L’article provient d’une publication de recherche menée par le New Jersey Institute of Technology, qui analyse les vulnérabilités au sein de l’écosystème Python.
PyPitfall est une étude quantitative qui examine les vulnérabilités des dépendances dans l’écosystème PyPI, la base de données officielle des packages Python. Les chercheurs ont analysé les structures de dépendance de 378,573 packages et ont identifié 4,655 packages nécessitant explicitement une version vulnérable connue, et 141,044 packages permettant l’utilisation de versions potentiellement vulnérables.
L’étude souligne la complexité des chaînes de dépendances logicielles, où les dépendances directes et transitives peuvent propager des vulnérabilités à travers l’écosystème, affectant ainsi les packages et applications en aval. L’analyse met en lumière l’importance de comprendre et de gérer ces dépendances pour atténuer les risques de sécurité.
Les outils existants, comme pip-audit et in-toto, se concentrent sur la détection des vulnérabilités connues lors de l’installation des packages ou dans les pipelines CI/CD. Cependant, PyPitfall se distingue en fournissant une vue d’ensemble de l’impact des dépendances transitives sur la sécurité des chaînes d’approvisionnement logicielles Python.
Cette publication de recherche vise à sensibiliser la communauté à l’importance de la sécurité des chaînes d’approvisionnement logicielles complexes, en mettant en avant les risques associés aux dépendances vulnérables.
🔗 Source originale : https://arxiv.org/abs/2507.18075