0x00 前言

from:http://sector.ca/Portals/17/Presentations15/SecTor_Branca.pdf

这个pdf中深入Python的核心库进行分析，并且探讨了在两年的安全代码审查过程中，一些被认为是最关键的问题，最后也提出了一些解决方案和缓解的方法。我自己也在验证探究过程中添油加醋了一点，如有错误还请指出哈。

下面一张图表示他们的方法论：

探究的场景为：

• 输入的数据是"未知"的类型和大小
• 使用RFC规范构建Libraries
• 数据在没有经过适当的验证就被处理了
• 逻辑被更改为是独立于操作系统的

0x01 Date and time —> time, datetime, os

time

asctime

#!python  import time   initial_struct_time = [tm for tm in time.localtime()]           # Example on how time object will cause an overflow   # Same for: Year, Month, Day, minutes, seconds    invalid_time = (2**63)          # change ‘Hours' to a value bigger than 32bit/64bit limit     initial_struct_time[3] = invalid_time           overflow_time = time.asctime(initial_struct_time)

这里面asctime()函数是将一个tuple或者是struct_time表示的时间形式转换成类似于Sun Jun 20 23:21:05 1993的形式，可以time.asctime(time.localtime())验证一下。对time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=11, tm_mday=7, tm_hour=20, tm_min=58, tm_sec=57, tm_wday=5, tm_yday=311, tm_isdst=0)中每一个键值设置invalid_time可造成溢出错误。

• 在Python 2.6.x中报错为OverflowError: long int too large to convert to int

• 在Python 2.7.x中报错为

  • OverflowError: Python int too large to convert to C long
  • OverflowError: signed integer is greater than maximum
  </li> </ul>

  自己在64位Ubuntu Python2.7.6也测试了一下，输出结果为：

  [-] hour:      [+] OverflowError begins at 31: signed integer is greater than maximum      [+] OverflowError begins at 63: Python int too large to convert to C long  ...

  gmtime

  #!python  import time   print time.gmtime(-2**64)     print time.gmtime(2**63)

  time.gmtime()为将秒数转化为struct_time格式，它会基于time_t平台进行检验，如上代码中将秒数扩大进行测试时会产生报错ValueError: timestamp out of range for platform time_t。如果数值在-2^63到-2^56之间或者2^55到2^62之间又会引发另一种报错ValueError: (84, 'Value too large to be stored in data type')。我自己的测试结果输出如下：

  [-] 2 power:      [+] ValueError begins at 56: (75, 'Value too large for defined data type')      [+] ValueError begins at 63: timestamp out of range for platform time_t  [-] -2 power:      [+] ValueError begins at 56: (75, 'Value too large for defined data type')      [+] ValueError begins at 64: timestamp out of range for platform time_t

  os

  #!python  import os     TESTFILE = 'temp.bin'           validtime = 2**55     os.utime(TESTFILE,(-2147483648, validtime))   stinfo = os.stat(TESTFILE)    print(stinfo)           invalidtime = 2**63   os.utime(TESTFILE,(-2147483648, invalidtime))     stinfo = os.stat(TESTFILE)    print(stinfo)

  这里的os.utime(path, times)是设置对应文件的access和modified时间，时间以(atime, mtime)元组的形式传入，代码中将modified time设置过大也会产生报错。

  • 在Python 2.6.x中报错为OverflowError: long int too large to convert to int

  • 在Python 2.7.x, Python 3.1中报错为OverflowError: Python int too large to convert to C long

  如果我们将其中的modified time设置为2^55，ls后会有：

  #!bash  $ ls -la temp.bin     -rw-r--r-- 1 user01 user01 5 13 Jun 1141709097 temp.bin  $ stat temp.bin   A:"Oct 10 16:31:45 2015"      M:"Jun 13 01:26:08 1141709097"    C: ”Oct 10 16:31:42 2015"

  在某些操作系统上如果我们将值设为2^56，将会有以下输出（也有造成系统崩溃和数据丢失的风险）：

  #!bash  $ ls -la temp.bin     Segmentation fault: 11    $ stat temp.bin   A:"Oct 10 16:32:50 2015"      M:"Dec 31 19:00:00 1969"      C:"Oct 10 16:32:50 2015"

  Modules通常没有对无效输入进行检查或者测试。例如，对于64位的操作系统，最大数可以达到2^63-1，但是在不同的情况下使用数值会造成不同的错误，任何超出有效边界的数字都会造成溢出，所以要对有效的数据进行检验。

