Skip to main content

Security-oriented Python library for detecting SQLi, SSTI and XSS payloads

Project description

DataFilter - документация

Автор: qwertyvs
Репозиторий: https://github.com/qwertyvs/DataFilter

Оглавление

Кратко о проекте

DataFilter - это лёгкая библиотека на Python, предназначенная для анализа входных данных и обнаружения возможных попыток эксплуатации распространённых веб‑уязвимостей.

Библиотека умеет обнаруживать признаки:

  • SQL Injection (SQLi)
  • Server-Side Template Injection (SSTI)
  • Cross-Site Scripting (XSS)

DataFilter выполняет статический анализ строк и ищет сигнатуры, характерные для вредоносных полезных нагрузок.


Установка

  1. Установите библиотеку:
pip install web-datafilter
  1. Импортируйте нужные функции:
import DataFilter

или

from DataFilter import ...

Структура репозитория

DataFilter
    ├── .gitignore
    ├── DataFilter.py
    ├── LICENCE
    ├── README.md
    ├── testWebApp.py
    ├── database.db
    └── requirements.txt

testWebApp.py - тестовое веб-приложение
requirements.txt - нужные для работы тестового веб-приложения библиотеки


Ожидаемое поведение

Обычный пользователь

Обычный пользователь отправляет обычные значения:

  • имена пользователей
  • email
  • короткие текстовые поля

В этом случае библиотека должна вернуть:

status = OK
issecure = True

Нарушитель (злоумышленник)

Злоумышленник может отправлять вредоносные полезные нагрузки, например:

1' OR 1=1 --
<script>alert(1)</script>
{{7*7}}

В таких случаях библиотека должна вернуть:

status = FOUND
или
status = DETECTED

Значения статусов

Статус: Значение

OK: Подозрительных паттернов не обнаружено
FOUND*: Обнаружены подозрительные признаки
DETECTED: Высокая вероятность вредоносной нагрузки

* В strSQLICheck означает, что найдено ключевое слово sql, в контексте проверки осмысленного текста на английском языке является защитой от ложных срабатываний


Глобальные параметры

В библиотеке есть три глобальных параметра, отвечающих за защиту от слишком долгого выполнения регулярных выражений.

sqli_pattern_time = 0.1
ssti_pattern_time = 0.1
xss_pattern_time = 0.2

Эти значения задают максимальное время выполнения одного regex‑паттерна в секундах.

Если выполнение превышает тайм‑аут, библиотека помечает это как:

dos_payload

Это может указывать на попытку ReDoS‑атаки (нагрузки через сложные регулярные выражения).

Если процессор досточно мощный можно уменьшить, переопределив в программе


Классы

DataFilterException

Внутреннее исключение библиотеки.

Возникает если:

  • переданы неверные типы данных
  • произошла внутренняя ошибка

Пример сообщения:

INVALID_INPUT: expected str

filterReport

Структура отчёта, возвращаемая всеми функциями проверки.

Поля:

Поле: Описание

data: исходная проверенная строка
type: тип проверки (SQLI / SSTI / XSS)
status: итоговый статус
detections: список сработавших сигнатур
issecure: True если строка считается безопасной
processtime: время выполнения проверки в наносекундах


Функции

В библиотеке есть три глобальных таймаута, которые определяют максимальное время выполнения одного regex-паттерна для каждой категории проверки. Вы можете изменить их в рантайме с помощью специальных функций.

set_sqli_timeout(value: float)

Устанавливает таймаут для проверки SQL Injection (SQLi).

Параметры:

  • value — максимальное время выполнения одного паттерна в секундах. Должно быть положительным числом.

Пример использования:

from DataFilter import set_sqli_timeout

set_sqli_timeout(0.5)  # Таймаут 0.5 секунды для SQLi

set_ssti_timeout(value: float)

Устанавливает таймаут для проверки Server-Side Template Injection (SSTI).

