Drogonsec: комплексный анализ ПО
Всем привет!
Drogonsec – open-source сканер, который объединяет в себе сразу несколько типов анализа: Secrets, SAST и SCA.
В результате работы формируется единый отчёт, в котором всё структурировано по типам практик. При желании их можно «включать» и «отключать».
Secrets анализирует как текущую директорию, так и историю (при необходимости можно отключить) на наличие чувствительных данных.
Для SAST поддерживается более 20 языков, среди которых: Python, Java, JS, TS, Golang, Kotlin, C/C++ и не только. Суммарно доступно более 150 правил, которые можно добавлять самостоятельно.
SCA по классике – анализ манифестов и определение «подходящих» CVE. При необходимости Drogonsec позволяет выгрузить SBoM-файл.
Для формирования рекомендаций по устранению идентифицированных ИБ-дефектов, помимо того, что описано в правилах, можно использовать LLM.
Доступно «подключение» как к локальной LLM (Ollama, DeepSeek Coder), так и к внешним (Anthropic, OpenAI, Azure и т.д.).
Больше подробностей про Drogonsec можно найти в GitHub-репозитории и в официальной документации на утилиту.
Всем привет!
Drogonsec – open-source сканер, который объединяет в себе сразу несколько типов анализа: Secrets, SAST и SCA.
В результате работы формируется единый отчёт, в котором всё структурировано по типам практик. При желании их можно «включать» и «отключать».
Secrets анализирует как текущую директорию, так и историю (при необходимости можно отключить) на наличие чувствительных данных.
Для SAST поддерживается более 20 языков, среди которых: Python, Java, JS, TS, Golang, Kotlin, C/C++ и не только. Суммарно доступно более 150 правил, которые можно добавлять самостоятельно.
SCA по классике – анализ манифестов и определение «подходящих» CVE. При необходимости Drogonsec позволяет выгрузить SBoM-файл.
Для формирования рекомендаций по устранению идентифицированных ИБ-дефектов, помимо того, что описано в правилах, можно использовать LLM.
Доступно «подключение» как к локальной LLM (Ollama, DeepSeek Coder), так и к внешним (Anthropic, OpenAI, Azure и т.д.).
Больше подробностей про Drogonsec можно найти в GitHub-репозитории и в официальной документации на утилиту.