bandit工具分析

admin 2022年5月19日01:24:44安全工具评论8 views7386字阅读24分37秒阅读模式

Bandit是一个用来检查python代码中安全问题的静态分析工具,它会处理各个各个源代码文件,解析出AST抽象语法树,然后对AST节点运行对应的插件,当Bandit扫描结束后会生成安全报告

项目地址:https://github.com/PyCQA/bandit

项目文档:https://bandit.readthedocs.io/en/latest/

安装使用

直接使用的话用pip下载即可

pip3 install bandit


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检测存在漏洞的flask项目
bandit -r ./


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自定义漏洞检测

bandit扫描过程中将漏洞库里的内容与被检测代码相对比,以此来检测漏洞。内置的漏洞检测插件存放在
bandit/plugins文件夹下,用户也可以构建自己的测试文件来检测自定义的漏洞,方便bandit的扩展。

现有的bandit漏洞库可以检查文件权限、硬编码密钥、硬编码临时目录、密码未设置隐私、硬编码SQL语句等类型的漏洞

可以在bandit -h查看

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用户可以通过三种方式完成Bandit的自定义漏洞

  • 编写自定义漏洞插件

app_debug.py插件为例,该插件检测flask服务器是否在生产环境开启了debug模式

import bandit
from bandit.core import issue
from bandit.core import test_properties as test


@test.test_id("B201")
@test.checks("Call")
def flask_debug_true(context):
if context.is_module_imported_like("flask"):
if context.call_function_name_qual.endswith(".run"):
if context.check_call_arg_value("debug", "True"):
return bandit.Issue(
severity=bandit.HIGH,
confidence=bandit.MEDIUM,
cwe=issue.Cwe.CODE_INJECTION,
text="A Flask app appears to be run with debug=True, "
"which exposes the Werkzeug debugger and allows "
"the execution of arbitrary code.",
lineno=context.get_lineno_for_call_arg("debug"),
)

@test.test_id("B201")是编号装饰器,每个漏洞有特定的编号,在Bandit现有的漏洞库中,编号从B101到B703结束,编号的第一位都是大写字母B,编号第二位将漏洞类型进行了分类

@test.checks("Call")是类型漏洞,这里的Call表示漏洞是由函数调用引起的,除此之外还有StrAssertExec等类型

在漏洞检测插件的正文,调用了多个bandit的内置函数,我们利用这些内置函数来编写配置文件和漏洞文件

Bandit内置函数表如下

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现在来看app_debug插件正文就很容易理解了,表示当前节点的上下文环境导入了flask包,同时调用该节点的限定名后缀为.run,参数名和参数值debug=True,如果这些条件都满足,则表示漏洞存在

  • 设置imports.py配置文件

imports.py用于检测可能会发生危险的import语句,定义了bandit里面B401->B415的漏洞。例如可能会导致python反序列化漏洞的相关库

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个人感觉这部分还可以再细分一点,就像safety-db一样检测存在漏洞的特定版本的库

  • 设置calls.py配置文件
    calls.py用来检测文件中可能存在漏洞的调用,定义了B301->B325的漏洞,需要检测到漏洞包的导入+漏洞包在正文代码中的调用,需要检测的内容通常由几部分组成,以.隔开,必须将每部分都进行匹配之后才可以检测出来,以B303中的hashlib.md5为例


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当程序中同时出现import hashlibhashlib.md5()时,bandit能够检测出漏洞;当程序出现import hashlibhashlib.md2()时不能检测漏洞

源码分析

git clone https://github.com/PyCQA/bandit

安装对应的库文件

pip3 install -r requirements.txt

入口文件在bandit/cli/main.pymain()
使用方法如下

usage: main.py [-h] [-r] [-a {file,vuln}] [-n CONTEXT_LINES] [-c CONFIG_FILE]
[-p PROFILE] [-t TESTS] [-s SKIPS]
[-l | --severity-level {all,low,medium,high}]
[-i | --confidence-level {all,low,medium,high}]
[-f {csv,custom,html,json,screen,txt,xml,yaml}]
[--msg-template MSG_TEMPLATE] [-o [OUTPUT_FILE]] [-v] [-d] [-q]
[--ignore-nosec] [-x EXCLUDED_PATHS] [-b BASELINE]
[--ini INI_PATH] [--exit-zero] [--version]
[targets [targets ...]]

