为了使用 Bandit 编写自定义的静态代码分析规则并扫描一个样本,你需要了解如何扩展 Bandit 的基础功能。以下是一个详细的步骤说明,包括如何定义一个新的检查规则、将其集成到 Bandit 中,并使用这个新规则扫描一个 Python 示例文件。
如果你还没有安装 Bandit,可以通过 pip 安装:
pip install bandit
创建一个新的 Python 文件(比如叫做 custom_checks.py
),在这个文件中定义你的自定义规则。这里我们创建一个简单的规则来检测是否在代码中直接使用了 eval
函数,因为这通常被认为是不安全的。
import bandit
from bandit.core import test_properties
@test_properties.accepts_baseline
def check_for_eval(context):
# 检测代码中是否使用了 eval
if context.call_function_name_qual == 'eval':
return bandit.Issue(
severity=bandit.HIGH,
confidence=bandit.HIGH,
text="使用 eval 可能导致代码执行安全风险",
lineno=context.get_lineno(),
)
# 在测试集中注册这个检查
def register_checks(registry):
registry.register_check(check_for_eval, checks='call')
创建一个示例 Python 文件 example.py
,其中包含可能的安全问题。
# 示例代码,其中包含使用 eval 的情况
def demo():
eval("print('hello, world')")
if __name__ == "__main__":
demo()
为了使用你的自定义规则扫描 example.py
文件,你需要在运行 Bandit 时指定自定义规则文件。可以通过以下命令来做:
bandit -r example.py -s custom_checks
这里 -r
代表递归扫描指定目录下的文件,-s custom_checks
指定了包含自定义检查规则的 Python 模块。
执行上述命令后,Bandit 将分析 example.py
文件,并报告关于 eval
使用的信息。如果一切设置正确,你会看到关于使用 eval
的安全警告。
通过这个流程,你可以根据具体的需求定制自己的静态代码分析规则,使得 Bandit 能够针对特定的编码问题进行检查。这对于定制化的安全审计尤其有用。