Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыЭксплойтыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыЭксплойтыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

ЛентыКонтактыКонфиденциальность© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
PIIHunter — Сканирует базы данных PostgreSQL и задачи Jira на наличие PII с использованием regex, NER/ML и опционального обнаружения через self-hosted LLM, с отчётами с редактированием и журналированием аудита. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/owasp/piihunter
Оборонительные ИнструментыАнализ уязвимостейЭксфильтрация данныхСбор информацииКонфиденциальностьОбнаружение СекретовБезопасность ИИБезопасность Баз ДанныхАнализ Журналов
GitHubowasp/piihunter

PIIHunter

Сканирует базы данных PostgreSQL и задачи Jira на наличие PII с использованием regex, NER/ML и опционального обнаружения через self-hosted LLM, с отчётами с редактированием и журналированием аудита.

6020 ч 26 мин назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Репозиторий
Поделиться

AI PII Scanner

Внутренний инструмент безопасности для обнаружения персональных данных (PII) в базах данных PostgreSQL и проектах Jira

Python 3.8+ License: MIT

Обзор

AI PII Scanner — это комплексный инструмент, ориентированный на безопасность, предназначенный для команд Application Security и Privacy для обнаружения и каталогизации PII. Он поддерживает две цели сканирования:

  • Базы данных PostgreSQL — обнаружение PII на уровне столбцов в схемах вашего приложения
  • Jira — сканирование задач и комментариев в реальном времени или по расписанию на предмет случайного раскрытия PII

Обнаружение использует трёхуровневый конвейер:

  • Обнаружение на основе регулярных выражений — детерминированные шаблоны для email, телефонов, SSN, кредитных карт и т. д.
  • Обнаружение NER/ML — Microsoft Presidio или spaCy для распознавания сущностей (имена, местоположения, даты)
  • Опциональная классификация с помощью LLM — самостоятельно размещённые модели для анализа неоднозначного свободного текста

Ключевые возможности

  • Многоуровневое обнаружение PII — сочетает регулярные выражения, ML и опциональную LLM для комплексного покрытия
  • Интеграция с Jira — сканирование новых задач и комментариев через опрос или вебхуки в реальном времени
  • Умные фильтры исключений — подавление ожидаемого содержимого: @mentions и корпоративных адресов электронной почты
  • Отчёты с отметками времени — результаты сканирования Jira автоматически сохраняются в датированный файл JSON или CSV при каждом запуске
  • Дизайн с приоритетом безопасности — доступ к базе данных только для чтения, никаких внешних вызовов API, минимальное хранение PII
  • Интеллектуальная выборка — анализ репрезентативных выборок данных для минимизации влияния на производительность
  • Комплексный журнал аудита — каждое сканирование регистрируется с конфигурацией, отметками времени и версиями моделей
  • Безопасное для приватности логирование — автоматическое редактирование PII во всех логах и сохранённых выборках

Безопасность и приватность

ВАЖНО: этот инструмент предназначен для внутреннего использования в защищённой контролируемой среде.

Средство контроля безопасностиРеализация
Предотвращение утечки данныхНикаких сторонних вызовов API; конечные точки LLM должны быть самостоятельно размещены
Доступ с минимальными привилегиямиРоль базы данных только для чтения без доступа на запись к данным приложения
Минимизация PIIНаходки хранят только метаданные и сильно отредактированные выборки
Журнал аудитаВсе сканирования регистрируются с деталями кто/что/когда/как
Безопасное логированиеСтруктурированные логи с автоматическим редактированием полей PII
Шифрование при передачеSSL/TLS обязателен для всех подключений к базе данных
Проверка вебхуковПроверка подписи HMAC-SHA256 для входящих событий Jira

Содержание

  • Установка — сканирование схемы базы данных
  • Установка — сканирование Jira
  • Конфигурация
  • Использование — сканирование базы данных
  • Использование — интеграция с Jira
  • Архитектура
  • Методы обнаружения
  • Схема базы данных
  • Примеры
  • Устранение неполадок
  • Дополнительные темы
  • Участие в разработке

Установка — сканирование схемы базы данных

Используйте это, если вы хотите просканировать базу данных PostgreSQL на предмет PII по столбцам.

