Top Python Sicherheitstools

Die elegante Syntax und die leistungsstarken Bibliotheken von Python haben es zur bevorzugten Sprache für Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und vieles mehr gemacht. Von Startups bis hin zu Technologiegiganten verlassen sich Teams auf Python, um schnell innovative Produkte zu entwickeln. Diese Popularität hat jedoch ihren Preis in Sachen Sicherheit. Häufige Schwachstellen wie Injection-Schwachstellen, unsichere Abhängigkeiten in Anforderungen.txtUnd offengelegte secrets eine leistungsstarke Anwendung zu einer offenen Tür für Angreifer machen.

Die Sicherung Ihres Python-Codes ist von entscheidender Bedeutung, darf jedoch nicht zu einer Verlangsamung des Entwicklungsprozesses führen. Sie benötigen Tools, die echte Schwachstellen aufspüren, sich nahtlos in Ihre CI/CD-Pipeline integrieren lassen und Entwicklern klares, umsetzbares Feedback geben. Der Markt bietet eine Vielzahl von Optionen, von einfachen Open-Source-Scannern bis hin zu umfassenden Sicherheitsplattformen. Wie wählen Sie die richtige Lösung für Ihr Projekt aus?

Dieser Leitfaden soll Klarheit schaffen. Wir bieten Ihnen einen ehrlichen, detaillierten Vergleich der besten Python-Sicherheitstools für 2026. Durch die Analyse ihrer Funktionen, Stärken und idealen Anwendungsfälle helfen wir Ihnen, die perfekte Lösung zu finden, um Ihre Python-Anwendungen sicher und Ihr Entwicklungsteam produktiv zu halten.

Wie wir die Python-Sicherheitstools bewertet haben

Wir haben jedes Tool anhand der Kriterien bewertet, die für moderne Entwicklungs- und Sicherheitsteams am wichtigsten sind:

• Entwickelnde : Wie einfach lässt sich das Tool in den täglichen Arbeitsablauf eines Entwicklers integrieren und wie gut ist das Feedback?
• Umfassendheit: Umfasst das Tool statische Codeanalyse SAST), Scan von Softwareabhängigkeiten SCA) und Geheimniserkennung?
• Genauigkeit und Umsetzbarkeit: Wie effektiv ist das Tool bei der Suche nach tatsächlichen Schwachstellen, während es gleichzeitig Fehlalarme minimiert und klare Anweisungen zur Behebung liefert?
• Integration und Geschwindigkeit: Wie gut lässt es sich in CI/CD-Pipelines integrieren und wie schnell liefert es Feedback?
• Skalierbarkeit und Preisgestaltung: Kann das Tool ein wachsendes Unternehmen unterstützen und ist sein Preismodell transparent?

Die 6 besten Python-Sicherheitstools

Hier ist unsere Analyse der besten verfügbaren Tools zur Sicherung Ihrer Python-Codebasis.

