本文深入探讨python `exec()` 函数在尝试限制代码执行时的安全性问题。通过一个示例，我们展示了即使移除了内置函数并限制了局部变量，恶意代码仍能通过访问闭包（`__closure__`）来修改非局部变量（`nonlocal`）。文章强调了`exec()`的固有不安全性，指出它无法提供可靠的代码沙箱环境，并警告其可能导致更严重的系统级风险。
理解 exec() 与其“受控”环境的局限性
Python的 exec() 函数允许动态执行字符串形式的代码。开发者有时会尝试通过限制其 globals 和 locals 参数来创建一个“受控”的执行环境，以期实现代码沙箱或限制特定操作。以下是一个典型的尝试：
def controlled_exec(code): x = 0 def increment_x(): nonlocal x x += 1 print(f"{x=}") # 添加打印以便观察 # 移除所有全局变量和内置函数，只暴露 increment_x globals_dict = {"__builtins__": {}} locals_dict = {"increment_x": increment_x} exec(code, globals_dict, locals_dict) return x# 预期行为：调用 increment_x 两次，x 变为 2print(f"预期结果: {controlled_exec('''increment_x()increment_x()''')}")
在这个 controlled_exec 函数中，我们试图创建一个环境，只允许执行 increment_x() 函数，并期望 x 变量只能通过 increment_x() 来递增。初看起来，这种方法似乎有效，代码按预期输出了 x=1 和 x=2，并返回 2。然而，这种“控制”是极其脆弱的。
绕过变量保护：通过闭包修改 nonlocal 变量
尽管我们试图限制 exec() 的执行环境，但传递给 exec() 的代码仍然可以访问并修改 nonlocal 变量 x，甚至将其设置为任意值。这是通过利用 Python 闭包的内部机制实现的。
考虑以下恶意代码：
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controlled_exec("""increment_x()increment_x.__closure__[0].cell_contents = -100increment_x()""")
执行这段代码会得到以下输出：
x=1x=-99
这清楚地表明，x 的值被外部代码成功地修改了。让我们深入理解其原理：
闭包（Closure）: 当 increment_x 函数被定义时，它捕获了其外部作用域（controlled_exec 函数）中的 x 变量。这种捕获的变量存储在函数的闭包中。__closure__ 属性: Python 函数对象有一个 __closure__ 属性，它是一个元组，包含该函数所引用的非全局、非局部变量的“单元格”（cell）对象。cell_contents: 每个单元格对象（cell）都有一个 cell_contents 属性，它直接指向被捕获变量的实际值。通过修改 cell_contents，我们可以直接改变 nonlocal 变量 x 的值。
因此，即使 x 本身没有直接暴露在 locals 或 globals 中，只要 increment_x 函数被暴露，其闭包中的 x 变量就可以被访问和修改。
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exec() 的深层不安全性：无法真正沙箱化代码
上述例子仅仅是 exec() 固有不安全性的冰山一角。无论你如何尝试限制 exec() 的环境，执行任意 Python 代码的本质意味着它总能找到绕过限制的方法。
内置函数的访问: 即使在 globals 中移除了 __builtins__，恶意代码仍然可以通过其他途径访问它们。例如，通过已暴露的函数（如 increment_x）的 __globals__ 属性，可以重新获得对 __builtins__ 的访问：
increment_x.__globals__['__builtins__']['open']('/etc/passwd').read()
这将允许执行代码访问文件系统，进行任意读写操作。
系统级风险: 能够执行任意 Python 代码意味着代码可以做任何 Python 解释器可以做的事情。这包括但不限于：
访问和修改文件系统（删除文件、写入恶意数据）。执行系统命令（例如 os.system(‘rm -rf /’)）。建立网络连接，下载和执行恶意软件。窃取敏感数据。
简而言之，exec() 旨在执行代码，而不是限制代码。一旦你将控制权交给 exec() 来执行来自不受信任源的代码，你实际上就放弃了对系统安全的控制。
总结与注意事项
exec() 并非安全沙箱: 永远不要将 exec() 用于执行来自不受信任来源的代码，即使你尝试通过限制 globals 和 locals 来创建“受控”环境。Python 的动态性和自省能力使得任何此类限制都极易被绕过。闭包的强大与风险: 闭包机制在实现高级功能时非常有用，但也暴露了 nonlocal 变量的潜在访问途径。安全替代方案: 如果你需要执行用户提供的代码，但又必须保证安全性，应考虑以下策略：避免直接执行: 重新设计你的应用程序，避免执行用户提供的任意代码。使用更安全的语言子集: 如果必须，考虑使用专门设计用于安全沙箱的语言子集或第三方库（例如 restrictedpython，但即使这些也有其局限性，并且维护复杂）。隔离执行环境: 在完全隔离的环境（如独立的容器、虚拟机或沙箱进程）中执行代码，即使代码被攻破，也不会影响主系统。
总之，exec() 的强大功能伴随着巨大的安全风险。在任何涉及安全敏感操作的场景中，都应避免使用它来处理不受信任的输入。
以上就是Python exec() 的安全陷阱：为何无法有效保护变量和沙箱化代码的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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