Comment trouver les vulnérabilités de sécurité dans l'application Python ?

L'évolution du monde et le rythme de son développement sont phénoménaux, et la technologie y joue un rôle central.

L'avancée technologique constante garantit un flux continu d'innovations, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle. Toutefois, cette transformation engendre une certaine incertitude quant aux outils et aux ressources nécessaires aux développeurs pour s'adapter à ces progrès. Dans ce contexte, le langage de programmation Python maintient sa position de pilier.

Selon les résultats de la cinquième enquête auprès des développeurs Python, 84 % des développeurs considèrent Python comme leur langage principal, et 16 % l'utilisent comme langage secondaire. Ces chiffres témoignent de la popularité de Python auprès des développeurs, des entreprises, des startups et des jeunes professionnels.

Cependant, cette popularité n'est pas sans risques. Il est crucial que les développeurs soient conscients que, si le noyau de Python est sécurisé, les modules tiers peuvent présenter des vulnérabilités. Pour remédier à ce problème, un outil d'analyse de sécurité est indispensable.

De nombreux scanners de sécurité en ligne existent pour détecter les menaces en général, mais ils peuvent être moins efficaces pour identifier les faiblesses propres à des plateformes comme Python ou Node.js.

Explorons ensemble les meilleurs outils d'analyse capables de détecter les risques et vulnérabilités de sécurité dans une application Python.

PYT (Empreinte Python)

PYT est un outil d'analyse statique open source conçu pour identifier les injections de commandes, le cross-site scripting, les injections SQL et les attaques de traversée de répertoires dans les applications web Python.

PYT repose sur des fondations théoriques solides. Si vous souhaitez contribuer, vous pouvez rejoindre leur groupe Slack.

Bandit

Bandit est une initiative Open Stack qui vise à identifier les risques de sécurité courants dans le code Python. Il analyse chaque fichier pour générer un arbre de syntaxe abstraite (AST) et créer un rapport.

Bandit peut être installé via pip.

L'utilisation de Bandit est personnalisable. Par exemple, l'analyse par défaut s'effectue sur l'ensemble du projet. Cependant, si vous souhaitez uniquement vérifier les injections de shell, vous pouvez utiliser la commande suivante:

bandit samples/*.py -p ShellInjection

Vous pouvez également filtrer les rapports par niveau de gravité (faible, moyen ou élevé).

Safety

Safety est un vérificateur de dépendances Python qui analyse les environnements virtuels locaux, les fichiers requirements et les entrées stdin à la recherche de problèmes de sécurité.

Safety CLI peut être utilisé dans diverses situations, allant de la construction de pipelines aux systèmes de production. Cet outil permet de détecter facilement les vulnérabilités et les menaces de sécurité dans votre application Python. Il fournit également des informations détaillées sur l'analyse en générant un rapport sur les menaces et vulnérabilités identifiées.

PyUp

Avec PyUp, maintenez votre application Python à jour, conforme et sécurisée en gérant la sécurité de ses dépendances. Il vous aide à protéger votre code contre des milliers de vulnérabilités présentes dans les dépendances Python.

Au lieu de passer du temps à mettre à jour et à surveiller manuellement chaque dépendance, vous pouvez automatiser ces tâches avec PyUp. Il corrige automatiquement les nouvelles vulnérabilités et vous permet de vous protéger contre celles déjà connues, renforçant ainsi la sécurité de votre code.

PyUp maintient une base de données de vulnérabilités contenant plus de 472 750 dépendances Python. Ses scanners sont conçus pour gérer les environnements complexes et analyser vos fichiers à la recherche de dépendances obsolètes ou non sécurisées.

Ces scanners sont hautement configurables pour répondre à vos besoins spécifiques. Leur intégration dans l'intégration continue (CI) permet de détecter les vulnérabilités avant le passage en production. Des outils en ligne de commande peuvent être intégrés à vos workflows CI.

L'offre inclut des dépôts publics et privés illimités pour un tarif de 249 $/mois, ainsi que des licences de dépendance, des scores CVSS, une clé API et une intégration CI pour la sécurité.

