As you know Python is a programming language usually used to build sites and software, automate tasks and conduct data analysis. It is used to create different programs plus keep in mind that it is not specialized for specific problems. It is the heart of various highly classified apps, running on servers with lots of personal data.

It is important to make sure any Python scripts you have are secure and are not leaking any personal information. Why you might ask? This is because it could lead to a data breach which has major consequences. For this reason, we have put together a list of free and useful Python code vulnerability scanning tools you can use to scan your code for potential vulnerabilities!

Why you should scan your code for Vulnerabilities?

Today we are all aware of cybersecurity threats so software developers need to know about security risks. One of the risks which are quite concerning is storing passcodes and other secrets in the source code. This could include access keys or even secret keys in plain text! You should be the least, following the basic secure coding best practices so such incidents are avoided.

Though developers know this as it is a common practice but still for those who don’t know store passwords in source code. These are usually accessed by attackers who exploit the deployment environment and pose serious risks to security. Hence why it is important to scan your code periodically for any signs of viruses, backdoors, or vulnerabilities.

The Impact of NOT keeping your code secure

The impact of having an unsecured codebase is huge. The biggest impact is a competitor or a malicious hacker gaining access to your internal infrastructure. This can result in loss of revenue, you falling behind them, trade secrets being stolen and the worst, your customers losing trust in you, ouch!

An example of a code-based attack that spread occurred back in 2016 known as Mirai Malware in which malware scanned Telnet service on Linux-based IoT boxes for hard-coded passwords which were later used in brute force attacks and compromised 400,000 devices without the knowledge of the owner.

It is a serious matter indeed which needs a lot of your attention.

5 Best Python Code Vulnerability Scanners that are free (With vulnerable code example)

#1: Bandit – Not security issue left behind

Bandit can find common security problems. For this, it processes every file and then builds a syntax tree from it. Against the syntax tree nodes, it then runs analyzing tools. Once it has completed scanning of all the code it shall generate a report.

It was developed by OpenStack Security Project and later moved to PyCQA. The best thing is that it can detect different issues of security in Python code. It supports different tests such as full-scale website code scans as it has no limits to the .py code it can scan. It is useful for flagging issues such as internal admin pages that shouldn’t be public.

Install Bandith on Linux and Apple macOS:

1. First things first, it is written in Python so requires Python to run. If it is not installed then make sure to have it up and run before proceeding forwards.
2. For installation, you need to type the following command on the terminal

Paul@ninja-ide:~#snap install bandit

Your process of installation is going to be as follows:

Step 1: Running bandit in Python virtual environment:

Paul@nija-ide:~#Python3 –m venv bandit-env

Step 2: Finally, install bandit using Pip command:

Paul@ninja-ide:~#Pip install bandit

Use Bandit to find vulnerable code in your Python project

This is a simple process; we shall be using a simple program written down in Python language. The file hello_world.py file is present on the desktop.

1. You need to run Bandit by using the command below:

Paul@ninja-ide:~# Bandit enter script name.py

2. It shall then scan the code and output results via the terminal.

From the command applied above you shall see the results below:

Code scanned section shall show the total number of lines scanned and also the ones which got ignored. It allows you to specify which lines of code to leave while scanning the process. This can be achieved by affixing the comment “#nosen” on the line which you intend to skip.

In the end, run metrics shall give you an overview of the entire report, as shown.

In this case, it identified two problems which in short are potential threats. both the cases came out as a result of hardcoded passcodes: One principle for secure coding is that you never need to hardcode passcodes. If we talk about developers then they mostly forget this principle.

The code however is vulnerable and can cause a serious threat. Now how it can be eliminated? You need to remove passcodes from the source code. This is the new output after we scanned the very same code with no hard-coded passcodes.

Keep another thing in your mind that Bandit did not recognize the password which is stored in the output string, it has been shown below:

Vulnerable code detected by Bandit

Now, if you pay more attention to the highlight or flagged parts of the script in the results, you may also find payloads that can cause harm.

An example of Vulnerable code in the form of a payload

• Now, keep in mind that it only recognizes problems in the actual code syntax and ignores anything which is there under comments or anything which has been saved as a string that is not treated as a password secret.
• When issues identified above are eliminated it shall return no issues.
• Download Bandit

#2: Hubble

It got developed by Adobe Team. This is another tool that comes in free and is an open-source compliance framework focused on code security. It provides alerting, reporting, on-demand profile-based auditing, and notifications with real-time security events. It reports security information to Splunk, Logstash and other endpoints.

