Python如何实现代码安全扫描？bandit检测

Python代码安全扫描，说白了，就是提前揪出代码里可能存在的安全漏洞，防患于未然。Bandit是个不错的选择，它能自动化地帮你做这件事。

解决方案

Bandit，一个专门为Python设计的安全扫描工具，它通过分析Python代码，查找潜在的安全问题。安装简单，使用方便，能快速融入你的开发流程。

1. 安装Bandit:

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   pip install bandit

   没啥好说的，标准的pip安装流程。

2. 运行Bandit:

   bandit -r your_project_directory

   -r

   参数表示递归扫描指定目录下的所有Python文件。

   your_project_directory

   替换成你的项目目录。

3. 查看报告:

   Bandit会生成一份报告，详细列出它发现的所有潜在安全问题，包括问题类型、位置（文件名和行号）以及严重程度。

   示例报告：

   your_project_directory/your_file.py:10: [B301]  blacklist: Using os.system() can be dangerous, try using subprocess module your_project_directory/another_file.py:25: [B101]  assert_used: Use of assert detected. The enclosed code will be removed when running with -O

   第一行提示使用了

   os.system()

   ，这可能存在安全风险，建议使用

   subprocess

   模块。第二行提示使用了

   assert

   语句，在生产环境中会被禁用。

4. 配置Bandit:

   可以通过配置文件（

   .bandit

   或

   bandit.yaml

   ）来定制Bandit的行为，例如排除某些测试、修改严重程度等。

   示例配置文件：

   exclude:   - 'tests/'   - 'docs/' skips:   - B101 # 忽略 assert 语句

   这个配置会排除

   tests/

   和

   docs/

   目录下的文件，并且忽略B101类型的警告（

   assert

   语句）。

5. 集成到CI/CD:

   将Bandit集成到你的持续集成/持续部署流程中，可以确保每次代码提交都会进行安全扫描。 很多CI/CD工具都支持自定义脚本，直接在构建过程中运行

   bandit

   命令即可。

Bandit如何识别安全漏洞？

Bandit的核心在于它内置的一系列测试用例，这些用例覆盖了常见的Python安全漏洞，比如：

• SQL注入
• 命令注入
• 硬编码密码
• 不安全的随机数生成
• 使用过期的库
• …

Bandit会分析你的代码，寻找与这些测试用例相匹配的模式，一旦发现匹配，就会生成相应的警告。 它本质上是一种静态分析工具，不需要运行你的代码，就能发现潜在的问题。

Bandit扫描结果的误报率高吗？如何处理？

Bandit的误报率确实存在，尤其是在一些比较复杂的代码场景下。处理误报的几种方法：

• 检查代码: 首先，仔细检查Bandit报告的问题，确认是否真的存在安全风险。有时候，Bandit的警告只是提示你注意某种潜在的可能性，并不意味着你的代码一定存在漏洞。

• 使用

  # nosec

  : 如果确定某个警告是误报，可以在代码中使用

  # nosec

  注释来告诉Bandit忽略这个警告。

  import os os.system("echo 'Hello, world!'")  # nosec  # 确认安全，忽略此警告

  注意，使用

  # nosec

  注释时，最好加上注释说明，解释为什么这个警告可以忽略。

• 自定义规则: 如果Bandit的默认规则不适合你的项目，可以自定义规则。 Bandit支持使用YAML文件来定义自定义规则，可以根据你的需要添加、修改或删除规则。

• 调整严重程度: 可以调整Bandit报告的严重程度，例如将某些警告降级为信息，或者忽略某些低风险的警告。

除了Bandit，还有哪些Python代码安全扫描工具？

除了Bandit，还有一些其他的Python代码安全扫描工具，各有特点：

• Safety: Safety专注于检查你的依赖项是否存在已知的安全漏洞。 它会扫描你的

  requirements.txt

  文件，然后查询一个漏洞数据库，报告所有存在漏洞的依赖项。

• PyT: PyT 是 GitHub 的代码分析平台 CodeQL 的 Python 版本。 它可以发现代码中的各种安全问题，并且可以编写自定义查询来查找特定类型的漏洞。PyT 需要一定的学习成本，但功能非常强大。

• Semgrep: Semgrep 是一个通用的静态分析工具，支持多种编程语言，包括Python。 Semgrep 使用基于模式匹配的规则来查找代码中的问题，可以自定义规则，并且支持自动修复一些简单的问题。

选择哪个工具取决于你的具体需求和偏好。 Bandit 简单易用，适合快速扫描和发现常见的安全问题。 Safety 专注于依赖项安全，可以帮助你管理第三方库的风险。 PyT 和 Semgrep 功能强大，但需要一定的学习成本。