GSC Scanner
Local security scanner for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC; verifies exploit and fix.
التثبيت
أضف هذا إلى إعدادات MCP في عميلك (Claude Desktop: claude_desktop_config.json، وCursor: .cursor/mcp.json، ويستخدم VS Code وغيره الصيغة نفسها «mcpServers»).
ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1claude mcp add gsc-scanner -e 'GSC_ALLOWED_ROOTS=<GSC_ALLOWED_ROOTS>' -- docker run -i --rm ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1 mcp
{
"mcpServers": {
"gsc-scanner": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1",
"mcp"
],
"env": {
"GSC_ALLOWED_ROOTS": "<GSC_ALLOWED_ROOTS>"
}
}
}
}
متغيرات البيئة
GSC_ALLOWED_ROOTSPath inside the container that scan_repo/scan_diff may read.
التوثيق
مأخوذ من ملف README للمشروع على GitHub ويُحدَّث أسبوعيًا. تفتح الروابط على GitHub.
المحتويات
🛡️ GSC — Git Security Checker
English
GSC is a self-learning AppSec platform that proves exploits, verifies fixes, and heals CI.
detect → prove → fix → verify → heal → learn
Most scanners report matches. GSC proves them: every finding can be turned into a runnable proof-of-concept, validated in a sandbox, then fixed and re-verified by re-running the exploit.
What makes it different:
- 69 detectors across SAST, SCA, secrets and IaC — plus a YAML rule DSL.
- PoC auto-generation with a safe-exploitation gate: a finding ships with a working exploit, not just a line number.
- Proof-of-Fix — a patch is only accepted after the exploit stops firing in a sandbox.
- Self-learning — detectors are re-scored nightly against a calibration network; noisy patterns are auto-deactivated at <30% TP. Federated feedback is privacy-first (
{tenant_hash, rule_id, tp, fp}+ DP noise). - Priority by exploitability, not CVSS — EPSS + CISA KEV + ExploitDB.
- BYO-LLM — the engine, detectors and PoC logic are ours; LLM revalidation runs on your key (any OpenAI-compatible endpoint, including a local Ollama). No key → fast regex-only mode.
Use it as a GitHub Action (see below), from the CLI / Docker image, or as an
MCP server for AI coding agents — six tools (scan_repo, scan_diff,
list_findings, get_finding, verify_finding, list_detectors) over stdio or HTTP.
Read-only towards your repository: no patching, no PRs, no writes to the working tree.
(verify_finding does execute a PoC — see the safety notes in the MCP section.)
Proven on real code: HALL_OF_FAME.md · first public case study: CASE_STUDY_CYBERBRO.md
Measured on 100 real GitHub projects
The same fixed corpus is re-scanned after detector changes — 100 real repositories (90 clean + 10 known-vulnerable), pinned to specific commits, regex-only, no LLM key. Same projects every run, so a delta is the fix and not a new dataset.
| 2026-08-21 (baseline) | 2026-08-28 (after FP fixes) | |
|---|---|---|
| Findings | 64,831 | 41,127 |
| CRITICAL | 4,302 | 414 |
| HIGH | 37,246 | 2,187 |
| Known-vulnerable projects flagged | 8 / 10 | 10 / 10 |
| Clean projects with ≥1 false CRITICAL | 48 / 90 | 41 / 90 |
CRITICAL precision on a labeled review of 434 findings: ~4–5% at baseline → 31.1% (TP = 135, FP = 299, 2026-08-26). That is still noisy. The remaining false-positive mass is concentrated in GS001 (secrets), GS005 (SQLi), GS020 (XSS) and GS037 (path traversal) and is worked down rule by rule — we publish the numbers we have, not the numbers we would like.
Method note: corpus, severity counting and per-rule aggregation are ours; the engine ships as
a closed image, so reproducing this means running gsc scan --ci --json over the same pinned
projects and aggregating the same way. No clean-room comparison against other vendors is implied.
License: this repo (Action, docs, marketing) is Apache-2.0. The engine ships as a
closed Docker image ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner under BSL 1.1 (free to scan your own
repos; competing SaaS requires a commercial license; converts to Apache-2.0 on 2030-08-06).