  0x02 Numbers —> ctypes, xrange, len, decimal

  ctype

  ctypes是Python的一个外部库，提供和C语言兼容的数据类型,具体可见官方文档

  测试代码：

  #!python  import ctypes           #32-bit test with max 32bit integer 2147483647    ctypes.c_char * int(2147483647)         #32-bit test with max 32bit integer 2147483647 + 1    ctypes.c_char * int(2147483648)         #64-bit test with max 64bit integer 9223372036854775807   ctypes.c_char * int(9223372036854775807)            #64-bit test with max 64bit integer 9223372036854775807 + 1   ctypes.c_char * int(9223372036854775808)

  举个栗子，可以在64位的操作系统上造成溢出：

  #!python  >>> ctypes.c_char * int(9223372036854775808)  Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  OverflowError: cannot fit 'long' into an index-sized integer

  Python ctypes 可调用的数据类型有：

  

  问题在于：

  • ctypes对内存大小没有限制
  • 也没有对溢出进行检查

  所以，在32位和64位操作系统上都可以造成溢出，解决方案就是也要对数据的有效性和溢出进行检查。

  xrange()

  演示代码：

  #!python  valid = (2 ** 63) -1      invalid = 2 ** 63           for n in xrange(invalid):         print n

  报错为：OverflowError: Python int too large to convert to C long。虽然这种行为是“故意”的和在预期之内的，但在这种情况下依旧没有进行检查而导致数字溢出，这是因为xrange使用Plain Integer Objects而无法接受任意长度的对象。解决方法就是使用Python的long integer object，这样就可以使用任意长度的数字了，限制条件则变为操作系统内存的大小了。

  len()

  演示代码：

  #!python  valid = (2**63)-1     invalid = 2**63         class A(object):          def __len__(self):            return invalid          print len(A())

  这里也会报错：OverflowError: long int too large to convert to int。因为len()函数没有对对象的长度进行检查，也没有使用python int objects（使用了就会没有限制），当对象可能包含一个“.length”属性的时候，就有可能造成溢出错误。解决办法同样也是使用python int objects。

  Decimal

  #!python  from decimal import Decimal   try:          # DECIMAL '1172837167.27'         x = Decimal("1172837136.0800")        # FLOAT '1172837167.27'       y = 1172837136.0800       if y > x:             print("ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL")       else:             print("ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL")   except Exception as e:        print("OK: FLOAT is NOT comparable with DECIMAL")

  以上代码是将Decimal实例和浮点值进行比较，在不同Python版本中如果无法比较则用except捕获异常，输出情况为：

  • 在Python 2.6.5, 2.7.4, 2.7.10中输出ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL (WRONG)

  • 在Python 3.1.2中输出OK: FLOAT is NOT comparable with DECIMAL (CORRECT)

  Type Comparsion

  #!python  try:          # STRING 1234567890       x = "1234567890"          # FLOAT '1172837167.27'       y = 1172837136.0800       if y > x:             print("ERROR: FLOAT seems comparable with STRING")        else:             print("ERROR: FLOAT seems comparable with STRING")    except Exception as e:        print("OK: FLOAT is NOT comparable with STRING")

  以上代码是将字符串和浮点值进行比较，在不同Python版本中如果无法比较则用except捕获异常，输出情况为：

  • 在Python 2.6.5, 2.7.4, 2.7.10中输出ERROR: FLOAT seems comparable with STRING (WRONG)

  • 在Python 3.1.2中输出OK: FLOAT is NOT comparable with STRING (CORRECT)

  在使用同一种类型的对象进行比较之后，Python内置的比较函数就不会进行检验。但在以上两个代码例子当中Python并不知道该如何把STRING和FLOAT进行比较，就会直接返回一个FALSE而不是产生一个Error。同样的问题也发生于在将DECIMAL和FLOATS时。解决方案就是使用强类型（strong type）检测和数据验证。

  0x03 Strings —> input, eval, codecs, os, ctypes

  ---

  eval()

  #!python  import os     try:          # Linux/Unix          eval("__import__('os').system('clear')", {})          # Windows         #eval("__import__('os').system(cls')", {})        print "Module OS loaded by eval"      except Exception as e:        print repr(e)

  关于eval()函数，Python中eval带来的潜在风险这篇文章也有提到过，使用__import__导入os,再结合eval()就可以执行命令了。只要用户加载了解释器就可以没有限制地执行任何命令。

  input()

