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（图自：FB）
Facebook 表示，该工具最初由内部开发，但通过不断完善，其现在认为已经足够成熟。比如在 2020 上半年，Pysa 就帮助该公司在 Instagram 服务器端的 Python 代码中检出了所有安全漏洞中的 44% 。
作为 Pysa 幕后的功臣，Facebook 安全团队付出了相当多的努力。其基于 Pyre 项目的开源代码打造，但根据 FB 安全团队的实际需求而进行了构建。具体说来是，Pysa 可追踪程序中的数据流通。
（图自：FB）
现如今的大多数安全漏洞，都利用了未经过滤、或不受控制的数据流。以当前最严重的错误类型之一的远程代码执行（RCE）为例，其本质就是让某种输入抵达了代码库中不需要的部分。
作为应对，Pysa 工具可在后台对数据的通路进行分析，对其如何跨代码库进行传输而提供一些见解，尤其是那些由成千上万行复杂代码组成的大型代码库。
尽管这个概念并不新鲜，但 Facebook 还是借助 Zoncolan 对其进行了完善。后者是该公司于 2019 年 8 月发布的用于 Hack 的静态分析器，主要面向类似于 PHP 的编程语言。
（来自：Github）
两者都可对输入代码库的数据“源”和“接收器”进行查找，追溯其在代码库汇总的移动方式，并找到危险的“接收器”部分，比如可执行代码或检索敏感用户数据的函数。
当在输入源和危险的接收器之间发现连接时，Pysa 和 Zoncolan 就会向开发者发出警示，以便其展开相应的调查。在持续数月的内部测试期间，FB 安全团队也有密切参与。
最后，除了专注于效率和面向大型代码库而设计，Pysa 还具有可扩展的特性，可为运行不同的 Instagram 组件和功能支持奠定基础。
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