Sicherheit für Python-Skripte: Risiken erkennen und mit Signaturen absichern
In diesem Artikel beleuchten wir Python-Sicherheit – und unten stellen wir unsere Softwarelösung vor.
Python ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen und wird gleichermaßen in Data Science, Webentwicklung, Automatisierung und DevOps eingesetzt. Doch gerade weil Python-Skripte so flexibel und leicht verständlich sind, bergen sie auch erhebliche Risiken. Angreifer nutzen ungesicherte Skripte, manipulieren Abhängigkeiten oder schleusen Schadcode in Bibliotheken ein.
Damit Unternehmen ihre Infrastruktur schützen und Compliance-Anforderungen erfüllen können, ist es notwendig, geeignete Verfahren für die Integritätsprüfung und das Python Script signieren einzusetzen. In diesem Artikel zeigen wir Risiken auf, erläutern Sicherheitsstandards wie Sigstore und PEP 740, betrachten Werkzeuge wie PyInstaller und erklären, warum Hash-Prüfungen eine zentrale Rolle spielen.
Warum Python-Sicherheit relevanter ist als je zuvor
Python steht im Zentrum moderner IT. Ob KI-Modelle, Webservices, Automatisierungen oder APIs – überall findet sich Python-Code. Das macht die Sprache nicht nur beliebt bei Entwicklern, sondern auch attraktiv für Cyberkriminelle.
Die größten Gefahren bestehen darin, dass Python-Skripte häufig:
- ohne weitere Prüfung aus unbekannten Quellen heruntergeladen werden,
- in Build-Prozessen ungesichert eingebunden sind,
- mit mächtigen Modulen wie
os,subprocessoderrequestsdirekten Zugriff auf Betriebssystem und Netzwerk haben.
Damit wird Python schnell zum Einfallstor für Malware, Datendiebstahl oder Manipulation von Workflows.
Typische Risiken in Python-Skripten
Nutzung von subprocess und os.system
Diese Befehle erlauben es, direkt Betriebssystem-Kommandos auszuführen. Ein manipuliertes Skript kann damit Dateien löschen, Benutzerkonten ändern oder Schadsoftware nachladen.
Unsichere Netzwerkanfragen mit requests
Das beliebte Modul requests macht HTTP-Kommunikation einfach. Angreifer können hier gezielt manipulierte URLs einschleusen, um Daten abzugreifen oder Schadcode aus externen Quellen zu laden.
Eingeschleuste Abhängigkeiten
Viele Python-Projekte nutzen Dutzende Pakete aus dem Python Package Index (PyPI). Wird dort ein Paket kompromittiert oder durch Typosquatting (ähnlich klingende Namen) ersetzt, kann unbemerkt Schadcode ins Projekt gelangen.
Unsignierte Skripte im Betrieb
Ein weiteres Problem: In vielen Unternehmen gibt es keinen verbindlichen Standard, Skripte zu signieren oder zu prüfen. Entwickler kopieren Dateien in Produktionssysteme – ohne Nachweis der Herkunft.
Diese Risiken zeigen, warum der Einsatz von Python Script prüfen Software unverzichtbar ist.
Signaturen als Schlüssel zur Sicherheit
Eine zentrale Maßnahme ist es, Skripte digital zu signieren. Dadurch wird sichergestellt:
- Integrität: Das Skript wurde seit der Signierung nicht verändert.
- Authentizität: Die Quelle des Skripts ist eindeutig nachvollziehbar.
- Vertrauen: Systeme und Nutzer können sich darauf verlassen, dass nur geprüfter Code ausgeführt wird.
Für Python Script signieren gibt es mehrere Ansätze:
- klassische Authenticode-Signaturen auf Dateiebene,
- integrierte Mechanismen in Build-Prozessen (z. B.
wheel-Signaturen), - moderne Lösungen wie Sigstore, die speziell für Open-Source-Ökosysteme entwickelt wurden.
Sigstore: Ein neuer Standard für Open-Source-Sicherheit
Sigstore ist eine Initiative, die von Google, Red Hat und der Linux Foundation gestartet wurde. Ziel ist es, das Signieren und Verifizieren von Software so einfach wie möglich zu machen.
Statt auf aufwändige PKI-Strukturen zu setzen, nutzt Sigstore kurzfristige Zertifikate, die an die Identität des Entwicklers (z. B. via GitHub-Login) gebunden sind. Jede Signatur wird in einer öffentlichen Transparenz-Log-Datenbank gespeichert, sodass Manipulationen auffallen.
Für Python gibt es inzwischen direkte Unterstützung: Pakete lassen sich über Sigstore signieren und prüfen. Damit wird die Integritätsprüfung erheblich vereinfacht.
PEP 740: Standardisierung von Signaturen in Python
Die Python-Community arbeitet kontinuierlich daran, Sicherheitsmechanismen verbindlich zu machen. Ein aktueller Vorschlag ist PEP 740, der einen Standard für Paket-Signaturen definiert.
Ziele des PEP 740:
- Pakete sollen beim Hochladen zu PyPI verpflichtend signiert sein.
- Clients wie
pipkönnen diese Signaturen automatisch prüfen. - Die gesamte Lieferkette (supply chain) wird so gegen Manipulationen geschützt.
Wenn PEP 740 umgesetzt wird, wird das Python Script signieren und die Verifikation durch Tools zum Standardprozess.
PyInstaller und die Rolle von Executables
Ein häufiges Einsatzszenario: Python-Skripte werden mit PyInstaller zu ausführbaren .exe-Dateien gebündelt. Gerade hier spielt Signierung eine wichtige Rolle.