  #!python  Secret = "42"           value = input("Answer to everything is ? ")         print "The answer to everything is %s" % (value,)

  在以上的代码中input()会接受原始输入，如何这里用户传入一个dir()再结合print，就会执行dir()的功能返回一个对象的大部分属性：

  #!python  Answer to everything is ? dir()   The answer to everything is   [‘Secret’, '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__',  '__package__']

  我在这里看到了有一个Secret对象，然后借助原来程序的功能就可以得到该值：

  #!python  Answer to everything is ? Secret      The answer to everything is 42

  codecs

  #!python  import codecs     import io           b = b'\x41\xF5\x42\x43\xF4'   print("Correct-String %r") % ((repr(b.decode('utf8', 'replace'))))          with open('temp.bin', 'wb') as fout:          fout.write(b)     with codecs.open('temp.bin', encoding='utf8', errors='replace') as fin:      print("CODECS-String %r") % (repr(fin.read()))    with io.open('temp.bin', 'rt', encoding='utf8', errors='replace') as fin:      print("IO-String %r") % (repr(fin.read()))

  以上的代码将\x41\xF5\x42\x43\xF4以二进制的形式写入文件，再分别用codecs和io模块进行读取，编码形式为utf-8，对\xF5和\xF4不能编码的设置errors='replace'，编码成为\\ufffd，最后结果如下：

  Correct-String —> "u'A\\ufffdBC\\ufffd'"  CODECS-String —> "u'A\\ufffdBC'" (WRONG)  IO-String —> "u'A\\ufffdBC\\ufffd'" (OK)

  当codecs在读取\x41\xF5\x42\x43\xF4这个字符串的时候，它期望接收到包含4个字节的序列，而且因为在读入\xF4的时候它还会再等待其他3个字节，而没有进行编码，结果就是得到的字符串有一段被删除了。更好且安全的方法就是使用os模块，读取整个数据流，然后进行解码处理。解决方案就是使用io模块或者对字符串进行识别和确认来检测畸形字符。

  os

  #!python  import os     os.environ['a=b'] = 'c'   try:          os.environ.clear()        print("PASS => os.environ.clear removed variable 'a=b'")      except:       print("FAIL => os.environ.clear removed variable 'a=b'")          raise

  在不同的平台上，环境变量名的名称和语法都是基于不同的规则。但Python并不遵守同样的逻辑，它尽量使用一种普遍的接口来兼容大多数的操作系统。这种重视兼容性大于安全的选择，使得用于环境变量的逻辑存在缺陷。

  #!bash  $ env -i =value python -c 'import pprint, os;  pprint.pprint(os.environ); del os.environ[""]'          environ({'': 'value'})    Traceback (most recent call last):        File "<string>", line 1, in <module>          File "Lib/os.py", line 662, in __delitem__            self.unsetenv(encodedkey)     OSError: [Errno 22] Invalid argument

  上面的代码使用env -i以一个空的环境开始，再设置一个键为空值为value的环境变量，使用python打印出来再删除。这样就可以定义一个键为空的环境变量了，也可以设置在键名中包含"="，但是会无法移除它：

  #!bash  $ env -i python -c 'import pprint, posix, os;  os.environ["a="]="1"; print(os.environ); posix.unsetenv("a=")'          environ({'a=': ‘1'})      Traceback (most recent call last):        File "<string>", line 1, in <module>      OSError: [Errno 22] Invalid argument

  根据不同的版本，Python也会有不同的反应：

  • Python 2.6 —> NO ERRORS，允许无效操作！
  • PYTHON 2.7 —> OSError: [Errno 22] Invalid argument
  • PYTHON 3.1 —> NO ERRORS，允许无效操作！

  解决方案是对基础设施和操作系统进行检测，检测和环境变量相关的键值对，阻止一些对操作系统为空或者无效键值对的使用。

  ctypes

  #!python  buffer=ctypes.create_string_buffer(8)           buffer.value='a\0bc1234'            print "Original value => %r" % (buffer.raw,)      print "Interpreted value => %r" % (buffer.value,)

  ctypes模块在包含空字符的字符串中会产生截断，上面代码输出如下：

  Original value => 'a\x00bc1234'   Interpreted value => 'a'

  这一点和C处理字符串是一样的，会把空字符作为一行的终止。Python在这种情况下使用ctypes，就会继承相同的逻辑，所以字符串就被截断了。解决方案就是对数据进行确认，删除字符串中的空字符来保护字符串或者是禁止使用ctypes。

