Prettier/ESLint配置项目中的GitHub Actions安全加固实践
在开源项目的持续集成/持续部署(CI/CD)流程中,GitHub Actions已成为自动化构建和测试的标准工具。然而,近期发生的tj-actions/changed-files安全事件提醒我们,依赖第三方Actions可能存在供应链攻击风险。本文将以prettier/eslint-config-prettier项目为例,探讨如何通过commit-hash固定GitHub Actions版本来提升安全性。
为什么需要固定Actions版本
当我们在GitHub Actions工作流中使用第三方Actions时,通常有两种引用方式:
- 通过版本号引用(如
v1.2.3) - 通过commit的完整哈希值引用
使用版本号虽然方便,但存在潜在风险。如果某个Action的维护者账户被入侵,攻击者可以发布带有恶意代码的新版本。而使用commit哈希值则可以确保每次运行都使用完全相同的代码版本,因为Git的哈希值是基于内容生成的唯一标识符。
实际加固方案
在prettier/eslint-config-prettier项目中,维护者JounQin提出了使用renovate工具配合helpers:pinGitHubActionDigests配置的解决方案。这是一种自动化管理依赖版本的有效方法:
renovate是一个流行的依赖管理工具,可以自动创建更新依赖的PRpinGitHubActionDigests是其专门用于固定GitHub Actions哈希值的功能- 这种方案可以在保证安全性的同时,减少手动维护的工作量
实施建议
对于想要在自己的项目中实施类似安全措施的用户,可以考虑以下步骤:
- 审查现有工作流文件(.github/workflows/*.yml)中所有的Actions引用
- 将
uses: author/action@v1形式的引用替换为完整的commit哈希 - 考虑配置renovatebot等自动化工具来管理这些哈希值的更新
- 定期审查依赖的Actions,移除不再需要的或可疑的依赖
安全与便利的平衡
虽然固定commit哈希值提高了安全性,但也带来了一些维护上的挑战:
- 需要手动跟踪依赖更新
- 无法自动获取bug修复和新功能
这正是自动化工具如renovate的价值所在——它可以在保持安全性的同时,通过创建PR的方式提醒维护者进行必要的更新,让开发者既能享受自动化的便利,又能控制更新的节奏。
总结
在开源生态系统中,安全是一个需要持续关注的话题。通过prettier/eslint-config-prettier项目的实践我们可以看到,即使是配置类项目,也需要重视CI/CD管道的安全性。固定GitHub Actions的commit哈希值是一个简单而有效的安全措施,配合适当的自动化工具,可以在不显著增加维护负担的情况下大幅降低供应链攻击的风险。
kernelopenEuler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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00