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確保軟件產品的安全性對於大多數企業來說都是一個挑戰。公司不斷尋找能夠有效滿足其網絡安全需求的技術。一種選擇是使用Python 和基於Python 的工具。
本文對於正在尋找通過自動化安全測試和分析來保護軟件並提高網絡安全策略效率的產品所有者和首席技術官來說非常有用。
如何使用Python 工具實現網絡安全Python是一種高級解釋性編程語言，以其簡單性和可讀性而聞名。由於Python 的可移植性、快速腳本創建、多功能性和簡潔的代碼設計原則，您可以找到大量用Python 編寫的庫。
自動化是Python 網絡安全工具提供的最大優勢之一。 Python 使開發人員能夠專注於復雜問題、簡化網絡安全並提高整體軟件安全性。
通常，開發人員和安全專家以自動化腳本的形式將Python 網絡安全工具集成到他們的產品中。 Python 提供了大量包含現成模塊的庫、包和框架。這些允許開發人員為任何現有解決方案創建高效且快速的腳本，無論核心編程語言如何。自動化腳本是將Python 網絡安全工具集成到軟件產品中的最常見方法。
如果您想增強現有軟件的安全性，可以將用於網絡安全的Python 腳本與以下技術之一集成：
使用互操作性庫。 Python 提供了各種庫，允許您從其他語言（包括C/C++、Java 和.NET）編寫的現有軟件中調用函數或方法。這些庫彌合了語言和框架之間的差距，將腳本和您的軟件綁定在一起。例如，Cython允許Python 和C 代碼之間的通信。
構建API。應用程序編程接口(API) 是連接兩個不同軟件並實現數據交換的通用方法。要將Python 腳本連接到現有軟件，您可以使用Flask、Django REST 或FastAPI 等框架。
包裝現有代碼。這種方法需要圍繞現有代碼創建Python 包裝器，並為Python 提供與軟件功能交互的接口。
使用消息傳遞或數據交換。使用此方法，您可以在代碼和Python 腳本之間創建通信通道。為此，您可以通過ZeroMQ等庫使用進程間通信或消息隊列。這使您的代碼保持清晰、模塊化和可擴展。
腳本自動化已集成到大多數與網絡安全相關的Python 工具中，這允許開發人員自定義腳本並使用最少的代碼來創建它們。
儘管Python 擁有大量的庫和工具，但您自己弄清楚它們可能具有挑戰性。在Apriorit，我們不斷使用Python 來執行網絡安全任務，並擁有經過時間驗證的Python 庫、框架、包和工具的工具包。在接下來的兩節中，我們將分享一些基於實踐的Python 工具建議，這些工具可以幫助提高產品的網絡安全性。
我們將網絡安全活動分為兩大類：
安全測試
安全分析
這兩項活動對於維護軟件產品的強大安全性至關重要。您可以找到許多有效的Python 工具來涵蓋這些網絡安全任務並幫助您評估軟件的每個部分。讓我們探索Python 語言在網絡安全中的用途以及它為每項任務提供的工具。
使用Python工具進行安全測試安全測試允許您評估您的軟件並識別漏洞、弱點和潛在的安全威脅。在安全測試期間，網絡安全專家會運行測試和攻擊模擬，以確定軟件抵禦安全攻擊和保護敏感數據的能力。定期進行安全測試對於確保您的軟件免受黑客攻擊至關重要。
以下是您可以使用Python 工具完成的主要網絡安全測試任務：
讓我們詳細討論關鍵的安全測試任務，並探討基於Python 的工具如何幫助您發現和消除系統中的安全漏洞。
滲透測試滲透測試模擬現實世界的攻擊並分析網絡、系統和應用程序如何響應。此過程允許網絡安全專家評估風險、識別漏洞並提供安全改進建議。
Apriotit 的滲透測試團隊在網絡安全活動中使用Python，例如有效負載生成和利用、用於識別安全漏洞的Web 應用程序測試、密碼安全評估以及用於網絡分析的數據包嗅探和TCP 數據包注入。這些活動有助於主動識別和解決安全漏洞，從而保護組織的聲譽。
如果您正在尋找滲透測試工具，有許多基於Python 的庫和工具可以自動化此過程，包括：
PyMetasploit— 一個庫，允許滲透測試人員在Python 中編寫和自動化Metasploit腳本，以識別漏洞、執行攻擊和逃避檢測
Python Nmap- 一個庫，可幫助您的滲透測試團隊使用Nmap 端口掃描器，使他們能夠識別網絡上的活動主機並將其用於滲透測試活動
PyCrypto— 一個用於加密、解密、散列和密鑰管理的包，滲透測試人員可以用它來測試加密實現和分析漏洞
