Быстрый старт

От чистого Linux-сервера до отчёта первого сканирования — за шесть шагов. В каждом шаге сказано, как проверить, что он удался, и дана ссылка на страницу со всеми параметрами.

Перед началом

Полные требования: Технические требования.

1. Установка

В папке, где лежит ровно один файл лицензии, выполните:

bash -c "$(curl -sSL https://scansuite.ru/install-teams)"

Проверка: вывод заканчивается строками [+] All services healthy и [+] ScanSuite Teams is installed in /opt/scansuite. Затем выполните:

cd /opt/scansuite && ./scansuite doctor

Вывод заканчивается строкой [+] No problems found. Если нет — см. Устранение неполадок. Все параметры установщика описаны в разделе Установка ScanSuite Teams; для Google Cloud или Azure используйте вместо этого Установка в Google Cloud или Установка в Microsoft Azure.

2. Первая учётная запись

Проверка: открывается страница входа, и вы можете войти. Эта учётная запись — администратор первой команды и администратор установки; страница /setup больше недоступна.

3. Подключение модели ИИ

В формах сканирования по умолчанию выбраны ИИ-сканеры, и им нужна модель. Как администратор установки откройте меню пользователя (справа вверху) → Настройки системы → Общие сервисы:

1. AI-подключения → Добавить подключение: название, тип (OpenAI-compatible или Vertex AI (Claude)), URL API и API-ключ → Сохранить.
2. AI-модели → Добавить модель: название, подключение, идентификатор модели → Сохранить. Первая модель отвечает на все задачи ИИ.

Проверка: у модели статус Доступна, а Системный ИИ → Проверить подключение сообщает, что системный ИИ ответил. Все команды пользуются системным ИИ, если не зададут свой. Подробности, распределение задач по моделям и работа без передачи кода за пределы вашей сети: Поставщики ИИ и стоимость.

4. Создание продукта

Продукт объединяет всё, что сканируется для одного приложения. В боковом меню откройте Продукты → Новый продукт, введите Название продукта (уникальное в команде) и, если нужно, URL репозитория → Создать продукт.

Проверка: появляется сообщение Продукт создан или обновлён, а продукт — в списке. Подробнее, в том числе о создании продуктов через API: Продукты.

5. Первое сканирование

В боковом меню откройте Анализ кода → Git-репозиторий:

1. Репозитории: URL для клонирования, например https://github.com/<org>/<repo>. (Или Загрузить ZIP — для архива с кодом.)
2. Привязка к продукту: продукт из шага 4.
3. Остальное оставьте по умолчанию: полное сканирование, все поддерживаемые языки и ИИ-сканеры (AI Native SAST, секреты с проверкой ИИ, проверка зависимостей с анализом достижимости).
4. Нажмите Запустить анализ.

Проверка: появляется сообщение Сканирование создано, открывается страница сканирования и показывает ход работы. Для закрытого репозитория сначала нужен SSH-ключ: Аутентификация в Git-репозитории. Если в журнале сканирования сказано, что AI SAST не может запуститься, шаг 3 не выполнен.

6. Результаты

• Отчёт: когда сканирование завершится, кнопка Скачать отчёт на странице сканирования (или Отчёт в его строке в Истории сканирований) отдаёт ZIP-архив с HTML, XLSX и JSON.
• Уязвимости: пункт бокового меню Уязвимости, с выбранным продуктом. У каждой уязвимости есть вердикт проверки и доказательства, на которых он основан: как читать уязвимость.
• Секреты, найденные в коде: пункт бокового меню Учётные данные.

Что дальше

Сканирование веб-приложений и инфраструктуры запускается только против целей, разрешённых команде; их задаёт администратор команды на странице команды (Команды и роли).