Code Checker für Python

KI-gestützte Tools dieser Art ermöglichen es Software-Teams, komplexere Problemstellungen innerhalb ihres Python-Codes bereits in den Frühphasen des Secure Software Development Lifecycle (SSDLC) aufzudecken und zu beheben. Als Trainingsdaten dienen den zugrunde liegenden KI-Algorithmen hunderttausende Open-Source-Projekte, die diese in symbolische, also auf logischer Folgerung basierende Regelsätze zu potenziellen Problemen und ihrer Behebung überführen. Eine KI-gestützte Engine, die diesen gewaltigen Fundus an Wissen der globalen Open-Source-Community in sich vereint, kann verschiedenste Qualitäts- und Sicherheitsprobleme zutage führen, die in Peer Code Reviews oder beim Pair Programming womöglich übersehen werden. Somit lassen sich mit einem entsprechenden Python Code Checker Probleme bereits in den Frühphasen der Entwicklung effizient beheben, noch bevor sie ihren Weg in Produktionsumgebungen finden und sich potenziell negativ auf Endnutzer auswirken können.

Kernsäule moderner DevSecOps-Methodiken bildet der sogenannte Shift Left, also die Adressierung von Prozessen rund um die Erkennung und Behebung von Schwachstellen bereits in den Frühphasen der Software-Entwicklung. Umsetzen lässt sich dies gemäß weithin anerkannter Best Practices insbesondere über einen Python Code Checker, der innerhalb Ihrer bestehenden CI/CD-Pipeline greift. Den frühestmöglichen Punkt zur Erkennung von Schwachstellen im Code bildet die IDE. Werden statische Analysen hier angesetzt, können Entwickler Risiken für die Sicherheit ihres Python-Codes also direkt an der Quelle eliminieren.

Syntax-Fehler kommen in Python zum Tragen, wenn der Code bei seiner Ausführung interpretiert wird. Sie gehören zu den drei klassischen Fehlertypen und sind in nahezu allen Fällen kritisch, da der Python-Interpreter die betroffene Codezeile nicht lesen kann. Logikfehler bedeuten dagegen, dass der Code syntaktisch zwar korrekt ist, jedoch nicht das vom Entwickler vorgesehene Ergebnis liefert. Eine Ausnahme bildet das dritte Szenario, bei dem der Python-Parser eine Codezeile zwar versteht, ihre Ausführung in der Runtime durch den Interpreter jedoch fehlschlägt.

Debugger oder Code Checker melden Syntax- oder Logik-Fehler aus unterschiedlichsten Ursachen. Zumindest für die häufigsten davon sollten Sie daher die Strategien zur Behebung kennen. Vertrackt sind dabei gerade auch logische Fehler, da sie vom Python-Interpreter nicht erkannt werden, sich aber in unerwartetem bzw. unerwünschtem Anwendungsverhalten niederschlagen. Ihr Auftreten geht jedoch häufig auf einige wenige Ursachen zurück. Hierzu nachfolgend einige Tipps zur Prävention:

• Beachten Sie, dass der Programmausführung ein Funktionsaufruf vorangehen muss.

• Untersuchen Sie den Code auf Endlosschleifen, infolge derer das Programm an einem Code-Block hängenbleibt.

• Verschaffen sie sich anhand von Print-Ausdrücken ein Bild vom Ausführungsablauf und davon, ob dieser korrekt ist.

• Erleichtern Sie Lesbarkeit und Debugging durch Verwendung möglichst unkomplizierter Ausdrücke.

Code Checker für Python, die innerhalb bestehender Dev-Workflows greifen, gewährleisten nicht nur optimal, dass Entwickler Probleme in ihrem Code frühzeitig beheben. Sie machen sie im gleichen Zuge auch direkt mit Best Practices vertraut. Ein wichtiger Aspekt, der sich ganz erheblich auf die Qualität und Sicherheit des Python-Codes zukünftiger Projekte auswirken und so auch zu einem besseren Kundenerlebnis beitragen kann. Denn je wartungsfreundlicher der Code ist, desto weniger Bugs und technische Schuld müssen in Zukunft adressiert werden.

