• github代码外泄监控——可用来提供源码泄露检测服务,数据泄露场景,原理就是在github搜索关键字


     

    Hawkeye

    监控github代码库,及时发现员工托管公司代码到GitHub行为并预警,降低代码泄露风险。

    特点

    优点

    • 邮箱告警通知
    • 黑名单添加
    • 爬虫任务设置

    缺点

    • spider通过关键词在github进行模糊搜索,搜索结果会比较杂

    依赖

    • Python 3.x(Hawkeye支持Python3.x on Linux and macOS;2.x兼容性 需自行修改测试)
    • MongoDB
    • Flask
    • github账号
    • 告警邮件发送邮箱

    支持平台

    • Linux
    • Mac

    安装

    克隆代码到本地

    git clone https://github.com/0xbug/Hawkeye.git --depth 1

    部署python3.5环境

    wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/Python-3.5.4.tgz
    
    tar zxf Python-3.5.4.tgz
    
    cd Python-3.5.4
    
    ./configure --prefix=/usr/local/python3
    
    make && make install
    
    ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
    
    ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.5 /usr/bin/pip3
    
    ln -s /usr/local/python3/bin/virtualenv /usr/bin/virtualenv3

    python虚拟环境

    cd Hawkeye
    pip3 install virtualenv
    virtualenv3 --python=/usr/bin/python3 venv
    source venv/bin/activate
    pip3 install -r deploy/requirements.txt

    配置并运行Hawkeye

    文档:https://github.com/0xbug/Hawkeye

    cp config.ini.example config.ini
    vim config.ini
    [GitHub]
    USERNAME = test@163.com
    PASSWORD = test
    ERROR = We could not perform this search
    
    [MongoDB]
    HOST = localhost
    PORT = 27017
    ACCOUNT = git
    PASSWORD = 123456
    
    [Leakage]
    NODES = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[*]
    DATETIME = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/div[1]/div/span[2]/relative-time
    LINK = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/div[1]/a[2]
    PROJECT = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/div[1]/a[1]
    USERNAME = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/a
    RAW = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/div[1]/a[2]
    FILENAME = //*[@id="code_search_results"]/div[1]/div[{}]/div[1]/a[2]
    
    [Notice]
    ENABLE = 1
    MAIL_SERVER = smtp.163.com
    MAIL_PORT = 25
    FROM = test@163.com
    PASSWORD = test
    
    
    #运行
    python3 Hawkeye.py

    说明:Hawkeye主程序运行后会自动将spider程序加入时间任务,计划任务的规则可在web管理页面直接设置。

    使用管理

    web访问:localhost:5000

    • GitHub监控平台,即该平台的仪表盘
    • 概览:显示spider抓取的数据量
    • 配置:进行爬取关键词、黑名单、邮件告警、定时任务的管理
    关键词和时间任务配置
    • 关键词
    * 右上角的+:直接添加关键词,关键词支持or/and/not语法
    * 搜索语法:高级关键词配置方法
    • 时间任务

    安装并配置supervisor管理

    #安装
    easy_install supervisor
    
    #创建supervisor文件
    mkdir /etc/supervisor
    echo_supervisord_conf > /etc/supervisor/supervisord.conf
    
    vim /etc/supervisor/supervisord.conf 
      [include]
      files = /etc/supervisor/config.d/*.ini
      
    #添加supervisor任务管理:
    vim /etc/supervisor/config.d/hawkeye.ini
    [program:Hawkeye]
    directory=/home/workspace/Hawkeye/
    command=/usr/bin/python3 /home/workspace/Hawkeye/Hawkeye.py
    autostart=true
    autorestart=true
    
    redirect_stderr=true
    stdout_logfile=/home/workspace/Hawkeye/hawkeye.log
    stdout_logfile_maxbytes=50MB
    stdout_logfile_backups=3
    stopasgroup=false
    killasgroup=false
    
    
    #启动Hawkeye服务:
    supervisord -c /etc/supervisor/supervisord.conf 
    
    [root@host2 supervisor]# netstat -lntp |grep ':5000'
    tcp        0      0 0.0.0.0:5000            0.0.0.0:*               LISTEN      39160/python3 
    \\配置成功!

