这次来讲关于自动化审计方面的。
OpenStack 团队出品过一个Python代码审计工具叫bandit，思路很牛逼，通过AST模块将源代码转换为Python语法树，由用户自定义对语法树的节点进行测试。
这就需要大致讲下编译器是如何解析源代码的，编译器会先将源代码通过词法分析进行分割，就是说什么算一个词 if 是一个词 “hello world” 也是一个词，然后进行语法分析，语法分析会将词法分析后的结果解析成一个语法树。
比如
代码
if (a == 10) {
printf("hoge\n");
} else {
printf("piyo\n");
}
转换成语法树后
然后会分析语义，比如数据类型啊，逻辑啊，导入的包存不存在之类的，最后会转换成字节码或者别的什么执行。
后面的过程我们就忽略吧，我们的审计过程就是在这个过程进行的。虽然Bandit是基于AST模块的，不过内部应该做了很完善的源码审计实现，我没怎么看源码就是了。
我写个简单的脚本示范，假设我想自动化提取一个变量在一个文件中经过了的操作。
//类checkVal一旦发现变量A就输出其操作类型
class checkVal(ast.NodeVisitor):
def visit_Name(self,node):
info = re.findall("\..+?obj",str(node.ctx))[0][1:-4]
if str(node.id)=="a":
print info
//读取python代码
pyCode = open("F:\\project\\pyproject\\douban\\main.py","r+").read()
//解析
code = ast.parse(pyCode)
//初步遍历代码块
for node in code.body:
checkVal().visit(node)
这是我的main.py
import urllib2
import json
url = "https://api.douban.com/v2/book/user_tags/baalbbb"
def getMessage():
response = urllib2.urlopen(url)
return response
a = json.loads(getMessage().read())
for i in a["tags"]:
print i["title"]
print i["count"]
输出
通过语法树解析，可以做到非常高效，并且误报率极低的代码审计流程，前提是你有耐心写工具，其实并不是只有python，通过语法树是一种编程语言通用的概念，其他语言有没有AST这种方便的模块我不知道，当然你也可以考虑用 bison和 flex写一个通用的框架出来，明年清明我回去看你。
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