Курс Python → Обезопасьте ввод данных

Для того чтобы улучшить «санитарную» обработку входных данных в Python, необходимо использовать различные методы и инструменты, которые помогут избежать уязвимостей в коде. Одним из ключевых моментов является правильная обработка данных, поступающих от пользователя, перед их использованием в программе. Для этого можно применить различные техники, такие как очистка данных, фильтрация, валидация и т.д.

Очистка данных (input sanitization) в Python может быть реализована с использованием стандартных функций и методов языка, таких как методы строк (например, методы strip(), lower(), upper() и т.д.), регулярные выражения (модуль re) или специализированные библиотеки для обработки данных. Например, для фильтрации данных от нежелательных символов можно использовать метод sub() из модуля re.

import re

def sanitize_input(input_data):
    clean_data = re.sub(r'[^A-Za-z0-9]', '', input_data)
    return clean_data

Пример кода выше демонстрирует функцию sanitize_input(), которая использует регулярное выражение для удаления всех символов, кроме букв и цифр, из входных данных. Таким образом, можно обезопасить программу от SQL-инъекций, XSS-атак и других уязвимостей, связанных с обработкой пользовательских данных.

Важно помнить, что «санитарная» обработка данных не является панацеей от всех видов уязвимостей в программе. Для обеспечения безопасности кода также рекомендуется использовать другие методы защиты, такие как параметризованные запросы к базе данных, валидация входных данных и т.д. Кроме того, регулярно проверяйте и обновляйте свой код, чтобы минимизировать риски возникновения новых уязвимостей.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Разница между датами
  2. Структурирование данных с Pydantic
  3. Многострочные комментарии в Python
  4. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  5. Оптимизация интернирования строк
  6. Выбор редактора кода.
  7. Метод clear для коллекций
  8. Метод invert для побитового отрицания
  9. Нахождение разницы между списками в Python
  10. Расширение операции побитового «и» в Python
  11. Слияние словарей в Python 3.9
  12. Освобождение памяти в Python
  13. Проблема сравнения словарей
  14. Вычисление логарифмов в Python
  15. Обход элементов в Python
  16. Оператор continue в Python
  17. Перевернуть список в Python
  18. Функция divmod() в Python
  19. Ключевое слово global в Python
  20. Циклы for в Python
  21. Отладка в командной строке
  22. Копирование объектов в Python
  23. Настройка вывода в Numpy
  24. Оператор распаковки в Python
  25. Удаление элементов из списка в Python
  26. Работа с кортежами в Python
  27. Генерация строк с .join()
  28. Параллельные вычисления в Python
  29. Сортировка и обратный порядок
  30. Функция sleep() в Python
  31. Логирование с Logzero
  32. Python Поверхностное Копирование
  33. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  34. Нан-рефлексивность в Python
  35. Метод get для словаря
  36. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  37. Декораторы в Python
  38. Защита данных в Python
  39. Оценка точности модели
  40. Объединение списков в Python.
  41. Вывод букв строки в Python
  42. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  43. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  44. Логирование в Python
  45. Генерация UUID в Python
  46. Частичное применение функций в Python
  47. Перегрузка операторов в Python
  48. Lambda Functions in Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию