


Eval() in Python: Sicherheitsrisiken mit nicht vertrauenswürdigen Strings
Einführung
Der Python Die Funktion eval() ermöglicht die dynamische Ausführung von Code aus einer Zeichenfolge. Obwohl es vielseitig einsetzbar ist, birgt es erhebliche Sicherheitsrisiken bei der Bewertung nicht vertrauenswürdiger Zeichenfolgen. In diesem Artikel werden diese Risiken untersucht und mögliche Abhilfemaßnahmen bereitgestellt.
Sicherheitsrisiken mit nicht vertrauenswürdigen Zeichenfolgen
1. Zugänglichkeit von Klassenmethoden vom Foo-Objekt (eval(string, {"f": Foo()}, {}))
Ja, das ist unsicher. Der Zugriff auf die Foo-Klasse von ihrer Instanz aus über eval(string) bietet die Möglichkeit, innerhalb einer Foo-Instanz auf sensible Module wie OS oder SYS zuzugreifen.
2. Integrierte Funktionen über Eval (eval(string, {}, {})) erreichen
Ja, das ist auch unsicher. Eval kann auf integrierte Funktionen wie len und list zugreifen, die ausgenutzt werden können, um auf unsichere Module wie os oder sys zuzugreifen.
3. Integrierte Funktionen aus dem Evaluierungskontext entfernen
Es gibt keine praktikable Möglichkeit, integrierte Funktionen vollständig aus dem Evaluierungskontext in Python zu entfernen.
Abhilfemaßnahmen
1. Sorgfältige String-Validierung
Validieren Sie vom Benutzer bereitgestellte Strings gründlich, um die Ausführung von Schadcode zu verhindern.
2. Eingeschränkte lokale Variablen
Verwenden Sie den Locals-Parameter von eval(), um die innerhalb der ausgewerteten Zeichenfolge verfügbaren Variablen einzuschränken.
3. Benutzerdefinierte sichere Evaluierungsfunktion
Implementieren Sie eine benutzerdefinierte Sandbox-Evaluierungsfunktion, die den Zugriff auf sensible Module und Objekte einschränkt.
Alternativen zu eval()
Erwägen Sie Alternativen zu eval(), z als:
- exec() mit zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen.
- ast.literal_eval() zur Auswertung einfacher Ausdrücke.
- Serializer-Module zur Datenübertragung sicher.
Fazit
Eval() mit nicht vertrauenswürdigen Zeichenfolgen birgt erhebliche Sicherheitsrisiken. Implementieren Sie strenge Abhilfemaßnahmen oder erwägen Sie alternative Ansätze beim Umgang mit vom Benutzer bereitgestelltem Code. Denken Sie daran, dass eval() nur verwendet werden sollte, wenn dies unbedingt erforderlich ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst die Funktion „eval()' von Python beim Umgang mit nicht vertrauenswürdigen Zeichenfolgen sicher?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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