Параметры:

  • value — максимальное время выполнения одного паттерна в секундах. Должно быть положительным числом.

Пример использования:

from DataFilter import set_ssti_timeout

set_ssti_timeout(0.3)  # Таймаут 0.3 секунды для SSTI

set_xss_timeout(value: float)

Устанавливает таймаут для проверки Cross-Site Scripting (XSS).

Параметры:

  • value — максимальное время выполнения одного паттерна в секундах. Должно быть положительным числом.

Пример использования:

from DataFilter import set_xss_timeout

set_xss_timeout(0.2)  # Таймаут 0.2 секунды для XSS

После изменения таймаута, соответствующие функции (strSQLICheck, strSSTICheck, strXSSCheck) будут использовать новое значение


strSQLICheck()

Проверяет строку на признаки SQL Injection.

Параметры:

data : str
allowedSymbols : str

Если параметр allowedSymbols задан и строка содержит символ вне этого набора, функция сразу возвращает:

status = DETECTED
detections = ["banned_symbol_usage"]

Функция ищет такие признаки SQL‑инъекций как:

  • UNION SELECT
  • SQL комментарии
  • логические таутологии
  • time‑based атаки
  • ключевые SQL слова

Возвращает объект filterReport.


strSSTICheck()

Проверяет строку на Server-Side Template Injection.

Обнаруживает конструкции, используемые в шаблонизаторах.

Примеры:

{{ ... }}
{% ... %}
${ ... }
#{ ... }

Также ищет опасные вызовы:

eval()
exec()
os.popen()
Runtime.getRuntime()

Возвращает filterReport.


strXSSCheck()

Проверяет строку на признаки Cross-Site Scripting.

Перед анализом строка проходит нормализацию:

  1. URL‑декодирование
  2. декодирование HTML‑сущностей
  3. удаление управляющих символов
  4. нормализация Unicode

После этого выполняется поиск таких паттернов как:

  • <script>
  • протокол javascript:
  • обработчики событий onload=
  • <iframe>
  • теги svg или math

Возвращает filterReport.


strMultCheck()

Позволяет выполнить несколько проверок сразу.

Пример:

strMultCheck(data, modes=["SQLI","SSTI","XSS"])

Возвращает словарь:

{
 "SQLI": filterReport,
 "SSTI": filterReport,
 "XSS": filterReport,
 "total_status": str,
 "total_issecure": bool,
 "total_processtime": int
}

Пример использования

from DataFilter import strMultCheck

payload = "1' OR 1=1 --"

result = strMultCheck(payload)

print(result["SQLI"].status)
print(result["total_status"])

Обратная связь

Контакты

Пожалуйста помните, что ни одно решение не является идеальным, и DataFilter - не исключение.

Если у вас есть вопросы или предложения, вы можете написать мне.
Я постараюсь ответить как только появится возможность (обычно в течение одного рабочего дня).

Спасибо за использование DataFilter!

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

web_datafilter-1.1.0.tar.gz (16.9 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

web_datafilter-1.1.0-py3-none-any.whl (12.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file web_datafilter-1.1.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: web_datafilter-1.1.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 16.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.14.1

File hashes

Hashes for web_datafilter-1.1.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 fa9ac22c9777ec1fa83adf8d7ef8be34934b2c440d1e5ce0f31ea807d379fea9
MD5 ed5226d099b92e8fb18ba8d13e3f0ea1
BLAKE2b-256 06ff4cd3dd204761cc9f6707e6f1456cdd72f1cd7c28641a04fa190244d4ad88

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file web_datafilter-1.1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: web_datafilter-1.1.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 12.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.14.1

File hashes

Hashes for web_datafilter-1.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 7590a53c88dba93c81a255ac6f2b7fe63982f82b61776d3a7091449eb82ec37e
MD5 082aa6fe0a9f5efd596f0049993ced32
BLAKE2b-256 9df147e5be943b17bd0cb97d24830870b23e0962d2ce07047f89733179acd77d

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page