Crie código melhor
Verifique a segurança do seu código Python antes da próxima confirmação de solicitação de pull e receba alertas de erros críticos usando nosso verificador de código Python gratuito, baseado no Snyk Code.
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Eleve a segurança dos aplicativos a um novo patamar usando gratuitamente o Snyk Code diretamente no IDE.
Corrupção de E/S de arquivos
Violações de contratos de API
Desreferência de nulos
Problemas de deadlock de processos/threading
Verificação de tipo incorreta
Erros de lógica de expressões
Negação de serviço com expressões regulares
Formatação inválida de hora/data
Vazamentos de recursos
Falta de sanitização de dados de entrada
Tratamento de senhas inseguro
Falta de segurança nos protocolos
Permissões indefensáveis
Ataques man-in-the-middle
Algoritmos de criptografia fracos
Divulgação de informações
Injeção de código
Injeção de SQL
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O Snyk Code é um verificador de código Python baseado em IA e administrado por especialistas que analisa código em busca de problemas de segurança, oferecendo recomendações acionáveis diretamente no IDE para ajudar a agilizar a correção de vulnerabilidades.
Verifique e corrija código-fonte em minutos.
Corrija vulnerabilidades com ferramentas voltadas a desenvolvedores.
Detecte vulnerabilidades antecipadamente para economizar tempo e dinheiro.
Integrado a fluxos de trabalho existentes.
Análise semântica abrangente.
ML moderno orientado por especialistas de segurança.
Verifique automaticamente cada solicitação de pull e repositório.
Integre verificações ao processo de compilação.
Um verificador de código Python baseado em IA permite que as organizações detectem e corrijam problemas de código de maior complexidade mais cedo no ciclo de vida de desenvolvimento de software seguro (SSDLC). Os algoritmos de IA são treinados com centenas de milhares de projetos de código aberto para capturar regras simbólicas de IA relacionadas a possíveis problemas e correções. Com a utilização desse conhecimento obtido da comunidade global de desenvolvimento de código aberto, um mecanismo de IA pode frequentemente detectar problemas de qualidade e segurança que talvez não sejam identificados durante revisões de código ou programação em pares. Isso significa que a eficiência de um verificador de código Python baseado em IA permite que desenvolvedores corrijam problemas muito cedo, antes que cheguem à produção e afetem os usuários finais.
Uma parte fundamental do DevSecOps é a segurança desde o início, ou seja, detectar e corrigir vulnerabilidades mais cedo no processo de desenvolvimento. A implementação de um verificador de código Python no pipeline de integração e entrega contínuas (CI/CD) é uma das práticas recomendadas mais amplamente adotadas. Com a incorporação da análise estática ao IDE, os desenvolvedores são notificados sobre vulnerabilidades do Python com a maior antecedência possível, eliminando riscos de segurança de código Python na origem.
Um erro de sintaxe do Python ocorre quando o código Python é interpretado durante a execução. Os erros de sintaxe são um dos três tipos básicos de erro. Quase sempre, são fatais, já que o interpretador Python não consegue compreender a linha de código que apresenta esse erro. Os erros de lógica ocorrem quando o código é válido, mas o aplicativo não procede da forma esperada pelo desenvolvedor. As exceções ocorrem quando o analisador Python compreende uma linha de código, mas o interpretador não consegue executá-la durante o runtime.
Há vários erros de sintaxe e lógica. Portanto, é importante saber como corrigir os problemas mais comuns identificados por um depurador ou verificador de código. Embora não reconhecidos pelo interpretador Python, os erros de lógica evitam a execução do aplicativo da forma originalmente pretendida pelo desenvolvedor. Veja a seguir algumas dicas para evitar para evitar falhas de lógica comuns durante a criação de código Python:
Lembre-se de invocar uma função para iniciar a execução do programa.
Verifique a ocorrência de loops infinitos quando o programa trava em um bloco de código recorrente.
Use instruções print para compreender o fluxo de execução e confirmar que está correto.
Evite expressões complexas que dificultam a leitura e depuração do código.
A integração de verificadores de código Python ao fluxo de trabalho dos desenvolvedores é uma ótima maneira de antecipar a correção de problemas de código, além de ajudar os desenvolvedores a conhecer as práticas recomendadas. Isso pode afetar de maneira significativa a qualidade e segurança do código Python criado pelos desenvolvedores. Além disso, um código mais fácil de manter pode melhorar a experiência do cliente, reduzindo erros e a dívida técnica.
Quando se trata de testes de segurança de aplicativos estáticos (SAST) com um verificador de código Python, é importante escolher uma ferramenta com foco no desenvolvedor que se integre aos fluxos de trabalho dos desenvolvedores e gere o menor número possível de falsos-positivos nos resultados da verificação. Além disso, uma ferramenta de SAST precisa adotar uma abordagem abrangente para verificar o código-fonte e ser capaz de trabalhar em conjunto com linters para conferir a sintaxe e o estilo do código.
Os tipos mais comuns de análise de segurança SAST são:
CONFIGURAÇÃO:
garante que os arquivos de configuração do aplicativo sigam as práticas recomendadas e políticas de segurança.