Шаг 1 — Базовая установка

# Clone the repository
cd PIIHunter

# Create virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Download spaCy NER model (~800MB)
python -m spacy download en_core_web_lg

Шаг 2 — Создание роли базы данных только для чтения

Выполните это от имени суперпользователя PostgreSQL:

CREATE ROLE pii_scanner_readonly WITH LOGIN PASSWORD 'your_secure_password';
GRANT CONNECT ON DATABASE your_database TO pii_scanner_readonly;
GRANT USAGE ON SCHEMA public, app_data TO pii_scanner_readonly;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public, app_data TO pii_scanner_readonly;

Шаг 3 — Настройка окружения

cp .env.example .env
# Fill in DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD

Шаг 4 — Инициализация схемы метаданных

Создаёт схему security_pii, в которой хранятся результаты сканирования. Запустите один раз:

python -m pii_scanner.cli init-schema

Шаг 5 — Запустите первое сканирование

# Preview candidate columns (no data read)
python -m pii_scanner.cli discover

# Run PII detection
python -m pii_scanner.cli scan --sample-size 1000

# View results
python -m pii_scanner.cli report

Проверка подключения в любое время

python -m pii_scanner.cli test-connection

Установка — сканирование Jira

Используйте это, если вы хотите сканировать задачи и комментарии Jira на предмет случайного раскрытия PII.

Сначала требуется базовая установка (шаг 1 выше). Настройка базы данных (шаги 2–4) не требуется, если вы хотите только сканирование Jira.

Подраздел A — REST API (опрос)

Опрашивает Jira по запросу на предмет активности за последние N часов. Сервер не нужен.

Шаг 1 — Базовая установка (если ещё не выполнена)

cd PIIHunter
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_lg

Шаг 2 — Создайте API-токен Jira

  1. Перейдите на https://id.atlassian.com → Security → API tokens
  2. Нажмите Create API token, задайте имя, скопируйте токен

Шаг 3 — Настройте окружение

cp .env.example .env

Отредактируйте .env и заполните свои данные Jira:

JIRA_URL=https://yourcompany.atlassian.net
[email protected]
JIRA_API_TOKEN=your_api_token_here

# Optional — leave empty to scan all projects
# JIRA_PROJECT_KEYS=ENG,OPS,SUPPORT

# Emails from these domains will NOT be flagged as PII
COMPANY_EMAIL_DOMAINS=yourcompany.com

Шаг 4 — Проверка подключения

Проверяет ваши учётные данные, выводит список доступных проектов и получает выборку последних задач:

python -m pii_scanner.cli jira test

Expected output:

Testing connection to https://yourcompany.atlassian.net...

  Auth          ✓  logged in as Jane Smith ([email protected])
  Projects      ✓  3 accessible: ENG, OPS, SUPPORT
  Project ENG   ✓  accessible

  Recent issues (no time filter):
    ENG-101  Fix login timeout on mobile
    ENG-100  Update password policy

Если это не сработает, проверьте свой API-токен и что JIRA_EMAIL соответствует аккаунту, для которого был создан токен.

Шаг 5 — Запуск сканирования

# Scan last 24 hours
python -m pii_scanner.cli jira scan

# Custom lookback window
python -m pii_scanner.cli jira scan --hours 48

Подраздел B — Webhook (в реальном времени)

Запускает HTTP-сервер, который принимает события Jira и мгновенно сканирует их по мере поступления. Требуется общедоступная конечная точка.

Шаг 1 — Базовая установка + настройка REST API (сначала выполните шаги 1–4 Подраздела A)

Шаг 2 — Установка зависимостей webhook

pip install fastapi uvicorn

Шаг 3 — Добавьте конфигурацию вебхука в .env

# Secret used to verify requests genuinely come from Jira
JIRA_WEBHOOK_SECRET=your_webhook_secret
JIRA_WEBHOOK_PORT=8080

Шаг 4 — Запуск сервера вебхуков

python -m pii_scanner.cli jira webhook
Скачать инструмент