#3: Hawkeye

This is a vulnerability, security and risk highlighting tool. Now if you want to put it into operation, you need to integrate it into continuous integration pipelines and pre-commit hooks.

This assumes that your directory structure is such that files that are related to package configuration are on the top level. It is open-source which means you can contribute to it or can fork it and add in new features which you want.

A Hawkeye scan could potentially reveal issues such as open ports and you leaving your FTP server open to the world.

Download Hawkeye

#4: Security.py

It is a package through which you can add in cookie attributes and optional security headers for different python web frameworks.

On pip this is present as a package so you can install in alongside other packages easily in your Python project. Moreover, it provides support to all the major web frameworks such as Django, Flask, CherryPy and many others.

#5: Salus – Security scanner and coordinator

With this, you can schedule the operation of security scanners. Run it on the repository and shall determine which scanners are required to be executed, and operated and then provide results of the entire process.

Now it includes many open-source scanner tools and uses them for its operation. This is great for CI or D pipelines which allow catching different problems related to security.

It can be configured at the repository level, for this you need to make configurations for complete projects where you can set global settings and defaults. With this, you can also generate detailed reports for analysis as well.

Solus is no longer available as it looks to be deleted from the Coinbase repository on GitHub.

Interesting Python projects with source code:

Does your security team review your code?

Vulnerability scanning comes in various shapes and sizes and code scanning is one of them. It is better that an internal red team member catches this before a hacker does and causes embarrassment.

These 5 Python code vulnerability scanners will give you a good starting point so you can review the security and standards to improve.

The bandit and vulnerable code example should help make the concept clear and give you an idea of what to look out in the scripts. Enjoy!

Безопасность в Python: Аспекты защиты авторизации пользователей

Безопасность приложения — одна из самых главных столпов разработки.

При ограниченном функционале вы сможете иметь лояльное ядро аудитории, но при глобальной уязвимости в коде, влекущие утечку персональных данных — вы потеряете вообще всех пользователей.

Задача архитектора, программиста, QA в том, чтобы свести этот риск к минимуму. Но нужно помнить — абсолютной безопасности не существует. В любом случае необходимо иметь представление о том, как устроена информационная безопасность в языке Python

Что мы можем подразумевать под безопасностью в приложении? Есть три основных аспекта:

Хэширование

Хэширование — преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины.

Иначе это называется хэш-функциями ли функциями свертки, а их результаты — хэш-кодом, контрольной суммой или дайджестом сообщения (message digest). Каждый результат работы функции (хэш-код) — уникален.

Чтобы создать хэш-код, он же дайджест используются алгоритмы хэширования. Самые популярные алгоритмы прямо сейчас: MD5 (относительно ненадежен), SHA-1 (относительно ненадежен), SHA-2, SHA-3 и наш ГОСТ Р 34.11-2012.

Для работы с хэшированием в питоне используются модуль hashlib для вычисления хэш-функции и модуль HMAC (читается как эйчмак) — для проверки целостности информации (это гарантия того, что данные не будут изменены в процессе передачи), модуль secrets для генерации псевдослучайных чисел и модуль getpass, чтобы создать безопасный ввод логина и пароля. Есть и более продвинутые варианты для работы с низкоуровневыми интерфейсами, криптографическими алгоритмами: симметричные шифры, дайджесты сообщений и функции вывода ключей, такие как PyCryptodome или Cryptography.

HMAC (hash-based message authentication code, код аутентификации (проверки подлинности) сообщений, использующий хэш-функции) — в криптографии один из механизмов проверки целостности информации, позволяющий гарантировать, что данные, передаваемые или хранящиеся в ненадежной среде, не были изменены посторонними лицами. Механизм HMAC использует MAC — стандарт, излагающий способ обмена данными и проверки целостности передаваемых данных с использованием секретного ключа. Два клиента, использующие HMAC, как правило, разделяют общий секретный ключ.

  ARP: записи, таблицы, маки для чайников

Обычно HMAC-аутентификация используется во внутренних системах обмена сообщениями и в межпроцессном взаимодействии.

