Applications Python courantes vulnérables aux menaces de sécurité

Python est un langage qui a connu une croissance explosive depuis sa sortie et qui est aujourd'hui largement utilisé dans toutes les industries par des développeurs de différents niveaux d'expérience. L'un de ses points intéressants est qu'il est relativement accessible tout en offrant suffisamment de fonctionnalités pour que les développeurs chevronnés restent intéressés et motivés pour continuer à travailler avec lui. Examinons quelques exemples pertinents d'applications Python.

Pour accompagner l'annonce officielle de l'Extended Lifecycle Support for Python, nous avons examiné quelques applications Python largement utilisées. Il s'agit d'exemples d'énormes bases de code sur lesquelles les vulnérabilités de sécurité auraient un impact important si l'application fonctionnait avec Python 2. D'autre part, il faut d'innombrables heures de développement pour soutenir la migration vers Python 3.

Commencer avec le développement web et les frameworks, Django est largement utilisé comme base pour les sites web à haute performance et à fort trafic. Il a fonctionné avec Python 2 jusqu'à la version 1.11, et toutes les versions ultérieures ont pris en charge Python 3. Si votre site web a été développé avec l'une des premières versions de Django, vous devriez envisager de mettre à jour tout le code de votre site web - ou d'étendre votre prise en charge de Python 2 pour rester en sécurité.

Flask est un autre framework Python pour les applications web. Depuis la version 2.0.0 de Flask, Python 2 n'est plus pris en charge, et seul Python 3 bénéficie d'un soutien officiel de la part de la communauté Flask. Toutefois, les applications existantes antérieures à Flask 2.0.0 continueront à fonctionner correctement, à condition de disposer de suffisamment d'assurances en matière de sécurité.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique constituent un autre domaine dans lequel les applications et les bibliothèques Python sont très répandues. De nombreuses bibliothèques de premier plan, comme Tensorflow, Pandasou Scikit-learnsont soit entièrement implémentés en Python, soit fournissent des bindings Python pour leurs fonctions internes. Ce sont des éléments de base qui peuvent être ajoutés à d'autres applications et qui donnent accès à des capacités de traitement de pointe.

Les scientifiques des données reconnaîtront certains de ces noms, car ils jouent également un rôle dans la visualisation de l'espace de données, avec le traçage de graphiques et la visualisation d'informations. La disponibilité de ces bibliothèques est l'une des raisons fondamentales pour lesquelles Python est si répandu parmi les scientifiques et les étudiants en doctorat du monde entier. Même les étudiants non techniques apprendront juste assez de Python pour améliorer leurs projets.

Les ingénieurs DevOps se reconnaîtront Bazaar, Mercurial, Buildbotet SCons sont des noms familiers, et tous sont construits sur Python ou étroitement intégrés avec lui.

Sur l'Entreprise, Tryton et Odoo sont des plateformes ERP et CRM avec des déploiements importants.

Il s'agit d'applications à forte intensité de code où tout changement, aussi infime soit-il, perturbe le fonctionnement normal de l'entreprise et est donc évité jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'autre option. Les utilisateurs ont géré la transition de Python 2 à Python 3 d'une manière ou d'une autre, mais cette transition n'a pas toujours été paisible pour les utilisateurs finaux. 

Supposons que votre déploiement fonctionne exactement comme vous le souhaitez. Vous ne devriez pas être contraint de procéder à une migration qui risque d'introduire des problèmes inattendus tels que des applications tierces incompatibles et des fonctionnalités obsolètes. Vous devriez envisager d'étendre le cycle de vie sécurisé de vos applications existantes avec Prise en charge du cycle de vie étendu pour Python.