  Python Interpreter

  #!python  try:          if 0:             yield 5       print("T1-FAIL")      except Exception as e:        print("T1-PASS")          pass            try:          if False:             yield 5       print("T2-FAIL")      except Exception as e:        print(repr(e))        pass

  以上的测试代码应该返回一个语法错误：SyntaxError: 'yield' outside function。在不同版本的Python上运行结果如下：

  

  这个问题在最新的Python 2.7.x版本中已经解决，而且避免使用像"if 0:"，"if False:"，"while 0:"，"while False:"之类的结构。

  0x04 Files —> sys, os, io, pickle, cpickl

  ---

  pickle

  #!python  import pickle     import io     badstring = "cos\nsystem\n(S'ls -la /'\ntR."      badfile = "./pickle.sec"      with io.open(badfile, 'wb') as w:         w.write(badstring)    obj = pickle.load(open(badfile))      print "== Object =="      print repr(obj)

  这里构造恶意序列化字符串，以二进制的形式写入文件中，使用pickle.load()函数加载进行反序列化，还原出原始python对象，从而使用os的system()函数来执行命令"ls -la /"。由于pickle这样不安全的设计，就可以借此来执行命令了。代码输出结果如下：

  • Linux

    total 104  drwxr-xr-x  23 root root  4096 Oct 20 11:19 .  drwxr-xr-x  23 root root  4096 Oct 20 11:19 ..  drwxr-xr-x   2 root root  4096 Oct  4 00:05 bin  drwxr-xr-x   4 root root  4096 Oct  4 00:07 boot  ...

  • Mac OS X

    total 16492   drwxr-xr-x    31 root wheel     1122 12 Oct 18:58 .   drwxr-xr-x    31 root wheel     1122 12 Oct 18:58 ..      drwxrwxr-x+  122 root wheel     4148 10 Oct 15:19 Applications  drwxr-xr-x+   68 root wheel     2312  3 Sep 10:47 Library  ...

  pickle / cPickle

  #!python  import cPickle    import traceback      import sys    # bignum = int((2**31)-1) # 2147483647 -> OK      bignum = int(2**31) # 2147483648 -> Max 32bit -> Crash    random_string = os.urandom(bignum)    print ("STRING-LENGTH-1=%r") % (len(random_string))   fout = open('test.pickle', 'wb')      try:          cPickle.dump(random_string, fout)     except Exception as e:        print "###### ERROR-WRITE ######"         print sys.exc_info()[0]       raise     fout.close()      fin = open('test.pickle', 'rb')   try:          random_string2 = cPickle.load(fin)    except Exception as e:        print "###### ERROR-READ ######"          print sys.exc_info()[0]       raise     print ("STRING-LENGTH-2=%r") % (len(random_string2))      print random_string == random_string2     sys.exit(0)

  在上面的代码中，根据使用的Python版本不同，pickle或cPickle要么保存截断的数据而没有错误要么就会保存限制为32bit的部分。而且根据Python在操作系统上安装时编译的情况，它会返回在请求随机数据大小上的错误，或者是报告无效参数的OS错误：

  • cPickle (debian 7 x64)

    #!python  STRING-LENGTH-1=2147483648    ###### ERROR-WRITE ######     <type 'exceptions.MemoryError'>   Traceback (most recent call last):    ....          pickle.dump(random_string, fout)      SystemError: error return without exception set

  • pickle (debian 7 x64)

    #!python  STRING-LENGTH-1=2147483648    ###### ERROR-WRITE ######     <type 'exceptions.MemoryError'>   Traceback (most recent call last):    ....      File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 488,  in save_string  self.write(STRING + repr(obj)+ '\n')      MemoryError

  解决方案就是执行强大的数据检测来确保不会执行危险行为，还有即使在64位的操作系统上也要限制数据到32位大小。

  File Open

  #!python  import os     import sys    FPATH = 'bug2091.test'    # ==========================      print 'wa (1)_write1'     with open(FPATH, 'wa') as fp:         fp.write('test1-')    with open(FPATH, 'rb') as fp:         print repr(fp.read())     # ==========================      print 'rU+_write2'    with open(FPATH, 'rU+') as fp:        fp.write('test2-')    with open(FPATH, 'rb') as fp:         print repr(fp.read())     # ==========================      print 'wa (2)_write3'     with open(FPATH, 'wa+') as fp:        fp.write('test3-')    with open(FPATH, 'rb') as fp:         print repr(fp.read())     # ==========================      print 'aw_write4'     with open(FPATH, 'aw') as fp:         fp.write('test4-')    with open(FPATH, 'rb') as fp:         print repr(fp.read())     # ==========================      print 'rU+_read1',    with open(FPATH, 'rU+') as fp:        print repr(fp.read())     # ==========================      print 'read_2',   with open(FPATH, 'read') as fp:       print repr(fp.read())     # ==========================      os.unlink(FPATH)      sys.exit(0)

