Shhgit 项目使用教程
2024-09-07 23:31:56作者:尤峻淳Whitney
1. 项目的目录结构及介绍
Shhgit 是一个用于检测 GitHub 上公开代码库中敏感信息的工具。以下是 Shhgit 项目的目录结构及其介绍:
shhgit/
├── config.yaml
├── main.go
├── README.md
├── ...
└── vendor/
- config.yaml: 项目的配置文件,用于设置扫描速率、搜索模式和输出格式等。
- main.go: 项目的启动文件,包含了 Shhgit 的主要逻辑。
- README.md: 项目的说明文档,包含了项目的简介、安装方法和使用示例。
- vendor/: 存放项目依赖的第三方库。
2. 项目的启动文件介绍
Shhgit 的启动文件是 main.go。该文件包含了 Shhgit 的主要逻辑,负责初始化配置、启动扫描任务以及处理扫描结果。以下是 main.go 文件的主要功能模块:
- 初始化配置: 读取
config.yaml文件中的配置信息,并根据配置初始化扫描任务。 - 启动扫描任务: 根据配置的扫描速率和搜索模式,持续监控 GitHub 上的公开代码库,检测敏感信息。
- 处理扫描结果: 将检测到的敏感信息输出到指定位置,并根据配置发送通知。
3. 项目的配置文件介绍
Shhgit 的配置文件是 config.yaml。该文件用于配置扫描速率、搜索模式和输出格式等。以下是 config.yaml 文件的主要配置项:
scan:
rate: 60 # 扫描速率,单位为秒
exclude:
- org/repo # 排除特定的仓库或文件路径
search:
patterns:
- regex: '(i)(access|api|auth|key|pass|secret)_' # 自定义搜索模式
output:
format: "shhgit_output.json" # 输出格式
overwrite: false # 是否覆盖输出文件
- scan.rate: 设置扫描速率,即两次扫描之间的时间间隔。
- exclude: 排除特定的仓库或文件路径,避免不必要的扫描。
- search.patterns: 自定义搜索模式,用于检测敏感信息。
- output: 配置输出格式和是否覆盖输出文件。
通过修改 config.yaml 文件,用户可以根据自己的需求定制 Shhgit 的扫描行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0238- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
electerm开源终端/ssh/telnet/serialport/RDP/VNC/Spice/sftp/ftp客户端(linux, mac, win)JavaScript00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
632
4.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
471
567
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
932
835
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.51 K
861
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
383
266
暂无简介
Dart
880
210
昇腾LLM分布式训练框架
Python
138
162
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
188
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
327
382