Beim Codieren mit Python gibt es einige häufige Sicherheitslücken, die Entwickler beachten sollten: 1. **SQL-Injection**: Wenn Benutzereingaben direkt in SQL-Abfragen eingebunden werden, können Angreifer schädlichen SQL-Code einschleusen. Verwende immer vorbereitete Statements oder ORM-Frameworks wie SQLAlchemy. 2. **Cross-Site Scripting (XSS)**: tritt auf, wenn Benutzereingaben nicht richtig validiert oder bereinigt werden und dann in HTML-Seiten eingebettet werden. Nutze Bibliotheken wie `bleach` zur Bereinigung von HTML. 3. **Unsichere Deserialisierung**: Wenn untrusted Daten deserialisiert werden, kann dies zu Codeausführung führen. Vermeide die Verwendung von `pickle` für untrusted Daten und nutze sicherere Alternativen wie `json`. 4. **Unzureichende Validierung von Eingaben**: Alle Benutzereingaben sollten validiert und bereinigt werden, um sicherzustellen, dass sie den erwarteten Formaten entsprechen. Bibliotheken wie `Cerberus` oder `marshmallow` können dabei helfen. 5. **Verwendung von veralteten Bibliotheken**: Veraltete Bibliotheken können bekannte Sicherheitslücken enthalten. Halte deine Abhängigkeiten mit Tools wie `pip-audit` oder `safety` auf dem neuesten Stand. 6. **Harcode von sensiblen Daten**: Sensible Daten wie API-Schlüssel oder Passwörter sollten niemals im Quellcode hartkodiert werden. Nutze Umgebungsvariablen oder Geheimnisverwaltungsdienste wie `dotenv` oder `AWS Secrets Manager`. 7. **Unzureichende Fehlerbehandlung**: Fehler sollten sicher und benutzerfreundlich behandelt werden, ohne sensible Informationen preiszugeben. Vermeide es, vollständige Stack-Traces in Produktionsumgebungen anzuzeigen. 8. **Unzureichende Zugriffskontrollen**: Stelle sicher, dass alle Endpunkte und Ressourcen ordnungsgemäß gesichert sind und nur autorisierte Benutzer Zugriff haben. Nutze Frameworks wie `Flask-Login` oder `Django's Auth-System`. Weitere Informationen und Best Practices findest du in der [OWASP Top Ten](https://owasp.org/www-project-top-ten/).