Skip to content
KitploitKITPLOIT
ToolsExploitsBlog
Log in
Einreichen
ToolsExploitsBlog
Einreichen

Hacking-, PenTest- und Cybersicherheits-Tools für Ihr Sicherheitsarsenal!

Kitploit ist ein Verzeichnis von Hacking-, Cybersicherheits- und Pentesting-Tools. Entdecken Sie die neuesten Projekt-Updates, um Schwachstellen zu finden, Systeme zu analysieren, Tests zu automatisieren und Ihre Sicherheit zu stärken.

FeedsKontaktDatenschutz© 2026 Kitploit

Tool-Verzeichnis

Kategorien

Alle Kategorien anzeigen
Loading categories
regextokens — Liste von Regex-Mustern für OAuth-/API-Tokens mit angegebener Quelle | Kitploit
Tools/GitHubGitHub/odomojuli/regextokens
DefensivwerkzeugeStatische AnalyseSchwachstellenscannerCode-AnalyseDevSecOpsSecret-ErkennungLieferkettensicherheitKuratierte Ressourcen
GitHubodomojuli/regextokens

regextokens

Liste von Regex-Mustern für OAuth-/API-Tokens mit angegebener Quelle

Repository anzeigen
2936359vor 3 MonatenVon Kitploit geprüft

Beliebteste

Alle anzeigen →

Entdecken Sie die meistgenutzten Tools unserer Community.

Alle Tools erkunden

Durchsuchen Sie unsere Tool-Sammlung

Alle Tools anzeigen →
Teilen

regextokens

Ein quellenbasierter, getesteter, offline-nachweisender Scanner für OAuth-/API-Tokens und Secrets. Jedes Muster ist quellenbasiert (primäre Anbieter-Dokumentation), getestet (Positiv- + Negativbeispiele) und nachgewiesen (RE2-kompatibel, auf ReDoS geprüft). Liefert eine CLI mit Konfidenzstufen. Die maßgebliche Quelle ist DATA in build_patterns.py; patterns.json und diese Datei werden daraus generiert.

109 Muster / 64 Anbieter / generiert am 2026-07-02

Installation

pip install -e .          # console script + importable package

Scan

regextokens scan PATH...              # walk files/dirs, report findings
regextokens scan PATH -m verified     # only offline-proven findings
regextokens scan PATH -f sarif        # SARIF for GitHub code scanning
regextokens list                      # show the catalog

Exit-Status: 0 keine Funde, 1 Funde auf/über der angeforderten Stufe, 2 Fehler. Richten Sie es in CI auf einen Diff oder Baum, um Merges zu blockieren. Secrets werden in der Ausgabe standardmäßig redigiert.

Baseline / Allowlist

Akzeptieren Sie überprüfte Funde (Test-Fixtures, Doku-Beispiele), damit CI nur bei neuen Secrets fehlschlägt:

regextokens scan . --write-baseline .regextokens-baseline.json   # snapshot current findings
regextokens scan . --baseline .regextokens-baseline.json         # subtract them

Die Baseline speichert Fingerabdrücke (sha256 aus Pattern-ID + gehashtem Secret-Body), niemals die Secrets selbst, sodass sie sicher committet werden kann. Der Abgleich ist zeilenunabhängig — eine Bearbeitung oberhalb eines akzeptierten Fundes hebt dessen Unterdrückung nicht auf —, aber dasselbe Token in einer anderen Datei ist eine neue Offenlegung und wird gemeldet. Ein manuell bearbeiteter allow-Abschnitt enthält die Richtlinie: fnmatch-Pfad-Globs und Pattern-IDs. --write-baseline bewahrt und wendet sie an. Dieses Repo committet seine eigene Baseline, die die synthetischen Beispiele in build_patterns.py abdeckt; CI scannt sich selbst dagegen.

Pre-commit-Hook und GitHub Action

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/odomojuli/regextokens
    rev: v0.2.0
    hooks:
      - id: regextokens
# .github/workflows/secrets.yml
jobs:
  secrets:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: odomojuli/regextokens@main
        with:
          min-confidence: probable
          # baseline: .regextokens-baseline.json
      # optional: feed the SARIF to code scanning
      # - uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3
      #   if: always()
      #   with: {sarif_file: regextokens.sarif}

Beide standardmäßig auf -m probable: Die Stufe low enthält öffentliche Identifikatoren und Platzhalter, die ein Commit-Gate unbrauchbar machen würden.

Vertrauensstufen

Jeder Fund wird durch einen Offline-Nachweis bewertet – ausschließlich lokale Berechnung, kein Netzwerk, keine Aufrufe an den Aussteller. Ein Formvergleich beantwortet die Frage „Sieht das wie ein Token aus?“; diese Prüfungen beantworten die Frage „Können wir lokal beweisen, dass es eines ist oder nicht?“ Filtern mit -m/--min-confidence.

  • verified-offline – eine Prüfsumme oder ein Decoder beweist, dass die Struktur authentisch ist (GitHub/npm CRC32; empirisch gegen echte widerrufene Tokens validiert).
  • probable – Struktur plus ein Shannon-Entropie-Körper, der mit einem echten Secret vereinbar ist.
  • low – nur Formvergleich; kann ein Platzhalter oder öffentlicher Identifikator sein.
  • rejected – der Offline-Nachweis besagt, dass dies nachweislich kein echtes Token ist (z. B. CRC32-Fehlübereinstimmung); wird verworfen, bevor es dich erreicht.

