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前面的文章中我们介绍到了Bandit是一个专门用于扫描Python代码中安全漏洞的工具。代码安全漏洞扫描是保证软件安全性的重要环节之一。在软件开发过程中，存在许多潜在的安全漏洞，为了及时发现和修复这些漏洞，我们需要使用专业的安全扫描工具，Bandit可以帮助我们检查代码中的潜在安全风险，如代码注入、XSS攻击、SQL注入和敏感信息泄露等。
本文我将在Python3.11版本下，介绍这款受欢迎的代码安全漏洞扫描工具——Bandit，介绍Bandit的特点、使用方法以及在项目中的应用场景，并通过一个实战案例来展示其使用方法和效果。
本篇文章《Python代码扫描：企业级代码代码安全漏洞扫描Bandit》属于【代码规范与扫描】系列内容的最后一篇，前面几篇可以根据自己情况执行查阅，同时欢迎公众号CTO Plus后续的文章：
《企业级Python代码静态扫描-代码规范、逻辑、语法、安全检查，以及代码自动编排介绍》
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《Python代码扫描：自动化修复Python代码风格的工具-autopep8详解与实例》
《Python代码扫描：企业级代码代码安全漏洞扫描Bandit》
Bandit是一款基于Python的代码安全漏洞扫描工具，用于检测Python代码中的安全问题。它可以帮助开发者及时发现和修复代码中的安全漏洞，提高软件的安全性。Bandit 使用标准库中的 AST 模块，将 Python 源码解析成 Python 语法节点构成的树。Bandit 允许用户编写自定义的测试。测试完成后，Bandit 会生成针对源码的安全报告。
Python Bandit具有以下几个特点：
1. 静态代码分析：Python Bandit通过静态分析源代码来检查安全漏洞，不需要运行代码即可发现潜在的安全问题。
2. 定制规则（多种漏洞检测规则）：Python Bandit提供了一系列的默认规则，内置的多种漏洞检测规则包括代码注入、XSS攻击、SQL注入等，同时也支持自定义规则。我们可以根据项目的需求定义自己的规则，以满足特定的安全要求。
3. 高级检测：Python Bandit可以检测多种常见的安全问题，如代码注入、XSS攻击、敏感信息泄露、弱密码等。它使用了一系列的算法和模式匹配技术来提高检测的准确性。
4. 报告生成：Python Bandit可以生成详细的报告，包括每个安全问题的描述、位置和建议的修复方法。这些报告可以帮助我们快速定位和解决安全问题。
5. 易于集成和灵活的配置选项：Bandit可以与其他工具（如CI/CD工具、编辑器插件-PyCharm等）集成，方便地进行自动化扫描。同时Bandit提供了丰富的配置选项，可以根据项目需求进行自定义设置。
后面我将针对这款工具的源码和原理做详细的剖析，欢迎公众号公众号CTO Plus后面的文章，有问题欢迎后台留言。
使用Python Bandit非常简单，只需按照以下步骤进行操作：
1. 安装Python Bandit：可以通过pip命令安装Python Bandit，如下所示：
pip install bandit
安装完成后，在D:\env311\Scripts目录下即可看到一个bandit.exe的可执行文件
Bandit默认也不需要配置，如果我们需要根据自己的项目实际需求做一些配置，则可以通过一个名为bandit.yaml的配置文件，可以在项目根目录下创建该文件，并指定需要检查的规则和其他配置选项。以下是一个简单的配置文件示例：
include:
- "*.py"
exclude:
- "tests/*"
plugins:
blacklist_calls: # 检测黑名单函数调用
functions:
- os.system
- subprocess.Popen
在上述配置文件中，include指定了需要检查的文件，exclude指定了需要排除检查的文件或目录，plugins指定了需要检查的规则和黑名单函数调用。
Bandit可以在 PyCharm 中作为外部工具安装。打开首选项，然后导航到工具>外部工具。在那里，添加一个具有以下配置的新工具，其他配置选项可以参考官方文档，如下即为我的配置选项：
配置完成后我们就可以在PyCharm中使用autopep8工具
在使用Bandit进行代码安全漏洞扫描时，可以考虑以下最佳实践：
1. 结合版本控制：建议将Bandit的扫描操作与版本控制系统结合使用。这样可以在代码提交前或持续集成环境中执行扫描操作，帮助我们及时发现和修复代码中的安全问题。
2. 配合编辑器插件：Bandit提供了与许多流行编辑器（如VS Code、PyCharm等）的插件集成。通过安装相应的插件，可以在编辑器中实时检查代码安全漏洞，并及时给出反馈，提高代码质量。
3. 定期扫描和更新：代码安全漏洞是一个动态的问题，新的漏洞和攻击方式不断出现。因此，建议定期使用Bandit进行代码安全漏洞扫描，并及时更新Bandit工具和规则，以保证代码的安全性。
4. 结合其他工具：Bandit是一款优秀的代码安全漏洞扫描工具，但并不是唯一的选择。在实际使用中，可以结合其他安全扫描工具（如OWASP ZAP、SonarQube等）来进行综合扫描，进一步提高代码的安全性。这些其他的安全检查工具，我将在后面的SDLC这款产品的开发过程中做详细介绍，敬请关注CTO Plus后面的技术文章。
此处我总结下Bandit工具常用的一些命令行参数，其他的可以参考官方文档：
--recursive：递归处理目录下的所有文件。