Например, если требуется написать систему, которая включает множество процессов, взаимодействующих на кластере из нескольких машин.

Тогда можно использовать данный подход, чтобы гарантировать, что только разрешенные процессы могут подключаться к другим. Модуль muliprocessing внутри использует аутентификацию, основанную на HMAC, чтобы установить соединения с подпроцессами.

Простой пример хэширования пароля

Аутентификация соединения  такая штука, которая может не подразумевать последующего шифрования — все сообщения передаются в открытом виде по сети. Любой, кто подключиться к вашей сети, может перехватить нужный сетевой трафик.

Этого нам не нужно, поэтому мы создаем объект хэш-суммы с набором байтов h = hashlib.md5(). Добавляем в неё данные для расчета этой самой суммы h.update(b’Code’). Можно вывести хэш-сумму print(h.hexdigest()). HEX здесь прописываем т.к. используется шестнадцатеричная система счисления.

Чтобы вычислить хэш используется специальная конструкция pbkdf2_hmac, в которой указаны параметры — имя алгоритма шифрования (sha256), пароль в виде строки байтов (b’pswd’, наличие соли (b’salt’) и длина расширенного ключа (100000).

Плюс такого подхода в том, что недопустимо изменение даже одного символа, т.е. принцип целостности информации тут сохраняется

Код:

import hashlib, binascii

# Наша хэш функция
# Создание объекта хэш-суммы
h = hashlib.md5()
# Добавление данных для расчета суммы — можно добавлять только строку байтов
h.update(b'Code')
# Вывод хэш-суммы
print(h.hexdigest())

#Парольный хэш
dk = hashlib.pbkdf2_hmac('sha256', b'pswd', b'salt', 100000)
# Вычисленное значение можно хранить в БД
print(binascii.hexlify(dk))

Результат выполнения:

Пример аутентификации пользователей

Как мы будем реализовать аутентификацию пользователей в Python: сначала на клиентской стороне вычисляется значения hmac и отправляется на сервер. После запроса сервер формирует генерацию рандомного сообщения и возвращается на клиента.

Затем клиент вычисляет у себя на основе секрета и рандомного сообщения значение функции hmac и отправляется серверу. Функция hmac рассчитывается также и на сервере. В завершении сервер сравнивает данные и на основе этого анализа дает заключение по аутентификации пользователя.

Посмотрим как это выглядит в практической плоскости.

Серверная сторона

Функция echo_server принимает подключения клиентов (accept) и запускает функцию echo_handler — она проводит аутентификацию клиента и отсылает его же запрос обратно (эхо) с помощью функции server_authenticate.

В ней мы создаем случайное рандомное сообщение и отправляем клиенту. Вычисляем HCMA-функцию и сравниваем её с результатом функции, присланным от клиента.

Если они совпадают — подключаем клиента, если нет — сокет закрывается

  Маркетинг на YouTube: каналы, тренды, бабки, лайки

Код:

import hmac
import os

# hmac.new(key, msg=None, digestmod=None)
# key — byte-строка, представляющая ключ
# msg — сообщение, для которого нужно вычислить хэш
# digestmod — имя хэш-фукнции, которая будет применена для вычисления (sha-1, sha-256, …)

# ————— Функция аутентификации клиента на сервере ———————
def server_authenticate(connection, secret_key):
''' Запрос аутентификаии клиента.
сonnection — сетевое соединение (сокет);
secret_key — ключ шифрования, известный клиенту и серверу
'''
# 1. Создаётся случайное послание и отсылается клиенту
message = os.urandom(32)
connection.send(message)

# 2. Вычисляется HMAC-функция (локальный результат) от послания с использованием секретного ключа
hash = hmac.new(secret_key, message)
digest = hash.digest()

# 3. Пришедший ответ от клиента сравнивается с локальным результатом HMAC
response = connection.recv(len(digest))
return hmac.compare_digest(digest, response)

# ———————- Эхо-сервер ——————————————
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM

secret_key = b'our_secret_key'

def echo_handler(client_sock):
''' Эхо-обработка.
Проводит аутентификацию клиента и отсылает его же запрос обратно (эхо).
'''
if not server_authenticate(client_sock, secret_key):
client_sock.close()
return
while True:
msg = client_sock.recv(8192)
if not msg:
break
client_sock.sendall(msg)

def echo_server(address):
''' Эхо-сервер.
«Слушает» указанный адрес и общается с клиентом через echo_handler.
'''
sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
sock.bind(address)
sock.listen(5)
while True:
conn, addr = sock.accept()
echo_handler(conn)

echo_server(('', 9999))

Клиентская сторона

На клиентской части мы подключаемся к серверу (sock.connect) и отправляем сообщение аутентификации sock.send(b’Hello, my secure server!’).

