Comment trouver des vulnérabilités de sécurité dans une application Python ?

Après un examen approfondi du scénario actuel, la vitesse à laquelle le monde se développe et progresse est inimaginable, et le rôle de la technologie n’est jamais à exclure.

Tant que la technologie évoluera, nous ne manquerons jamais de nouvelles inventions et découvertes comme l’IA. Mais ce changement apporte beaucoup d’incertitude quant aux outils et aux moyens dont nous avons besoin, en tant que développeurs, pour tirer parti de ces avancées. Dans ces circonstances, Python, un langage de programmation, reste solide et droit.

Selon les résultats de la cinquième enquête sur les développeurs Python, 84 % des développeurs considèrent Python comme leur langage principal, et 16 % comme leur langage secondaire ! Ce chiffre reflète la popularité de Python parmi les développeurs, les organisations, les startups et les jeunes professionnels.

Mais cela ne me rassure pas, car cette popularité s’accompagne également de nombreux risques et menaces. J’espère que les développeurs savent que le noyau de Python est sécurisé, mais que les modules tiers ne le sont pas forcément. Par conséquent, pour résoudre ce problème, vous avez besoin d’un scanner de sécurité pour trouver les vulnérabilités.

Il existe de nombreux scanners de sécurité en ligne complets pour tester les menaces en ligne, mais ils peuvent être incapables de détecter les faiblesses spécifiques à une plateforme comme Python et Node.js. Etc.

Voyons maintenant la liste des meilleurs outils d’analyse permettant de détecter les risques de sécurité et les vulnérabilités d’une application Python.

PYT (Python Taint)

Outil d’analyse statique open source permettant de détecter les attaques par injection de commande, par scripting intersite, par injection de code SQL et par attaque transversale de répertoire dans les applications web Python.

PYT est basé sur des fondements théoriques, et si vous souhaitez contribuer, vous pouvez rejoindre leur groupe Slack.

Bandit

Bandit est une initiative d’Open Stack pour trouver les risques de sécurité communs dans le code Python. Il traite chaque fichier pour construire l’AST et générer un rapport.

Vous pouvez l’installer en utilisant pip.

L’utilisation de Bandit peut être personnalisée. Par exemple, par défaut, le test est effectué sur tous les profils, cependant, si vous voulez vérifier seulement ShellInjection, vous pouvez essayer ce qui suit.

bandit samples/*.py -p ShellInjection

Vous pouvez également demander à ce que le rapport soit basé sur le niveau de gravité (faible, moyen ou élevé).

Sécurité

Safety est un vérificateur de dépendances Python qui peut analyser l’environnement virtuel local, le fichier d’exigences et les entrées stdin à la recherche de problèmes de sécurité.

De la construction de pipelines aux systèmes de production, Safety CLI peut être utilisé dans diverses situations. Faites-moi confiance ! Si vous avez des vulnérabilités ou des menaces de sécurité pour votre application Python, Safety CLI les détectera facilement. Il s’assurera également que vous avez tous les détails concernant l’analyse ; par conséquent, il génère un rapport sur les menaces et les vulnérabilités existantes pour vous faciliter la tâche.

PyUp

Gardez votre application Python à jour, conforme et sécurisée avec la sécurité des dépendances Python de PyUp. Il vous aide à sécuriser votre code contre des milliers de vulnérabilités de sécurité dans les dépendances Python qui peuvent enfreindre votre code Python.

Au lieu de passer votre temps à mettre à jour et à suivre manuellement chaque dépendance, vous pouvez utiliser PyUp pour automatiser les tâches. Il corrige automatiquement les nouvelles vulnérabilités et vous permet de rester à l’écart des vulnérabilités connues afin de renforcer votre confiance dans votre code.

En outre, PyUp tient à jour une base de données des vulnérabilités et, à ce jour, il a enregistré 472 750 dépendances Python. Ses scanners sont conçus pour résoudre des environnements complexes et analyser vos fichiers à la recherche d’exigences obsolètes et non sécurisées.

Ces scanners sont également hautement configurables en fonction de vos besoins, et leur IC de sécurité détecte les vulnérabilités avant que le code ne soit mis en production. Intégrez des outils de ligne de commande dans vos flux de travail CI.

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Snyk

Au milieu de cette bataille passionnante, j’aimerais vous présenter Snyk. Snyk Open Source fournit une analyse de configuration logicielle (SCA). Snyk vous donne la liberté de trouver des dépendances vulnérables, d’analyser les appels avant de les fusionner, d’empêcher l’apparition de nouvelles vulnérabilités et de tester votre environnement de production en ce qui concerne les vulnérabilités et les problèmes existants.

