeidsflyter.
Få ubegrensede offentlige og private arkiver for 249 dollar per måned og dra nytte av avhengighetslisenser, CVSS, API-nøkkel og sikkerhets-CI.
Snyk
Jeg vil gjerne presentere Snyk i denne oversikten. Snyk Open Source leverer programvarekomposisjonsanalyse (SCA). Snyk lar deg finne sårbare avhengigheter, skanne pull-forespørsler før sammenslåing og hindre at nye sårbarheter blir operative. Du kan også teste produksjonsmiljøet ditt for eksisterende sårbarheter og problemer.
Disse funksjonene gjør Snyk til et utmerket alternativ for utviklere. Du kan skanne, overvåke, fikse og automatisere. Du kan også benytte en bred applikasjonskontekst for å prioritere åpen kildekode-problemer som er tilgjengelige, distribuerte eller offentlig eksponerte. Nedenfor er noen funksjoner som gir deg klarhet om Snyk:
- Snyk kan automatisere reparasjon av sårbarheter.
- Snyk gir trygghet ved automatisk å overvåke utplassert Python-kode for sårbarheter.
- Du kan vurdere samsvar med regulatoriske og interne sikkerhetspolitikker.
- Snyk er spesialdesignet for sikkerhetsingeniører og GRC-team.
Alt i alt er Snyk et godt valg, og utviklere bør vurdere Snyk for å finne sikkerhetssårbarheter i applikasjonene sine.
Soos.io
Soos SCA hevder å være en rimelig alt-i-ett-løsning for alt du trenger i en SCA. Og det stemmer! Nedenfor er noen av funksjonene som har bidratt til at Soos SCA har nådd denne listen:
- Rask implementering.
- Brukervennlig grensesnitt.
- Enkel å sette opp og bruke for skanning av sårbarheter.
- God ytelse.
Disse rimelige alternativene indikerer at dette verktøyet vil innfri forventningene til utviklere når det gjelder å finne sikkerhetssårbarheter i Python-applikasjonen. Det tilbyr ubegrensede skanninger når du måtte ønske. Det lar utviklere fullføre arbeidet raskt.
En annen funksjon som fanget min oppmerksomhet, er rangeringsalgoritmen; sårbarheter blir rangert etter alvorlighetsgrad, innvirkning og utnyttelsesevne.
Den mest attraktive funksjonen er det rikholdige dashbordet. Det er imponerende når det gjelder å hente informasjon, og det er også veldig praktisk å bruke. Alt i alt er dette et bra verktøy for å eliminere trusler mot Python-applikasjonen din.
Pyre
Pyre er et utmerket verktøy for å identifisere sikkerhetssårbarheter. Jeg kaller det et perfekt verktøy fordi det kan analysere kodebaser med millioner av kodelinjer.
Det gir umiddelbar tilbakemelding og rapportering til utviklere mens de skriver kode, noe som øker effektiviteten din. Pyre inkluderer Pysa, et sikkerhetsfokusert statisk analyseverktøy som bygger på Pyre. Pysa analyserer dataflyt i Python-applikasjoner.
Den første konfigurasjonen omfatter 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.
Husk! SAPP er avgjørende for å utføre analysen. Du kan raskt konfigurere et passende miljø for å kjøre Pysa og SAPP med følgende kommando:
(pysa) $ pyre init-pysa
Denne kommandoen konfigurerer repoen din til å kjøre Pysa. Deretter kjører du Pysa og SAPP med følgende kommandoer:
(pysa) $ pyre analyse –no-verify –save-results-to ./pysa-runs
(pysa) $ sapp analyse ./pysa-runs/taint-output.json
Samlet sett vil dette verktøyet være til stor hjelp. Det har fått en plass på denne listen grunnet sin positive tilnærming til Python. Ikke nøl med å bruke Pyre.
Trivy
Jeg presenterer for deg Trivy, en allsidig og omfattende sikkerhetsskanner. Trivy har en spesiell forkjærlighet for Python som har gjort at det har kommet på denne listen.
Trivy kan skanne containerbilder, filsystemer, Git Repository, AWS osv. Trivy støtter også andre populære språk i tillegg til Python, som Ruby, Node.js, Java osv. Det kan også støtte operativsystemer.
Det finnes flere alternativer for installasjon; noen av de populære er:
- brew install trivy
- docker run aquasec/trivy
- Alternativer for å laste ned binærfiler fra Aqua Security er også tilgjengelig.
For å oppsummere vil jeg fremheve at Trivy kan integreres med mange populære plattformer og applikasjoner som Kubernetes Operator og VS Code Plugin.
Oppsummering
Du lurer kanskje på mine personlige preferanser. Jeg mener at det finnes mange gode verktøy for å finne sårbarheter i Python-applikasjoner. Alle verktøyene som er nevnt i listen ovenfor, har sine fordeler og er alle gode alternativer.
Hvert verktøy gir unike fordeler for å forbedre sikkerheten til Python-koden din. Jeg anbefaler at du vurderer dine spesifikke krav og preferanser før du velger et verktøy.
Du kan også sjekke ut de beste Python-rammeverkene for å utvikle små og store bedriftsapplikasjoner.