До того, как мы отослали серверу сообщению — проходим аутентификацию на основе секретного ключа client_authenticate(sock, secret_key).

Принимаем сообщение от сервера и вычисляем hcma функцию, чтобы отправить обратно к серверу, который его сравнивает со своим результатом

Код:

import hmac
import os

def client_authenticate(connection, secret_key):
''' Аутентификация клиента на удаленном сервисе.
Параметр connection — сетевое соединение (сокет);
secret_key — ключ шифрования, известный клиенту и серверу
'''
# принимаем случайное послание от сервера
message = connection.recv(32)
# вычисляем HMAC-функцию
#
# b'?xa0x85x94`xb9[xe8x865x97xb6x06x1exefj'
hash = hmac.new(secret_key, message)
digest = hash.digest()
# отправляем ответ серверу
connection.send(digest)

from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM

secret_key = b'our_secret_key'

sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
sock.connect(('localhost', 9999))

# проходим аутентификацию
client_authenticate(sock, secret_key)

sock.send(b'Hello, my secure server!')
resp = sock.recv(1024)
print('Сервер ответил: ', resp.decode())

Шифрование данных

Для шифрования данных в питоне использовалась библиотека PyCrypto. Но её забросили еще в далеком 2014 году, а на сцену вышел форк (ответвление) PyCryptodome (PyCryptoDomeEx).

Для шифрования данных в PyCryptodome есть поддержка нескольких алгоритмов — блочные шифры: AES, DES, 3DES, Blowfish и поточные шифры: Salsa20, ChaCha20.

Устанавливается форк с помощью команды pip install pycryptodomex.

В нашем примере в переменную plaintext вносим шифруемое сообщение, преобразовав его в байты. Функция _encrypt принимает на вход тот самый текст сообщения в байтах. В переменную cipher записывается конструкция AES.new.

Она создает новый шифр с использованием этого алгоритма. AES — это специальный симметричный шифр. Обратите внимание, что наша длина сообщений — 16 байт (т.к. используется AES-128).

Длина ключа ASCII должна быть 16 символов (1 символ = 8 бит = 1 байт, 16 символов = 16 байт)

Код:

import os
from binascii import hexlify
from Cryptodome.Cipher import AES

# шифруемое сообщение
plaintext = b'The rain in Spain'

def padding_text(text):
''' Выравнивание сообщения до длины кратной 16 байтам.
В данном случае исходное сообщение дополняется пробелами.
'''
pad_len = (16 — len(text) % 16) % 16
return text + b' ' * pad_len

def _encrypt(plaintext, key):
''' Шифрование сообщения plaintext ключом key.

Атрибут iv — вектор инициализации для алгоритма шифрования.
Если не задаётся явно при создании объекта-шифра, то генерируется случайно.
Его следует добавить в качестве префикса к финальному шифру,
чтобы была возможность правильно расшифровать сообщение.
'''
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
ciphertext = cipher.iv + cipher.encrypt(plaintext)
return ciphertext

def _decrypt(ciphertext, key):
''' Расшифровка шифра ciphertext ключом key

Вектор инициализации берётся из исходного шифра.
Его длина для большинства режимов шифрования всегда 16 байт.
Расшифровываться будет оставшаяся часть шифра.
'''
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv=ciphertext[:16])
msg = cipher.decrypt(ciphertext[16:])
return msg

# Осуществим шифрование сообщения алгоритмом AES
# key (строка байтов) — секретный ключ для симметричного шифрования.
# Ключ должен быть длиной 16 (AES-128), 24 (AES-192) или 32 (AES-256) байта.
key = b'Super Secret Key'

# Длина сообщения должна быть кратна 16, поэтому выполним выравнивание.
plaintext = padding_text(plaintext)

# Выполним шифрование
cipher = _encrypt(plaintext, key)
print(hexlify(cipher))

# Выполним расшифрование
msg = _decrypt(cipher, key)
print(msg)

Как вам статья?

