18、服务安全保障与仪表盘构建指南

服务安全保障与仪表盘构建指南

1. 数据处理与安全意识

在处理用户输入的数据时，我们常常会存在一些错误的假设。例如，对于人名、邮政地址、电话号码等信息，我们不能预设它们的格式、行数或元素顺序。像电子邮件地址的验证就极为复杂，其允许的格式包含多个不同部分，且并非所有电子邮件系统都支持所有格式。有句常被引用的话是：验证电子邮件地址的最佳方法是尝试向其发送一封邮件。合法网站会通过发送确认邮件来验证账户，而垃圾邮件发送者则会向数百万个地址发送无意义的消息，并记录哪些地址没有返回错误。

为了确保数据安全，我们应始终将传入数据视为潜在威胁，采取以下措施：
- 转义或移除任何特殊字符。
- 避免在数据库查询或模板中直接使用数据，需添加隔离层。
- 确保数据符合预期。

2. 使用 Bandit 检查代码安全

Bandit 是由 Python Code Quality Authority 管理的工具，用于扫描源代码中的潜在安全风险。它可以在持续集成（CI）系统中运行，在代码部署前自动测试任何更改。Bandit 使用 ast 模块解析代码，与 flake8 和 pylint 的工作方式类似。

操作步骤如下：
1. 使用 pip install bandit 命令安装 Bandit。
2. 使用 bandit 命令对 Python 模块进行扫描。

将 Bandit 添加到持续集成管道中，与其他检查一起使用，能有效发现代码中的潜在安全问题。

3. 依赖项安全管理

大多数项目会使用其他库，但