Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
Log in
إرسال
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
DockSec — ماسح أمان Docker مدعوم بالذكاء الاصطناعي يشرح الثغرات الأمنية بلغة إنجليزية بسيطة. مشروع معملي من OWASP. | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/owasp/docksec
التحليل الثابتماسحات الثغرات الأمنيةأمن الحاوياتتحليل الكودDevSecOpsأمن سلسلة التوريدالتعلم والتعليمأمن الذكاء الاصطناعي
GitHubowasp/docksec

DockSec

ماسح أمان Docker مدعوم بالذكاء الاصطناعي يشرح الثغرات الأمنية بلغة إنجليزية بسيطة. مشروع معملي من OWASP.

عرض المستودع
4659081منذ 6 أيامتمت المراجعة من قبل Kitploit

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
الموقع الإلكتروني
مشاركة

OWASP OWASP project-docksec Build Status
OpenSSF Best Practices

License Last Commit Contributors

Forks Stars PyPI Downloads

Issues Pull Requests

CREATED

DockSec Logo
OWASP Logo

DockSec

ماسح أمان Docker مدعوم بالذكاء الاصطناعي يشرح الثغرات بلغة واضحة


ما هو DockSec؟

DockSec هو مشروع مختبري ضمن OWASP يسد الفجوة بين نتائج الفحص الأمني المعقدة والإصلاحات العملية التي ينفذها المطور. يدمج أدوات الفحص المعيارية في المجال (Trivy وHadolint وDocker Scout) مع الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل أمني مدرك للسياق.

بدلاً من إغراقك بقائمة تضم أكثر من 200 ثغرة CVE، يقوم DockSec بما يلي:

  • يرتب الأولويات لما يؤثر فعلاً على إعداد الحاوية الخاص بك.
  • يشرح الثغرات بلغة واضحة، وليس فقط بالمصطلحات الأمنية المتخصصة.
  • يقترح إصلاحات محددة لملف Dockerfile الخاص بك.
  • ينشئ تقارير أمنية احترافية وتفاعلية لفريقك.

كل شيء يُفحص محلياً؛ والشيء الوحيد الذي يغادر جهازك هو محتوى الملف (بعد حجب البيانات السرية) المُرسل إلى مزود الذكاء الاصطناعي الذي تختاره - ومع نموذج محلي أو وضع الفحص فقط، لا يغادر أي شيء على الإطلاق. راجع تدفق البيانات والخصوصية.


كيف يعمل

DockSec Workflow

سير عمل DockSec: من الفحص إلى رؤى قابلة للتنفيذ

يتبع DockSec خط أنابيب من خمس مراحل:

  1. الفحص: يشغّل Trivy (ثغرات الصورة وسوء إعدادات Dockerfile)، وHadolint، وDocker Scout محلياً على بيئتك.
  2. ترتيب الأولويات: يرتب كل نتيجة CVE حسب الخطورة مقترنةً باحتمالية استغلالها وفق EPSS، بحيث تكون القائمة مرتبة حسب ما يجب إصلاحه أولاً وليس حسب ما تم اكتشافه أولاً.
  3. الربط: يكتشف سلاسل الاستغلال حيث تتحد نتائج منفصلة في مسار هجوم واحد - فقاعدة بيانات تحمل بيانات اعتماد يمكن لخدمة مواجهة للإنترنت الوصول إليها تُعد سلسلة، وليست نتيجتين غير مترابطتين. ومع وجود مفتاح API، تمرّ عملية ذكاء اصطناعي على كامل مخرجات الفحص لترتيب ذلك وشرحه وتوسيعه.
  4. التوصية: ينتج أوامر إصلاح جاهزة للنسخ والتشغيل وتغييرات ملموسة في Dockerfile أو compose، ويوضح عدد النتائج التي تحلها.
  5. التقرير: يصدّر النتائج القابلة للتنفيذ بصيغ HTML وPDF وJSON وCSV وMarkdown وSARIF وCycloneDX SBOM.

البدء

1. المتطلبات الأساسية

يقوم DockSec بتنسيق أدوات الفحص المحلية، لذا يحتاج إلى:

المتطلبمطلوب من أجلالتثبيت
Python 3.12+DockSec نفسهpython.org
Trivyجميع عمليات الفحص (مطلوب)brew install trivy أو وثائق Trivy
Hadolintفحص Dockerfilebrew install hadolint أو وثائق Hadolint
Dockerفحص الصور (-i)وثائق Docker

أو دع DockSec يثبّت Trivy وHadolint نيابةً عنك:```bash python -m docksec.setup_external_tools

### 2. تثبيت DockSec```bash
# Full install with AI analysis support (recommended)
pip install "docksec[ai]"

# Or the slim, scan-only core (no LLM dependencies, no API key needed)
pip install docksec

3. قم بتشغيل أول فحص لك

لا حاجة لمفتاح API للفحص المحلي:```bash docksec Dockerfile --scan-only

كل فحص ينتهي بملخص للنتائج: جدول درجات الخطورة، ودرجة أمان من 0 إلى 100 مع
تقييم، وكتلة إجراء "Quick take"، والتقارير المُنشأة (المحفوظة افتراضيًا في
`~/.docksec/results/`)، وأمر مقترح للتالي.

### 4. تفعيل تحليل الذكاء الاصطناعي

يشرح تحليل الذكاء الاصطناعي النتائج ويقترح إصلاحات. اختر مزوّدًا، وعيّن مفتاح API الخاص به، ثم شغّل:```bash
# OpenAI (default provider)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
docksec Dockerfile

# Anthropic Claude
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
docksec Dockerfile --ai-only --provider anthropic --model claude-sonnet-5

# Google Gemini
export GOOGLE_API_KEY="..."
docksec Dockerfile --ai-only --provider google

# Ollama (fully local, no API key, data never leaves your machine)
docksec Dockerfile --ai-only --provider ollama --model llama3.1

كل مزود لديه نموذج افتراضي مناسب (OpenAI: gpt-4o، Anthropic: claude-haiku-4-5، Google: gemini-1.5-pro، Ollama: llama3.1)، لذا فإن --model اختياري. لتجنب تكرار الأعلام، قم بتعيين متغيرات البيئة (أو ضعها في ملف .env في الدليل الذي تشغّل منه - يقوم DockSec بتحميله تلقائيًا):```bash export LLM_PROVIDER=anthropic export LLM_MODEL=claude-sonnet-5 docksec Dockerfile

قبل إرسال أي محتوى إلى مزوّد الذكاء الاصطناعي، تُقنَّع القيم التي تبدو كأسرار (كلمات المرور، الرموز،
مفاتيح API، كتل المفاتيح الخاصة) تلقائيًا. راجع
[تدفق البيانات والخصوصية](#data-flow-and-privacy).

### 5. أو شغّل صورة الحاوية (لا شيء لتثبيته)
تنزيل الأداة