Snyk

Parmi les solutions de sécurité, je vous présente Snyk. Snyk Open Source fournit une analyse de composition logicielle (SCA). Il permet d'identifier les dépendances vulnérables, d'analyser les demandes de fusion avant leur intégration, d'empêcher l'introduction de nouvelles vulnérabilités et de tester l'environnement de production face aux menaces existantes.

Ces fonctionnalités font de Snyk une option intéressante pour les développeurs. Il offre des options d'analyse, de surveillance, de correction et d'automatisation. Vous pouvez évaluer les risques en fonction du contexte applicatif, en ciblant les problèmes liés aux composants open source accessibles, déployés ou exposés publiquement. Voici quelques fonctionnalités notables de Snyk:

Automatisation des correctifs de vulnérabilité.
Surveillance continue du code Python déployé pour détecter les vulnérabilités.
Évaluation continue de la conformité aux politiques de sécurité internes et réglementaires.
Conception spécialement adaptée aux ingénieurs en sécurité et aux équipes GRC.

Globalement, Snyk est un outil pertinent qui mérite sa place dans cette liste, et les développeurs devraient l'essayer pour identifier les vulnérabilités de sécurité dans leurs applications.

Soos.io

Soos SCA se présente comme une solution tout-en-un abordable pour les besoins en SCA. Cette affirmation n'est pas vaine : voici quelques caractéristiques qui ont permis à Soos SCA de figurer dans cette liste:

Implémentation rapide.
Facilité d'utilisation et interface utilisateur intuitive.
Configuration et analyse des vulnérabilités simples.
Performances excellentes.

Cet outil, grâce à son accessibilité, répondra aux attentes de tout développeur recherchant des vulnérabilités de sécurité dans une application Python. Il propose des analyses illimitées à volonté, permettant aux développeurs de pousser leur investigation.

Son algorithme de classement des vulnérabilités par gravité, impact et exploitabilité est également un atout important.

Enfin, son tableau de bord riche en informations est très pratique pour récupérer rapidement les données nécessaires et simplifie l'analyse. C'est une solution complète pour éliminer les menaces pesant sur votre application Python.

Bûcher

Bûcher est un outil idéal pour identifier les failles de sécurité. Sa capacité à analyser des bases de code avec des millions de lignes de code le rend particulièrement performant.

Bûcher améliore votre efficacité en fournissant des commentaires et des rapports instantanés aux développeurs pendant qu'ils écrivent le code. Il inclut Pysa, un outil d'analyse statique axé sur la sécurité qui analyse les flux de données dans les applications Python.

La configuration initiale nécessite quelques étapes simples : configurer l'environnement virtuel, installer Pyre et SAPP, puis initialiser Pysa et SAPP.

SAPP est indispensable pour effectuer l'analyse. Vous pouvez configurer rapidement l'environnement avec la commande suivante :

(pysa) $ pyre init-pysa

Cette commande configure votre dépôt pour l'exécution de Pysa. Ensuite, vous pouvez lancer Pysa et SAPP avec ces commandes:

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

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

Bûcher est un outil très utile, particulièrement adapté à Python. N'hésitez pas à l'utiliser!

Trivy

Je vous présente "Trivy", un scanner de sécurité polyvalent et complet. Sa compatibilité avec Python lui a permis de figurer dans cette liste.

Trivy peut analyser les images de conteneur, le système de fichiers, les dépôts Git, AWS, etc. Il prend en charge divers langages populaires outre Python, tels que Ruby, Node.js, Java et divers systèmes d'exploitation.

Plusieurs options d'installation sont possibles, parmi lesquelles:

`brew install trivy`
`docker run aquasec/trivy`
Téléchargement du binaire depuis la page de Aquasecurity.

Trivy s'intègre à de nombreuses plateformes et applications, comme Kubernetes Operator et VS Code Plugin.

Conclusion

En conclusion, de nombreux outils sont disponibles pour identifier les vulnérabilités dans les applications Python. Chaque outil présenté dans cette liste a ses propres avantages et peut être considéré comme une excellente option.

Chacun apporte des fonctionnalités uniques pour améliorer la sécurité de votre code Python. Je vous conseille de tenir compte de vos besoins et préférences spécifiques lors de votre choix.

Pour aller plus loin, explorez les meilleurs frameworks Python pour créer des applications de toutes tailles.