Как писать безопасный и надежный код на Python, обнаруживать CWE и избегать уязвимостей в производственном коде

Безопасность важна для любого программного обеспечения, но она становится критической, когда мы разрабатываем код, готовый к производству. Многие CWE основаны на входных данных, которые передаются в программу без проверки.

В этом случае злоумышленник может манипулировать входными данными и вызвать неожиданные результаты.

В этой статье блога мы объясним, каковы основные проблемы безопасности при использовании Python, а затем рассмотрим, как можно предотвратить CWE путем обнаружения небезопасного кода до того, как он попадет в производство.

Введение

Python – один из самых популярных языков.Экосистема Python очень богата, и с помощью Python можно реализовать практически все! За Python закрепилась репутация безопасного языка, но это не так. По сравнению с другими языками, он относительно безопасен.

Но он также не застрахован от ошибок и уязвимостей. Недостатки безопасности были обнаружены во многих популярных библиотеках и фреймворках Python, таких как Django, Flask и Flask-SQLAlchemy.

Безопасность кода Python

Прежде всего, важно провести различие между безопасностью и защищенностью.

Давайте сначала поговорим о безопасности кода. Python имеет систему динамических типов, что позволяет легко разрушить программу (или, по крайней мере, вызвать исключения).

Изменение значения из int в строку может легко сломать вашу программу и создать головную боль после развертывания кода! Это делает Python в некоторой степени языком, склонным к ошибкам и небезопасным.

Надеюсь, что правильное тестирование вашего программного обеспечения поможет найти такие ошибки и избежать их до развертывания в производстве.

Теперь поговорим о безопасности. Некоторые функции в Python небезопасны. Возьмем модуль xml.etree.

ElementTree: злонамеренно сконструированные данные могут осуществлять атаки типа “отказ в обслуживании”, получать доступ к локальным файлам или обходить брандмауэры.

Возьмите любой код, выполняющий SQL-запросы: при неправильном использовании разработчики могут внедрить SQL-инъекцию, которая может иметь катастрофические последствия (например, удаление базы данных).

Например, возьмем следующий код, выполняющий SQL-запрос.

cursor.execute(«select users.email, users.level from users where id = {0}».format(user_id))

Переменная user_id затем может быть подделана для добавления дополнительных операторов для удаления таблицы. (например, если user_id содержит значение 1;DELETE FROM users).

Ниже приведен правильный код, позволяющий избежать подобной проблемы.

cursor.execute(«select users.email, users.level from users where id = %s», user_id)

Таких ошибок программирования следует избегать в производстве, если вы не доверяете данным или не санируете их.

Некоторые другие функции небезопасны по своей природе. Возьмем, к примеру, модуль random: генератор псевдослучайных чисел считается небезопасным и не должен использоваться ни для каких функций, связанных с безопасностью.

Как писать безопасный и надежный код на Python и обнаруживать CWE (Common Weakness Enumeration)

К сожалению, не существует единого способа узнать, что ваш код на Python безопасен. Однако есть некоторые инструменты, которые помогают разработчикам проверить, безопасен ли их код.

Разработчики могут установить плагины для IDE, которые расширяют возможности анализа их IDE и отмечают небезопасный код. Например, плагин Python Security для IntelliJ/JetBrains обнаруживает SQL-инъекции и неправильную конфигурацию сторонних библиотек.

Существуют также инструменты статического анализа, которые можно использовать для поиска или проверки отсутствия проблем, связанных с безопасностью, в коде Python.Например, bandit обнаруживает использование небезопасных модулей Python, а также небезопасное использование некоторых функций.

Однако нет никакой гарантии, что разработчики используют эти инструменты или действуют в соответствии с их рекомендациями. И нет гарантии, что ваш код безопасен.

Как избежать небезопасного кода Python в производстве?

Лучший способ избежать небезопасного кода Python – это систематический анализ кода до его развертывания в продакшене. Для этого необходимо настроить конвейер CI/CD и добавить новые шаги, которые будут анализировать код и отмечать небезопасный код.

Вы можете сделать это вручную и добавить в CI/CD-конвейер новые инструменты для выявления небезопасного кода. Однако поддержка таких инструментов требует времени и регулярного обновления.