1. Aikido

Aikido ist eine Entwicklerzentrierte Sicherheit , die alle Aspekte der Anwendungssicherheit in einer einzigen, einheitlichen Umgebung vereint. Für Python-Entwickler konsolidiert sie die Ergebnisse von neun verschiedenen Sicherheitsscannern – darunter benutzerdefinierter Code, Abhängigkeiten (von Anforderungen.txt oder Poesie), secrets und Cloud-Infrastruktur – und sortiert sie intelligent, um nur das wirklich Wichtige anzuzeigen. Seine Kernaufgabe besteht darin, Störfaktoren zu beseitigen und Entwicklern KI-gestützte Korrekturen direkt in ihrem Arbeitsablauf zu ermöglichen.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• einheitliche Sicherheitsplattform: Kombiniert SAST, SCA, Geheimniserkennung und IaC-Scan einem Dashboard. Dies bietet einen vollständigen Überblick über die Risiken Ihres Python-Projekts, ohne dass Sie Warnmeldungen aus mehreren Tools verwalten müssen.
• Intelligente Priorisierung: Erkennt automatisch, welche Schwachstellen in Ihrem Code oder Ihren Abhängigkeiten tatsächlich erreichbar und ausnutzbar sind. So können sich Entwickler auf die kritischen Probleme konzentrieren und Nebensächlichkeiten ignorieren.
• KI-gestützte automatische Korrekturen: Liefert automatisierte Code-Vorschläge, um Schwachstellen direkt in Pull-Anfragen zu beheben. Für Python kann dies die Aktualisierung von Paketen in Anforderungen.txt oder das Patchen von anfälligem Code, wodurch die Behebung von Problemen erheblich beschleunigt wird.
• Nahtlose Entwickelnde : Lässt sich in wenigen Minuten nativ in GitHub, GitLab und andere CI/CD-Tools integrieren. Sicherheitsfeedback wird als Kommentar in Pull-Anfragen bereitgestellt und ist somit ein reibungsloser Bestandteil des Entwicklungsprozesses.
• Unternehmensfähig mit einfacher Preisgestaltung: Aikido wurde für die Anforderungen großer Unternehmen entwickelt und Aikido robuste Leistung mit einem einfachen Pauschalpreismodell, das die Budgetierung vereinfacht.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Aikido die beste Gesamtlösung für alle Unternehmen, von Start-ups bis hin zu Großkonzernen, die Sicherheit zu einem festen Bestandteil ihres Python-Entwicklungsprozesses machen möchten. Es eignet sich perfekt für Entwicklungsteams, die Verantwortung für die Sicherheit übernehmen, und für Sicherheitsverantwortliche, die eine skalierbare, effiziente Plattform benötigen.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Außergewöhnlich einfach einzurichten, vereint die Funktionen mehrerer Tools, reduziert Fehlalarme drastisch und bietet eine großzügige, dauerhaft kostenlose Version.
• Nachteile: Als umfassende Plattform ersetzt sie viele Punktlösungen, was für Teams, die an einen Sicherheitsstack mit mehreren Anbietern gewöhnt sind, eine Umstellung bedeuten könnte.

Preise / Lizenzen:

Aikido eine dauerhaft kostenlose Stufe mit unbegrenzter Nutzerzahl und unbegrenzten Repositorys. Bezahlte Tarife schalten erweiterte Funktionen zu einfachen Pauschalpreisen frei.

Zusammenfassung der Empfehlung:

Aikido ist die erste Wahl für Unternehmen, die eine umfassende und effiziente Sicherheit in ihre Python-Entwicklung integrieren möchten. Dank seines entwicklerorientierten Designs und seiner intelligenten Automatisierung ist es die führende Lösung für die schnelle und skalierbare Bereitstellung sicherer Anwendungen.

2. Bandit

Bandit ist ein kostenloses Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um häufige Sicherheitsprobleme in Python-Code zu finden. Es analysiert jede Datei, erstellt daraus einen abstrakten Syntaxbaum (AST) und führt geeignete Plugins für die AST-Knoten aus. Es handelt sich um ein leichtgewichtiges und fokussiertes Tool zur statischen Analyse, das von der Python Code Quality Authority (PyCQA) entwickelt wurde.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• Fokus auf Python-Sicherheit: Speziell entwickelt, um häufige Sicherheitslücken in Python-Code zu identifizieren, wie z. B. Probleme mit Eingelegtes, yaml.loadund riskante Funktionsaufrufe.
• Schnell und leichtgewichtig: Als Befehlszeilentool läuft es sehr schnell und eignet sich daher ideal für Pre-Commit-Hooks und schnelle CI/CD-Pipeline-Prüfungen.
• Hochgradig konfigurierbar: Sie können ganz einfach festlegen, welche Tests ausgeführt oder ignoriert werden sollen, und Sie können Konfidenz- und Schweregrade definieren, um Störsignale herauszufiltern.
• Erweiterbar: Ermöglicht Ihnen das Schreiben eigener Plugins, um Ihre Codebasis oder Ihr Framework (wie Django oder Flask) auf spezifische Sicherheitsprobleme zu überprüfen.