Ces caractéristiques à elles seules font de Snyk une excellente option pour les développeurs. Vous avez la possibilité d’analyser, de surveiller, de corriger et d’automatiser. Vous pouvez utiliser un contexte d’application large pour prioriser les problèmes open-source qui sont accessibles, déployés ou exposés publiquement. J’ai listé quelques caractéristiques qui peuvent vous éclairer sur Snyk,

• Snyk peut automatiser les corrections de vulnérabilités.
• Snyk vous apporte la tranquillité d’esprit en surveillant automatiquement les vulnérabilités de votre code Python déployé.
• Évaluez continuellement la conformité avec les politiques de sécurité réglementaires et internes.
• Snyk est spécialement conçu pour les ingénieurs en sécurité et les équipes GRC.

Dans l’ensemble, je pense que Snyk est le bon candidat pour une position dans notre liste, et les développeurs devraient utiliser Snyk une fois pour trouver les vulnérabilités de sécurité dans leurs applications.

Soos.io

Soos SCA prétend être la solution tout-en-un à faible coût pour tout ce dont vous avez besoin dans un SCA. Et croyez-moi, cette affirmation n’est pas vaine ! Vous trouverez ci-dessous quelques caractéristiques importantes qui ont permis à Soos SCA de figurer sur cette liste,

• Mise en œuvre la plus rapide.
• Facilité d’utilisation ! Une interface utilisateur pratique.
• Facile à installer et à utiliser pour analyser les vulnérabilités.
• Très performant.

Et toutes ces options abordables indiquent que cet outil répondra aux attentes de tout développeur lorsqu’il s’agit de trouver des vulnérabilités de sécurité dans votre application Python. Il offre des analyses illimitées quand vous le souhaitez. Cette caractéristique permet aux développeurs d’aller jusqu’au bout.

Une autre caractéristique qui a attiré mon attention est son algo de classement ; j’ai découvert que les vulnérabilités sont classées en fonction de leur gravité, de leur impact et de leur exploitabilité.

La caractéristique la plus attrayante, qui m’a rendu fou derrière cet outil, est son riche tableau de bord. Il est imposant lorsqu’il s’agit d’aller chercher les informations, et il devient trop pratique pour que vous puissiez continuer. Tout compris, c’est un ensemble magnifique pour éliminer les menaces qui entourent votre application Python.

Pyre

Pyre est un excellent outil pour trouver ou détecter les vulnérabilités de sécurité. La raison pour laquelle je le qualifie d’outil parfait est qu’il a la capacité d’analyser des bases de code comportant des millions de lignes de code.

Il joue un rôle dans votre efficacité car il fournit un retour d’information instantané et des rapports aux développeurs parallèlement à l’écriture du code. Pyre comprend Pysa, un outil d’analyse statique axé sur la sécurité et construit au-dessus de Pyre. Pysa analyse les flux de données dans les applications Python.

La configuration initiale comprend quelques étapes simples. Tout d’abord, vous devez configurer l’environnement virtuel, installer Pyre et SAPP dans l’environnement virtuel et, enfin, initialiser Pysa et SAPP.

N’oubliez pas ! SAPP est essentiel à l’exécution de l’analyse. Vous pouvez rapidement configurer un environnement approprié pour exécuter Pysa et SAPP à l’aide de la commande suivante :

(pysa) $ pyre init-pysa

Cette commande configurera votre dépôt pour exécuter Pysa. Procédez ensuite à l’exécution de Pysa et de SAPP avec les commandes suivantes,

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

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

Dans l’ensemble, cet outil vous sera d’une grande aide ; il a gagné sa place grâce à son orientation positive vers Python. Par conséquent, n’hésitez pas et optez pour Pyre sans y réfléchir à deux fois !

Trivy

Je vous présente “Trivy“, un scanner de sécurité exceptionnel, polyvalent et complet. Plus surprenant encore, c’est un amour particulier pour Python qui a permis à Trivy d’atteindre la liste.

Trivy peut scanner les images de conteneurs, les systèmes de fichiers, les dépôts Git, AWS, etc. Trivy prend en charge d’autres langages populaires que Python, tels que Ruby, Node.js, Java, etc. Il peut également prendre en charge les systèmes d’exploitation.

Il existe plusieurs options concernant l’installation ; certaines des plus populaires sont mentionnées ci-dessous pour procéder,

• brew install trivy
• docker run aquasec/trivy
• Des options pour télécharger le binaire depuis la page principale d’aquasecurity sont également disponibles.

Pour terminer, j’aimerais souligner un aspect essentiel de Trivy ; il peut être intégré à de nombreuses plateformes et applications populaires telles que Kubernetes Operator et VS Code Plugin.

Le mot de la fin

Pour en venir à la conclusion, vous devez être curieux de connaître mes préférences personnelles. Je pense qu’il existe plusieurs outils pratiques pour trouver des vulnérabilités dans les applications Python. Tous les outils mentionnés ci-dessus dans la liste ont leur utilité. Pour être précis, tous sont d’excellentes options.

Chaque outil apporte des avantages uniques pour améliorer la sécurité de votre code Python. Je vous suggère de tenir compte de vos exigences et préférences spécifiques au moment de faire votre choix.

Ensuite, découvrez les meilleurs frameworks Python pour la création d’applications de petite taille ou d’entreprise. Apprenez également à effectuer des tests unitaires avec le module Python unittest.