Вы также можете использовать такую платформу, как Codiga, чтобы автоматизировать этот шаг и отмечать небезопасный код в запросе на поставку. Такие платформы активно поддерживаются и гарантируют, что они всегда включают самые последние современные инструменты анализа кода.

Платформы анализа кода не требуют ручной настройки, анализируют ваш код за считанные секунды и позволяют вам сосредоточиться на исправлении небезопасного кода. При использовании Codiga небезопасный код автоматически помечается как в интерфейсе, так и в запросах на исправление.

Заключение

Разработчики ошибочно полагают, что Python – безопасный язык программирования. Хотя многие модули и внешние библиотеки Python безопасны, разработчики должны быть осторожны и проверять свой код. Плагины IDE могут помочь разработчикам при написании кода.

Но реальное решение для предотвращения уязвимостей в производстве – это проверка кода в вашем конвейере CI/CD и убедиться, что в запросе на выгрузку не добавляются проблемы безопасности.

Для этого вы можете либо добавить новые шаги в ваш CI/CD конвейер, либо использовать платформу для анализа кода, такую как Codiga.

Первоначально опубликовано в блоге Codiga

Проверка кода с помощью CodeQL — руководство GitHub Enterprise Server 38

CodeQL – это система анализа кода, разработанная компанией GitHub, которая позволяет производить статический анализ программного кода для обнаружения ошибок и уязвимостей без его фактического выполнения. В данном руководстве вы узнаете, как использовать CodeQL для анализа и управления кодовой базой в GitHub Enterprise Server 38.

Основная цель CodeQL – упростить процесс разработки и обнаружения ошибок в программном коде. Он предоставляет набор инструментов и библиотек, которые позволяют разработчикам создавать свои собственные анализаторы для проверки кода на наличие уязвимостей, ошибок проектирования и других проблем.

CodeQL основан на языке запросов QL, который предоставляет мощные средства анализа и запросов к коду. Он позволяет разработчику создавать сложные запросы для поиска определенных типов ошибок и уязвимостей в коде, а также проводить анализ кодовой базы на предмет соответствия определенным правилам и стандартам.

Использование CodeQL в GitHub Enterprise Server 38 позволяет сделать процесс анализа кода более эффективным и точным, что способствует повышению качества разрабатываемого программного обеспечения и безопасности приложений.

Проверка кода с помощью CodeQL

CodeQL работает на основе специально разработанного языка запросов, который позволяет описывать связи между различными элементами кода и выполнять сложные анализы. Язык запросов CodeQL является декларативным и основан на логике предикатов, что делает его мощным и гибким инструментом для анализа кода.

Чтобы использовать CodeQL, необходимо настроить его для вашего проекта и создать сценарий анализа, в котором определяются запросы и правила для проверки кода. CodeQL позволяет настраивать анализ для различных языков программирования и фреймворков, что делает его универсальным и гибким инструментом для проверки кода в различных ситуациях.

После настройки и выполнения анализа CodeQL предоставит отчет о найденных проблемах в вашем коде. Отчет может быть представлен в различных форматах, включая список найденных проблем, статистику по типам ошибок и многое другое. Также CodeQL позволяет взаимодействовать с найденными проблемами, например, фильтровать их по типу или по файлам, в которых они найдены.

Использование CodeQL в процессе разработки помогает улучшить качество и надежность вашего кода.

Он позволяет обнаруживать потенциальные проблемы еще до того, как код будет развернут на производстве, что позволяет более быстро и эффективно исправить ошибки.

CodeQL также позволяет сократить время и затраты на ручное тестирование и код-ревью, так как многие проблемы могут быть автоматически найдены и исправлены.

В целом, использование CodeQL является полезным и эффективным инструментом для проведения проверки кода, который может помочь вам улучшить качество и надежность вашего программного обеспечения.

Подготовка к работе с CodeQL

CodeQL представляет собой инструмент для статического анализа кода, который может помочь в обнаружении уязвимостей безопасности и ошибок программирования. Прежде чем начать использовать CodeQL, вам потребуется выполнить несколько шагов подготовки.

1. Установка CodeQL

Первым шагом является установка CodeQL на вашем компьютере. Вы можете скачать и установить CodeQL CLI, установочный пакет или использовать CodeQL в рамках GitHub Enterprise Server.