Case study: XSS in a 122★ OSINT platform (stars as of 2026-08-08)
First public proof — stanfrbd/cyberbro (46,677 LOC, 281 files):
| Finding | CWE-79 XSS via search highlight — static/history.js:148, p.innerHTML = p.title.replace(...) |
| Severity | HIGH (CVSS 7.5) |
| Detector | GS020 (gs020_xss_injection) |
| Fix | 9 lines, 1 file — exploit re-run in sandbox confirms it no longer fires |
Full write-up → CASE_STUDY_CYBERBRO.md · more findings in production OSS → HALL_OF_FAME.md
GSC — самообучающаяся AppSec-платформа полного цикла.
detect → prove → fix → verify → heal → learn
🚀 Быстрый старт — GitHub Action
Проверьте свой репозиторий за 30 секунд. Добавьте файл .github/workflows/gsc.yml:
name: GSC Audit
on:
pull_request:
branches: [main, master]
jobs:
audit:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:
contents: read
pull-requests: write
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: poliakarmai/gsc@v1 # для воспроизводимости — pin на commit SHA
with:
fail_on_critical: false # true = блокировать merge при CRITICAL
Откройте pull request — GSC отсканирует код, пришлёт комментарий с находками
(CRITICAL / HIGH) и поставит оценку безопасности. Ядро поставляется как
закрытый Docker-образ ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner — исходный код движка
не публикуется.
Воспроизводимость.
@v1и тег образа — плавающие ссылки: результат может измениться без изменения вашего workflow. Для аудита/CI фиксируйтеpoliakarmai/gsc@<commit-sha>и образ по digest (ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner@sha256:<digest>).
Входные параметры:
| Вход | По умолчанию | Что делает |
|---|---|---|
path | . | Что сканировать (корень репозитория) |
deep_scan | true | Глубокий скан (Echelon 4, медленнее) |
fail_on_critical | false | true — упасть при CRITICAL |
fail_on_score | 0 | Упасть, если score ниже порога. 0 = выключено, диапазон 1–100 |
max_findings_to_comment | 10 | Сколько строк показывать в комментарии на каждую секцию |
llm_api_key | '' | BYO-LLM ключ для ревалидации (без него — regex-only) |
llm_base_url | '' | Свой OpenAI-совместимый эндпоинт (DeepSeek/OpenRouter/Ollama) |
llm_model | '' | Имя модели для ревалидации |
sarif | false | Дополнительно отдать SARIF для GitHub Code Scanning |
reachability | false | Понизить находки в недостижимых файлах (import-graph) |
Выходы: score (0–100) и grade (A+ … F).
Комментарий в PR считает находки по локациям (
file:line), а не по срабатываниям детекторов: один секрет, пойманый четырьмя правилами, — это одна строка с перечислением правил, а не четыре.Totalв таблице всегда равен сумме категорий.
LLM-ревалидация — на вашем ключе (BYO-LLM):
- uses: poliakarmai/gsc@v1
with:
llm_api_key: ${{ secrets.DEEPSEEK_API_KEY }} # DeepSeek / OpenRouter / GMI / Ollama
Без ключа — быстрый regex-only скан (уязвимости находит; confirmed-вердикты — с ключом).
Что умеет
| Слой | Возможности |
|---|---|
| SAST | 69 детекторов (SAST · SCA · Secrets · IaC), YAML rule DSL, LLM-триаж с confidence scoring |
| Доказательство | PoC auto-generation — рабочий эксплойт для находки (движок; CLI/engine, не MCP) |
| Исправление | Proof-of-Fix — патч верифицируется перезапуском эксплойта в sandbox; self-healing CI (авто-PR) (CLI, требует явного флага) |
| Приоритизация | EPSS + CISA KEV + ExploitDB (не сырой CVSS), БДУ ФСТЭК |
| Recon | passive reconnaissance: subdomain / tech / DNS / HTTP |
| Supply chain | SBOM (CycloneDX / SPDX) + VEX |
| Compliance | маппинг находок на ГОСТ Р 56939-2024, PCI DSS 4.0, SOC2, ISO 27001, CWE, OWASP — отчёт для ФСТЭК / КИИ / аудита |
| Интеллект | security archaeology, predictive forecasting, NL-policy, federated self-learning |
Где что доступно. Возможности движка не равны возможностям Action/MCP:
Возможность Action MCP CLI / engine image Скан (SAST/SCA/Secrets/IaC) ✅ ✅ ✅ PoC auto-generation — — ✅ ( --with-poc)Proof-of-Fix — — ✅ ( pof generate)Self-healing CI (авто-PR) — — ✅ ( --create-pr, human-approval)В MCP нет деструктивных действий (auto-patch/PR) — осознанно, они остаются в CLI/human-лупе.
verify_findingперезапускает PoC в sandbox, то есть по побочным эффектам это не «чисто read-only».