Matplotlib— 一種數據可視化和分析工具，可幫助您創建報告和可視化數據，以便在完成滲透測試活動後創建可行的計劃
漏洞掃描漏洞掃描是搜索軟件、網絡或系統中的弱點和缺陷的系統過程。它允許企業保護其數據和資產、遵守法規並主動防止違規。通常，漏洞識別的結果隨後會用於滲透測試，我們將在下一節中討論。
為了有效識別漏洞，不給攻擊者留下可乘之機，Apriorit 的安全專家定期進行安全審計、靜態分析、代碼審查等。
Python 有許多工具和庫可以幫助您構建用於定期漏洞掃描的自動化腳本，包括：
Bandit— 一種靜態代碼分析工具，專門專注於識別Python 代碼中的安全問題和漏洞，檢查潛在的安全缺陷，例如SQL 注入、命令注入等
ZAP API Python— 一種API，可讓您訪問流行的ZAPWeb 應用程序掃描程序，以自動執行安全掃描並識別Web 應用程序中的漏洞
Vulners— 一個Python 庫，可讓您訪問世界上最大的安全數據庫，使您能夠分析有關已知漏洞和相關漏洞的信息；它還提供用於搜索、檢索、歸檔和漏洞掃描的API
網絡安全測試網絡是黑客最常見的入口點之一。網絡安全測試使網絡安全專家能夠通過識別網絡弱點和潛在入口點來防止未經授權的訪問、黑客攻擊和破壞。
Apriotit 的網絡安全團隊使用Python 進行網絡安全測試和自動化活動，例如端口和網絡掃描、套接字編程和Web 服務器指紋識別。
以下是一些基於Python 的庫，可以幫助您完成這些任務：
Scapy— 一個Python 數據包操作庫，用於生成自定義數據包。它有助於網絡分析、滲透測試和取證調查，使其成為一種極其通用且廣泛使用的網絡安全工具。
Socket— 一個內置模塊，允許您創建和操作套接字。使用Socket，您可以創建自己的網絡安全工具，例如網絡掃描器和端口掃描器。
Httprint— 一種Web 服務器指紋識別工具，可與Python 一起使用來識別Web 服務器軟件和版本，即使它被混淆了。
應用程序和網站安全測試應用程序和網站安全測試涉及對可能被攻擊者利用的軟件代碼和配置的系統評估。通過執行定期軟件測試，您可以保護您的產品免受DDoS 攻擊和其他基於負載的網絡攻擊。
為了評估系統在壓力下的抵抗力和執行能力，我們的網絡安全團隊模擬了高水平的流量和壓力。
Python 提供了大量庫，可以幫助自動化負載生成、壓力測試和DDoS 模擬等活動。讓我們看一下其中的一些。
Locust是一種開源工具，可以通過讓數百萬並髮用戶聚集來測試系統。 Apriorit 團隊使用Locust 通過負載測試來識別瓶頸、性能問題和系統限制。
AsyncIO是一個異步庫，我們的網絡安全專家通過創建具有多個並發請求或連接的腳本來進行應用程序壓力測試。
Psutil是一個用於進程和系統監控的跨平台庫。它可以幫助網絡安全專家在負載測試期間監控系統資源並識別漏洞或性能問題。
如您所見，通過使用不同的Python 工具進行安全測試，您可以增強系統抵禦現實攻擊的能力，最大限度地減少漏洞並主動保護您的資產。
現在，我們來談談使用安全分析來降低安全風險，以及如何使用Python 工具提高產品的網絡安全性。
使用Python工具進行安全分析安全分析使您能夠主動評估應用程序或系統的安全性，了解其安全架構及其效率。
為了保護您的軟件免受可能的網絡安全威脅和惡意因素的影響，編寫看似安全的高質量代碼是不夠的。根據手頭的任務和您所在的行業，您可能需要應用不同形式的高級安全分析：
Python 提供了多種工具可供選擇，可以幫助您的開發人員和安全專家完成所有這些任務。請記住，這絕不是用於安全分析的Python 工具的完整列表。
逆向工程逆向工程是分析軟件以揭示硬件和軟件的內部工作原理和結構的過程。這對於提高產品安全性、了解未記錄的代碼以及確保與第三方工具的兼容性至關重要。您還可以使用逆向工程來保護您的敏感數據免受網絡攻擊或發現侵犯知識產權的行為。
逆向工程要求開發人員在網絡安全方面擁有深厚的專業知識和廣泛的知識。 Apriorit 的逆向工程專家擁有強大的技術背景，隨時準備解決重要的任務。
在Apriorit，我們使用Python工具將二進製文件自動反彙編和反編譯為可讀格式，從而更好地理解程序的低級指令。例如，在我們的一個項目中，Apriorit 逆向工程師使用Python 來提高IDA操作反彙編代碼的能力。 Python 腳本還有助於提取特定信息、操作數據或執行靜態和動態分析。
如果您正在尋找用於逆向工程活動的Python 工具，請注意以下幾點：
Capstone— 一個輕量級反彙編框架，帶有Python 綁定，逆向工程師使用它將機器代碼反彙編為人類可讀的彙編語言
Radare2— 一個強大的命令行工具和庫，用於逆向工程、反彙編、調試和分析二進製文件
Frida-Python— 一組可移植的Python 綁定，允許開發人員使用流行的Frida 框架編寫用於動態分析和調試的Python 腳本
Pyhidra— 一個用於網絡安全的Python 庫，可以直接訪問最強大的逆向工程工具之一（稱為Ghidra），它允許您對二進製文件進行逆向工程、調試和分析代碼，以及反編譯、腳本和協作
Angr— 一個用於靜態和動態二進制分析的開源Python 框架，可幫助工程師了解閉源軟件的內部工作原理並識別潛在漏洞
惡意軟件分析惡意軟件分析使開發人員能夠識別和檢查惡意軟件，以確定其潛在影響、行為和功能。基於Python 的靜態和動態惡意軟件分析工具可以幫助您識別惡意軟件特徵，並通過在安全且隔離的環境中運行惡意軟件來保護您的軟件將來免受類似惡意軟件的侵害。
這對於開發防病毒軟件、威脅情報平台和其他網絡安全解決方案尤其重要，因為惡意軟件可以主動避開沙箱並試圖保持不被發現。
Apriotit 的網絡安全團隊在惡意軟件分析的每個階段都使用Python 工具，從安裝庫和設置受控環境到模擬和執行其中的代碼。這使得我們的網絡安全專家能夠毫無風險地觀察惡意軟件行為。
以下是我們推薦的用於高效惡意軟件分析的主要Python 工具和庫：
Pyew— 一種基於Python 的命令行工具，用於對惡意軟件樣本執行取證分析，可以轉換和反彙編文件並分析其中的代碼部分以檢測可疑行為
Yara-python— 一個允許您使用YARA 的庫，YARA 是一種用於惡意軟件研究、檢測和識別的流行工具
Cuckoo Sandbox— 一種允許您在安全且受控的環境中運行惡意軟件的工具，這樣您就可以安全地分析任何可疑文件並獲取有關該文件執行時的行為的詳細報告
Malgazer— 一個基於ML 的Python 惡意軟件分析庫，可幫助您自動執行各種分析任務、從惡意軟件樣本中提取特徵、對惡意軟件進行分類以及識別各種惡意軟件樣本的模式和趨勢
行為分析
行為分析允許您檢測系統或網絡甚至用戶操作中的任何異常活動。任何意外或非典型的行為模式都可能表明惡意內部人員、惡意軟件感染、DoS 攻擊等造成的安全威脅。
Apriotit 網絡安全團隊使用基於Python 的工具來分析行為，以設置模式識別和異常檢測。 Python 工具還可以幫助自動執行實時行為分析，以便您可以快速響應攻擊並在造成任何損害之前預防攻擊。
以下是各種Python 庫，可以幫助您輕鬆檢測系統中的異常行為：
PyOD— 一個專門且統一的Python 庫，具有一套全面的可擴展算法，用於檢測各種軟件系統中的異常數據，甚至是大型未標記數據集中的異常數據
Scikit-learn— 一個流行的基於ML 的Python 庫，具有多種基於數據異常值的異常檢測算法
TensorFlow— 一個用於檢測異常模式的開源機器學習庫。您可以使用Keras簡化TensorFlow 的工作，Keras 是一個前端API，為構建神經網絡提供高級接口。
Prophet— 一個Facebook 支持的庫，用於檢測時間序列數據中的異常情況，可用於識別異常網絡流量或系統行為
法醫分析取證分析使您能夠有效地響應網絡安全攻擊，恢復損壞的數據，並通過保護您的軟件來防止將來發生類似事件。
Apriorit 的網絡安全團隊使用Python 工具在數據雕刻、日誌分析和其他活動的幫助下進行取證分析。
以下是可用於取證分析的最流行的庫：
Dfvfs— 一個提供對來自各種類型的存儲介質和文件格式的文件系統對象的只讀訪問的庫
Volatility— 一種高級內存提取框架，有助於識別正在運行的進程、網絡連接和打開的文件，或檢測惡意軟件或入侵的跡象
Rekall— 一種提供高級內存分析功能的流行框架
在分析數據之前，您需要檢索數據。數據提取允許您從各種來源獲取數據，包括文件、數據庫、服務器、網絡流量和日誌。為此，您可以使用BeautifulSoup、MechanicalSoup和Requests等庫。
總體而言，安全分析不僅僅是您需要執行的一組任務。您需要持續執行此過程，以防止攻擊并快速響應。正確的安全分析策略與Python 工具和自動化的強大功能相結合，可以使您的網絡安全工作更加高效和一致。
結論確保產品的網絡安全需要採用複雜的方法，包括定期測試、分析、修補和錯誤修復。使用Python 腳本的網絡安全自動化可以幫助您進行定期安全活動並覆蓋軟件的每個部分，這樣它就不會成為黑客的切入點。