create py securit audit tool

README.md

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+1,python的语法树
+    根据王垠的python静态分析工具PySonar（https://github.com/yinwang0/pysonar2）得到静态语法树，这是一个庞大的dict结构，递归去除一些不必要的参数得到稍微简单点的一个语法树，以免影响后续分析。
+ 这是文件test_lookuparg.py得到的解析树，body里面包含两个dict，每个dict都是一个函数，另外还有type字段表明这个节点的类型。
+ 下图是一个函数的基本实现：
+  首先是”type”:”FunctionDef” 表明这一段代码是函数定义，函数中则会有args，表明函数的参数，lineno是代码所在的行，name是函数名。更详细的接口文档见https://greentreesnakes.readthedocs.org/en/latest/nodes.html 在这里包含了各个结构的定义，分析整个树就可以依照这个来实现。
+  1.2危险函数+可控参数
+  危险函数有eval,system,popen等系统函数，同时也有咱们自定义的包含这些危险函数的函数，如果这些函数的参数是可控的，就会认为这行代码是有注入风险的，那么这个函数也是有注入风险的。
+  可控参数，首先会从函数参数入手，认为函数参数是可控的，分析程序会根据前面的语法树去分析代码结构，发现有将函数参数赋值的操作，并且这个赋值是简单的转换，这些简单的转换包含如下类型：
+  （1） 简单的取属性，如get取值，对request单独处理，只认ä=acp#onPopupPost()
+  ¸ºGET,POST,FILES可控，其他request字段如META,user,session,url等都是不可控的。
+  （2） 字符串拼接，被拼接的字符串中包含可控参数，则认为赋值后的值也是可控的
+  （3） 列表解析式，如果列表解析式是基于某个可控因子进行迭代的，则认为赋值后的列表也是可控的
+  （4） 分片符取值，一般认为分片后的值也是可控的，当然这个也不绝对。
+  （5） 一般的函数处理过程：a,函数是常见的字符串操作函数（str，encode，strip等）或者是简单的未过滤函数；b,处理属性；c,如果经过了未知的函数处理则将赋值后的值从可控列表中去掉。
+  （6） 如果代码中的if中有exists，isdigit等带可控参数的的return语句，则将该参数从可控参数列表中去掉（if not os.path.isdir(parentPath)：return None），或者将可控参数定死在某个范围之内的（if type not in ["R", "B"]：return HttpResponse("2")）
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+2,使用方法
+  使用方法如下：
+  liaoxinxi@RCM-RSAS-V6-Dev ~/tools/auto_judge $ python judge_injection.py -h
+  Usage: judge_injection.py [options]
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+  Options:
+  -h, --help            show this help message and exit
+  -d FILE_PATH, --dir=FILE_PATH
+  files to be checked
+  -c, --cmd             cmd check
+  -s, --sql             sql check
+  -a, --all             cmd check and sql check
+  -v, --verbose         print all unsafe func
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+3,代码结构
+    一个judge_injection类，首先是初始化得到一个简化的python语法树，提炼出代码中包含的函数语句，分析每一行语句，在碰到函数的时候会调用look_up_arg函数，该函数就是可以得出函数中的可变变量。如果可变变量在危险函数中出现了，则认为该函数是危险的。
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+4,不足之处
+（1）目前只做了两层函数分析，对于django的web代码来说已经足够应付
+（2）对类的分析还不彻底
+（3）目前是基于单个文件来进行分析的，没有考虑模块导入
+（4）该模块还可以扩展为分析任意文件下载，任意文件删除等。
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