  以上代码主要是测试各种文件的打开模式，其中U是指以统一的换行模式打开（不赞成使用），各个平台的测试结果如下：

  • Linux and Mac OS X

    

  • Windows

    

  INVALID stream operations - Linux / OS X

  #!python  import sys    import io     fd = io.open(sys.stdout.fileno(), 'wb')   fd.close()    try:          sys.stdout.write("test for error")    except Exception:         raise

  代码在这里使用fileno()来获取sys.stdout的文件描述符，在读写后就关闭，之后便无法从标准输入往标准输出中发送数据流了。输出如下：

  • 在Python 2.6.5, 2.7.4中

    #!python  close failed in file object destructor:   sys.excepthook is missing     lost sys.stderr

  • 在Python 2.7.10中

    #!python  Traceback (most recent call last):        File "tester.py", line 6, in <module>             sys.stdout.write("test for error")    IOError: [Errno 9] Bad file descriptor

  INVALID stream operations - Windows

  #!python  import io  import sys        fd = io.open(sys.stdout.fileno(), 'wb')  fd.close()  sys.stdout.write(“Crash")

  在windows上也是类似的，如图：

  

  解决方案就是file和stream库虽然不遵循OS规范，但它们使用一个通用的逻辑，有必要为每个OS使用有处理能力的库，来设置正确的调用过程。

  File Write

  #!python  import os  import sys    testfile = 'tempA'    with open(testfile, "ab") as f:       f.write(b"abcd")          f.write(b"x" * (1024 ** 2))   #########################################     import io     testfilea = 'tempB'   with io.open(testfilea, "ab") as f:       f.write(b"abcd")          f.write(b"x" * (1024 ** 2))

  我们在Linux上使用strace python -OOBRttu script.py来检测Python的写文件行为：

  在这里我们想要写入的字符数目是4 + 1048576 = 1048580，在不同的版本上对调用open()和使用io模块进行比较：

  • PYTHON 2.6

    • 调用open()的输出为：

      write(3, "abcdxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 4096) = 4096  write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1044480) = 1044480

      第一次调用的时候被缓冲，不仅仅是写入了4个字符（abcd），还写入了4092个x；第2次调用总共写入1044480个x。这样加起来1044480 + 4096 = 1.048.576，相比1048580就少了4个x。等待5秒就可以解决这个问题，因为操作系统flush了缓存。

    • 调用io模块的输出为：

      write(3, "abcd", 4)                     = 4  write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1048576) = 1048576

      这样一切就很正常

    </li>

  • PYTHON 2.7

    • 用open()的输出为：

      write(3, "abcdxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 4096) = 4.096  write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1044480) = 1.044.480  write(3, "xxxx", 4) = 4

      在这里进行了三次调用，最后再写入4个x，保证整体数据的正确性。问题就在于这里使用了3次调用而不是我们预期的2次调用。

    • 调用io模块则一切正常

    </ul> </li>

    • PYTHON 3.x

      在Python3中用open()函数和io模块则一切都很正常

    </ul>

    在Python2中没有包含原子操作，核心库是在使用缓存进行读写。所以应该尽量去使用io模块。

    0x05 Protocols —> socket, poplib, urllib, urllib2

    ---

    httplib, smtplib, ftplib...

