


Comment puis-je vérifier les clés d'hôte en toute sécurité lors de l'utilisation de pysftp ?
Vérifier la clé d'hôte avec pysftp
Lorsque vous utilisez pysftp pour établir une connexion SSH, il est essentiel de vérifier la clé d'hôte du serveur par rapport à une source fiable pour assurer une communication sécurisée. Par défaut, pysftp tente de charger les clés d'hôte connues à partir du fichier '~/.ssh/known_hosts'. Cependant, si la clé d'hôte du serveur est stockée dans un emplacement différent, tel que le registre utilisé par PuTTY, il est crucial de concilier cette différence.
Options de vérification de la clé d'hôte dans pysftp
pysftp propose plusieurs options pour gérer la clé d'hôte vérification :
-
Charger les clés d'hôte à partir d'un fichier :
- Spécifiez le chemin d'accès au fichier known_hosts à l'aide de l'attribut cnopts.knownhosts. Cela chargera les clés d'hôte à partir du fichier spécifié.
-
Utiliser des clés d'hôte personnalisées :
- Créez un objet HostKeys et ajoutez la clé d'hôte attendue à l'aide de la méthode add(). Cela vous permet de spécifier manuellement la clé d'hôte à vérifier.
-
Désactiver la vérification de la clé d'hôte :
- Définir les cnopts .hostkeys sur None pour désactiver la vérification de la clé d'hôte. Cependant, cela n'est pas recommandé car cela compromet la sécurité.
Approche recommandée
Pour maintenir la sécurité et garantir une vérification appropriée de la clé d'hôte, il est préférable de charger les clés d'hôte connues à partir d'une source fiable. Si les clés d'hôte sont stockées dans le registre, envisagez d'utiliser un outil tel que ssh-keyscan pour récupérer les informations nécessaires et les stocker dans le format approprié.
Exemple de code
Voici un exemple illustrant l'utilisation de clés d'hôte personnalisées :
import pysftp as sftp cnopts = pysftp.CnOpts() host_key = paramiko.RSAKey(data=b'YOUR_HOST_KEY') # Replace with the server's host key cnopts.hostkeys.add('my_server.com', 'ssh-rsa', host_key) with sftp.Connection('my_server.com', username='root', password='*********', cnopts=cnopts) as sftp: # Perform file transfer operations, etc.
En gérant soigneusement la vérification de la clé d'hôte, vous pouvez établir un SSH sécurisé connexions et empêcher les attaques de l'homme du milieu.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
