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Wibu-Systems erweitert Portfolio

Schutz für Python-Code

22. März 2021, 08:30 Uhr   |  Tobias Schlichtmeier

Schutz für Python-Code
© Wibu-Systems

CodeMeter schützt ab sofort Code, der in Python erstellt wurde.

Wibu-Systems erweitert sein Portfolio – Entwickler können ihre Python-Anwendungen ab sofort mit »CodeMeter« schützen. Besonders in den Bereichen künstliche Intelligenz und Machine Learning wird Python immer beliebter. Das weckt ebenfalls das Interesse von Angreifern.

Hacker können leicht auf das geistige Eigentum der in Python geschriebenen Software zugreifen, da die Software in der Regel völlig ungeschützt im Klartext ausgeliefert wird und somit einfach zu analysieren ist. Selbst wenn der Code mit Tools wie Cython in Maschinencode vorkompiliert wurde, ist eine Analyse für erfahrene Hacker möglich. Bei dieser Vorkompilierung wird der plattformunabhängige Python-Code in eine plattformabhängige, native Anwendung transformiert.

Bisher konnten Anwender bereits eine über Vorkompilierung erzeugte native Anwendung mit CodeMeter schützen. Jedoch wurde das Security-Tool von Wibu-Systems erweitert, um Python-Anwendungen direkt plattformunabhängig verschlüsseln und schützen zu können. Zusätzlich bleiben einzelnen Funktionsbereiche der geschützten Anwendung so lange verschlüsselt, bis sie benötigt werden. Das Ausspähen des Speichers des Rechners durch sogenannte Memory-Dumps wurde hiermit weiter erschwert. Wie gewohnt können Unternehmen vorhandene, sichere CodeMeter-Funktionen nutzen, beispielsweise die flexiblen Lizenzierungsmodelle wie Einzelplatz, Floating Netzwerk und Abonnements. Einzelne Programmteile können separat verschlüsselt und lizenziert werden, sodass Unternehmen das Geschäftsmodell Feature-on-Demand oder modulare Lizenzierung einfach umsetzen können. Die Integration in bestehende Continuous-Integration-Systeme ist mithilfe der Automatisierungsfunktion ebenso möglich.

Intelligente Geräte sind im digitalen Zeitalter mittlerweile allgegenwärtig und werden oft im Hintergrund durch KI unterstützt. Zu den inzwischen gängigen Aufgaben gehören Bild- und Spracherkennung, die heute in Smartphones oder digitalen Assistenten im Haushalt integriert sind. Genauso dazu gehören Technologien wie die Mustererkennung, Vorhersagen oder assoziatives Lernen, das bei komplexen Vorgängen wie Wettervorhersage, algorithmischem Handel und medizinischer Diagnostik zum Einsatz kommt. Die Gemeinsamkeit all dieser Beispiele ist: Sie basieren auf Python-Bibliotheken.

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