Что уже внутри (код, а не план)
| Механика | Где | Что делает |
|---|---|---|
| Мутационный re-attack PoF | gsc_cli/gsc_poc_mutator.py → gsc_proofoffix.py | после фикса PoC перезапускается в мутированных формах (url-encode, double-encode, HTML-entities, case-swap, tab/space) — ловит «залатали симптом, а не причину». Детерминированно, без LLM |
| Positive control + taint-recheck | gsc_pof_sandbox.py, tests/test_taint_recheck.py | PoC обязан срабатывать на уязвимом варианте и молчать на исправленном |
| Контейнерная изоляция hostile-PoC | gsc_pof_sandbox.py::_isolation_backend() | docker/podman (--network none, read-only, cap-drop, non-root) + rlimit-fallback; уровень изоляции возвращается в каждом результате. В публичном образе docker/podman нет → движок fail-closed: PoC не исполняется вовсе, вердикт unavailable (это НЕ «не воспроизводится»); реальный прогон PoC — CLI на хосте с docker/podman. Проброс docker.sock — не изоляция, а выдача PoC хостового демона |
| Quick-режим без LLM | gsc external-scan --scan-mode quick | regex-only: находки без LLM-вердиктов, 0 токенов |
🎯 Наша фишка: BYO-LLM — движок наш, судья твой
GSC — это движок + детекторы + PoC, а не очередная обёртка над LLM.
- От GSC: 69 детекторов, V3-scoring, FP-фильтр, PoC/PoF, self-learning — закрытый IP в Docker-образе.
- От вас: LLM-ключ (любой OpenAI-совместимый — DeepSeek/OpenRouter/GMI/локальный Ollama).
Почему это выгодно вам:
- Ноль расходов на чужие токены — ревалидация на вашем ключе.
- Никакой привязки к провайдеру — хоть бесплатный локальный Ollama.
- Вы платите за детекторы и логику, а не за вызовы LLM.
🧠 Второй столп: Self-Learning — детекторы обновляются сами, каждую ночь
Помимо BYO-LLM у GSC есть замкнутый контур обучения без LLM (0 токенов, детерминированный):
скан → авто-разметка findings по calibration-сети (16 проектов: 9 clean + 7 vuln)
→ авто-деактивация шумных паттернов (<30% TP)
→ пополнение эталонов из security-фидов
→ federated feedback (приватно: только {tenant_hash, rule_id, tp, fp} + DP-шум)
Детекторы учатся на реальных находках клиентов через federated-контур — то, чего мейнстрим сознательно избегает (риск дрейфа). GSC обходит это консервативным self-learning: разметка по фиксированной сети + дискретные деактивации, без переписывания весов — скорость ежедневного апдейта без катастрофического дрейфа.
| Вендор | Как обновляет правила | Self-learning |
|---|---|---|
| Semgrep | вручную (semgrep-rules) | ❌ |
| GitHub CodeQL | вручную (Security Lab) | ❌ |
| Snyk Code | офлайн-ML, «never customer data» | ❌ |
| SonarQube | вручную (SonarSource) | ❌ |
| GSC | ежедневно · 0-LLM · federated | ✅ |
Никто не замыкает петлю обучения в проде — GSC закрывает этот зазор. Подробно, с пруф-базой (доки вендоров + research-статьи) → SELF_LEARNING.md.
Честная рамка. GSC не заменяет Semgrep/CodeQL: у них шире покрытие языков и зрелее правила. GSC закрывает то, чего они не делают — доказывает находку PoC, верифицирует фикс перезапуском эксплойта, учится на TP/FP. Рабочая схема — вместе: зрелый сканер на массовый охват + GSC на закрытие конкретных находок.
🔌 Интеграции
MCP — подключи GSC к Claude Code / Cursor / Codex
Движок отдаёт 6 инструментов по MCP (read-only по отношению к репозиторию — не патчит
и не делает PR; verify_finding исполняет PoC там, где есть docker/podman — см. границы ниже): scan_repo, scan_diff,
list_findings, get_finding, verify_finding, list_detectors.
Сервер уже внутри образа — .mcp.json в корне проекта (Claude Code):
{
"mcpServers": {
"gsc": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i",
"-v", "${PWD}:/repo:ro",
"-v", "gsc-state:/app/.hermes/state",
"ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1", "mcp"],
"env": { "GSC_ALLOWED_ROOTS": "/repo" }
}
}
}
Cursor и любой другой MCP-клиент — та же форма (command + args).
По умолчанию транспорт stdio; всё не-протокольное идёт в stderr.
