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Raven:一款功能强大的CICD安全分析工具

时间:2024-05-31 16:59:11浏览次数:14  
标签:网络安全 -- CICD 功能强大 学习 工具 Raven raven

关于Raven

Raven是一款功能强大的CI/CD安全分析工具,该工具旨在帮助广大研究人员对GitHub Actions CI工作流执行大规模安全扫描,并将发现的数据解析并存储到Neo4j数据库中。

Raven,全称为Risk Analysis and Vulnerability Enumeration for CI/CD,即针对CI/CD的风险分析和漏洞枚举工具,该工具目前由Cycode研究团队开发和维护。

通过Raven,我们能够轻松识别和报告GitHub上托管的一些热门代码库中的安全漏洞,这些项目包括:

FreeCodeCamp

Storybook

Fluent UI

...

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工具特性

该工具提供了下列功能来扫描和分析潜在的CI/CD安全漏洞:

1、下载器:下载分析所需的工作流和必要的操作数据,工作流可以同时为多个帐户(用户/组织)下载,也可以为公共GitHub存储库下载,按星级排序,执行此步骤是分析工作流的先决条件;

2、索引器:将下载的数据解析并存储到基于图形的Neo4j数据库中;

3、查询库:我们根据社区进行的研究创建了一个预定义的查询库;

4、报告器:Raven有一个简单的方法来报告可疑的发现;

使用场景

1、扫描自己代码库的安全性;

2、扫描特定组织的代码库安全(漏洞奖励计划);

3、扫描并报告其他公共代码库的安全问题;

4、研究和学习使用;

工具架构

工具要求

Python 3.9+

Docker Compose v2.1.0+

Docker Engine v1.13.0+

工具安装&配置

安装Raven包

由于该工具基于Python 3开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。

接下来,安装Raven包:

pip3 install raven-cycode

安装一个本地Redis服务器和Neo4j数据库:

docker run -d --name raven-neo4j -p7474:7474 -p7687:7687 --env NEO4J_AUTH=neo4j/123456789 --volume raven-neo4j:/data neo4j:5.12

docker run -d --name raven-redis -p6379:6379 --volume raven-redis:/data redis:7.2.1

除此之外,我们还可以使用下列命令安装Raven:

git clone https://github.com/CycodeLabs/raven.git

cd raven

make setup

运行Raven下载器

账号模式:

raven download account --token $GITHUB_TOKEN --account-name RavenDemo

爬取模式:

raven download crawl --token $GITHUB_TOKEN --min-stars 1000

运行Raven索引器

raven index

通过报告器审计扫描结果

raven report --format raw

数据库数据查看

http://localhost:7474/browser/

工具使用样例

获取与任何账号(用户/组织)相关的全部工作流和活动:

raven download account --token $GITHUB_TOKEN --account-name microsoft --account-name google --debug

爬取所有公开可访问的GitHub代码库:

raven download crawl --token $GITHUB_TOKEN --min-stars 100 --max-stars 1000 --debug

下列命令可以在下载完成或扫描中断时,将所有的工作流和活动索引到Neo4j数据库中:

raven index --debug

下列命令可以使用查询库生成一个报告:

raven report --severity high --tag injection --tag unauthenticated

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特别声明:

此教程为纯技术分享!本教程的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持!也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任!本教程的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视,并采取相应的安全措施,从而减少由网络安全而带来的经济损失。

标签:网络安全,--,CICD,功能强大,学习,工具,Raven,raven
From: https://blog.csdn.net/2401_84466225/article/details/139356399

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