2. Выбор языков

CodeQL поддерживает широкий спектр языков программирования. Перед началом работы вы должны выбрать язык программирования, с которым хотите работать, и убедиться, что CodeQL поддерживает этот язык.

3. Создание базы данных CodeQL

Прежде чем вы сможете запустить анализ с помощью CodeQL, необходимо создать базу данных, которая будет содержать информацию о вашем проекте. Для этого вам потребуется определить схему и указать путь к исходному коду вашего проекта.

4. Настройка конфигурации

Настройка конфигурации CodeQL может варьироваться в зависимости от вашего проекта. Вы можете настроить правила анализа, включить или выключить определенные проверки и настроить другие параметры анализа, чтобы получить наиболее полезные результаты.

5. Запуск анализа

Когда вы завершили подготовку, вы можете запустить анализ вашего кода с помощью CodeQL. Результаты анализа будут представлены в виде отчета, в котором будут отображены обнаруженные уязвимости и ошибки.

Следуя этим шагам подготовки, вы будете готовы к работе с CodeQL и сможете использовать его для повышения качества и безопасности вашего кода.

Разработка собственных запросов в CodeQL

Разработка собственных запросов в CodeQL происходит по следующему алгоритму:

1. Определение цели запроса – что именно мы хотим найти или получить из анализируемого кода.
2. Выбор соответствующего графа – CodeQL распознает кодовую базу как граф, где узлы – это сущности кода, а ребра – связи между ними. Перед разработкой запроса выбирается граф, который будет использоваться.
3. Создание пустого запроса – запросы в CodeQL пишутся на языке QL. Можно создать новый запрос с помощью шаблона или написать его с нуля.
4. Написание кода запроса – собственный запрос может содержать условия, ограничения, операторы, функции и переменные QL для фильтрации и манипуляции данными.
5. Тестирование запроса – перед использованием запроса на большой кодовой базе, его следует протестировать на небольшом фрагменте. Это позволит проверить корректность запроса и убедиться, что он выдает ожидаемые результаты.
6. Доработка и оптимизация запроса – если запрос не дает ожидаемых результатов, его можно доработать или оптимизировать.
7. Использование запроса на полной кодовой базе – после успешного тестирования и оптимизации запроса, он может быть применен на полной кодовой базе для выявления ошибок и уязвимостей.

Разработка собственных запросов в CodeQL позволяет получить дополнительную гибкость при анализе и расширить функциональность инструмента для конкретных требований проекта.

Документация CodeQL и примеры других запросов могут быть полезны при разработке собственных запросов.

Применение CodeQL к реальным проектам

Во-первых, для использования CodeQL необходимо создать соответствующую базу данных, которая представляет собой модель вашего проекта в виде графа зависимостей между элементами кода. Это включает в себя файлы кода, библиотеки, зависимости и другие компоненты. Затем CodeQL анализирует эту базу данных с использованием запросов, которые описывают правила, по которым требуется проверять код.

Одна из основных возможностей CodeQL – это его способность обнаруживать уязвимости в коде.

Например, вы можете создать запрос, который будет искать все места в коде, где используется определенная опасная функция или уязвимая библиотека.

CodeQL также позволяет определить потенциальные проблемы производительности, нерабочий код, а также другие типы ошибок, которые могут привести к сбоям и уязвимостям.

Применение CodeQL к реальным проектам имеет ряд преимуществ. Во-первых, это помогает автоматизировать процесс проверки и анализа кода, что позволяет быстрее обнаружить и исправить проблемы.

Во-вторых, CodeQL предоставляет мощные инструменты для поиска и анализа проблем в коде, которые могут быть неочевидными и сложными для обычного разработчика.

Также CodeQL обеспечивает возможность настройки запросов, чтобы они соответствовали требованиям и спецификациям вашего проекта.

При применении CodeQL к реальным проектам необходимо учитывать некоторые особенности. Во-первых, CodeQL работает лучше, когда в вашем проекте имеется хорошо сформированная и поддерживаемая база кода. Также важно проводить регулярные проверки и анализы кода, чтобы обнаруживать и исправлять проблемы на ранних стадиях разработки.

В заключение, использование CodeQL для анализа кода реальных проектов является эффективным и мощным способом обнаружения и исправления проблем в коде. Его возможности и гибкость позволяют справиться с самыми сложными задачами и обеспечить высокое качество программного кода.