跟进main方法,函数开头进行了项目初始化、获取用户传入的参数,例如我们在前面输入的-r参数在这里获取

parser.add_argument(
"-r",
"--recursive",
dest="recursive",
action="store_true",
help="find and process files in subdirectories",
)

表示递归查找和处理该目录下的文件

plugin_info = [
f"{a[0]}t{a[1].name}" for a in extension_mgr.plugins_by_id.items()
]
blacklist_info = []
for a in extension_mgr.blacklist.items():
for b in a[1]:
blacklist_info.append("{}t{}".format(b["id"], b["name"]))

plugin_list = "nt".join(sorted(set(plugin_info + blacklist_info)))

拼接形成目前能检测的插件列表,即这一部分

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检测插件由两部分:pluginblacklist组成

plugin即在plugins文件夹下的插件列表

blacklist由两部分组成,详情可见bandit/blacklists文件夹下的calls.pyimports.py

接下来的代码中继续初始化项目参数,创建重要对象BanditManager

b_mgr = b_manager.BanditManager(
b_conf,
args.agg_type,
args.debug,
profile=profile,
verbose=args.verbose,
quiet=args.quiet,
ignore_nosec=args.ignore_nosec,
)

来到discover_files方法

b_mgr.discover_files(args.targets, args.recursive, args.excluded_paths)


该方法传入三个参数

  • targets 扫描文件或目录

  • recursive 是否递归扫描

  • excluded_paths 不扫描的后缀、文件、目录

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跟进函数之后获取了我们需要扫描的文件

for fname in targets:
# if this is a directory and recursive is set, find all files
if os.path.isdir(fname):
if recursive:
new_files, newly_excluded = _get_files_from_dir(
fname,
included_globs=included_globs,
excluded_path_strings=excluded_path_globs,
)
files_list.update(new_files)
excluded_files.update(newly_excluded)

files_list作为集合存储需要扫描的目标文件列表

excluded_files作为集合存储不需要扫描的文件列表

回到main.py,再进入b_mgr.run_tests(),开始检测漏洞

遍历所有需要检测的文件并进一步操作

for count, fname in enumerate(files):
LOG.debug("working on file : %s", fname)

try:
if fname == "-":
open_fd = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), "rb", 0)
fdata = io.BytesIO(open_fd.read())
new_files_list = [
"<stdin>" if x == "-" else x for x in new_files_list
]
self._parse_file("<stdin>", fdata, new_files_list)
else:
with open(fname, "rb") as fdata:
self._parse_file(fname, fdata, new_files_list)
except OSError as e:
self.skipped.append((fname, e.strerror))
new_files_list.remove(fname)

进入self._parse_file(fname, fdata, new_files_list)核心函数

该函数传入三个参数

  • fname 检测文件名

  • fdata 文件内容

  • new_files_list 待检测文件列表

跟进后进入score = self._execute_ast_visitor(fname, fdata, data, nosec_lines)

def _execute_ast_visitor(self, fname, fdata, data, nosec_lines):
"""Execute AST parse on each file

:param fname: The name of the file being parsed
:param data: Original file contents
:param lines: The lines of code to process
:return: The accumulated test score
"""
score = []
res = b_node_visitor.BanditNodeVisitor(
fname,
fdata,
self.b_ma,
self.b_ts,
self.debug,
nosec_lines,
self.metrics,
)

score = res.process(data)
self.results.extend(res.tester.results)
return score

BanditNodeVisitor中定义了很多例如visit_Importvisit_ImportFromvisit_Callvisit_FunctionDef等等函数,顾名思义就是对各个类型的AST Node执行对应的函数

process方法中f_ast = ast.parse(data)解析源文件为AST抽象语法树

generic_visit(f_ast)方法中遍历AST节点并对其类型进行对应的检测

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以我们前面说到的import检测为例,这里的检测函数是visit_Import

def visit_Import(self, node):
for nodename in node.names:
if nodename.asname:
self.import_aliases[nodename.asname] = nodename.name
self.imports.add(nodename.name)
self.context["module"] = nodename.name
self.update_scores(self.tester.run_tests(self.context, "Import"))