HTTP (общий сервер, токен обязателен — fail-closed):
docker run --rm -p 8001:8001 -e GSC_MCP_TOKEN=your-secret \
ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1 mcp --transport http --host 0.0.0.0 --port 8001
⚠️ На том конце — агент, и честно о границах:
- Деструктивных действий нет: ни auto-patch, ни PR — они в CLI/human-лупе.
verify_findingне исполняет PoC в этом образе. Гейты в коде реальные (DESTRUCTIVE-PoC и недетерминированный PoC отклоняются), а без OS-изоляции движок fail-closed: docker/podman внутри нет → PoC не запускается вовсе, тул отвечаетstatus: "unavailable"+ hint. Это не «не воспроизводится»: о самой находке такой ответ не говорит ничего. Реальный прогон — CLI на хосте с docker/podman. Пробросdocker.sock— не изоляция, а выдача PoC хостового демона (эквивалент root): не делать.scan_repoограничен бюджетом:GSC_SCAN_TIMEOUT(default 300 с) на свип детекторов,GSC_MAX_FILES(default 50 000) на инвентарь. Упёрлись в лимит — в ответеstatus: "partial",truncated: trueи список детекторов, которые не запускались. Мало находок там не значит «чисто»; такой скан в БД не сохраняется.GSC_ALLOWED_ROOTSограничиваетscan_repo/scan_diffсмонтированными путями.scan_repoсохраняет находки в БД (persisted: trueв ответе), поэтомуlist_findingsиget_findingих видят сразу.get_findingотвечает из БД (source: "database"), без пересканирования; ~30–60 с — только если ключа в БД нет и он пересобирает скан.- Нужен writable volume на
/app/.hermes/state— там SQLite. Docker создаёт volume от root, а процесс идёт под uid 999, поэтому сначала отдайте права:docker run --rm -v gsc-state:/s --user 0 <image> chown -R 999:999 /s. Без этогоscan_repoвернётpersisted: false(скан работает, БД — нет), а--read-onlyвообще не годится.- Без
llm_api_key/DEEPSEEK_API_KEYработают только regex-детекторы.
Paperclip — «найми GSC как сотрудника по безопасности»
Paperclip (79K★, open-source оркестратор AI-агентов) подключает GSC через MCP Tool Gateway — любой нанятый агент (Claude Code / Codex / Hermes) получает GSC-инструменты и роль «Security Engineer».
📦 Интеграция идёт через MCP-сервер образа (см. раздел MCP выше). Гайд и skill
gsc-security-reviewпоставляются с коммерческим доступом (репозиторийgsc-core,docs/integrations/paperclip/) — в публичном репо их нет.
- Транспорт:
local_stdio(subprocess) илиmcp_remote(HTTP)
Подключение за минуты: зарегистрируй ToolStdioCommandTemplate, создай gateway — и GSC сканирует репозитории твоей Paperclip-компании.
Лицензия и доступ
Этот репозиторий (GitHub Action, документация, маркетинг) — Apache License 2.0. Свободно используйте Action в своих репозиториях.
Движок GSC (детекторы, PoC/PoF, калибровочная сеть, LLM-слой) поставляется отдельно как закрытый Docker-образ ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner под Business Source License 1.1 (BSL 1.1):
- Свободное использование — включая сканирование собственных репозиториев в production — разрешено всегда.
- Коммерческий SaaS/SAST-сервис для третьих лиц, конкурирующий с GSC, — требует коммерческой лицензии (после NDA).
- Change Date 2030-08-06 → движок автоматически переходит на Apache 2.0.
Для демо, пилота или приобретения — свяжитесь с автором.
© 2026 Алексей Поляков.
الأسئلة الشائعة
ما هو GSC Scanner؟
Local security scanner for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC; verifies exploit and fix.
كيف أثبّت GSC Scanner؟
يعمل على جهازك. في Claude Code: claude mcp add gsc-scanner -e 'GSC_ALLOWED_ROOTS=<GSC_ALLOWED_ROOTS>' -- docker run -i --rm ghcr.io/poliakarmai/gsc-scanner:v1 mcp. وفي العملاء الآخرين، الصق إعداد JSON من هذه الصفحة في إعدادات MCP الخاصة بهم.
هل يحتاج GSC Scanner إلى مفتاح API؟
لا يذكر إدراجه في السجل أي مفتاح أو سر إلزامي. قد تتطلب بعض الميزات حسابًا لدى الخدمة التي يتصل بها.
هل GSC Scanner مفتوح المصدر؟
نعم. شيفرته متاحة على GitHub بترخيص Apache-2.0.
من يصون GSC Scanner؟
ينشره poliakarmai. يدرجه AI.tn لكنه لا يصونه ولا يوصي به.
من سجل MCP الرسمي. الإدراج ليس توصية: راجع شيفرة الخادم وصلاحياته قبل منحه الوصول إلى بياناتك.