


CRÉATION D'UN SERVICE D'AUTHENTIFICATION EN PYTHON À L'AIDE DE SALT
Trouver un système d'authentification en tant que programmeur est très courant car aujourd'hui presque tous les systèmes Web ont besoin de contrôler et de maintenir les données de leurs clients et comme la plupart d'entre elles sont des ressources sensibles, il est nécessaire de les sécuriser. J'aime penser que la sécurité, comme de nombreuses exigences non fonctionnelles d'une API, peut être mesurée ou testée en imaginant divers scénarios. Dans un service d'authentification, par exemple, nous pouvons penser : que se passe-t-il si quelqu'un essaie de découvrir le mot de passe d'un utilisateur par force brute, que se passe-t-il si un autre utilisateur tente d'utiliser le jeton d'accès d'un autre client, que se passe-t-il si, accidentellement, deux utilisateurs créent leurs identifiants avec le même mot de passe, etc.
En imaginant ces situations, nous pouvons anticiper et créer des mesures préventives. La création de critères pour le mot de passe peut rendre sa découverte très difficile par force brute, ou l'application d'une limite de débit à votre API peut empêcher les actions malveillantes, par exemple. Dans cet article, j'ai l'intention de me concentrer sur le problème du dernier scénario. Deux utilisateurs s'inscrivant sur le même système avec le même mot de passe constituent une grave violation du système.
Il est de bonne pratique de garder les mots de passe des utilisateurs cryptés à la banque, ce qui protège les données contre les fuites. Le code ci-dessous montre comment fonctionne un système simple d'enregistrement des informations d'identification en Python.
@dataclass class CreateCredentialUsecase: _credential_repository: CredentialRepositoryInterface _password_salt_repository: PasswordSaltRepositoryInterface async def handle(self, data: CreateCredentialInputDto) -> CreateCredentialOutputDto: try: now = datetime.now() self.__hash = sha256() self.__hash.update(data.password.encode()) self.__credential = Credential( uuid4(), data.email, self.__hash.hexdigest(), now, now ) credential_id = await self._credential_repository.create(self.__credential) return CreateCredentialOutputDto(UUID(credential_id)) except Exception as e: raise e
Les 4 premières lignes sont la définition de la classe utilisant le décorateur @dataclass pour omettre la méthode constructeur, ses propriétés et la signature de la fonction. À l'intérieur du bloc try/sauf, l'horodatage actuel est d'abord défini, nous instancions l'objet Hash, le mettons à jour avec le mot de passe fourni, l'enregistrons dans la banque et, enfin, renvoyons l'identifiant d'identification à l'utilisateur. Ici, vous pourriez penser "d'accord... si le mot de passe est crypté, je n'ai pas à m'inquiéter, n'est-ce pas ?". Cependant, ce n'est pas le cas et je vais vous l'expliquer.
Ce qui se passe, c'est que lorsque les mots de passe sont cryptés, cela se fait via un hachage, un type de structure de données qui mappe une entrée à une valeur finale. Cependant, si deux entrées sont identiques, le même mot de passe est stocké. Cela revient à dire que le hachage est déterministe. Notez l'exemple ci-dessous qui illustre une table simple dans une base de données qui stocke l'utilisateur et le hachage.
user | password |
---|---|
alice@example.com | 5e884898da28047151d0e56f8dc6292773603d0d |
bob@example.com | 6dcd4ce23d88e2ee9568ba546c007c63e8f6f8d6 |
carol@example.com | a3c5b2c98b4325c6c8c6f6e6dbda6cf17b5d7f9a |
dave@example.com | 1a79a4d60de6718e8e5b326e338ae533 |
eve@example.com | 5e884898da28047151d0e56f8dc6292773603d0d |
frank@example.com | 7c6a180b36896a8a8c6a2c29e7d7b1d3 |
grace@example.com | 3c59dc048e885024e146d1e4d9d0e4b2 |
Neste exemplo, as linhas 1 e 5 compartilham o mesmo hash e, portanto, a mesma senha. Para contornarmos esse problema podemos utilizar o salt.
Vamos colocar um pouco de sal nessa senha...