其实就是把import的包名,以及该节点的一些上下文环境提取出来存放在self.context中,然后用tester.run_tests执行Import节点的检查,如果查出问题就保存起来

遍历完所有需要检测的文件中的AST节点后,最后是输出结果

LOG.debug(b_mgr.b_ma)
LOG.debug(b_mgr.metrics)

# trigger output of results by Bandit Manager
sev_level = constants.RANKING[args.severity - 1]
conf_level = constants.RANKING[args.confidence - 1]
b_mgr.output_results(
args.context_lines,
sev_level,
conf_level,
args.output_file,
args.output_format,
args.msg_template,
)

检测实战

既然要检测当然考虑到批量的情况,这里给出批量检测github上开源项目代码的相关操作流程

  • Github Search Docs

例如我们想要搜索python编写的cms,会出现下面这些结果,访问链接为:

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我们使用官方API进行请求,根据规则编写API访问链接:https://api.github.com/search/repositories?q=cms+language:python&per_page=10&page=1&sort=updated

  • page:第几页,从1开始(如果小于1,则默认为第1页)

  • per_page : 每页多少个项

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我们获取到仓库地址之后下载到本地进行扫描

Github API还有访问速率的限制 Github Rate Limit Docs

对于使用基本身份验证、OAuth 或客户端 ID 和密码的请求,我们每分钟最多可以提出 30 个请求。对于未经身份验证的请求,速率限制允许您每分钟最多提出 10 个请求,考虑到本地对仓库代码进行解析和漏洞检测也需要时间,我们不进行身份验证,每分钟内完成当页内容的漏洞检测

编写一个调用Github API进行仓库下载,并使用bandit检测的脚本如下

import time

import requests
import json
import os
import datetime
import logging
MAX_NUM=2
def getRepItem(keyword,per_page=10):
for i in range(1,MAX_NUM):
starttime = datetime.datetime.now()
url="https://api.github.com/search/repositories?q={}&per_page={}&page={}".format(keyword,per_page,i)
rep=requests.get(url,timeout=5)
items=json.loads(rep.text)['items']
for j in range(len(items)):
rep_url=items[j]['html_url']
cloneRsp(rep_url)
filename=rep_url.split('/')[4]
callBandit(filename)
endtime = datetime.datetime.now()
checkTime((endtime - starttime).seconds)
return

def cloneRsp(url):
logging.info("clone {}".format(url))
os.system('git clone {}'.format(url))

def callBandit(filename):
logging.info("bandit {}".format(filename))
os.system("bandit -r ./{} -f html -o ./{}/scan_{}.html".format(filename,filename,filename))

def checkTime(runtime):
logging.info("runtime is {}".format(runtime))
if runtime<60:
time.sleep(62-int(runtime))

def main():
getRepItem("cms+language:python")

if __name__ == '__main__':
main()

MAX_NUM限制爬取的页数,getRepItem传入符合搜索语法的关键字

运行之后就会在clone的项目文件夹下生成scan_项目名.html的漏洞检测报告了

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参考链接

  • https://ericfu.me/bandit-the-python-static-analyzer/

  • Python脚本的脆弱性检测研究与实现_刘佩瑶

  • https://blog.csdn.net/Next_Second/article/details/78238328


来源:先知(https://xz.aliyun.com/t/11341)

注:如有侵权请联系删除

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原文始发于微信公众号(衡阳信安):bandit工具分析

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  • 本文由 发表于 2022年5月19日01:24:44
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