Hierbei wichtig ist allerdings die Wahl eines Tools mit klarem Developer-Fokus. Dies bedeutet, dass der Python Code Checker im Static Application Security Testing (SAST) direkt in die Workflows von Entwicklern integrierbar ist und dabei nur ein Minimum an falsch-positiven Ergebnissen produziert. Entscheidend ist zudem eine SAST-Methodik, die sämtliche zentralen Aspekte von Quellcode-Scans adressiert und dabei auch die Einbindung von Linter-Tools zur Analyse von Code-Syntax und -Stil ermöglicht.

So deckt eine SAST-Analyse in der Regel folgende Elemente ab:

KONFIGURATION:
Hierbei werden die Konfigurationsdateien der gescannten Anwendung auf die Einhaltung von Security Best Practices und bestehenden Sicherheits-Policies untersucht.

SEMANTIK:
Hierbei wird mittels kontextueller Code-Analyse die Absicht des Entwicklers abgeleitet und geprüft, ob die bestehende Syntax ein davon abweichendes Ergebnis liefert.

DATENFLUSS:
Durch Zurückverfolgung von Datenflüssen aus unsicheren Quellen wird sichergestellt, dass die Daten bereinigt werden, bevor sie von der Python-basierten Anwendung verarbeitet werden.

STRUKTUR:
Untersucht wird hier, ob Best Practices oder Verschlüsselungsverfahren gemäß der jeweiligen Programmiersprache adäquat angewandt wurden.

Hinter dem Python Code Checker Ihrer Wahl sollte zudem eine umfassende Schwachstellen-Datenbank stehen. Gefragt ist hier neben der Abdeckung von Sicherheitsrisiken auf Code-Ebene auch die Erkennung von Schwachstellen, die sich über Open-Source-Abhängigkeiten einschleichen können. Denn für Entwickler ist wichtig, dass sie auch ohne stundenlange Kleinarbeit zur Ermittlung aktueller Entwicklungen in der Cybersecurity-Landschaft stets auf dem neuesten Stand bekannter Exploits sind. Idealerweise werden entsprechende Security-Daten dabei mit Threat Intelligence kombiniert, die Sie zielführend bei der Stärkung Ihres Security-Status unterstützt.

Sicherheitsrisiken in Python-Code aufzudecken ist zudem nur eine Seite der Medaille. Wirklich effektiv ist ein Code Checker nur, wenn er Entwicklern auch klar aufzeigt, wie sie erkannte Probleme beheben können. Dies betrifft neben Insights zu ihrer exakten Ursache auch jedwede öffentlich bekannten Fixes sowohl für sicherheitsbezogene Probleme als auch Anti-Patterns bzw. Strukturen im Code, die sich ungünstig oder schädlich auf das Ergebnis auswirken.

Die Sicherheit von Python-Code lässt sich grob an den Aspekten Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit festmachen, gemäß ihren englischen Pendants Confidentiality, Integrity und Availability auch als „CIA-Triade“ bezeichnet. Die CIA-Triade wird häufig als Referenzmodell für sichere Systeme herangezogen, auf dessen Grundlage potenzielle Schwachstellen und Fixing-Strategien evaluiert werden. Hierbei gilt zu bedenken: Anwendungen bauen heute zu 80 bis 90 % auf Open-Source-Abhängigkeiten auf. Kritisch sind jedoch die verbleibenden 10 bis 20 %. Dieser Code wird von Ihnen entwickelt, also obliegt auch seine Sicherheit ganz allein Ihnen. Die Open-Source-Community kann dazu in keiner Weise beitragen. Als Best Practice gilt daher, sich bis zu dem Grad auf die Sicherheit der Entwicklungen aus der Open-Source-Community zu verlassen, dass Sie entsprechende Abhängigkeiten in Ihrer Software mithilfe von Tools wie Snyk Open Source scannen und bei Verfügbarkeit Upgrades für diese einsteuern. Bei Ihrem in Eigenregie entwickelten Code wiederum nehmen Sie die Sicherheit selbst in die Hand, indem sie ihn etwa mithilfe von Snyk Code ausleuchten und ggf. nötige Fixes darin umsetzen.

