python静态分析apk python静态代码分析工具

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mob6454cc6aeeaf 2023-07-28 00:43:03

文章标签 python静态分析apk python 编程语言人工智能静态检查 文章分类 Python 后端开发

Python代码静态分析是一个标准化工程必不可少的一个环节，工程在上线之前需要对代码规范、语法问题进行详细的检查，防止问题随着代码发布到生产环境，避免酿成更大的故障。

这一点，在很多大型公司是非常重视的。因此，Python方面的静态检查工具层出不穷，处理经常使用的pylint，还有除此知名公司的一些工具：

Google的pytype
Microsoft的pyright
Facebook的Pyre

虽然这些静态检查工具出自不同公司，但是核心功能如出一辙。都是基于PEP规范，去检查Python代码中的语言风格，判断是否符合编程规范，是否满足Python语法的要求，而对于更深层次的安全问题却从未涉足。

而Facebook最新开源的Pysa则是一款专注于检测和预防Python代码中安全性问题的静态检查工具，本文就来介绍一下这款出自Facebook的Python静态检查工具。

Pysa

Pysa是一个专注于安全性的工具，它是在Facebook之前开源的静态检查工具Pyre的基础上进行开发的。

它主要用于检查代码中的数据流问题，这一点至关重要，因为，许多安全和隐私问题都可以归结为数据流入和流出过程中产生的。

Pysa使用了一些Facebook内部框架进行开发而成，这些框架主要基于隐私策略相关技术来防止用户数据的访问和泄露，这对于一家以社交为主的公司，可以说是非常擅长。

除此之外，Pysa还可以检查常见的web应用安全问题，例如，XSS和SQL注入。

Pysa从另外一款静态检查Zoncolan汲取了很多经验，它通过数据流的追踪来检查代码的问题，判断数据是从哪里来，经过了哪些函数的处理，返回到哪个接收参数，来诊断是否有异常。

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捕获问题固然重要，但是如果过度的话，就会形成误报，这当然也不是一件好事。毕竟，误报带来的成本和损失也是非常巨大的。

因此，Pysa在避免误报方面也做了很多工具。

Pysa为了避免问题的误报，通过限定追踪数据流的程度、范围已经数据源的量来避免误报。

举个例子，通过如下代码，来加载用户的资料，

# views/user.py
asyncdef get_profile(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
   profile = load_profile(request.GET['user_id'])
   ...
 
# controller/user.py
asyncdef load_profile(user_id: str):
   user = load_user(user_id) # Loads a user safely; no SQL injection
   pictures = load_pictures(user.id)
   ...
 
# model/media.py
asyncdef load_pictures(user_id: str):
   query = f"""
      SELECT *
      FROM pictures
      WHERE user_id = {user_id}
   """
   result = run_query(query)
   ...
 
# model/shared.py
asyncdef run_query(query: str):
   connection = create_sql_connection()
   result = await connection.execute(query)
   ...

就上述代码而言，潜在的SQL注入load_pictures是无法利用的，因为该函数只收到调用load_profile函数而产生的user_id有效值。如果配置正确，Pysa可能不会在此处误报问题。

现在，想象一下一个在应用程序控制器层工作的工程师，意识到使用异步，同时获取用户和图片数据会更快地返回结果：

# controller/user.py
asyncdef load_profile(user_id: str):
   user, pictures = await asyncio.gather(
       load_user(user_id),
       load_pictures(user_id) # no longer 'user.id'!
   )
   ...

此更改可能看起来并无大碍，但实际上最终导致将用户控制的user_id字符串直接连接到中的SQL注入问题load_pictures。在入口点和数据库查询之间有很多层的大型应用程序中，这位工程师可能永远不会意识到数据是完全由用户控制的，或者SQL注入问题隐藏在所调用的功能之一中。

但是，这正是Pysa所要做的事情。Pysa可以检测到从用户控制的输入到SQL查询的数据一直在流动，并标记问题。