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标题: FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系 [打印本页]
作者: 李优秀    时间: 2025-3-15 14:03
标题: FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系


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第一章：输入验证体系

1.1 范例安全革命
  1. from pydantic import BaseModel, PaymentCardNumber
  2. from pydantic.types import SecretStr
  5. class UserRequest(BaseModel):
  6.     username: str = Field(min_length=4, regex="^[a-zA-Z0-9_]+$")
  7.     credit_card: PaymentCardNumber
  8.     password: SecretStr
  9.     ip_address: IPv4Address
  11. # 自动完成：
  12. # 1. 信用卡格式验证
  13. # 2. 密码内存加密
  14. # 3. IP地址合法性检测
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1.2 深度校验计谋
  1. from pydantic import validator, root_validator
  4. class OrderRequest(BaseModel):
  5.     items: list[int]
  6.     total_price: float
  8.     @validator('items', each_item=True)
  9.     def check_item_ids(cls, v):
  10.         if v <= 0:
  11.             raise ValueError("非法商品ID")
  12.         return v
  14.     @root_validator
  15.     def check_price_match(cls, values):
  16.         items = values.get('items')
  17.         price = values.get('total_price')
  18.         # 查询数据库验证价格一致性
  19.         real_price = calc_real_price(items)
  20.         if abs(price - real_price) > 1e-6:
  21.             raise ValueError("价格不匹配")
  22.         return values
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第二章：注入攻击防护

2.1 SQL注入防护矩阵
  1. # 危险示例（绝对禁止）
  2. @app.get("/items")
  3. async def get_items(name: str):
  4.     # 直接拼接SQL语句
  5.     query = f"SELECT * FROM items WHERE name = '{name}'"
  6.     return await database.fetch_all(query)
  9. # 安全方案
  10. from sqlalchemy import text
  13. @app.get("/items")
  14. async def safe_get_items(name: str):
  15.     # 参数化查询
  16.     query = text("SELECT * FROM items WHERE name = :name")
  17.     return await database.fetch_all(query, {"name": name})
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2.2 NoSQL注入防护
  1. from bson import json_util
  2. from fastapi.encoders import jsonable_encoder
  5. class QuerySanitizer:
  6.     @classmethod
  7.     def sanitize(cls, query: dict):
  8.         safe_query = {}
  9.         for k, v in jsonable_encoder(query).items():
  10.             if isinstance(v, str):
  11.                 safe_query[k] = {"$eq": v}
  12.             else:
  13.                 safe_query[k] = v
  14.         return json_util.dumps(safe_query)
  17. # 使用示例
  18. raw_query = {"name": {"$ne": "admin"}}
  19. safe_query = QuerySanitizer.sanitize(raw_query)  # 转换为安全查询
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第三章：敏感数据处理

3.1 数据掩藏中间件
  1. from fastapi import Request
  2. from fastapi.middleware import Middleware
  5. class DataMaskingMiddleware:
  6.     def __init__(self, app):
  7.         self.app = app
  8.         self.sensitive_keys = {'password', 'token', 'credit_card'}
  10.     async def __call__(self, request: Request, call_next):
  11.         response = await call_next(request)
  12.         body = await response.body()
  14.         # 对敏感字段进行遮蔽
  15.         masked_body = self.mask_sensitive_data(json.loads(body))
  16.         return JSONResponse(
  17.             content=masked_body,
  18.             status_code=response.status_code,
  19.             headers=dict(response.headers)
  20.         )
  22.     def mask_sensitive_data(self, data):
  23.         if isinstance(data, dict):
  24.             return {k: self._mask_value(k, v) for k, v in data.items()}
  25.         return data
  27.     def _mask_value(self, key, value):
  28.         if key in self.sensitive_keys:
  29.             return "***MASKED***"
  30.         return value
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3.2 密码学存储方案
  1. from cryptography.fernet import Fernet
  2. from passlib.context import CryptContext
  4. pwd_context = CryptContext(schemes=["bcrypt"], deprecated="auto")
  5. fernet = Fernet(config.SECRET_KEY)
  8. class PasswordManager:
  9.     @staticmethod
  10.     def hash_password(plain: str) -> str:
  11.         return pwd_context.hash(plain)
  13.     @staticmethod
  14.     def encrypt_data(data: str) -> bytes:
  15.         return fernet.encrypt(data.encode())
  17.     @staticmethod
  18.     def decrypt_data(cipher: bytes) -> str:
  19.         return fernet.decrypt(cipher).decode()
  22. # 使用示例
  23. hashed_pwd = PasswordManager.hash_password("user123")
  24. encrypted_data = PasswordManager.encrypt_data("sensitive_info")
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第四章：高级安全计谋

