Requisitos previos
Antes de configurar tu pipeline, necesitarás:- API Key: genera una desde el panel de MindFort en Settings > API Keys.
- Target ID: encuéntralo en Target Inventory haciendo clic en el objetivo que quieres evaluar.
Ejemplos de GitHub Actions
Iniciar una evaluación
Este ejemplo solicita una evaluación de seguridad de tu objetivo en cada push o PR amain. El inicio de una ejecución depende de que el objetivo esté listo, de los créditos disponibles y de si ya hay otra evaluación en curso. Configura el método de evaluación con la variable MINDFORT_ASSESSMENT_METHOD (balanced, deep o ultra). Estos valores corresponden a las etiquetas del panel Balanced, Deep y Ultra. Opcionalmente, establece assessment_type en black-box (predeterminado) o white-box.
Secretos y variables necesarios
Secretos y variables necesarios
Listar objetivos y hallazgos
Usa los endpoints de toda la organización cuando quieras descubrir primero los objetivos y después listar los hallazgos de todos los objetivos o de uno solo. Estos endpoints usan paginación conlimit y offset e incluyen un recuento total.
GET /v1/findings devuelve resúmenes de hallazgos con identificadores, metadatos del objetivo, severidad y cualquier anulación, estado del ciclo de vida, marcas de tiempo y estado de la nueva prueba. La respuesta incluye los metadatos de paginación total, limit, offset y next_cursor. El valor predeterminado es status=ACTIVE; establece exclude_secured=true para que coincida con la pestaña Open del panel (solo vulnerabilidades). Usa assessment_id para limitar los resultados a una ejecución de evaluación. Consulta la API de hallazgos para ver todos los filtros.
Usa GET /v1/findings/{finding_id} para obtener todos los detalles, incluidos description, impact, evidence, approach y remediation_advice.
Cancelar una evaluación
Usa elassessment_id devuelto por POST /v1/assessments/run o copiado de la página Assessments.
Consultar el progreso de la evaluación
Usa el endpoint de detalles de la evaluación cuando un pipeline necesite el progreso por etapas o un motivo de fallo final:stage_progress para seguir cada etapa de la evaluación. NOT_STARTED significa que no se ha registrado ningún estado; RUNNING o ACTIVE indica trabajo en curso. Las evaluaciones fallidas pueden incluir un failure_reason que explica el problema.
Si falla la creación de la evaluación, revisa el code de error público estable. Por ejemplo, assessment_credits_insufficient distingue la capacidad de facturación de la autorización, mientras que assessment_queue_loading admite reintento e incluye Retry-After.
Actualizar el estado de un hallazgo
Usa las actualizaciones de estado para mantener sincronizado el estado de clasificación desde la automatización. Al resolver, puedes incluirresolve_reason (FIX o WONT_FIX) y, opcionalmente, resolve_context.
ACTIVE, RESOLVED y ARCHIVED.