


Cara menggunakan Python untuk ujian keselamatan perisian
Cara menggunakan Python untuk ujian keselamatan perisian
Dengan perkembangan Internet, isu keselamatan perisian telah menjadi semakin ketara, dan ujian keselamatan perisian telah menjadi tugas yang semakin penting. Sebagai bahasa skrip yang popular, Python mudah dipelajari dan mempunyai kecekapan pembangunan yang tinggi, jadi ia digunakan secara meluas dalam bidang ujian keselamatan perisian. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk ujian keselamatan perisian untuk membantu pembaca menangani cabaran keselamatan perisian dengan lebih baik.
Pertama sekali, kita perlu memahami konsep asas dan klasifikasi ujian keselamatan perisian. Ujian keselamatan perisian merujuk kepada menilai prestasi keselamatan dan keupayaan rintangan sistem perisian melalui cara seperti serangan simulasi dan perlombongan kelemahan. Mengikut matlamat dan kaedah ujian, ujian keselamatan perisian boleh dibahagikan kepada dua jenis: ujian kotak hitam dan ujian kotak putih. Ujian kotak hitam tidak memerlukan pengetahuan tentang pelaksanaan dalaman perisian Ia terutamanya memfokuskan pada fungsi dan antara muka sistem Dengan memasukkan data yang berbeza, ia mengesan sama ada sistem mempunyai keupayaan untuk mempertahankan daripada serangan berniat jahat. Ujian kotak putih memerlukan pemahaman yang mendalam tentang struktur dalaman dan algoritma perisian untuk menilai keselamatan sistem secara menyeluruh.
Seterusnya, kami memperkenalkan beberapa alatan dan perpustakaan Python yang biasa digunakan yang boleh membantu kami menjalankan ujian keselamatan perisian. Yang pertama ialah perpustakaan Scapy, yang merupakan alat pemprosesan paket rangkaian yang berkuasa yang boleh membantu kami mensimulasikan pelbagai serangan rangkaian, seperti serangan DOS, penipuan ARP, dsb. Kedua ialah perpustakaan Selenium, yang merupakan alat untuk ujian aplikasi web yang boleh mensimulasikan tingkah laku pengguna dan mengautomasikan ujian fungsi dan keselamatan. Selain itu, terdapat juga perpustakaan PyLint yang boleh digunakan untuk analisis statik kod, yang boleh membantu kami mengesan dan membaiki potensi kelemahan keselamatan dalam kod tersebut.
Sebelum memulakan ujian keselamatan perisian, kita perlu menentukan matlamat dan skop ujian. Sebagai contoh, kita boleh memilih aplikasi web yang sedang diuji dan melakukan ujian berfungsi terlebih dahulu untuk memastikan sistem berfungsi dengan baik. Kemudian, kami boleh menjalankan ujian penembusan untuk mensimulasikan pelbagai senario serangan dan mengesan sama ada terdapat kelemahan dalam sistem. Selain itu, audit kod juga boleh dilakukan untuk menganalisis kod sumber sistem untuk mengenal pasti isu keselamatan yang berpotensi dan membuat cadangan untuk pembaikan.
Seterusnya, kami memperkenalkan beberapa teknik biasa untuk ujian keselamatan perisian menggunakan Python. Yang pertama ialah ujian fuzz, iaitu kaedah menjana data input secara rawak untuk mengesan toleransi kesalahan sistem terhadap input yang tidak normal. Pustaka Radamsa Python boleh menjana pelbagai data rawak dengan mudah dan menggunakannya untuk ujian keselamatan perisian. Yang kedua ialah perlombongan kerentanan. Python menyediakan banyak alat dan perpustakaan untuk analisis statik dan pengauditan kod, seperti OWASP ZAP, Bandit, dll., yang boleh membantu kami menemui dan membaiki kelemahan dalam perisian. Selain itu, Python juga menyediakan sokongan yang baik untuk pengaturcaraan rangkaian Kita boleh menggunakan perpustakaan Socket Python untuk menganalisis trafik rangkaian dan mengesan sama ada sistem berada di bawah serangan rangkaian.
Akhir sekali, kami menekankan kepentingan dan kesinambungan ujian keselamatan perisian. Ujian keselamatan perisian bukanlah tugas sekali sahaja, tetapi proses yang berterusan. Kami perlu menjalankan ujian keselamatan yang kerap untuk menemui dan membaiki kelemahan keselamatan dalam sistem dengan segera. Sebagai alat yang fleksibel dan berkuasa, Python boleh membantu kami menjalankan ujian keselamatan yang berkesan.
Ringkasnya, Python ialah bahasa skrip yang sangat sesuai untuk ujian keselamatan perisian Ia mudah dipelajari dan mempunyai kecekapan pembangunan yang tinggi. Dengan menggunakan alat dan perpustakaan Python secara rasional, digabungkan dengan teknik ujian keselamatan perisian yang biasa digunakan, kami boleh menilai dan meningkatkan prestasi keselamatan dan daya tahan sistem perisian dengan lebih baik. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca menangani cabaran keselamatan perisian dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk ujian keselamatan perisian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