Erfahren Sie mehr über die Rolle von Bandit unter den führenden Sicherheitstools in unserer Zusammenstellung der besten Open-Source-Abhängigkeitsscanner.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Bandit ist ein hervorragender Ausgangspunkt für alle Python-Entwickler oder -Teams, die ihre Projekte um eine grundlegende Ebene statischer Sicherheitsanalysen erweitern möchten. Es eignet sich perfekt für den Einsatz in einer CI/CD-Pipeline, um leicht zu erreichende Ziele zu identifizieren.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Kostenlos und Open Source, sehr schnell, einfach einzurichten und hochgradig konfigurierbar.
• Nachteile: Es handelt sich nicht um eine umfassende Sicherheitslösung. Es führt nur SAST durch SAST findet keine Schwachstellen in Ihren Abhängigkeiten oder entdeckt keine durchgesickerten secrets. Es findet möglicherweise keine komplexen, mehrstufigen Schwachstellen.

Preise / Lizenzen:

Bandit ist kostenlos und Open Source (Apache-Lizenz 2.0).

Zusammenfassung der Empfehlung:

Bandit ist ein unverzichtbares, grundlegendes Tool für jedes Python-Projekt. Dank seiner Schnelligkeit und Einfachheit ist es ein Kinderspiel, häufige Sicherheitsfehler frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen.

3. Dependabot

Dependabot ist eine native GitHub-Funktion, mit der Sie Ihre Abhängigkeiten auf dem neuesten Stand halten können. Sie scannt automatisch die Abhängigkeitsdateien Ihres Python-Projekts (wie Anforderungen.txt oder Pipfile.lock) auf bekannte Schwachstellen und kann so konfiguriert werden, dass automatisch Pull-Anfragen erstellt werden, um sie auf eine sichere Version zu aktualisieren.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• Native GitHub-Integration: Als integrierte GitHub-Funktion lässt sie sich unglaublich einfach aktivieren und in allen Ihren Repositorys verwenden.
• Automatisierte Pull-Anfragen: Spart Entwicklern Zeit, indem automatisch Pull-Anfragen zum Aktualisieren anfälliger Abhängigkeiten generiert werden, komplett mit Versionshinweisen und Kompatibilitätsbewertungen.
• Sicherheitswarnungen: Bietet Sicherheitswarnungen direkt in Ihrem Repository, wenn neue Schwachstellen in den Abhängigkeiten Ihres Projekts entdeckt werden.
• Umfassende Sprachunterstützung: Obwohl wir uns auf Python konzentrieren, unterstützt es auch eine Vielzahl anderer Sprachen und Paketmanager.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Dependabot ein unverzichtbares, grundlegendes Tool für jedes Team, das Python-Projekte auf GitHub entwickelt. Es ist die erste Verteidigungslinie gegen Open-Source-Sicherheitslücken und lässt sich fast ohne Aufwand einrichten.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Kostenlos, nahtlos in GitHub integriert und äußerst effektiv bei der Automatisierung von Abhängigkeitsaktualisierungen.
• Nachteile: Es deckt nur Open-Source-Abhängigkeiten (SCA) ab. Es sucht nicht nach Schwachstellen in Ihrem benutzerdefinierten Code und erkennt keine durchgesickerten secrets. Außerdem ist es auf das GitHub-Ökosystem beschränkt.

Preise / Lizenzen:

Dependabot für alle öffentlichen und privaten Repositorys auf GitHub kostenlos.

Zusammenfassung der Empfehlung:

Dependabot ein unverzichtbares Tool für grundlegende Abhängigkeitssicherheit auf GitHub. Es ist eine einfache, leistungsstarke und kostenlose Möglichkeit, das Risiko Ihrer Open-Source-Python-Pakete zu verwalten.

