Unsere umfassenden Berichte ermöglichen Ihrer IT-Abteilung eine effektive Behebung von Sicherheitslücken. Zahlreiche zufriedene Kunden und erfolgreich abgeschlossene Projekte sprechen für unsere Kompetenz und Zuverlässigkeit. Vertrauen Sie auf unsere langjährige Erfahrung und verstärken Sie Ihre Cybersicherheit.
Was wir in Python-Projekten prüfen
Django ORM-Sicherheit, Flask Blueprints, Template-Engines (Jinja2 SSTI), Middleware-Sicherheit und Custom Authentication.
Pickle-Deserialization-RCE, Model-Poisoning, Data-Leakage in Jupyter Notebooks und API-Sicherheit für ML-Endpunkte.
FastAPI, Django REST Framework, GraphQL-Sicherheit, Authorization-Issues und Mass-Assignment-Vulnerabilities.
Python ist die führende Sprache für Data Science, ML/AI und moderne Web-APIs und powert kritische Backend-Systeme - von Django-Enterprise-Apps über FastAPI-Microservices bis zu Machine-Learning-Pipelines. Diese massive Verbreitung macht Python zu einem bevorzugten Ziel: Pickle-Deserialization-RCE, SQL-Injections in Django ORM, Jinja2-SSTI, Command-Injection via subprocess und vulnerable pip-Dependencies führen regelmäßig zu kritischen Schwachstellen - von Data-Breaches über Model-Poisoning bis zu Full-Server-Takeovers.
Pickle Deserialization & Command Injection Unsichere Pickle-Deserialization führt zu RCE, subprocess-Calls mit User-Input ermöglichen Command-Injection - Python's Flexibilität wird zur Schwachstelle bei unsicherer Input-Verarbeitung.
Django ORM & SQL-Injection-Bypasses Django ORM schützt vor Standard-SQL-Injection, aber .raw(), .extra() und Custom-Queries sind anfällig. Mass-Assignment via ModelForms und Authorization-Bypasses sind der Klassiker.
Jinja2 SSTI & Template-Injection Flask/Django Template-Injection (SSTI) führt zu RCE - {{config}}, render_template_string() mit User-Input und unsichere Jinja2-Filters sind kritische Risiken im Python-Web-Stack.
Wir liefern priorisierte Ergebnisse mit PoC-Code, konkrete Fix-Vorschläge für Ihr Dev-Team und - falls gewünscht - Management-Zusammenfassungen für Stakeholder und Compliance-Audits.
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Hinterlassen Sie uns Ihre Kontaktdaten, damit wir Ihnen ein unverbindliches, maßgeschneidertes Angebot zusenden können.
Ihre Daten werden vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben.
Große Teile des Internets basieren auf Websites und Webapplikationen.
Moderne Webseiten und SPA kommunizieren in aller Regel mit irgendeiner Art von API.
Vollautomatisierte Schwachstellenscans für Ihre IT-Infrastruktur oder Applikation.
Python-Pentests decken ein breites Spektrum an Schwachstellen auf - von Pickle-Deserialization-RCE über Jinja2-SSTI bis zu Django-ORM-Bypasses, Command-Injection und OWASP Top 10.
Unsichere Pickle-Deserialization via pickle.loads() mit User-Input führt zu Remote Code Execution. Auch YAML-Deserialization (yaml.load()), Marshal und Shelve sind kritische RCE-Vektoren in Python.
subprocess.call(), os.system() und os.popen() mit User-Input ermöglichen Command-Injection. Shell-Injection via shell=True und unsichere String-Formatting sind Python-spezifische Risiken.
Server-Side Template Injection in Jinja2 - speziell via render_template_string() mit User-Input, unsichere Custom-Filters und Template-Sandboxing-Bypasses führen zu RCE in Flask/Django.
Django ORM ist meist sicher, aber .raw(), .extra() und Custom SQL-Queries sind anfällig. Mass-Assignment via ModelForms, ORM-Query-Bypasses und Authorization-Issues in Django REST Framework.
Path-Traversal via open(), os.path.join() ohne Sanitization, File-Upload-Bypasses und Directory-Traversal in Flask send_file() - Python's flexible File-Handling ist anfällig bei unsicherer Input-Validierung.