Denn ausführbare Dateien können über Authenticode direkt mit einem Zertifikat signiert werden. So erkennt Windows, ob die Datei aus einer vertrauenswürdigen Quelle stammt. Unternehmen können so sicherstellen, dass ihre Python-Anwendungen nicht manipuliert und von Endanwendern mit Warnungen blockiert werden.
Für Projekte, die Python-Skripte in der Endnutzerumgebung verteilen, ist dieser Schritt zwingend notwendig.
Hash-Prüfungen als Basisschutz
Neben Signaturen sind Hash-Werte ein bewährtes Mittel zur Integritätsprüfung. Jeder Build-Prozess sollte Hashes erzeugen, die sich später mit den laufenden Skripten vergleichen lassen.
- SHA-256 ist heute der Standard für Hash-Prüfungen.
- Entwickler können damit jederzeit überprüfen, ob sich Skripte verändert haben.
- Auch Softwarelösungen zur Skript-Prüfung nutzen Hashes als Grundlage für Change-Detection.
In Kombination mit Signaturen entsteht so ein doppelter Schutz: Hashes für schnelle Integritätsprüfungen, Signaturen für rechtssichere Herkunftsnachweise.
Weiter unten im Artikel zeigen wir unsere Softwarelösung
Die bisherigen Ansätze – Hashes, Signaturen, Sigstore oder Authenticode – zeigen, dass es viele Werkzeuge für sichere Python-Skripte gibt. Doch in der Praxis fehlt häufig eine zentrale Plattform, die alle Funktionen bündelt:
- Python Script prüfen Software, die Schadcode erkennt,
- Python Script signieren mit automatisierten Prozessen,
- Berichte für Audits und Compliance,
- Integration in CI/CD-Pipelines.
Eine isolierte Lösung – nur Hashing oder nur manuelles Signieren – reicht meist nicht aus.
Praktische Beispiele: Risiken und Gegenmaßnahmen
Beispiel 1: Unsichere Automatisierung
Ein Unternehmen nutzt Python-Skripte zur Serverkonfiguration. Ein Angreifer manipuliert ein Skript und fügt subprocess.call("rm -rf /") hinzu. Ohne Signatur oder Hash-Prüfung bleibt dies unbemerkt – bis der Schaden groß ist.
Lösung: Automatisches Prüfen jedes Skripts in der Versionskontrolle. Nur signierte Skripte gelangen auf Produktionssysteme.
Beispiel 2: Manipulierte PyPI-Pakete
Ein Entwickler installiert versehentlich reqeusts statt requests. Das manipulierte Paket enthält Schadcode.
Lösung: Einsatz von Sigstore oder PEP 740-Signaturen sowie eine zentrale Software, die Pakete validiert, bevor sie im Build landen.
Beispiel 3: PyInstaller ohne Authenticode
Eine Python-App wird mit PyInstaller verteilt. Endnutzer erhalten beim Start eine Windows-Warnung („Unbekannter Herausgeber“).
Lösung: Digitale Signatur mit Zertifikat, sodass Windows den Herausgeber als vertrauenswürdig erkennt.
Anforderungen an eine gute Softwarelösung
Eine moderne Lösung für Python-Sicherheit sollte:
- Schadcode erkennen: Risikobefehle wie
os.systemoderevalautomatisch flaggen, - Hash-Prüfungen durchführen: jede Änderung dokumentieren,
- Digitale Signaturen umsetzen: Python Script signieren und verifizieren,
- Sigstore und PEP 740 unterstützen: zukunftssichere Standards integrieren,
- Integration in CI/CD bieten: Automatisierte Prüfungen in GitLab, GitHub oder Jenkins,
- Audit-Tauglichkeit: Prüfberichte exportieren, die regulatorischen Anforderungen entsprechen.
So entsteht eine Lösung, die technische Sicherheit und organisatorische Compliance vereint.
Fazit: Python-Sicherheit beginnt mit Signaturen
Python-Skripte sind flexibel, mächtig – und riskant. Wer sie unkontrolliert einsetzt, riskiert Manipulation, Malware und Compliance-Verstöße.
Die Schlüsselmaßnahmen lauten:
- Risiken minimieren durch Prüfung kritischer Funktionen (
subprocess,os.system,requests), - Integrität gewährleisten mit Hashes,
- Herkunft sichern durch Signaturen,
- Zukunftsstandards nutzen mit Sigstore und PEP 740,
- Verteilung absichern durch signierte PyInstaller-Builds.
Mit einer zentralen Softwarelösung lassen sich alle Schritte kombinieren – von der Analyse bis zur Signatur.
Unsere Software bietet die Möglichkeit, Python-Skripte ebenso wie VBA-Makros auf Schadcode zu prüfen und Signaturen durchzusetzen.
Script-Prüfung & Signatur – unsere Softwarelösung
Wir haben eine Software, die jede Art von Skript (z. B. PowerShell, Python, Batch, WSH, Office) auf Schadcode prüft und signiert – und wir führen sie Ihnen gern live vor.
Hier geht es zur Online-Demo. Melden Sie sich gern bei uns für eine individuelle Vorführung.
Zusätzlich unterstützen wir Sie bei der Ablösung von Makros und Skripten – von der Bestandsaufnahme bis zur sicheren Migration. Nehmen Sie gerne Kontakt auf!
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https://agile-unternehmen.de/vbscript-und-jscript-pruefen-signieren-welche-tools-helfen
Ich blogge über den Einfluss der Digitalisierung auf unsere Arbeitswelt. Hierzu gebe ich Inhalte aus der Wissenschaft praxisnah wieder und zeige hilfreiche Tipps aus meinen Berufsalltag. Ich bin selbst Führungskraft in einem KMU und Ich habe berufsgeleitend an der Universität Erlangen-Nürnberg am Lehrstuhl für IT-Management meine Doktorarbeit geschrieben.
