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鹰眼源码安全扫描 liuqingman/dsh-hawkeye-scan

DeepSeek Harness
liuqingman68 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

对源码目录发起 AI 扫描并生成漏洞报告

28.7/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add liuqingman/dsh-hawkeye-scan
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · ui
装得上吗
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 68 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

读取剪贴板或密钥环境变量
查看扫描证据(共 5 处,展示前 5 条)
  • 读取密钥环境变量
    hawkeye-scan-plugin.cjs:87
    const DEFAULT_WORKSPACE = (typeof process !== 'undefined' && process.env && process.env.HAWKEYE_SCAN_WORKSPACE) || '/workspace/hawkeye/scan_runs'
  • 读取密钥环境变量
    hawkeye-scan-plugin.cjs:112
    const mode = (typeof process !== 'undefined' && process.env && process.env.HAWKEYE_SCAN_SANDBOX_MODE) || 'danger-full-access'
  • 读取密钥环境变量
    hawkeye-scan-plugin.cjs:751
    const raw = (typeof process !== 'undefined' && process.env && process.env.HAWKEYE_HUNT_TEMPERATURE) || '0.9'
  • 读取密钥环境变量
    npm/hawkeye-scan-plugin.cjs:83
    const DEFAULT_WORKSPACE = (typeof process !== 'undefined' && process.env && process.env.HAWKEYE_SCAN_WORKSPACE) || '/workspace/hawkeye/scan_runs'
  • 读取密钥环境变量
    npm/hawkeye-scan-plugin.cjs:108
    const mode = (typeof process !== 'undefined' && process.env && process.env.HAWKEYE_SCAN_SANDBOX_MODE) || 'danger-full-access'
扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 全包扫描 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

  • AI扫描源码目录
  • 生成漏洞报告
  • 提供网页界面

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
🦅 鹰眼扫描工作台(Hawkeye Scan Workbench) DeepSeek Harness (DSH) 的源码安全扫描插件:对任意源码目录发起 AI 驱动的安全扫描,逐条落盘漏洞(Markdown + YAML frontmatter),并生成 JSON / Markdown / HTML 漏洞报告,附网页工作台可视化。 基于 鹰眼(Hawkeye)AI 代码安全诊断平台 的流水线思路(Recon → Hunter → Dedup → Validator → Report),漏洞产物格式与平台后端 artifacts.py 完全一致,可直接喂给平台入库。 界面预览 鹰眼扫描工作台 插件自带的网页工作台(/hawkeye),上图为真实扫描数据(xos 车载系统,55 条漏洞)。点击任务卡片展开漏洞明细,右上角可打开完整报告。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
🦅 鹰眼扫描工作台(Hawkeye Scan Workbench)

DeepSeek Harness (DSH) 的源码安全扫描插件:对任意源码目录发起 AI 驱动的安全扫描,逐条落盘漏洞(Markdown + YAML frontmatter),并生成 JSON / Markdown / HTML 漏洞报告,附网页工作台可视化。

基于 鹰眼(Hawkeye)AI 代码安全诊断平台 的流水线思路(Recon → Hunter → Dedup → Validator → Report),漏洞产物格式与平台后端 artifacts.py 完全一致,可直接喂给平台入库。

界面预览

鹰眼扫描工作台

插件自带的网页工作台(/hawkeye),上图为真实扫描数据(xos 车载系统,55 条漏洞)。点击任务卡片展开漏洞明细,右上角可打开完整报告。

功能

| 能力 | 说明 |
| hawkeye_scan_start | 初始化扫描任务(校验目标目录、建 scan_runs// 工作区) |
| hawkeye_scan_finding | 逐条写入漏洞 → findings/F-XXX.md(frontmatter 顺序与签名公式与平台一致) |
| hawkeye_scan_status | 记录/查询流水线阶段(recon / hunt / dedup / review / calibrate / report) |
| hawkeye_scan_report | 汇总生成 report.json / report.md / report.html |
| hawkeye_scan_list | 列出所有扫描任务 |
| 网页工作台 | http://:/hawkeye — 任务列表、漏洞表格、报告页 |

- 纯 JS 实现(内置 SHA-256、手写 YAML frontmatter),零外部依赖,无 Node 包版本耦合。
- 签名公式:sha256(norm_title | cwe | primary_file)[:16](与 Anthropic defending-code-reference-harness 一致的指纹方案)。

安装

方式 A:Agent Preset(推荐,即拷即用)

1. 将本目录(含 agent.cordis.yml、hawkeye-scan-plugin.cjs、preset.yml、skills/)整体复制到 ${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}/.agent-presets/dsh-hawkeye-scan/。
2. 在 DSH Web UI 新建会话,模式选择 「鹰眼扫描工作台」。
3. 会话内即出现 5 个 hawkeye_scan_ 工具,浏览器打开 http://127.0.0.1:13336/hawkeye 查看工作台。

说明:agent.cordis.yml 基于官方 cordis(创造模式)preset 复制而来,追加了一行 hawkeye-scan → ./hawkeye-scan-plugin.cjs。

方式 B:npm 包(工程化分发)

npm install dsh-hawkeye-scan

在 host composition 或 agent preset 的 cordis.yml 中追加一行:

- id: hawkeye-scan
name: 'dsh-hawkeye-scan'

(bare 包名按 installed-host base 解析;不发布任何服务,无需 isolate realm。)

使用

1. hawkeye_scan_start(target_dir="/path/to/src", name="my-project")
→ task_id: scan-20260820-181053

2. (由 AI agent 调用 recon / hunter / review 等技能完成扫描推理)

3. hawkeye_scan_finding(task_id, title, severity, cwe, file, description, attack_chain, recommendation, ...)
→ finding_id: F-001(自动计算 signature)

4. hawkeye_scan_status(task_id, stage="hunt", note="...")

5. hawkeye_scan_report(task_id)
→ report.json / report.md / report.html

6. 浏览器打开 /hawkeye 可视化查看

扫描任务目录结构:

scan_runs//
├── task.json # 任务元数据 + 阶段记录 + findings 索引 ├── findings/ │ └── F-001.md # Markdown + YAML frontmatter(机器可读 + 人可读) ├── report.json # 机器可读报告 ├── report.md # 中文 Markdown 报告 └── report.html # 自包含网页报告

配置(环境变量)

| 变量 | 默认值 | 说明 |
| HAWKEYE_SCAN_WORKSPACE | /workspace/hawkeye/scan_runs | 扫描产物根目录 |
| HAWKEYE_SCAN_SANDBOX_MODE | danger-full-access | shell/fs 沙箱模式;宿主有沙箱后端时建议 workspace-write |

安全与合规

- 插件是 Host 侧只读观测 + 任务管理:AI 扫描推理由 agent 技能链完成;插件负责确定性的落盘与报告渲染。
- 网页路由 /hawkeye/api/ 为只读,task id 白名单校验(scan-[0-9-]+),无目录穿越。
- 仅在你已获授权的代码库上使用。

License

MIT
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