Python 中的 10 个常见安全漏洞，以及如何避免（下）

简评：编写安全代码很困难，当你学习一个编程语言、模块或框架时，你会学习其使用方法。 在考虑安全性时，你需要考虑如何避免被滥用，Python
也不例外，即使在标准库中，也存在用于编写应用的不良实践。然而，许多 Python 开发人员却根本不知道它们。

接上篇

6. 解析 XML（Parsing XML）

如果你的应用程序要加载、解析 XML 文件，则你可能正在使用 XML 标准库模块。通过 XML 的攻击大多是 DoS 风格（旨在使系统崩溃而不是泄露数据），这些攻击十分常见，特别是在解析外部（即不可信任的）XML 文件时。

其中有个「billion laughs」，因为他的 payload 通常包含很多（十亿）「lols」。基本上，这个原理是可以在 XML 中使用参照实体，所以当解析器将这个 XML 文件加载到内存中时，它会消耗数 G 大小的内存（RAM）。

试试看，如果你不相信我的话 :-)

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE lolz [
  <!ENTITY lol "lol">
  <!ENTITY lol2 "&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;&lol;">
  <!ENTITY lol3 "&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;&lol2;">
  <!ENTITY lol4 "&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;&lol3;">
  <!ENTITY lol5 "&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;&lol4;">
  <!ENTITY lol6 "&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;&lol5;">
  <!ENTITY lol7 "&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;&lol6;">
  <!ENTITY lol8 "&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;&lol7;">
  <!ENTITY lol9 "&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;&lol8;">
]>
<lolz>&lol9;</lolz>

另一些攻击使用外部实体扩展。XML 支持从外部 URL 引用实体，XML解析器通常会毫无疑问地获取并加载该资源。「攻击者可以规避防火墙并访问受限制的资源，因为所有请求都是由内部可信的 IP 地址创建的，而不是来自外部。」

需要考虑的另一种情况是依赖的第三方软件包需要解码 XML ，例如配置文件、远程 API。你甚至可能不知道某个依赖关系会将这些类型的攻击置之不理。

修复：

使用 defusedxml 替换标准库模块，它增加了针对这些类型攻击的安全防护。

7. 受污染的 site-packages 或 import 路径

Python 的 import 系统非常灵活，当你想要为测试写猴子补丁或重载核心功能时，这是非常棒的。

但这却是 Python 中最大的安全漏洞之一。

安装第三方软件包，无论是在虚拟环境中还是全局（通常不鼓励）都会让你看到这些软件包中的安全漏洞。有一些发布到 PyPi 的软件包与流行的软件包具有相似的名称，但是却执行了任意代码。

需要考虑的另一种情况是依赖的依赖，他们可能包含漏洞，他们也可以通过导入系统覆盖Python 中的默认行为。

修复：

看看 http://PyUp.io 及其安全服务，为所有应用程序使用虚拟环境，并确保全局的 site-packages 尽可能干净，检查包签名。

8. 序列化 Pickles

反序列化 pickle 数据和 YAML 一样糟糕。Python 类可以声明一个 reduce 方法，该方法返回一个字符串，或一个可调用的元组以及使用 pickle 序列化时调用的参数。攻击者可以使用它来包含对其中一个子进程模块的引用，以在主机上运行任意命令。

修复：

切勿使用 pickle 反序列化不受信任或未经身份验证来源的数据。改用另一种序列化模式（如JSON）。

9. 使用系统 Python 运行时并且不修复它

大多数 POSIX 系统都自带有一个 Python 2 版本（通常是旧版本）。

有时候 Python（即 CPython 是用 C 语言编写的） 解释器本身存在漏洞， C 中的常见安全问题与内存分配有关，所以大多是缓冲区溢出错误，CPython 多年来一直存在一些溢出漏洞，每个漏洞都在后续版本中进行了修复。也就是说，如果及时升级 python 运行时，就很安全。

修复：

为生产应用程序安装最新版本的 Python，并及时安装修复更新！

10. 不修复依赖关系

类似于不修补 python 运行时，还需要定期修补依赖关系。

在 PyPi 的软件包中「钉住」 Python 软件包版本的做法是很糟糕的，目的是「这些是能正常工作的版本」，所以每个人都不升级它。

上面提到的代码中的所有漏洞在第三方包中存在时同样重要，这些软件包的开发人员每时每刻都在修复安全问题。

修复：

使用像 PyUp.io 这样的服务来检查更新，向应用程序提出 pr，并运行测试以保持软件包是最新的。

原文：10 common security gotchas in Python and how to avoid them