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Accuracy improvements for py/clear-text-logging-sensitive-data

Abierto
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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
52/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
security

Línea de trabajo

Comienza con la consulta py/clear-text-logging-sensitive-data y su configuración de taint-tracking; después, rastrea cómo se definen los sanitizers y propagators. Confirma, usando los ejemplos del issue como casos de regresión, que registrar SecretStr no se marca y que registrar una excepción que contiene un secret sí se marca.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

question

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
  1. 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.

Lenguaje dominante
CodeQL
Estrellas
10.1k
Forks
2.1k
Merge medio
2 d 16 h
PR fusionados (30 d)
143

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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