Анализ кода Python

Python входит в тройку самых популярных языков программирования в мире и России. Раньше он использовался преимущественно в веб-разработке, а сейчас спектр его применения значительно расширился, что напрямую связано с развитием машинного обучения и Data Science. Поскольку решения на Python присутствуют главным образом в стратегически важных отраслях, они вызывают особый интерес у злоумышленников. Хакеры выявляют уязвимости в приложениях и используют их в качестве точек входа для атак. Чтобы минимизировать такие риски, разработчики не должны допускать того, чтобы в их продуктах присутствовали критические уязвимости. Обнаружить бреши безопасности поможет анализ кода Python на предмет безопасности ПО. Рассказываем, как проверять код и повышать надежность приложений.

Зачем выполнять анализ кода Python

Регулярный анализ кода позволяет повысить надежность и качество приложений, своевременно обнаружить уязвимости и НДВ, которые злоумышленники через ПО могут эксплуатировать для атаки на информационные системы компании.

Еще одна цель анализа кода Python — ускорить процесс разработки за счет постепенного устранения ошибок. Такой подход эффективнее, чем отладка всего кода перед релизом, поскольку позволяет избежать задержек в выпуске продукта и снизить затраты на его разработку.

Также анализ кода позволяет создать продукт, соответствовущий стандартам технологической безопасности и требованиям регуляторов к безопасности ПО. Это важно, особенно если учесть, в каких сферах применяется разработка на языке программирования Python: решения для банков, приложения для системного администрирования, телекоммуникационное оборудование, область искусственного интеллекта и др.

Типичные уязвимости программ на Python

Бреши безопасности, которые особенно часто встречаются в приложениях на Python:

• Уязвимости, связанные с использованием небезопасных функций и устаревших версий языка программирования. Это дает возможность злоумышленникам выполнять вредоносные сторонние скрипты.
• Инъекции — бреши безопасности, позволяющие злоумышленникам через пользовательский ввод получать несанкционированный доступ к базам данных.
• Уязвимости аутентификации. Слабо настроенные механизмы аутентификации могут привести к взлому пользовательских аккаунтов и утечке чувствительных данных.

Эти и другие уязвимости удается выявить с помощью регулярного анализа кода на Python. Современные анализаторы умеют обнаруживать «дыры» в безопасности, которые не найти при ручных проверках приложений, а также распределять их по уровням критичности. Таким образом, благодаря этим инструментам команда разработки и «безопасники» будут знать обо всех проблемах ПО и смогут сосредоточиться на первоочередных.

Статический анализ кода Python

Static Application Security Testing (SAST) — самый распространенный вид анализа кода. Он помогает находить уязвимости и недекларированные возможности в исходном коде уже на старте разработки ПО. Его также называют методом белого ящика, поскольку при тестировании нужно иметь доступ к исходному коду.

Статический анализ иногда выполняется вручную, но быстрее и удобнее проверять программный код Python с помощью специального анализатора, например Solar appScreener. Преимущества использования SAST для анализа кода на Python с помощью Solar appScreener:

• Практически 100% покрытие программного кода.
• Небольшое количество ложноположительных срабатываний False Positive (FP) за счет применения технологии Fuzzy Logic Engine.
• Возможность выполнять статическое тестирование бинарного кода, если нет доступа к исходному коду. Для проверки анализатор восстановит код из исполняемых файлов.
• Формирование подробных отчетов со списком обнаруженных уязвимостей, распределенных по степени критичности.

Solar appScreener могут применять не только разработчики, но и конечные пользователи приложений, которые хотят убедиться в безопасности наследованных программ и решений, полученных от подрядчиков. Особенность платформы в том, что для проведения анализа кода на Python не требуются специальные знания в программировании. Встроенный анализатор автоматически выявляет все уязвимости и предоставляет подробные экспертные рекомендации по их устранению. Однако для исправления обнаруженных проблем потребуется привлечение квалифицированных разработчиков. .

Динамический анализ кода Python

Dynamic Application Security Testing (DAST) также называют методом черного ящика, поскольку тестирование можно проводить без исходного кода По. Главное, чтобы приложение уже можно было развернуть. По этой причине DAST не подходит для нализа ПО с первых этапов разработки.

Динамический анализ кода Python — это имитация атаки на ПО, цель которой проверить, как программа будет откликаться на пользовательские действия, как работают функции. Такой анализ позволяет отследить уязвимости, которые не видит статический анализатор.

Преимущества выполнения DAST с помощью Solar appScreener:

• Возможность менять режимы атаки.
• Возможность создавать коррелированные отчеты по результатам статического и динамического анализа.

Главный минус динамического анализа кода Python — необходимость готовить специальную тестовую среду. В реальной среде тестирование проводить опасно из-за высоких рисков компрометации конфиденциальных данных. Однако с тестовой средой тоже связаны определенные риски, например вероятность пропустить часть уязвимостей из-за того, что условия эксплуатации не полностью соответствуют реальным.

Анализ open-source-компонентов

Комплекс тестирований Open Source Analysis (OSA) применяется, если в коде присутствуют компоненты из сторонних библиотек. OSA включает анализ состава приложений — Software Composition Analysis (SCA), оценку лицензионных рисков и контроль безопасности цепочки поставок — Supply Chain Security (SCS).

SCA-анализ позволяет выявлять уязвимости в сторонних библиотеках и оценивать лицензионные риски, связанные с использованием open-source-компонентов. SCS помогает прогнозировать вероятность атак на цепочки поставок и снижать риски ИБ из-за внедрения сторонних компонентов.

Чтобы выполнить тестирование с помощью OSA, нужно загрузить в анализатор SBOM-файл или ссылку на репозиторий. Если SBOM-файла нет, такое решение, как Solar appScreener, попробует собрать его самостоятельно. Остальные процессы анализатор выполняет автоматически.

Преимущества выполнения SCA- и SCS-анализа кода Python с помощью Solar appScreener:

• Использование в ходе анализа не только общедоступных, но и собственных баз уязвимостей.
• Комплексная оценка безопасности сторонних компонентов на основе 8 критериев при SCS-проверке.
• Подробные отчеты с перечнем установленных зависимостей сторонних компонентов, уязвимостей Open Source.