4. Semgrep

Semgrep ist ein schnelles Open-Source-Tool zur statischen Analyse, das aufgrund seiner Flexibilität und Entwicklerfreundlichkeit immer beliebter wird. Es verwendet eine einfache, intuitive Regelsyntax, die es Entwicklern und Sicherheitsingenieuren leicht macht, benutzerdefinierte Prüfungen für ihre Python-Codebasis zu schreiben.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• Leicht und schnell: Semgrep für die schnelle Ausführung in CI/CD-Pipelines entwickelt und liefert nahezu sofortiges Feedback zu jedem Commit.
• Anpassbare Regeln: Es ist einfach, benutzerdefinierte Regeln zu schreiben, die auf die spezifischen Codierungsmuster, Frameworks (wie Django oder Flask) und Sicherheitsanforderungen Ihrer Organisation zugeschnitten sind. Die Syntax der Regeln ähnelt dem Schreiben von Python-Code.
• Community und Register: Profitieren Sie von einer großen Community, die Regeln zu einem öffentlichen Register beiträgt, das Tausende von Prüfungen hinsichtlich Sicherheit, Korrektheit und Leistung in Python und anderen Sprachen umfasst.
• Starke Python-Unterstützung: Bietet hervorragende Unterstützung für Python und seine beliebten Frameworks, wodurch es einfach ist, frameworkspezifische Schwachstellen zu finden.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Semgrep hervorragend für Teams, die ein schnelles, anpassbares Tool für die statische Analyse ihrer Python-Projekte suchen. Es ist beliebt bei Sicherheitsingenieuren, die ihre eigenen Prüfungen schreiben möchten, und bei Entwicklern, die seine Geschwindigkeit und Präzision schätzen.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Extrem schnell, hochgradig anpassbar, kostenloser und quelloffener Kern sowie eine starke Community.
• Nachteile: Obwohl es für benutzerdefinierte Prüfungen leistungsstark ist, verfügt es möglicherweise nicht über die gleiche Analysetiefe für komplexe Fehler wie einige Unternehmens-Tools. Es muss mit einem SCA für Scan von Softwareabhängigkeiten kombiniert werden.

Preise / Lizenzen:

Semgrep Open Source und kostenlos. Semgrep, Inc. bietet eine kostenpflichtige kommerzielle Plattform mit Funktionen wie einem zentralen Dashboard und Unternehmenssupport.

Zusammenfassung der Empfehlung:

Semgrep eine hervorragende Wahl für Teams, die bei ihrer statischen Analyse Wert auf Geschwindigkeit und Anpassbarkeit legen. Dank seiner Entwicklerfreundlichkeit ist es eine leistungsstarke Ergänzung für jede moderne Python-Sicherheitstoolchain.

5. Snyk

Snyk ist eine beliebte, auf Entwickler ausgerichtete Sicherheitsplattform, die Teams dabei hilft, Schwachstellen in ihrem Code, Open-Source-Abhängigkeiten und container zu finden und zu beheben. Sie ist besonders stark im Python-Ökosystem.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• Entwickelnde: Lässt sich nahtlos in IDEs, Befehlszeilen und CI/CD-Tools integrieren und bietet schnelles Feedback dort, wo Entwickler arbeiten.
• Starkes SCA Python: Das Open-Source-Scanning Snyk wird wegen seiner Genauigkeit und seiner umfassenden Schwachstellendatenbank für Pakete auf PyPI hoch geschätzt.
• Umsetzbare Korrekturhinweise: Bietet klare Erklärungen und Ein-Klick-Korrekturen viele Arten von Schwachstellen, z. B. die automatische Erstellung von Pull-Anfragen zum Aktualisieren von Abhängigkeiten.
• Snyk (SAST): Bietet statische Analysen, um Schwachstellen in Ihrem benutzerdefinierten Python-Code zu finden.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Snyk ideal für Entwicklungsteams, die eine aktive Rolle im Bereich Sicherheit übernehmen möchten. Es eignet sich hervorragend für Unternehmen jeder Größe, die nach einer benutzerfreundlichen Plattform suchen, um Sicherheit in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Hervorragende Entwicklererfahrung, schnelle Scan-Zeiten und umsetzbare Lösungsvorschläge. Die kostenlose Version ist großzügig.
• Nachteile: Kann bei großem Umfang teuer werden. Die Vereinheitlichung der verschiedenen Produkte zu einer einzigen Plattform kann manchmal unzusammenhängend wirken. Kann immer noch eine erhebliche Anzahl von Warnmeldungen erzeugen.

Preise / Lizenzen:

Snyk eine kostenlose Stufe, die bei einzelnen Entwicklern beliebt ist. Die Preise für kostenpflichtige Tarife richten sich nach der Anzahl der Entwickler und den erforderlichen Funktionen.

Zusammenfassung der Empfehlung:

Snyk ein sehr beliebtes und effektives Tool, mit dem Entwickler die Sicherheit selbst in die Hand nehmen können. Dank seiner Benutzerfreundlichkeit und seinem Fokus auf schnelles, umsetzbares Feedback ist es eine gute Wahl für die Sicherung von Python-Projekten.

