Friday, November 8, 2024
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10 melhores práticas para garantir a segurança do código Python

Fique atento às 10 melhores práticas recomendadas para alcançar a segurança do código Python

Python é uma linguagem de programação forte e adaptável que é usada em muitos campos, incluindo desenvolvimento web, análise de dados, aprendizado de máquina e muito mais. No entanto, o Python tem seu próprio conjunto de problemas de segurança, assim como qualquer outra linguagem de programação, e você pode até descobrir brechas de segurança na documentação da biblioteca padrão. Isso não significa que você deva desistir de criar um software seguro. Isso é importante para os desenvolvedores entenderem para criar aplicativos confiáveis ​​e seguros. Neste artigo, discutiremos as 10 práticas recomendadas para garantir a segurança do código Python.

  1. Mantenha o ambiente Python e as dependências atualizados: Para ter certeza de que todas as falhas de segurança conhecidas foram corrigidas, é crucial atualizar seu ambiente Python, bem como quaisquer bibliotecas ou módulos de terceiros que você usa com frequência. Além disso, é fundamental empregar código atualizado para garantir que seu software funcione sem interrupção e não forneça pontos de acesso para invasores.
  2. Use um gerenciador de pacotes: Instalar, gerenciar e atualizar suas dependências é simples com um gerenciador de pacotes como pip ou conda. Ao fazer isso, você pode ter certeza de que todas as bibliotecas ou módulos nos quais você confia estão sendo usados ​​em suas versões mais recentes e seguras.
  3. Cuidado com os pacotes envenenados: Certifique-se de que os pacotes que você está usando sejam atualizados e legais. Os pacotes Python e Node.js que contêm código malicioso podem ser instalados. Verifique se cada pacote tem os nomes exatos que você pretende. Existe um pacote completamente separado entre “000Seven” e “00Seven”.
  4. Use um Web Application Firewall (WAF): Um WAF pode ajudar na defesa de seu aplicativo da Web contra uma variedade de riscos de segurança, como ataques de injeção de SQL e ataques de script entre sites (XSS).
  5. Defina debug = false: Algumas estruturas Python, como Django, por padrão, definem debug como true em novos projetos. Isso pode ser valioso durante o desenvolvimento para destacar falhas em nosso código, mas é menos útil depois que o projeto é lançado e hospedado em um servidor que o público pode ver. A exibição pública de bugs em seu código pode revelar uma falha de segurança que pode ser usada posteriormente contra você.
  6. Criptografar dados confidenciais: Senhas e outras informações privadas, bem como dados financeiros, devem ser criptografados tanto em trânsito quanto em repouso. Isso pode ajudar na defesa contra riscos de segurança e violações de dados.
  7. Valide a entrada do usuário: Para garantir que qualquer entrada seja segura de usar, é crucial validar qualquer entrada proveniente de uma fonte não confiável, como um usuário ou uma API externa. Para fazer isso, procure por qualquer instância de código mal-intencionado ou ataques de injeção de SQL.
  8. Use senhas fortes e exclusivas: Antes de ser armazenado no banco de dados, cada senha deve ser hash e salgada. Além disso, as senhas devem ser longas, complicadas e alteradas com frequência.
  9. Usar registro: O log é uma ferramenta crucial para acompanhar a segurança do seu aplicativo. Você pode usá-lo para rastrear o comportamento do usuário e descobrir possíveis problemas ou violações de segurança.
  10. Mantenha sua base de código pequena e simples: A complexidade é inimiga da segurança, como diz o ditado. Você pode diminuir o número de possíveis superfícies de ataque e simplificar a localização e resolução de quaisquer problemas de segurança, mantendo sua base de código curta e direta.

Conclusão: Você pode contribuir para garantir que seu código Python seja seguro e confiável aderindo a essas práticas recomendadas. Você deve avaliar e atualizar seu código rotineiramente para garantir que ele esteja protegido contra riscos novos ou emergentes, pois a segurança é um processo contínuo.

source – www.analyticsinsight.net

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