순수 Python 샌드박싱으로 웹 게임을 보호할 수 있나요?
순수 Python에서 Python 샌드박싱: 두 가지 접근 방식 탐색
웹 게임의 보안을 보장하려면 Python 스크립팅을 제한하여 악의적인 행위자가 환경을 침해하지 못하도록 방지합니다. 이 문서에서는 순수 Python에서 Python을 샌드박싱하는 두 가지 접근 방식을 살펴봅니다.
접근 방법 1: 제한된 환경
최소한의 전역 변수로 엄격하게 제어되는 환경을 만들어 내에서 코드를 실행할 수 있습니다. 샌드박스. 이 방법은 매력적이기는 하지만 교묘한 공격자가 샌드박스를 깨기 위한 기술을 고안했기 때문에 보안 취약점에 직면합니다.
접근 방식 2: AST 기반 구문 분석
이 접근 방식은 ast 모듈을 사용하여 코드를 작성하고 바람직하지 않은 요소를 추출합니다. 나머지 코드를 컴파일하여 import 문 및 함수 호출과 같은 원치 않는 구문을 제거합니다. 이 옵션은 기능이 제한된 구성 언어로 Python을 사용하려는 경우에 적합합니다.
추가 옵션
이러한 Python 솔루션이 귀하의 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 다음을 고려해 보십시오. 순수 Python으로 작성된 다른 오픈 소스 스크립트 인터프리터. 이러한 인터프리터는 변수, 기본 조건 및 함수 호출(마이너스 정의)을 지원할 수 있습니다. 다음 요구 사항이 필수입니다.
- 변수 지원
- 기본 조건문
- 함수 호출(정의 없음)
PyPy Sandbox(GAE 제한 사항)
Google App Engine(GAE)을 활용하는 경우 PyPy Sandbox가 실행되지 않을 수 있습니다. 강력한 샌드박스라는 평판에도 불구하고 GAE와의 호환성은 여전히 불확실합니다.
요구 사항에 대한 권장 사항
명시된 요구 사항에 따라 접근 방식 2(AST 기반 구문 분석) 적합한 것으로 판명될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 코드에서 원하지 않는 요소를 제외하고 나머지 구성 요소를 컴파일하는 작업이 포함됩니다. 기술적 전문성이 필요하지만 구현이 가능합니다.
위 내용은 순수 Python 샌드박싱으로 웹 게임을 보호할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.
