Setup für Codex Security Cloud

Diese Seite führt dich vom ersten Zugriff über die Prüfung der Befunde bis zu Pull Requests zur Behebung in Codex Security Cloud.

1. Zugriff und Umgebung

Codex Security Cloud scannt GitHub-Repositorys, die über Codex Cloud verbunden sind.

• Vergewissere dich, dass dein Workspace auf Codex Security Cloud zugreifen kann.
• Vergewissere dich, dass das Repository, das du scannen möchtest, in Codex Cloud verfügbar ist.

Öffne Codex-Umgebungen und prüfe, ob für das Repository bereits eine Umgebung vorhanden ist. Falls nicht, erstelle dort eine, bevor du fortfährst.

CodexCodeSecurityAppDocsJSPRO

Environments

Search environmentsCreate environment

NameRepoNumber of tasksCreatorCreated at

2. Neuer Sicherheitsscan

Sobald die Umgebung vorhanden ist, öffne Sicherheitsscan erstellen und wähle das gerade verbundene Repository aus.

Codex Security scannt Repositorys zunächst von den neuesten Commits aus rückwärts. So erstellt und aktualisiert es den Scan-Kontext, wenn neue Commits hinzukommen.

So konfigurierst du ein Repository:

1. Wähle die GitHub-Organisation aus.
2. Wähle das Repository aus.
3. Wähle den Branch aus, den du scannen möchtest.
4. Wähle die Umgebung aus.
5. Wähle ein Verlaufsfenster aus. Längere Verlaufsfenster liefern mehr Kontext, doch der Backfill dauert entsprechend länger.
6. Klicke auf Erstellen.

CodexCodeSecurityAppDocsJSPRO

Create a security scan

We’ll continuously monitor this repository for potential security issues.

Organization

RepositorySelect repository

Branch—

EnvironmentSelect environment

Lookback window1w　2w　1m　3m　∞

CancelCreate

3. Erste Scans können eine Weile dauern

Beim Erstellen des Scans führt Codex Security zunächst im ausgewählten Verlaufsfenster eine Sicherheitsprüfung auf Commit-Ebene durch. Der anfängliche Backfill kann einige Stunden dauern, besonders bei größeren Repositorys oder längeren Verlaufsfenstern. Wenn nicht sofort Befunde angezeigt werden, ist das normal. Warte, bis der erste Scan abgeschlossen ist, bevor du ein Ticket öffnest oder mit der Fehlerbehebung beginnst.

4. Scans überprüfen und das Bedrohungsmodell verbessern

CodexCodeSecurityAppDocsJSPRO

Edit Pause

Security scan

567-labs/instructor

Status

Scanning...

Findings

0112019

Scanned commits

1472

Owner

Repository567-labs/instructor

Branchmain

Environment567-labs/instructor

Look-back window∞

Threat model

Overview

Instructor is a Python library that wraps multiple LLM providers (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, etc.) and converts model responses into validated Pydantic models. It patches provider client methods to accept response_model, handles schema generation, retries, and response parsing, and offers optional caching, multimodal inputs (images, audio, PDF), batch processing, and CLI tooling. It is usually embedded inside backend services, data pipelines, or scripts that forward user or document content to external LLM APIs. The library itself is not a web server, but it often runs in environments where untrusted user input influences prompts and where returned data may drive downstream automation.

Threat model, trust boundaries and assumptions

Trust boundaries

Öffne nach Abschluss des ersten Scans den Scan und überprüfe das generierte Bedrohungsmodell. Sobald die ersten Befunde vorliegen, aktualisiere das Bedrohungsmodell, damit es deine Architektur, Vertrauensgrenzen und deinen Geschäftskontext korrekt abbildet. So kann Codex Security die Probleme für dein Team priorisieren.

Wenn die ersten Befunde vorliegen, prüfe das Modell erneut, damit sich der Scan weiterhin an den aktuellen Prioritäten orientiert. Halte das Modell auf dem neuesten Stand, damit Codex Security bessere Vorschläge machen kann.

Ausführlichere Informationen zu Bedrohungsmodellen und ihren Auswirkungen auf Kritikalität und Triage findest du unter Bedrohungsmodell verbessern.

5. Befunde überprüfen und beheben

Überprüfe nach Abschluss des ersten Backfills die Befunde in der Ansicht Befunde .

Du kannst zwei Ansichten verwenden:

• Empfohlene Befunde: eine laufend aktualisierte Top-10-Liste der kritischsten Probleme im Repository
• Alle Befunde: eine sortier- und filterbare Tabelle mit Befunden aus dem gesamten Repository

CodexCodeSecurityAppDocsJSPRO

Archive Create PR

Finding

Bedrock image URL handling enables SSRF via requests.get

ReportPatch

Severity

High

Adjust to improve accuracy in future scans

Commit

Repository

567-labs/instructor

Summary

Introduced SSRF risk by fetching user-controlled http(s) image URLs during Bedrock message conversion.

The commit adds _openai_image_part_to_bedrock and wires it into message preparation. When a message contains an OpenAI-style image_url part, the code issues requests.get() to the supplied URL and embeds the response bytes into the Bedrock request. There is no allowlist, IP filtering, or size limits, and redirects are allowed by default. If an attacker can control message content (common in services that accept user prompts), they can force the host to fetch internal URLs (e.g., metadata services or internal APIs) and exfiltrate the response bytes to the external Bedrock provider. This behavior did not exist before, as Bedrock previously rejected non-text content.

Validation

Identify http(s) fetch of image_url with requests.get without allowlist/size limit in _openai_image_part_to_bedrock.

Confirm OpenAI-style image_url parts are passed to _openai_image_part_to_bedrock in _to_bedrock_content_items.

Confirm _prepare_bedrock_converse_kwargs_internal uses _to_bedrock_content_items on message content.

Demonstrate runtime fetch of attacker-controlled URL via PoC and show bytes returned.

Assess for mitigations (scheme restriction only; no IP/allowlist).

bedrock_ssrf_poc.tar.gzDownload

Evidence

Klicke auf einen Befund, um die zugehörige Detailseite mit folgenden Informationen zu öffnen:

• eine kurze Beschreibung des Problems
• wichtige Metadaten wie Commit-Details und Dateipfade
• eine kontextbezogene Einschätzung der Auswirkungen
• relevante Codeausschnitte
• Kontext zum Aufrufpfad oder Datenfluss, sofern verfügbar
• Validierungsschritte und -ausgaben

Du kannst jeden Befund überprüfen und direkt auf seiner Detailseite einen PR erstellen.

Weitere Dokumentation

• Codex Security bietet einen Überblick über das Produkt.
• Codex Security Cloud-FAQ behandelt häufige Fragen zur Cloud.
• Bedrohungsmodell verbessern erklärt, wie du den Scan-Kontext und die Priorisierung von Befunden optimierst.