Установка и настройка GitHub Enterprise Server 3.8

Вот некоторые основные шаги, которые необходимо выполнить для установки и настройки GitHub Enterprise Server 3.8:

1. Загрузите необходимый образ GitHub Enterprise Server 3.8 с официального сайта GitHub.
2. Установите образ на желаемом сервере, следуя инструкциям по установке.
3. При первом запуске сервер требует некоторых настроек, таких как учетные данные администратора, адрес электронной почты и другие.
4. Настройте параметры безопасности сервера, включая доступ к нему, аутентификацию пользователей и контроль доступа к репозиториям.
5. Настройте систему уведомлений, чтобы получать оповещения о важных событиях в вашей организации.
6. Проверьте работоспособность установленного сервера, а также убедитесь, что все работы инициализации выполняются корректно.

Это лишь краткое руководство по установке и настройке GitHub Enterprise Server 3.8. Подробные инструкции и дополнительные настройки доступны в официальной документации и руководствах GitHub.

Необходимо отметить, что процесс установки и настройки может незначительно отличаться в зависимости от вашей операционной системы и особенностей вашей сети. Рекомендуется внимательно прочитать и следовать инструкциям, предоставленным разработчиками GitHub, для успешного развертывания и настройки GitHub Enterprise Server 3.8.

Подготовка к установке GitHub Enterprise Server 3.8

Перед установкой GitHub Enterprise Server 3.8 необходимо выполнить несколько предварительных шагов для обеспечения правильной работы и настройки системы. В этом разделе будут представлены основные задачи, которые нужно выполнить перед установкой.

Совместимость системных требований

Проверьте, соответствует ли ваша система системным требованиям GitHub Enterprise Server 3.8. Убедитесь, что операционная система, версия языка программирования и требования к аппаратному обеспечению соответствуют рекомендациям, указанным в документации GitHub.

Учетные записи пользователя и доступ

Убедитесь, что у вас есть активная учетная запись GitHub, с которой вы планируете использовать GitHub Enterprise Server 3.8. Также убедитесь, что у вас есть доступ к системе, на которой будет установлен сервер.

Подготовка базы данных

GitHub Enterprise Server 3.8 поддерживает различные системы управления базами данных (СУБД), такие как PostgreSQL и Microsoft SQL Server. Для установки и настройки СУБД следуйте инструкциям в документации GitHub.

Сетевые настройки

Убедитесь, что сетевая инфраструктура настроена правильно для работы GitHub Enterprise Server 3.8. Откройте необходимые порты и настройте прокси-серверы, если это требуется в вашей сети.

Резервное копирование и восстановление

Перед установкой GitHub Enterprise Server 3.8 рекомендуется создать резервные копии данных и настроек существующей системы, чтобы в случае необходимости можно было восстановить данные и настройки после установки.

Соблюдение этих рекомендаций и выполнение необходимых шагов подготовки перед установкой GitHub Enterprise Server 3.8 поможет обеспечить гладкую установку и настройку сервера.

Установка GitHub Enterprise Server 3.8

1. Проверьте системные требования, чтобы убедиться, что ваша инфраструктура соответствует минимальным требованиям для установки GitHub Enterprise Server 3.8.
2. Загрузите установочный пакет GitHub Enterprise Server 3.8 с официального сайта разработчика.
3. Выберите место установки GitHub Enterprise Server 3.8 и запустите установку.

4. Пройдите процесс настройки, указав необходимые параметры, такие как адрес электронной почты администратора и параметры подключения к базе данных.
5. Подождите, пока процесс установки завершится. Это может занять некоторое время в зависимости от мощности вашего сервера и количества данных.
6. После успешной установки GitHub Enterprise Server 3.

   8 вы сможете получить доступ к веб-интерфейсу и начать настраивать и использовать ваш сервер.

Примечание: Перед установкой рекомендуется ознакомиться с документацией, чтобы быть в курсе всех возможных шагов и потенциальных проблем, которые могут возникнуть в процессе установки.

Также обязательно выполните резервное копирование данных, чтобы избежать потери информации.

Установка GitHub Enterprise Server 3.8 позволяет вам организовать свой собственный экземпляр GitHub и контролировать свои репозитории и код. Следуйте инструкциям и наслаждайтесь всеми возможностями, которые предоставляет GitHub Enterprise Server 3.8!