    supervisor安装、配置与解析

    安装

    easy_install supervisor
    
    创建配置文件:
    mkdir /etc/supervisor
    echo_supervisord_conf > /etc/supervisor/supervisord.conf
    
    配置管理进程:
    vim /etc/supervisor/supervisord.conf
    [include]
    files = /etc/supervisor/config.d/*.ini
    
    创建管理进程:
    vim /etc/supervisor/config.d/hawkeye.ini

    解析

    [unix_http_server]
    file=/tmp/supervisor.sock   ;UNIX socket 文件,supervisorctl 会使用
    ;chmod=0700                 ;socket文件的mode,默认是0700
    ;chown=nobody:nogroup       ;socket文件的owner,格式:uid:gid
    
    ;[inet_http_server]         ;HTTP服务器,提供web管理界面
    ;port=127.0.0.1:9001        ;Web管理后台运行的IP和端口,如果开放到公网,需要注意安全性
    ;username=user              ;登录管理后台的用户名
    ;password=123               ;登录管理后台的密码
    
    [supervisord]
    logfile=/tmp/supervisord.log ;日志文件,默认是 $CWD/supervisord.log
    logfile_maxbytes=50MB        ;日志文件大小,超出会rotate,默认 50MB,如果设成0,表示不限制大小
    logfile_backups=10           ;日志文件保留备份数量默认10,设为0表示不备份
    loglevel=info                ;日志级别,默认info,其它: debug,warn,trace
    pidfile=/tmp/supervisord.pid ;pid 文件
    nodaemon=false               ;是否在前台启动,默认是false,即以 daemon 的方式启动
    minfds=1024                  ;可以打开的文件描述符的最小值,默认 1024
    minprocs=200                 ;可以打开的进程数的最小值,默认 200
    
    [supervisorctl]
    serverurl=unix:///tmp/supervisor.sock ;通过UNIX socket连接supervisord,路径与unix_http_server部分的file一致
    ;serverurl=http://127.0.0.1:9001 ; 通过HTTP的方式连接supervisord
    
    ; [program:xx]是被管理的进程配置参数,xx是进程的名称
    [program:xx]
    command=/opt/apache-tomcat-8.0.35/bin/catalina.sh run  ; 程序启动命令
    autostart=true       ; 在supervisord启动的时候也自动启动
    startsecs=10         ; 启动10秒后没有异常退出,就表示进程正常启动了,默认为1秒
    autorestart=true     ; 程序退出后自动重启,可选值:[unexpected,true,false],默认为unexpected,表示进程意外杀死后才重启
    startretries=3       ; 启动失败自动重试次数,默认是3
    user=tomcat          ; 用哪个用户启动进程,默认是root
    priority=999         ; 进程启动优先级,默认999,值小的优先启动
    redirect_stderr=true ; 把stderr重定向到stdout,默认false
    stdout_logfile_maxbytes=20MB  ; stdout 日志文件大小,默认50MB
    stdout_logfile_backups = 20   ; stdout 日志文件备份数,默认是10
    ; stdout 日志文件,需要注意当指定目录不存在时无法正常启动,所以需要手动创建目录(supervisord 会自动创建日志文件)
    stdout_logfile=/opt/apache-tomcat-8.0.35/logs/catalina.out
    stopasgroup=false     ;默认为false,进程被杀死时,是否向这个进程组发送stop信号,包括子进程
    killasgroup=false     ;默认为false,向进程组发送kill信号,包括子进程
    
    ;包含其它配置文件
    [include]
    files = relative/directory/*.ini    ;可以指定一个或多个以.ini结束的配置文件

    配置实例见上述:Hawkeye

    参考文档

    Hawkeye:https://github.com/0xbug/Hawkeye supervisor:http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/51555473

    测试反馈:

    • 功能简单易用
    • 模糊匹配,需要合理的配置搜索关键词
    • 发现代码后可能无法定位责任人,无法删除代码
    • 有很大的局限性,代码发布到其他平台无法察觉

    (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

  • 相关阅读:
    第二节:简单工厂模式(静态工厂模式)
    第一节:不使用设计模式的传统方式
    第三章:设计模式概述
    第二节:类与类之间的关系
    高斯混合模型(GMM)
    随机森林
    LDA主题模型
    Adaboost算法
    线性代数
    k-means聚类
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/15940126.html
Copyright © 2020-2023  润新知