A ideia é que no momento do cadastro do usuário uma string seja gerada de forma aleatória e seja concatenada a senha do usuário antes das credenciais serem salvas no banco. Em seguida esse salt é salvo em uma tabela separada e deve ser utilizada novamente durante o login do usuário. O código alterado ficaria como o exemplo abaixo:
@dataclass class CreateCredentialUsecase: _credential_repository: CredentialRepositoryInterface _password_salt_repository: PasswordSaltRepositoryInterface async def handle(self, data: CreateCredentialInputDto) -> CreateCredentialOutputDto: try: now = datetime.now() self.__salt = urandom(32) self.__hash = sha256() self.__hash.update(self.__salt + data.password.encode()) self.__credential = Credential( uuid4(), data.email, self.__hash.hexdigest(), now, now ) self.__salt = PasswordSalt( uuid4(), self.__salt.hex(), self.__credential.id, now, now ) credential_id = await self._credential_repository.create(self.__credential) await self._password_salt_repository.create(self.__salt) return CreateCredentialOutputDto(UUID(credential_id)) except Exception as e: raise e
Agora é possível notar o salt gerado na linha 59. Em seguida ele é utilizado para gerar o hash junto com a senha que o usuário cadastrou, na linha 61. Por fim ele é instanciado através da classe PasswordSalt na linha 65 e armazenado no banco na linha 70. Por último, o código abaixo é o caso de uso de autenticação/login utilizando o salt.
@dataclass class AuthUsecase: _credential_repository: CredentialRepositoryInterface _jwt_service: JWTService _refresh_token_repository: RefreshTokenRepositoryInterface async def handle(self, data: AuthInputDto) -> AuthOutputDto: try: ACCESS_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION = int( getenv("ACCESS_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION") ) REFRESH_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION = int( getenv("REFRESH_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION") ) self.__credential = await self._credential_repository.find_by_email( data.email ) if self.__credential is None: raise InvalidCredentials() self.__hash = sha256() self.__hash.update( bytes.fromhex(self.__credential.salt) + data.password.encode() ) if self.__hash.hexdigest() != self.__credential.hashed_password: raise InvalidCredentials() access_token_expiration_time = datetime.now() + timedelta( hours=( ACCESS_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION if ACCESS_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION is not None else 24 ) ) refresh_token_expiration_time = datetime.now() + timedelta( hours=( REFRESH_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION if REFRESH_TOKEN_HOURS_TO_EXPIRATION is not None else 48 ) ) access_token_payload = { "credential_id": self.__credential.id, "email": self.__credential.email, "exp": access_token_expiration_time, } access_token = self._jwt_service.encode(access_token_payload) refresh_token_payload = { "exp": refresh_token_expiration_time, "context": { "credential": { "id": self.__credential.id, "email": self.__credential.email, }, }, } refresh_token = self._jwt_service.encode(refresh_token_payload) print(self._jwt_service.decode(refresh_token)) now = datetime.now() await self._refresh_token_repository.create( RefreshToken( uuid4(), refresh_token, False, self.__credential.id, refresh_token_expiration_time, now, now, now, ) ) return AuthOutputDto( UUID(self.__credential.id), self.__credential.email, access_token, refresh_token, ) except Exception as e: raise e
O tempo de expiração dos tokens é recuperado através de variáveis de ambiente e a credencial com o salt são recuperados através do email. Entre as linhas 103 e 106 a senha fornecida pelo usuário é concatenada ao salt e o hash dessa string resultante é gerado, assim é possível comparar com a senha armazenada no banco. Por fim acontecem os processos de criação dos access_token e refresh_token, o armazenamento do refresh_token e o retorno dos mesmos ao client. Utilizar essa técnica é bem simples e permite fechar uma falha de segurança no seu sistema, além de dificultar alguns outros possíveis ataques. O código exposto no texto faz parte de um projeto maior meu e está no meu github: https://github.com/geovanymds/auth.
Espero que esse texto tenha sido útil para deixar os processos de autenticação no seu sistem mais seguros. Nos vemos no próximo artigo!
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