SEMÂNTICA:
examina o código de forma contextual para deduzir a intenção do desenvolvedor e verificar se a sintaxe do código diverge dessa intenção.
FLUXO DE DADOS:
Acompanha o fluxo de dados de fontes não seguras para garantir que sejam tratados antes de consumidos pelo aplicativo Python.
ESTRUTURAL:
determina se há inconsistências na implementação de práticas recomendadas e técnicas criptográficas específicas da linguagem.
O verificador de código Python utilizado deve usar um banco de dados de vulnerabilidades abrangente para identificar problemas de segurança no código e vulnerabilidades conhecidas introduzidas pelas dependências de código aberto. Os bancos de dados de vulnerabilidades ajudam os desenvolvedores a se manterem atualizados sobre os últimos exploits de segurança assim que eles são descobertos, sem precisar gastar horas sem fim pesquisando o atual cenário de ameaças cibernéticas. Esse tipo de segurança orientada por dados funciona em conjunto com a inteligência de ameaças para aprimorar a postura geral de segurança da organização.
Por fim, a detecção de problemas de segurança no código Python é apenas metade do desafio. Uma solução eficaz de verificação de código identifica falhas e oferece aos desenvolvedores os insights necessários para corrigi-las. Isso deve incluir a fonte exata do problema e todas as correções conhecidas disponíveis ao público em geral, tanto para falhas de segurança quanto para antipadrões de código.
A segurança de código Python pode ser descrita como a combinação de confidencialidade, integridade e disponibilidade (CIA). Muitas vezes, a CIA é usada como um modelo para sistemas seguros e para identificar possíveis vulnerabilidades e correções. Atualmente, 80% a 90% de cada aplicativo consiste em dependências de código aberto. No entanto, os 10 a 20% restantes são cruciais: esse código reflete sua propriedade intelectual e não conta com uma comunidade de código aberto para ajudar a manter a segurança. A prática recomendada é aproveitar o trabalho da comunidade de código aberto, verificando e atualizando as dependências de software no projeto com verificadores como o Snyk Open Source e verificando e corrigindo o código próprio com o Snyk Code.
Confidencialidade
Os sistemas de software seguros não divulgam informações para partes não autorizadas a recebê-las. Essas partes incluem malfeitores externos e partes interessadas internas não autorizadas.
Integridade
Os sistemas de software seguros garantem que os dados e processos não sejam adulterados, destruídos ou alterados. As transações são bem-sucedidas quando todas as subtransações também são bem-sucedidas e os dados armazenados não contêm contradições.
Disponibilidade
Um sistema seguro também precisa estar disponível no momento adequado. Sistemas bloqueados devido à sobrecarga de algumas de suas partes se tornam inúteis e inseguros.
A qualidade de código Python é um termo subjetivo e tem significados diferentes para cada equipe de desenvolvimento. De modo geral, a qualidade do código está relacionada ao nível de adesão a práticas recomendadas e padrões de codificação amplamente aceitos. Veja a seguir cinco métricas frequentemente utilizadas para avaliar a qualidade do código quando os desenvolvedores se perguntam: como verificar meu código Python?
Reutilização O ideal é criar código altamente reutilizável. Por exemplo, na programação orientada a objetos, é importante criar classes e métodos simples e modulares, facilitando a depuração e escalabilidade em todos os projetos. O uso de encapsulamento para restringir o acesso a blocos de código reutilizáveis específicos também pode aprimorar a segurança.
Facilidade de manutenção Além de ser reutilizável, é importante que o código-fonte Python seja fácil de manter. Muitas vezes, o crescimento da base de código leva ao aumento da complexidade e da dívida técnica, resultando em erros difíceis de identificar e atrasando o desenvolvimento no longo prazo. A análise automatizada de código e as revisões por pares garantem a facilidade de manutenção do código enviado para produção pelos desenvolvedores.
Facilidade de teste Um código Python de alta qualidade deve apoiar as iniciativas de teste. Além de criar código modular para simplificar os testes automatizados, os desenvolvedores precisam priorizar uma documentação clara e atualizada. Dessa forma, os engenheiros de teste podem compreender mais facilmente a finalidade de um trecho específico de código.
Consistência O código Python deve ser portátil o suficiente para ser executado em qualquer ambiente de desenvolvimento, preparação ou produção sem problemas de compatibilidade. O Docker e outras plataformas de conteinerização ajudam a garantir a consistência do código Python e dependências em diferentes ambientes de implantação.
Confiabilidade O software deve ser projetado para ser confiável desde o início. Ou seja, os desenvolvedores precisam evitar proativamente o acúmulo da dívida técnica quando entregam código Python. Caso contrário, o software pode se tornar menos confiável ao longo do tempo, comprometendo a disponibilidade, a tolerância a falhas, a integridade dos dados e a capacidade de recuperação em caso de interrupções. Além disso, essa falta de confiabilidade pode afetar negativamente a postura de segurança de um aplicativo.
Execute uma verificação semântica e proteja seu código Python no IDE.
Proteja seu código durante o desenvolvimento. Os plugins de IDE gratuitos da Snyk verificam o código Python em tempo real para detectar vulnerabilidades e fornecer recomendações de correção.