Jak znaleźć luki w zabezpieczeniach w aplikacji Pythona?

Współczesny świat pędzi naprzód w zawrotnym tempie, a technologia odgrywa w tym procesie kluczową rolę. Postęp technologiczny nieustannie generuje nowe wynalazki i odkrycia, jak chociażby sztuczna inteligencja. Ta dynamiczna ewolucja stwarza jednak pewne wyzwania dla programistów, którzy muszą dostosowywać swoje narzędzia i metody pracy. W tym zmiennym środowisku język programowania Python utrzymuje swoją silną pozycję.

Zgodnie z wynikami piątej ankiety przeprowadzonej wśród programistów Pythona, aż 84% respondentów uważa ten język za swój podstawowy, a 16% za dodatkowy. Te liczby jasno pokazują, jak popularny jest Python wśród programistów, firm, startupów i młodych specjalistów.

Jednakże ta popularność niesie ze sobą również pewne ryzyko. Chociaż sam rdzeń Pythona jest uważany za bezpieczny, moduły pochodzące od zewnętrznych dostawców mogą zawierać luki w zabezpieczeniach. Dlatego tak ważne jest korzystanie ze skanerów bezpieczeństwa, które pomagają w wykrywaniu tych potencjalnych problemów.

Dostępnych jest wiele kompleksowych skanerów bezpieczeństwa online, jednak nie zawsze są one w stanie wykryć słabości specyficzne dla konkretnych platform, takich jak Python czy Node.js. Dlatego warto przyjrzeć się bliżej narzędziom, które koncentrują się na analizie bezpieczeństwa aplikacji napisanych w Pythonie.

Poniżej przedstawiam listę najlepszych narzędzi, które pomogą Ci w identyfikacji zagrożeń i luk w zabezpieczeniach Twoich aplikacji Pythonowych.

PYT (Python Taint)

PYT to otwarte narzędzie do statycznej analizy kodu, które pomaga w wykrywaniu podatności na ataki typu iniekcja poleceń, cross-site scripting (XSS), iniekcja SQL oraz ataki typu path traversal w aplikacjach internetowych napisanych w Pythonie.

PYT opiera się na solidnych podstawach teoretycznych, a jeśli chcesz wnieść swój wkład w rozwój narzędzia, możesz dołączyć do ich grupy na Slacku.

Bandit

Bandit to projekt Open Stack, którego celem jest identyfikacja powszechnych zagrożeń bezpieczeństwa w kodzie Pythona. Narzędzie analizuje każdy plik, tworząc drzewo składniowe AST i generując raport z wynikami.

Bandit można łatwo zainstalować za pomocą pip.

Korzystanie z Bandit jest elastyczne i pozwala na dostosowanie zakresu analizy. Domyślnie testy obejmują cały kod, ale jeśli chcesz, możesz skupić się na konkretnych zagrożeniach, na przykład ShellInjection, używając polecenia:

bandit samples/*.py -p ShellInjection

Możesz również określić, aby raport uwzględniał tylko problemy o określonym poziomie ważności (niskim, średnim lub wysokim).

Safety

Safety to narzędzie do sprawdzania zależności w Pythonie, które skanuje lokalne środowiska wirtualne, pliki wymagań i strumienie stdin w poszukiwaniu problemów z bezpieczeństwem.

Safety CLI znajduje zastosowanie w różnych sytuacjach, od budowy rurociągów po systemy produkcyjne. Jest to skuteczne narzędzie do wykrywania luk w zabezpieczeniach i zagrożeń w aplikacjach Pythonowych. Generowane raporty szczegółowo opisują znalezione problemy, co ułatwia ich rozwiązywanie.

PyUp

PyUp to usługa, która pomaga utrzymać aplikacje Pythonowe aktualne, zgodne i bezpieczne poprzez automatyczne zarządzanie zależnościami. PyUp chroni Twój kod przed tysiącami luk w zabezpieczeniach, które mogą wystąpić w zależnościach Pythona.

Zamiast ręcznie aktualizować i śledzić każdą zależność, możesz zdać się na PyUp, który zautomatyzuje te zadania. Automatycznie naprawia nowe luki i pomaga unikać znanych problemów, zwiększając zaufanie do Twojego kodu. PyUp posiada obszerną bazę danych zawierającą informacje o ponad 472 750 zależnościach Pythona. Jego skanery są przeznaczone do analizy złożonych środowisk i wykrywania przestarzałych oraz niebezpiecznych zależności.

Skanery PyUp są wysoce konfigurowalne i dostosowują się do Twoich indywidualnych potrzeb. Bezpieczeństwo CI pomaga wychwycić luki w zabezpieczeniach, zanim kod trafi do produkcji. Narzędzia wiersza poleceń można łatwo zintegrować z przepływami pracy CI. Za 249 USD miesięcznie możesz uzyskać nieograniczony dostęp do publicznych i prywatnych repozytoriów oraz korzystać z takich funkcji jak licencje zależności, CVSS, klucz API i bezpieczeństwo CI.