Vertraulichkeit
Sichere Software-Systeme sind so angelegt, dass keinerlei Informationen an Stellen preisgegeben werden, die nicht zu ihrer Nutzung autorisiert sind. Dies betrifft einmal natürlich böswillige Akteure von außen, gleichermaßen aber auch interne Stakeholder, die über keine entsprechende Autorisierung verfügen.

Integrität
Sichere Software-Systeme verfügen über Mechanismen, die verhindern, dass Daten und Prozesse manipuliert, unbrauchbar gemacht oder anderweitig modifiziert werden können. Transaktionen gelten erst als erfolgreich abgeschlossen, wenn alle zugehörigen Subroutinen reibungslos durchlaufen wurden und gespeicherte Daten nicht im Widerspruch zueinander stehen.

Verfügbarkeit
Zur Sicherheit eines Software-Systems gehört auch, dass es nutzbar ist, wenn es benötigt wird. Lässt sich dies etwa durch Überlastung seiner Komponenten verhindern, ist das System nutzlos und zudem unsicher.

Grundsätzlich hängt die Qualität von Python-Code von subjektiven Überlegungen ab, die je nach Entwicklerteam unterschiedlich ausfallen dürften. Ganz generell lässt sie sich jedoch daran festmachen, inwieweit der Code allgemein anerkannte Standards und Best Practices der Programmierung erfüllt. Als gute Richtschnur zur Beurteilung der Qualität von Python-Code gelten dabei die nachfolgenden fünf Kriterien:

1. Wiederverwendbarkeit Idealerweise sollte Ihr Code in hohem Maße wiederverwendbar sein. In der objektorientierten Programmierung bedeutet dies etwa, dass Klassen und Methoden klar strukturiert und modular angelegt sind. So lassen sich Fehler im Code leichter beheben, außerdem erleichtert dies seine Nutzbarkeit über verschiedene Projekte hinweg. Wird der Zugriff auf bestimmte Code-Blöcke dabei durch Kapselung einschränkt, lässt sich zugleich auch die Sicherheit erhöhen.

2. Wartungsfreundlichkeit Ein wichtiger Aspekt ist neben der Wiederverwendbarkeit auch eine möglichst unkomplizierte Wartung des Python-Codes. Häufig nehmen im Zuge des Wachstums einer Codebase jedoch Komplexität und technische Schuld zu. Bugs lassen sich dann immer schwieriger ausmachen, was auf lange Sicht die Entwicklung ausbremst. Um zu verhindern, dass wenig wartungsfreundlicher Code in die Produktion gelangt, empfehlen sich daher automatisierte Code-Analysen und Peer Reviews als zusätzliche Kontrollebene.

3. Testbarkeit Die Qualität von Python-Code wird auch dadurch bestimmt, wie er sich testen lässt. Die bereits genannte Modularität ist hier ein Aspekt, der auch automatisierte Testläufe leichter umsetzbar macht. Außerdem sollten Entwickler ihren Code um klar nachvollziehbare Dokumentation ergänzen und diese stets auf dem aktuellen Stand halten, damit die Teams vom Testing direkt die Absicht hinter einzelnen Code-Snippets erkennen können.

4. Konsistenz Python-Code sollte portabel angelegt, also in jeder beliebigen Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebung ohne Kompatibilitätsprobleme ausführbar sein. Die dazu nötige Konsistenz von Python-Code und Abhängigkeiten lässt sich anhand von Plattformen zur Containerisierung wie Docker gewährleisten.

5. Verlässlichkeit Hierbei geht es um die Prämisse eines zuverlässigen Software-Designs vom ersten Moment an, indem Entwickler dem Aufbau von technischer Schuld proaktiv vorbeugen, bevor sie Containerisierung-Code in die Produktion überführen. Andernfalls kann die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz, Datenintegrität und Wiederherstellbarkeit der Software nach Ausfällen im Zeitverlauf immer schwerer zuverlässig gewährleistet werden. Im Zuge abnehmender Verlässlichkeit wird zudem auch der Sicherheitsstatus der Software potenziell in Mitleidenschaft gezogen.

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