Die Stufe rejected ist das Unterscheidungsmerkmal: Ein ghp_/npm_-String mit gültigem Präfix und gültiger Länge, aber fehlerhafter Prüfsumme, wird mit Sicherheit verworfen und eliminiert die größte Klasse von Fehlalarmen bei den wertvollsten Anbietern. Der Offline-Nachweis behauptet nie, dass ein Schlüssel aktiv ist – dafür ist weiterhin die API des Ausstellers erforderlich.

Entwickeln

pip install pytest
pytest                     # validate every pattern + engine
python build_patterns.py   # regenerate patterns.json + README.md

Den Katalog direkt konsumieren (keine Engine):

import json, re
pats = json.load(open("patterns.json"))["patterns"]
rx = {p["id"]: re.compile(p["regex"]) for p in pats}
rx["github-pat-classic"].search(text)

Dateien

  • build_patterns.py — Single Source of Truth (DATA) + Validator; erzeugt patterns.json und README.md neu.
  • patterns.json — generierter Katalog (maschinenlesbar). Niemals manuell bearbeiten.
  • regextokens/ — installierbares Paket: catalog (Laden), scanner (Durchlaufen/Abgleichen), verify (Offline-Nachweis), baseline (akzeptierte Funde + Allowlist), report (Human/JSON/SARIF), cli. Enthält eine synchronisierte Kopie von patterns.json.
  • .pre-commit-hooks.yaml / action.yml / .github/workflows/ — Distribution: pre-commit-Hook, zusammengesetzte GitHub Action, CI + tag-gesteuerte PyPI-Veröffentlichung (Trusted Publishing).
  • tests/ — test_patterns.py (jedes Muster: Kompilieren, Abgleichen, RE2, ReDoS) und test_engine.py (Scanner, Verify, Report, CLI, Katalog-Synchronisierung).
  • sniffer-audit.md — Audit anderer Secret-Scanner (Verifikation, Veraltung).
  • references.bib / references.md — Bibliografie der Secret-Detection-Literatur.

Konventionen

  • Variante: RE2-kompatibel (gitleaks/Go) und Python re. Kein Lookbehind oder Backreferences.
  • Muster sind für re.search geschrieben (Scannen eingebetteten Texts). Mit ^/$ umschließen, um sie als Validatoren zu verwenden.
  • \b-Wortgrenzen umschließen die meisten Tokens. Entfernen, wenn innerhalb von Base64-Blobs gescannt wird.
  • Strategie-Tag pro Eintrag: prefix = allein zuverlässig; structure = feste Form; keyword = Gate auf ein nahegelegenes Schlüsselwort; identifier = öffentlich, kein Secret; encoding = Formatprüfung, kein Secret.
  • Ein Formtreffer ist notwendig, aber nicht ausreichend. Viele Aussteller betten Prüfsummen ein; vor dem Handeln verifizieren.[^verify]
  • Beispiel-Tokens in patterns.json sind synthetischer Füllstoff, keine echten Zugangsdaten.

Referenzen

  • sniffer-audit.md — wie große Scanner Muster erstellen und verifizieren, mit Benchmark-Daten.
  • references.bib / references.md — Bibliografie der Secret-Detection-Literatur.
  • Die Abstammung der Muster lässt sich auf Meli et al., How Bad Can It Git? (NDSS 2019) zurückführen.[^ndss]

Index

  • Generic / Crypto: Generic, age
  • Cloud: Amazon MWS, Amazon Web Services, Cloudflare, DigitalOcean, Fly.io, Google, HashiCorp Terraform, HashiCorp Vault, Heroku, Microsoft Azure, Netlify, Okta, Pulumi, Tailscale, Vercel
  • Source / CI: CircleCI, Docker, GitHub, GitLab, PyPI, RubyGems, npm
  • AI: Anthropic, Cohere, DeepSeek, Fireworks AI, Groq, Hugging Face, Mistral AI, OpenAI, OpenRouter, Perplexity, Replicate, xAI
  • Payments: PayPal / Braintree, Picatic, Shopify, Square, Stripe
  • Comms: Discord, Mailchimp, Mailgun, SendGrid, Slack, Telegram, Twilio
  • Social: Facebook, Foursquare, Instagram, Twitter / X
  • Productivity: Airtable, Atlassian, Databricks, Datadog, Doppler, Dropbox, Grafana, Linear, Notion, Postman, Sentry, WakaTime

Generic / Crypto

Generic

Base64-String [encoding]

^(?:[A-Za-z0-9+/]{4})*(?:[A-Za-z0-9+/]{2}==|[A-Za-z0-9+/]{3}=)?$

Format-Validator, kein Secret. Standard-Base64-Alphabet mit Padding. Verankert.

src: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4648#section-4

JSON Web Token (JWT) [structure]

\bey[A-Za-z0-9_-]{10,}\.ey[A-Za-z0-9/_-]{10,}\.[A-Za-z0-9/_-]{10,}

Drei base64url-Segmente. Der Header beginnt mit ey (d. h. {"). Dekodieren, um ihn zu prüfen; die Signatur allein ist nicht das Geheimnis.

src: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7519

Tool herunterladen