    核心库是独立于操作系统的，开发者必须要知道如何为每一个操作系统构建合适的通信通道，而且这些库将会运行执行那些不安全且不正确的操作

    #!python  import SimpleHTTPServer   httplib, smtplib, ftplib...  import SocketServer   PORT = 45678      def do_GET(self):         self.send_response(200)       self.end_headers()    Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler   Handler.do_GET = do_GET   httpd = SocketServer.TCPServer(("", PORT), Handler)   httpd.serve_forever()

    在上面的代码中构造了一个HTTP服务端，如果一个客户端连接进来，再去关闭服务端，Python将不会释放资源，操作系统也不会释放socket，引发报错为socket.error: [Errno 48] Address already in use。可以通过以下代码来解决：

    #!python  import socket     import SimpleHTTPServer   import SocketServer   PORT = 8080   # ESSENTIAL: socket resuse is setup BEFORE it is bound.   # This will avoid TIME_WAIT issues and socket in use errors   class MyTCPServer(SocketServer.TCPServer):        def server_bind(self):            self.socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)             self.socket.bind(self.server_address)     def do_GET(self):         self.send_response(200)       self.end_headers()    Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler   Handler.do_GET = do_GET   httpd = MyTCPServer(("", PORT), Handler)      httpd.serve_forever()

    解决方案就是每一个协议库都应该由这样的库封装：为每一个OS和协议都适当地建立和撤销通信，并释放资源

    poplib, httplib ...

    服务端：

    #!python  import socket     HOST = '127.0.0.1'    PORT = 45678      NULLS = '\0' * (1024 * 1024) # 1 MB   try:          sock = socket.socket()        sock.bind((HOST, PORT))       sock.listen(1)        while 1:              print "Waiting connection..."             conn, _ = sock.accept()           print "Sending welcome..."            conn.sendall("+OK THIS IS A TEST\r\n")            conn.recv(4096)           DATA = NULLS              try:                  while 1:                      print "Sending 1 GB..."                   for _ in xrange(1024):                        conn.sendall(DATA)            except IOError, ex:               print "Error: %r" % str(ex)           print "End session."              print     finally:          sock.close()      print "End server."

    客户端：

    #!python  import poplib     import sys    HOST = '127.0.0.1'    PORT = 45678      try:          print "Connecting to %r:%d..." % (HOST, PORT)         pop = poplib.POP3(HOST, PORT)         print "Welcome:", repr(pop.welcome)       print "Listing..."        reply = pop.list()        print "LIST:", repr(reply)    except Exception, ex:         print "Error: %r" % str(ex)   print "End."      sys.exit(0)

    以上代码当中，首先开启一个虚拟的服务端，使用客户端去连接服务端，然后服务端开始发送空字符，客户端持续性接收空字符，最后到客户端内存填满，系统崩溃，输出如下：

    • 服务端

      #!python  Waiting connection...     Sending welcome...    Sending 1 GB...   Error: '[Errno 54] Connection reset by peer'      End session.

    • 客户端

      • Python >= 2.7.9, 3.3

        #!python  Connecting to '127.0.0.1':45678...    Welcome: '+OK THIS IS A TEST'     Listing...    Error: 'line too long'    End.

      • Python < 2.7.9, 3.3

        #!python  Client!  Connecting to '127.0.0.1':45678...    Welcome: '+OK THIS IS A TEST'     ........      Error: 'out of memory'

      </li> </ul>

      解决方案就是如果无法控制检查数据的类型和大小，就使用Python > 2.7.9'或者'Python > 3.3'的版本

      对数据没有进行限制的库：

      

      urllib, urllib2

      #!python  import io     import os     import urllib2 #but all fine with urllib      domain = 'ftp://ftp.ripe.net'     location = '/pub/stats/ripencc/'      file = 'delegated-ripencc-extended-latest'    url = domain + location + file    data = urllib2.urlopen(url).read()    with io.open(file, 'wb') as w:        w.write(data)     file_size = os.stat(file).st_size     print "Filesize: %s" % (file_size)

      urllib2并没有合适的逻辑来处理数据流而且每次都会失败，将上次代码运行三次都会得到错误的文件大小的输出：

      Filesize: 65536  Filesize: 32768  Filesize: 49152

      如果使用以下的代码则会产生正确的输出：

      #!python  import os     import io     import urllib2    domain = 'ftp://ftp.ripe.net'     location = '/pub/stats/ripencc/'      file = 'delegated-ripencc-extended-latest'    with io.open(file, 'wb') as w:        url = domain + location + file        response = urllib2.urlopen(url)       data = response.read()        w.write(data)     file_size = os.stat(file).st_size     print "Filesize: %s" % (file_size)

      输出为：

      Filesize: 6598450  Filesize: 6598450  Filesize: 6598450

      通过以上的例子可以看出，解决方案为利用操作系统来保证数据流的正确性

      已知不安全的库：

      

      最后，当数百万人在使用它的时候，永远不要以为它会一直按你期望的那样运作，也绝对不要以为在使用它的时候是安全的

      来自：http://drops.wooyun.org/tips/10383