Python's riesiges Ecosystem (PyPI) ist anfällig für Known-CVEs - vulnerable Packages (requests, urllib3, Django, Flask) führen regelmäßig zu Exploits. pip audit findet nur einen Bruchteil.
Der Preis hängt von der Komplexität ab - einfache Flask-REST-APIs vs. Enterprise-Django-Apps mit ML-Pipelines, komplexen Authorization-Flows und umfangreichen pip-Dependencies.
Für einfache Flask/FastAPI REST-APIs
Für Django-Enterprise & ML/AI-Apps
Unser Mini Pentest für Python fokussiert auf Pickle-Deserialisierung, SSTI in Jinja2/Flask, unsafe eval()-Calls und OS Command-Injections. Ideal für Data Science-APIs, Flask/FastAPI-Services oder Automation-Scripts.
Fokussierte Prüfung der kritischsten Schwachstellen
Transparenter Festpreis - keine versteckten Kosten
Schnelles, umsetzbares Reporting als Ticket-Liste
Beliebte Erweiterungen:
Wir hatten das Privileg, mit einigen der weltweit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und ihre IT-Sicherheit zu stärken.
Haben Sie Fragen zu unseren Dienstleistungen? Wir beraten Sie gerne und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
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Direkter Kontakt zu unseren Experten
Ein Python Penetrationstest konzentriert sich darauf, Schwachstellen zu identifizieren, die speziell in Python-basierten Anwendungen vorkommen, wie beispielsweise Probleme mit Input-Validierung, unsichere Bibliotheken und kritische Fehler in Frameworks. Unser Vorgehen zielt darauf ab, speziell solche Risiken aufzudecken und zu beurteilen.
Die Dauer eines Python Penetrationstests hängt stark von der Komplexität sowie dem Umfang der zu testenden Anwendung ab, jedoch planen wir meist zwischen einer und drei Wochen für umfassende Untersuchungen ein. Dies beinhaltet sowohl die Testdurchführung als auch die Berichterstattung.
Ein Python Penetrationstest bietet signifikante Vorteile, wie das Aufdecken verborgener Sicherheitslücken, die Vermeidung von Datendiebstahl und die Reduktion des Risikos schwerwiegender Sicherheitsverletzungen. Zusätzlich erhöhen sie das Vertrauen Ihrer Kunden in die Sicherheit Ihrer Produkte.
Unsere Experten führen den Test in einer kontrollierten Umgebung durch und stimmen Vorkehrungen im Voraus mit Ihnen ab, um sicherzustellen, dass der normale Betrieb Ihrer Python-Anwendung während des Tests nicht beeinträchtig wird.
Nach Abschluss des Penetrationstests stellen wir Ihnen einen umfassenden Bericht zur Verfügung, der eine Management-Zusammenfassung, detaillierte technische Einblicke und konkrete Schritte zur Behebung aufdeckter Schwachstellen enthält, und das alles verständlich aufbereitet.
Ein Python-Sicherheitstest ist hochgradig flexibel und eignet sich sowohl für Webanwendungen als auch für Desktop- und Serveranwendungen, die auf Python basieren. Wir passen unsere Test-Strategien an das spezifische Einsatzgebiet an.
Während unser primäres Ziel in der Identifikation von Schwachstellen liegt, bieten wir nach Bewertung der Testergebnisse auch Unterstützung bei der Implementierung neuer Sicherheitsmaßnahmen an. Dies umfasst sowohl technische Verbesserungen als auch strategische Beratung.
Wir empfehlen, Python-Sicherheitstests regelmäßig durchzuführen, insbesondere nach größeren Änderungen am Code, nach dem Hinzufügen neuer Funktionen oder wenigstens einmal pro Jahr als Teil einer umfassenden Sicherheitsstrategie.
Es ist hilfreich, wenn Ihrem Team klar ist, dass während des Tests möglicherweise Zugriff auf internes Wissen notwendig ist. Eine gute Kommunikation und Bereitschaft zur Zusammenarbeit sind wichtig, um die Ergebnisse zu optimieren und sicherzustellen, dass alle relevanten Risiken bewertet werden.
Die während der Tests gesammelten Daten werden streng vertraulich behandelt. Alle Informationen, die wir während des Tests erhalten, werden nach höchsten Sicherheitsstandards geschützt und nur zur direkten Verbesserung Ihrer Anwendungssicherheit verwendet.
