


Pourquoi le codage en dur des mots de passe dans les scripts Python constitue-t-il un risque de sécurité majeur ?
Mots de passe codés en dur dans les scripts Python : un risque de sécurité majeur
Dans le but d'automatiser le processus de montage de dossiers partagés d'une machine virtuelle à l'aide de Python, un L'utilisateur a été confronté au défi d'exécuter des commandes de montage privilégiées. La question cherchait à trouver une alternative à l'exécution du script en tant que sudo. Cependant, l'utilisateur a proposé une solution peu sûre : coder en dur son mot de passe sudo dans le script.
Cette approche soulève d'importants problèmes de sécurité. Le codage en dur des mots de passe, même pour les systèmes non critiques, est fortement déconseillé pour les raisons suivantes :
- Vulnérabilité à l'accès non autorisé : Le mot de passe codé en dur devient une cible potentielle pour les attaquants. privilèges élevés au sein du système.
- Facilité de découverte : Les mots de passe stockés en texte brut sont facilement découverts grâce à diverses techniques telles que les logiciels malveillants ou une simple inspection du code.
- Pratiques de sécurité incohérentes : Cela porte atteinte au principe du moindre privilège et permet un accès illimité aux commandes privilégiées, ce qui constitue une mauvaise pratique de sécurité.
Au lieu de recourir à des pratiques dangereuses, envisagez les alternatives suivantes :
- Modifiez /etc/fstab : Utilisez le fichier fstab et spécifiez les options de montage qui permettent aux utilisateurs réguliers de monter le volume sans nécessiter sudo.
-
Utiliser Polkit : Configurez un fichier de stratégie Polkit avec le "
" option pour accorder un accès sans mot de passe pour des actions spécifiques, telles que le montage du dossier partagé. - Modifier /etc/sudoers : Accordez à votre utilisateur un accès sans mot de passe à des commandes spécifiques via /etc/sudoers, en limitant le portée des opérations privilégiées.
Ces alternatives offrent une approche sans mot de passe tout en maintenant la sécurité en restreignant l'accès et en atténuant le risque d'exposition non autorisée de mot de passe. Par conséquent, évitez de coder en dur les mots de passe dans les scripts Python et adoptez des alternatives sécurisées pour garantir l'intégrité et la confidentialité de vos systèmes.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

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 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.

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.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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 de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

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
