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DockSec क्या है?

DockSec एक OWASP Lab Project है जो जटिल सुरक्षा स्कैन परिणामों और डेवलपर के लिए उपयोगी समाधानों के बीच की खाई को पाटता है। यह उद्योग-मानक स्कैनर (Trivy, Hadolint, Docker Scout) को AI के साथ एकीकृत करके संदर्भ-जागरूक सुरक्षा विश्लेषण प्रदान करता है।

200+ CVE की सूची से आपको अभिभूत करने के बजाय, DockSec:

• प्राथमिकता देता है उन बातों को जो वास्तव में आपके विशिष्ट कंटेनर सेटअप को प्रभावित करती हैं।
• समझाता है कमज़ोरियों को सरल भाषा में, केवल सुरक्षा शब्दजाल में नहीं।
• सुझाव देता है आपके Dockerfile के लिए विशिष्ट समाधान।
• तैयार करता है आपकी टीम के लिए पेशेवर, इंटरैक्टिव सुरक्षा रिपोर्ट।

सब कुछ स्थानीय रूप से स्कैन होता है; आपकी मशीन से केवल एक चीज़ बाहर जाती है - आपके द्वारा चुने गए AI प्रदाता को भेजी गई (गुप्त-संपादित) फ़ाइल सामग्री - और स्थानीय मॉडल या केवल-स्कैन मोड के साथ, कुछ भी बाहर नहीं जाता। देखें डेटा प्रवाह और गोपनीयता।

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यह कैसे काम करता है

DockSec पाँच-चरणीय पाइपलाइन का पालन करता है:

1. स्कैन: आपके वातावरण पर स्थानीय रूप से Trivy (इमेज कमज़ोरियाँ और Dockerfile गलत कॉन्फ़िगरेशन), Hadolint, और Docker Scout चलाता है।
2. प्राथमिकता: प्रत्येक CVE निष्कर्ष को गंभीरता और उसकी EPSS शोषण संभावना के संयोजन से रैंक करता है, ताकि सूची इस आधार पर क्रमबद्ध हो कि पहले क्या ठीक करना है, न कि पहले क्या पाया गया।
3. सहसंबंध: शोषण श्रृंखलाओं का पता लगाता है जहाँ अलग-अलग निष्कर्ष एक हमला पथ में मिल जाते हैं - एक क्रेडेंशियलयुक्त डेटाबेस जिस तक इंटरनेट-सामना करने वाली सेवा पहुँच सकती है, वह एक श्रृंखला है, दो असंबंधित निष्कर्ष नहीं। API कुंजी के साथ, एक AI पास पूर्ण स्कैन आउटपुट पर विचार करके इसे रैंक, समझाता और विस्तारित करता है।
4. सिफ़ारिश: कॉपी-एंड-रन फिक्स कमांड और ठोस Dockerfile या compose परिवर्तन तैयार करता है, और बताता है कि वे कितने निष्कर्षों को हल करते हैं।
5. रिपोर्ट: उपयोगी परिणामों को HTML, PDF, JSON, CSV, Markdown, SARIF, और CycloneDX SBOM के रूप में निर्यात करता है।

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शुरुआत करना

1. पूर्वापेक्षाएँ

DockSec स्थानीय स्कैनर को ऑर्केस्ट्रेट करता है, इसलिए इसे आवश्यकता है:

आवश्यकता	किसके लिए आवश्यक	इंस्टॉल
Python 3.12+	DockSec स्वयं	python.org
Trivy	सभी स्कैन (आवश्यक)	brew install trivy या Trivy docs
Hadolint	Dockerfile लिंटिंग	brew install hadolint या Hadolint docs
Docker	इमेज स्कैन (-i)	Docker docs

या DockSec को आपके लिए Trivy और Hadolint इंस्टॉल करने दें:```bash python -m docksec.setup_external_tools

### 2. DockSec इंस्टॉल करें```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. अपना पहला स्कैन चलाएँ

स्थानीय स्कैनिंग के लिए किसी API key की आवश्यकता नहीं है:```bash docksec Dockerfile --scan-only

हर स्कैन एक परिणाम सारांश के साथ समाप्त होता है: एक गंभीरता तालिका, एक रेटिंग के साथ 0-100 सुरक्षा स्कोर, एक "Quick take" कार्रवाई ब्लॉक, उत्पन्न रिपोर्ट (डिफ़ॉल्ट रूप से `~/.docksec/results/` में सहेजी जाती हैं), और एक सुझाया गया अगला कमांड।

### 4. AI विश्लेषण सक्षम करें

AI विश्लेषण निष्कर्षों की व्याख्या करता है और समाधान सुझाता है। एक प्रदाता चुनें, उसकी API कुंजी सेट करें, और चलाएँ:```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

प्रत्येक प्रोवाइडर का एक उपयुक्त डिफ़ॉल्ट मॉडल होता है (OpenAI: gpt-4o, Anthropic: claude-haiku-4-5, Google: gemini-1.5-pro, Ollama: llama3.1), इसलिए --model वैकल्पिक है। फ़्लैग्स को बार-बार दोहराने से बचने के लिए, एनवायरनमेंट वेरिएबल्स सेट करें (या उन्हें उस डायरेक्टरी में .env फ़ाइल में रखें जहाँ से आप चलाते हैं - DockSec इसे स्वचालित रूप से लोड करता है):```bash export LLM_PROVIDER=anthropic export LLM_MODEL=claude-sonnet-5 docksec Dockerfile

किसी भी सामग्री को AI प्रदाता को भेजे जाने से पहले, गुप्त-दिखने वाले मान (पासवर्ड, टोकन,
API कुंजियाँ, निजी कुंजी ब्लॉक) स्वचालित रूप से मास्क कर दिए जाते हैं। देखें
[डेटा प्रवाह और गोपनीयता](#data-flow-and-privacy)।

### 5. या कंटेनर इमेज चलाएँ (कुछ भी इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं)