---

它是什么

Penthera 在你自己的机器上检查你的应用、其依赖项以及你的 AI 编码工具。它会在你批准后修复它能修复的问题。每一项发现都来自一条你可以阅读的规则，并附有位于 file:line 的证据。模型可以提出建议；规则做出决定。

它也是一个开放的研发项目。我们公开衡量每一项检查并发布结果，无论好坏，让你看清它值得信任到什么程度。

它发现的是已知类别的问题，而非新颖的问题。它不能替代人工渗透测试人员。

30 秒上手

你需要 Node.js 22 或更高版本。无需安装，无需账号。

正在使用 Cursor、Claude Code、Codex、VS Code、Windsurf、Gemini CLI、Zed、JetBrains 或 Kiro，或 Lovable、Bolt、Base44、Replit、v0 之类的应用构建器？在你的编码工具中使用 Penthera 提供了各自的配置方法。

在你的终端中。 在你的项目文件夹中运行以下命令：

npx penthera

它会离线检测你的环境配置，询问要检查哪些内容，并为每个领域给出评分以及需要优先修复的三件事。只有在你确认该应用属于你之后，它才会扫描正在运行的应用。不会提交或推送任何内容（引导式启动）。

在你的编码代理中，作为一项技能使用。 然后询问“scan my app for security issues”：

npx skills add danoszz/penthera

在你的编码代理中，作为 MCP 服务器。 为 Claude Code、Cursor、Codex、VS Code 和 Windsurf 提供六个只读工具。固定版本：

claude mcp add penthera -- npx -y [email protected] mcp

在 Claude Code 中，作为插件使用。 在 Claude Code 的提示符中：

/plugin marketplace add danoszz/penthera
/plugin install penthera@penthera

在 Gemini CLI 中，作为扩展使用。 它会运行固定于 gemini-extension.json 中的 MCP 服务器，该服务器跟随最新 版本，包括候选发布版本：

gemini extensions install https://github.com/danoszz/penthera

其他客户端：docs/commands/mcp.md。其他技能安装 方式：docs/commands/skill.md。

在容器中运行： docker build -t penthera . && docker run --rm penthera https://your-app.example。

公开基准测试

我们在其他人构建的公开数据集上测试 Penthera，与执行相同任务的免费 开源工具并列，采用相同的评分方式。每个数据集在我们查看之前都被分成两半：我们在一半上改进 Penthera，并在另一半（封存的一半）上对其进行一次评分。评分和排名的规则在那次运行之前就已写下（协议）。

基准测试	得分	Penthera 1.9.0	Penthera 2.0.0	在免费工具中的排名	最佳其他免费工具
泄露的密钥 (Samsung CredData)	F1	0.18	0.74	10 个中第 2	deepsecrets 0.78
恶意 npm 包 (DataDog)	捕获数减去误报数	0.57	0.71	6 个中第 1，并列第 1 至第 3 ⁴	malcontent 0.63
恶意 PyPI 包 (DataDog)	捕获数减去误报数	0.74	0.82	8 个中第 1，并列第 1 至第 3 ⁴	GuardDog 0.74
JS 库中的注入漏洞 (SecBench.js)	在正确的文件中找到	0.16	0.70	8 个中第 1，并列第 1 至第 4 ⁴	odgen 0.68

⁴ 并列区间是一个排名区间：在 10,000 次对每个工具计数的 bootstrap 重抽样中，Penthera 的排名有 95% 落入该区间（在 SecBench.js 上，是对其 64 个测试漏洞的重抽样）。仅 Penthera 在 npm 上有 76% 的重抽样中排名第一，PyPI 上为 82%，SecBench.js 上为 60%。探索性：在注册排名之后计算。

泄露的密钥：按 F1（注册得分）排名第 2；按 F0.5（更重视精确率）排名第 1（0.82 对 deepsecrets 0.80）；按 F2（更重视召回率）排名第 2（0.68 对 deepsecrets 0.77）。

