shk: Lokale Sicherheitsprüfung für KI-Coding-Tools vor dem Commit

KI-Coding-Assistenten wie Cursor oder Claude Code arbeiten lokal und können sensible Daten auslesen, bevor ein Commit erfolgt. Doch herkömmliche Secret-Scanner fokussieren sich meist erst auf den Git-Workflow. Das Tool shk schließt diese Lücke, indem es lokale Dateien, Logs und Prompts vor der Verarbeitung prüft und blockiert – noch bevor sensible Informationen in KI-Assistenten gelangen oder in Git landen.

Warum herkömmliche Secret-Scanner zu spät greifen

Die meisten Secret-Scanner konzentrieren sich darauf, Anmeldedaten und sensible Daten nach dem Commit zu erkennen – etwa in Git-Repositories, CI-Pipelines oder Release-Artifacts. Doch KI-Coding-Assistenten agieren bereits vor diesem Schritt:

• Sie lesen lokale Dateien und folgen Import-Ketten.
• Sie fassen Fehlerprotokolle zusammen, die möglicherweise Zugangsdaten enthalten.
• Sie führen Shell-Befehle aus, die .env-Dateien auslesen.
• Sie generieren neue Dateien, die implizit sensible Daten aus dem Kontext enthalten.

*Genau hier setzt shk an:* Es prüft sensible Daten bereits in der lokalen Phase, bevor sie in KI-Tools oder Git gelangen.

Praktische Funktionen von shk

shk ist kein weiteres Überwachungs-Dashboard, sondern ein schlankes CLI-Tool in Rust, das sich nahtlos in bestehende Workflows integriert. Die Hauptanwendungsfälle umfassen:

• Maskieren von Prompts: Vor dem Teilen eines Logs oder Prompts mit einem KI-Tool können sensible Daten automatisch unkenntlich gemacht werden.

• Managed Hooks für KI-Tools: shk installiert Hooks für Tools wie Claude Code, Cursor oder Codex, um gefährliche Operationen zu blockieren oder zu protokollieren.

• Git-Hooks und CI-Integration: Die gleichen Prüfregeln lassen sich auch auf Git-Hooks und CI-Pipelines anwenden.

Durch eine zentrale Konfigurationsdatei (shk.toml) bleibt die Policy konsistent – lokal, in KI-Tools, Git und CI.

Schnellstart mit shk

Die Installation erfolgt über einen einfachen Befehl:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf  | sh

Für Windows-Nutzer steht ein PowerShell-Skript zur Verfügung:

powershell -c "irm  | iex"

Nach der Installation kann ein Projekt-Scan gestartet werden:

shk init       # Erstellt eine Standard-Konfigurationsdatei
shk scan .     # Scannt das aktuelle Verzeichnis

Die Ausgabe zeigt potenzielle Risiken wie API-Schlüssel oder persönliche Daten:

3 findings
HIGH secret.openai_api_key src/app.ts:12  (Möglicher OpenAI-API-Schlüssel)
MED  pii.ja.phone config/dev.ts:5          (Japanische Telefonnummer)
MED  pii.en.ssn docs/test.md:8             (US-Sozialversicherungsnummer)

Für automatisierte Workflows lässt sich die Ausgabe auch im JSON-Format generieren:

shk scan . --json

Sollen sensible Daten in einem Log vor dem Teilen mit einem KI-Tool maskiert werden, genügt:

shk mask < prompt.txt

KI-spezifische Hooks: Automatisierte Überwachung

Besonders nützlich sind die Managed Hooks für KI-Tools. Statt manuell jeden Prompt zu prüfen, installiert shk Hooks direkt in die Konfiguration der Tools:

# Vorschau der Änderungen (--dry-run)
shk hooks install-ai --dry-run

# Audit-Modus: Protokolliert Findings, blockiert aber nicht
shk hooks install-ai --audit

# Installation für ein bestimmtes Tool
shk hooks install-ai --tool cursor
shk hooks install-ai --tool claude-code --global

Unterstützte Tools und ihre Konfigurationen:

• Claude Code: .claude/settings.json
• Cursor: .cursor/hooks.json
• Codex: .codex/config.toml

Die Hooks sind klar als shk-verwaltet markiert (z. B. durch "_shk_managed": true in JSON-Dateien oder Kommentarblöcke wie # shk-managed-start).

Überprüfung von Absichten, nicht nur von Texten

Traditionelle Secret-Scanner analysieren lediglich den Inhalt von Dateien. shk geht einen Schritt weiter und prüft auch die Absichten hinter Aktionen – etwa wenn ein KI-Tool:

• sensible Pfade liest oder schreibt,
• .env-Dateien ausliest,
• destruktive Befehle wie rm -rf ausführt,
• Datenbankbefehle oder Systemkonfigurationen ändert,
• externe Daten überträgt oder Paketmanager nutzt.

Die Standard-Policy (recommended) ist konservativ. Ein strict-Modus kann sogar undurchsichtige Ausführungformen wie bash -c oder python -e blockieren, da diese oft ein höheres Risiko bergen.

Audit-Phase vor der Sperrung

Die Hooks von shk entscheiden über Exit-Codes:

• 0: Keine kritischen Findings oder Audit-Modus aktiv.
• 1: Findings haben die Schwelle überschritten.
• 2: Blockierende Aktion oder fehlender Git-Kontext.

Ein typischer Rollout-Prozess sieht so aus:

1. Audit-Modus aktivieren, um Findings zu sammeln:

   shk hooks install-ai --audit

1. Logs analysieren (.shk/audit.log) und die Policy anpassen.
2. Blockier-Modus aktivieren, sobald die Findings akzeptabel sind:

   shk hooks install-ai

Die Logs enthalten nur Metadaten (z. B. Tool-Namen, Pfade, Schweregrad), keine sensiblen Rohdaten.

Nahtlose Integration in Git und CI

Auch wenn shk primär für KI-Tools entwickelt wurde, bleibt Git ein zentraler Bestandteil des Workflows. So lässt sich ein Git-Hook installieren:

shk hooks install

Für CI-Pipelines generiert shk eine GitHub-Actions-Workflow-Datei:

shk ci init github

Der generierte Workflow nutzt Standard-Konfigurationen wie:

• Minimale Berechtigungen (permissions: contents: read)
• Automatische Abbruchregeln bei neuen Commits (concurrency: cancel-in-progress: true)

Fazit: shk füllt eine kritische Lücke im Sicherheits-Ökosystem von KI-Coding-Tools. Es erkennt sensible Daten bereits in der lokalen Phase, bevor sie in KI-Assistenten oder Git gelangen – und bietet gleichzeitig eine einfache Integration in bestehende Workflows. Für Teams, die mit KI-Tools arbeiten, ist es ein unverzichtbares Werkzeug, um Compliance und Sicherheit von Anfang an zu gewährleisten.