6. PyUp-Sicherheit

PyUp Safety ist ein Befehlszeilentool von PyUp, das Ihre installierten Python-Abhängigkeiten auf bekannte Sicherheitslücken überprüft. Es handelt sich um ein spezielles Tool Software-Kompositionsanalyse SCA), das sich ausschließlich auf das Python-Ökosystem konzentriert.

Wichtigste Merkmale und Stärken:

• Gezielte Scan von Softwareabhängigkeiten: Scans Ihre Anforderungen.txt Datei oder lokale Umgebung gegen eine kuratierte Datenbank mit Python-Paket-Schwachstellen.
• Einfach und schnell: Als Befehlszeilentool lässt es sich sehr einfach installieren und ausführen und liefert schnelles Feedback zur Sicherheit Ihrer Abhängigkeiten.
• CI/CD-Integration: Kann einfach zu jeder CI/CD-Pipeline hinzugefügt werden, um als Sicherheitsgate zu fungieren, das Builds fehlschlagen lässt, wenn anfällige Pakete erkannt werden.
• Mehrere Eingangsquellen: Abhängigkeiten können überprüft werden unter Anforderungen.txt Dateien, Pipfile.lock, Poesie-Sperrdateien oder die lokale Umgebung.

Ideale Anwendungsfälle / Zielgruppe:

Safety ist ideal für Entwickler und DevOps-Teams, die ein einfaches, schnelles und dediziertes Tool zur Überprüfung von Python-Abhängigkeiten auf Schwachstellen benötigen. Es ist eine großartige Open-Source-Alternative für SCA.

Vor- und Nachteile:

• Vorteile: Kostenlos für die lokale Nutzung, sehr einfach zu bedienen und konzentriert sich darauf, eine Sache gut zu machen.
• Nachteile: Es führt nur Scan von Softwareabhängigkeiten SCA) durch. Die von der kostenlosen Version verwendete Schwachstellendatenbank wird weniger häufig aktualisiert als die der kommerziellen Version.

Preise / Lizenzen:

Safety kann kostenlos über die Befehlszeile genutzt werden, aber die zugrunde liegende Schwachstellendatenbank wird nur monatlich aktualisiert. Die kostenpflichtigen Tarife von PyUp bieten eine stets aktuelle Datenbank und zusätzliche Funktionen wie CI/CD-Integration.

Zusammenfassung der Empfehlung:

Safety ist ein einfaches und effektives Tool zur Überprüfung Ihrer Python-Abhängigkeiten. Für Teams, die ein spezielles SCA benötigen, das sich leicht in CI integrieren lässt, ist es eine gute Wahl.

Die richtige Wahl treffen

Die Sicherung Ihrer Python-Anwendungen erfordert eine mehrschichtige Verteidigung. Grundlegende Open-Source-Tools wie Bandit für die statische Analyse und PyUp Safety für die Abhängigkeitsprüfung sind wichtige Ausgangspunkte. Für diejenigen, die GitHub nutzen, Dependabot ein Muss für die automatisierte Abhängigkeitsverwaltung.

Die Verwaltung einer Reihe separater Tools führt jedoch häufig zu Alarmmüdigkeit, Integrationsproblemen und einer fragmentierten Sicht auf Risiken. Eine einheitliche Plattform, die diese Herausforderungen löst, bietet einen klaren Vorteil. Aikido zeichnet sich dadurch aus, dass es die Funktionen dieser Punktlösungen in einer einzigen, einheitlichen Plattform zusammenfasst – und mit seinem KI-gestützten Ansatz für Penetrationstests und robusten Schwachstellenmanagement noch einen Schritt weiter geht.

Durch die nahtlose Integration von Sicherheit in Ihre CI/CD-Pipeline, die Triage von Warnmeldungen, um nur das anzuzeigen, was erreichbar ist, und die Bereitstellung von KI-gestützten Korrekturen Aikido die Reibungspunkte, die DevSecOps . Für jedes Unternehmen, das einen schnellen, effizienten und sicheren Python-Entwicklungsprozess aufbauen möchte, Aikido die beste Balance zwischen umfassender Abdeckung, Entwicklererfahrung und Leistung auf Unternehmensniveau.