Accuracy improvements for py/clear-text-logging-sensitive-data
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 52/100
Rechercherichtung
Beginne mit der Abfrage py/clear-text-logging-sensitive-data und ihrer Taint-Tracking-Konfiguration und verfolge dann, wie Sanitizer und Propagatoren definiert sind. Bestätige anhand der Beispiele des Issues als Regressionstests, dass das Loggen von SecretStr nicht gemeldet wird und dass das Loggen einer Exception, die ein Secret enthält, gemeldet wird.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Description of the issue
Hey, I found two common cases where the rule doesn't match in my codebase. One creates noise, the other misses a real leak.
First, SecretStr masks text automatically (e.g., prints '**********'). Logging these objects is safe, but the rule flags them.
from pydantic import SecretStr
password = SecretStr("super_secret")
logging.info("Login: %s", password) # Flagged, but actually safe
- Logging an exception object leaks its message (via str), but the rule misses this if the secret is inside the exception.
secret_token = "secret_123"
# logging.error("Auth failed: %s", secret_token) # Detected ✅
try:
raise ValueError("Auth failed: {}".format(secret_token))
except ValueError as e:
# Currently NOT flagged, but leaks 'secret_123' via __str__ ❌
logging.error("Auth failed: %s", e)
Maybe we should add the first pattern to the sanitizers and add the second one as a propagator in the taint tracking config.
- Vorherrschende Sprache
- CodeQL
- Sterne
- 10.1k
- Forks
- 2.1k
- Ø Merge
- 2 T. 16 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 143
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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