Snyk

Warto również zwrócić uwagę na narzędzie Snyk, które oferuje analizę konfiguracji oprogramowania (SCA). Snyk umożliwia identyfikację wrażliwych zależności, skanowanie referencji przed ich scaleniem, zapobieganie wprowadzaniu nowych luk oraz testowanie środowiska produkcyjnego pod kątem istniejących problemów.

Te funkcje czynią Snyk doskonałym wyborem dla programistów. Narzędzie pozwala na skanowanie, monitorowanie, naprawę i automatyzację procesów. Możesz wykorzystać szerszy kontekst aplikacji do ustalania priorytetów problemów związanych z otwartym oprogramowaniem, które są realne, wdrożone lub publicznie znane. Kilka funkcji, które wyróżniają Snyk:

• Snyk automatyzuje proces usuwania luk w zabezpieczeniach.
• Snyk automatycznie monitoruje wdrożony kod Pythona w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach, zapewniając większy spokój.
• Snyk stale ocenia zgodność z przepisami i wewnętrznymi zasadami bezpieczeństwa.
• Snyk jest szczególnie przydatny dla inżynierów bezpieczeństwa i zespołów GRC.

Podsumowując, Snyk jest poważnym kandydatem do znalezienia się na naszej liście i powinien być brany pod uwagę przez programistów poszukujących skutecznego narzędzia do wykrywania luk w zabezpieczeniach ich aplikacji.

Soos.io

Soos SCA to kompleksowe i przystępne cenowo rozwiązanie dla wszystkich potrzeb związanych z analizą składu oprogramowania. Narzędzie oferuje szereg istotnych funkcji, które przyczyniły się do jego obecności na tej liście:

• Szybka implementacja.
• Łatwość użytkowania i intuicyjny interfejs.
• Prosta konfiguracja i błyskawiczne rozpoczęcie skanowania w poszukiwaniu luk.
• Wysoka wydajność.

Soos SCA oferuje nieograniczoną liczbę skanów, co jest korzystne dla programistów, którzy chcą dokładnie przeanalizować swój kod. Algorytm rankingu luk w zabezpieczeniach pozwala na priorytetyzację problemów na podstawie wagi, wpływu i możliwości wykorzystania. Atrakcyjny interfejs Soos SCA zapewnia łatwy dostęp do informacji i ułatwia dalszą analizę. To kompleksowe narzędzie pomaga w eliminowaniu zagrożeń związanych z aplikacjami Pythonowymi.

Pyre

Pyre to doskonałe narzędzie do znajdowania i wykrywania luk w zabezpieczeniach, które jest w stanie analizować bazy kodu liczące miliony linii. Pyre zapewnia natychmiastowe informacje zwrotne i raporty dla programistów równolegle z pisaniem kodu. Pyre zawiera Pysa, narzędzie do analizy statycznej ukierunkowane na bezpieczeństwo, które analizuje przepływy danych w aplikacjach Pythona.

Konfiguracja Pyre obejmuje kilka prostych kroków. Należy utworzyć środowisko wirtualne, zainstalować Pyre i SAPP, a następnie zainicjować Pysa i SAPP. SAPP jest kluczowe dla wykonania analizy. Środowisko do uruchomienia Pysa i SAPP można skonfigurować za pomocą polecenia:

(pysa) $ pyre init-pysa

Następnie, Pysa i SAPP można uruchomić za pomocą następujących poleceń:

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

(pysa) $ analiza SAP ./pysa-runs/taint-output.json

Pyre jest bardzo pomocnym narzędziem, które zyskało uznanie dzięki swojemu ukierunkowaniu na język Python. Zachęcam do wypróbowania Pyre bez wahania.

Trivy

Na koniec, chciałbym przedstawić Trivy, wszechstronny skaner bezpieczeństwa, który ma szczególne upodobanie do języka Python. Trivy skanuje obrazy kontenerów, systemy plików, repozytoria Git, AWS i wiele innych. Trivy obsługuje również inne popularne języki, takie jak Ruby, Node.js i Java, a także systemy operacyjne.

Instalację Trivy można przeprowadzić na wiele sposobów, z których popularne to:

• brew zainstalować trivy
• docker uruchamia aquasec/trivy
• Pobieranie pliku binarnego ze strony aquasecurity

Trivy można zintegrować z wieloma popularnymi platformami i aplikacjami, takimi jak Kubernetes Operator i wtyczka VS Code.

Podsumowanie

Podsumowując, istnieje wiele praktycznych narzędzi do wykrywania luk w aplikacjach Pythonowych. Wszystkie narzędzia wymienione na liście mają swoje zalety i są godne rozważenia. Przy wyborze warto wziąć pod uwagę swoje konkretne potrzeby i preferencje. Każde z tych narzędzi oferuje unikalne korzyści, które mogą pomóc w zwiększeniu bezpieczeństwa kodu Pythona.

Zachęcam również do zapoznania się z najlepszymi frameworkami Pythona, które są wykorzystywane w tworzeniu aplikacji dla firm różnej wielkości.