--exclude=<patterns>：设置要排除的文件或目录模式。
--configfile=<file>：指定配置文件。
接下来介绍下几个使用方法和一个示例
可以使用以下命令对单个Python文件进行安全漏洞扫描：
bandit /path/to/file.py
这将输出文件中的安全漏洞问题和潜在风险。
可以使用以下命令对整个目录下的所有Python文件进行安全漏洞扫描：
bandit --recursive /path/to/directory
这将递归地遍历目录，并对所有Python文件进行安全漏洞扫描。
这将对指定路径下的所有Python文件进行扫描，并生成相应的安全报告。Bandit的输出结果包括漏洞等级、漏洞类型、漏洞描述和代码位置等信息。开发者可以根据输出结果及时发现和修复代码中的安全问题。
假设我们有一个名为example.py的Python文件，内容如下：
import os
def execute_command(command):
os.system(command)
command = input("Enter a command: ")
execute_command(command)
该代码存在一个安全漏洞，即用户输入的命令直接传递给os.system函数执行，存在代码注入的风险。
我们可以使用Bandit对该代码进行安全漏洞扫描，命令如下：
bandit example.py
执行上述命令后，Bandit将输出以下结果：
[main] INFO profile include tests/*,*.py,*.pyw,*.cgi,*.fcgi,*.pyi,*.rpy,*.wsgi,*.cpx,*.pxd,*.pyx,*.pyd,*.so,*.dll,*.pyc,*.pyo
[main] INFO using config: .bandit
[main] INFO running on Python 3.9.1
[main] INFO loading plugins
[main] INFO plugins loaded: BanditBasics, BanditCall, BanditImports, BanditImportsBanned, BanditImportsBlacklist, BanditImportsEnvironment, BanditImportsStdlib, BanditNodeVisitor, BanditPreloader, BanditPythonVersion, BanditSecurityGuard, BanditSecurityNodeVisitor, BanditSecurityPreloader, BanditSecuritySyntaxCheck, BanditSyntaxCheck, BanditUast, BanditVisitor, BanditVisitorBase, BanditVisitorFactory, BanditVisitorPreloader
[main] INFO running on os Posix
[main] INFO [bandit.core.manager] Issue [B607:blacklist_calls] Consider possible security implications associated with subprocess module.
[main] INFO [bandit.core.manager] Issue [B607:blacklist_calls] Consider possible security implications associated with os.system function.
[main] INFO [bandit.core.manager] Issue [B701:blacklist] Use of possibly insecure function - consider using safer 'subprocess.run' instead.
从上述结果可以看出，Bandit检测到了代码中的安全漏洞，并给出了相应的警告信息。
根据Bandit的输出结果，我们可以看到代码中存在黑名单函数调用的问题，建议使用更安全的函数替代。
Python Bandit可以在许多项目中应用，特别是在涉及用户输入和敏感数据处理的项目中。以下是我总结的Python Bandit的一些应用场景：
1. Web应用程序：对于使用Python编写的Web应用程序，Python Bandit可以帮助我们检查代码中的XSS攻击、SQL注入和命令注入等安全问题。
2. 代码审查（代码安全）：在开发和部署API时，Python Bandit可以帮助我们检查代码中的安全漏洞，如敏感信息泄露、权限问题和跨站请求伪造（CSRF）等。
3. 数据处理：对于处理敏感数据的项目，如用户密码和信用卡信息，Python Bandit可以帮助我们检查代码中的安全问题，以确保数据的安全性。
4. 开源项目：对于使用Python编写的开源项目，Python Bandit可以帮助我们检查代码中的安全问题，以提高项目的质量和可靠性。
Python Bandit是一个强大的工具，可以帮助我们检查Python代码中的安全漏洞。它通过静态分析代码来发现潜在的安全问题，并生成详细的报告。我们可以根据报告中的建议来修复代码中的安全问题，以提高代码的质量和可靠性。在Web应用程序、API开发、数据处理和开源项目等场景中，Python Bandit都可以发挥重要的作用，帮助我们确保代码的安全性。
Python专栏
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