4.1 请求签名验证
  1. import hmac
  2. from hashlib import sha256
  5. class SignatureValidator:
  6.     @classmethod
  7.     def generate_signature(cls, data: dict, secret: str) -> str:
  8.         sorted_str = "&".join(f"{k}={v}" for k, v in sorted(data.items()))
  9.         return hmac.new(secret.encode(), sorted_str.encode(), sha256).hexdigest()
  11.     @classmethod
  12.     def validate_signature(cls, data: dict, signature: str, secret: str) -> bool:
  13.         actual = cls.generate_signature(data, secret)
  14.         return hmac.compare_digest(actual, signature)
  17. # 在依赖项中进行验证
  18. async def verify_request(
  19.         request: Request,
  20.         body: dict = Body(...),
  21.         signature: str = Header(...)
  22. ):
  23.     secret = config.API_SECRET
  24.     if not SignatureValidator.validate_signature(body, signature, secret):
  25.         raise HTTPException(403, "非法请求")
  26.     return body
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4.2 速率限定防御
  1. from fastapi import Depends
  2. from fastapi_limiter import FastAPILimiter
  3. from fastapi_limiter.depends import RateLimiter
  6. @app.on_event("startup")
  7. async def startup():
  8.     await FastAPILimiter.init(config.REDIS_URL)
  11. @app.get("/sensitive", dependencies=[Depends(RateLimiter(times=5, seconds=60))])
  12. async def sensitive_operation():
  13.     return {"detail": "敏感操作成功"}
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第五章：错误处理与日志

5.1 安全错误标准化
  1. from fastapi import HTTPException
  4. class SecurityException(HTTPException):
  5.     def __init__(self, detail: str):
  6.         super().__init__(
  7.             status_code=403,
  8.             detail=detail,
  9.             headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
  10.         )
  13. @app.exception_handler(SecurityException)
  14. async def security_exception_handler(request, exc):
  15.     return JSONResponse(
  16.         status_code=exc.status_code,
  17.         content={"detail": exc.detail},
  18.         headers=exc.headers
  19.     )
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5.2 安全日志审计
  1. import logging
  2. from logging.handlers import SysLogHandler
  4. security_logger = logging.getLogger("api.security")
  5. security_logger.setLevel(logging.INFO)
  6. handler = SysLogHandler(address=('logs.papertrailapp.com', 12345))
  7. security_logger.addHandler(handler)
  10. class SecurityLogger:
  11.     @staticmethod
  12.     def log_suspicious(request: Request):
  13.         log_data = {
  14.             "ip": request.client.host,
  15.             "path": request.url.path,
  16.             "method": request.method,
  17.             "user_agent": request.headers.get("user-agent")
  18.         }
  19.         security_logger.warning("可疑请求: %s", json.dumps(log_data))
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课后Quiz

Q1：哪种方式能有效防止SQL注入？
A) 利用ORM的参数化查询
B) 拼接用户输入到SQL语句
C) 用正则过滤特别字符
D) 限定数据库权限
Q2：敏感信息掩藏的正确时机是？
Q3：请求签名验证的主要作用是？
错误代码速查表

错误码场景解决方案422参数校验失败查抄字段范例与格式约束403签名验证失败查抄请求签名天生算法429请求频率超限低落操作频率或联系管理员500密钥配置错误查抄加密密钥加载逻辑扩展阅读

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