En el dinámico mundo del desarrollo de software, la automatización juega un papel fundamental para optimizar procesos, mejorar la productividad y garantizar la calidad del código. GitHub Actions se ha consolidado como una plataforma poderosa para definir y ejecutar flujos de trabajo automatizados directamente en los repositorios de GitHub. Sin embargo, la confiabilidad y seguridad de estos flujos de trabajo no deben pasarse por alto, ya que errores o malas configuraciones pueden generar vulnerabilidades y riesgos importantes para los proyectos. Aquí es donde entra en escena Claws, una herramienta open source de análisis estático de seguridad (SAST) diseñada específicamente para escanear y detectar problemas dentro de los archivos de GitHub Actions. Claws ofrece un enfoque innovador gracias a su capacidad para evaluar las configuraciones de los flujos de trabajo sin necesidad de ejecución, detectando posibles problemas antes de que estos puedan afectar la integridad del código o la seguridad del entorno.
Claws está desarrollado en Ruby y se distribuye como un gem, lo que facilita su instalación y uso en entornos de desarrollo. Su funcionamiento se basa en la evaluación de expresiones escritas en un lenguaje denominado 'Equation expression language', aplicadas en diferentes niveles de profundidad del flujo de trabajo: Workflow, Job y Step. Cada regla o política que define un posible problema es una clase Ruby con expresiones claras que describen comportamientos indeseados. Cuando una expresión resulta verdadera en alguna parte del flujo de trabajo, Claws reporta una violación, guiando a los desarrolladores para corregir y mejorar su código. Una de las grandes ventajas de Claws es la facilidad para crear reglas personalizadas sin necesidad de escribir código complejo.
Gracias a su lenguaje de expresiones, usuarios pueden configurar reglas específicas añadiendo variables que se cargan en tiempo de ejecución, optimizando la flexibilidad y adaptación a diferentes contextos y necesidades particulares sin sacrificar la simplicidad. Entre los diversos análisis que Claws puede realizar, destacan reglas orientadas a identificar prácticas inseguras o potencialmente riesgosas. Por ejemplo, detecta cuándo una GitHub Action intenta realizar fusiones automáticas de pull requests sin evaluaciones adecuadas, o cuando un flujo de trabajo solicita permisos amplios y vagos que pueden exponer recursos críticos a riesgos innecesarios. También revisa el uso de comandos shell vulnerables a inyecciones de código, los triggers de eventos con efectos secundarios peligrosos y los usos de runners no autorizados o contenedores no aprobados. Otra preocupación que Claws aborda con eficacia es la correcta fijación de versiones en las acciones reutilizables.
Mediante la regla UnpinnedAction, la herramienta identifica aquellas referencias a acciones de terceros que no están ancladas a un commit específico. Esta práctica es crucial para mitigar riesgos de la cadena de suministro, ya que garantiza que el código invocado no sufre modificaciones imprevistas que puedan introducir vulnerabilidades o fallas. Claws también presta atención a la gestión de secretos en flujos reutilizables, señalando cuando se heredan de manera amplia sin control específico, lo cual puede representar un peligro si un flujo utiliza secretos que no debería tener. La recomendación es siempre transferir solo los secretos estrictamente necesarios, facilitando una auditoría y control más efectivos. El uso de Claws puede integrarse fácilmente en los propios flujos de trabajo de GitHub Actions para análisis automáticos en cada pull request o push.
Su configuración permite implementar un escaneo continuo que detecta problemas antes de que un cambio sea aceptado y desplegado, constituyendo así una defensa proactiva que fortalece la seguridad y calidad desde las primeras fases del desarrollo. Además, la comunidad y la documentación que acompañan a Claws ofrecen recursos útiles para comenzar rápidamente, con ejemplos de configuración, integración detallada y guías para la creación y prueba de reglas personalizadas. La inclusión de helpers para testing en RSpec facilita la verificación constante de que las reglas funcionan correctamente y no generan falsos positivos o pérdidas de cobertura. Desde un punto de vista técnico, Claws se apoya en expresiones lógicas elegantes que pueden evaluar condiciones complejas como la presencia de triggers específicos considerados riesgosos, el análisis profundo de los pasos en un job o la inspección de atributos concretos en acciones utilizadas. Esta metodología modular potencia un análisis detallado y ajustable, permitiendo a equipos de desarrollo, seguridad y operaciones cooperar en la creación de estándares internos óptimos.