一些被排名的工具几乎不在竞争之列。其他得分低于 0.10 的被排名工具：CredData 上 9 个中有 1 个（trufflehog）；npm 上 5 个中有 3 个（clamav、yara、ossgadget）；PyPI 上 7 个中有 4 个（clamav、ossgadget、bandit4mal、aura）；SecBench.js 上 7 个中有 1 个（njsscan）。

如果 1,000 个包中有 1 个是恶意的，Penthera 的恶意软件标记中正确的比例：npm，在误报区间上限约为 2.7%（在该样本上它没有产生误报）；PyPI，在测得的误报率下约为 1.6%，在其区间上限为 0.9%。探索性，与排名区间类似。

每个工具，每个数字（95% 区间）

泄露的密钥 (Samsung CredData)

排名	工具	精确率	召回率	F1
1	deepsecrets 2.2.0	0.80 [0.79, 0.82]	0.77 [0.75, 0.78]	0.78
2	Penthera 2.0.0	0.89 [0.87, 0.90]	0.64 [0.62, 0.66]	0.74
3	noseyparker 0.24.0	0.76 [0.74, 0.78]	0.62 [0.60, 0.64]	0.69
4	gitleaks 8.30.1	0.85 [0.84, 0.86]	0.37 [0.35, 0.39]	0.52
5	ripsecrets 0.1.11	0.65 [0.64, 0.67]	0.35 [0.33, 0.37]	0.45
6	kingfisher 2.14.0	0.96 [0.94, 0.97]	0.29 [0.28, 0.31]	0.45
7	detect-secrets 1.5.0	0.30 [0.29, 0.31]	0.53 [0.51, 0.56]	0.38
8	secretlint 13.0.7	0.92 [0.89, 0.94]	0.19 [0.18, 0.21]	0.32
9	whispers 2.4.0	0.46 [0.43, 0.50]	0.09 [0.08, 0.10]	0.15
10	trufflehog 3.99.3	0.40 [0.35, 0.45]	0.05 [0.05, 0.07]	0.10
–	credsweeper 1.19.4 ¹	1.00 [1.00, 1.00]	0.98 [0.98, 0.99]	0.99
–	Penthera 1.9.0	0.56 [0.51, 0.60]	0.10 [0.09, 0.12]	0.18
	免费工具，均值 / 中位数	0.68 / 0.76	0.36 / 0.35	0.43 / 0.45

恶意 npm 包 (DataDog)

排名	工具	检出率	良性包上的误报率	检出率减去误报率
1	Penthera 2.0.0	0.71 [0.62, 0.78] (79/112)	0.00 [0.00, 0.02] (0/150)	0.71
2	malcontent 1.27.1 (bf280ad6), yara-x 1.21.0	0.68 [0.59, 0.76] (76/112)	0.05 [0.03, 0.10] (8/150)	0.63
3	GuardDog 3.2.0 ²	0.62 [0.52, 0.70] (69/112)	0.03 [0.01, 0.07] (4/150)	0.59
4	ossgadget 0.2.20 (414b6a59)	0.94 [0.88, 0.97] (105/112)	0.89 [0.83, 0.93] (133/150)	0.05
5	clamav 1.5.4	0.01 [0.00, 0.05] (1/112)	0.00 [0.00, 0.02] (0/150)	0.01
6	yara yara-python 4.5.4 (YARA 4.5), YARA-Forge core 20261004	0.00 [0.00, 0.03] (0/112)	0.00 [0.00, 0.02] (0/150)	0.00
–	osv-scanner 2.6.0 ³	0.90 [0.83, 0.94] (101/112)	0.01 [0.00, 0.04] (1/150)	0.90
–	Penthera 1.9.0	0.57 [0.48, 0.66] (64/112)	0.00 [0.00, 0.02] (0/150)	0.57

恶意 PyPI 包（DataDog）