前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里跑智能体时，用户输入、模型思考、工具调用参数都会进入会话文件、日志，并可能发往模型侧。一旦其中夹着 API Key、云凭证或 PEM 私钥，单靠事后删日志很难保证不泄露。常见做法是手工打码或写正则替换，但容易漏格式、同一会话里同一真值被换成多个假名，模型反而起疑。

下面介绍社区插件 dsh-honey-guard（维护者 elegant01，版本 0.1.0，MIT）。它在敏感值离开你的机器之前，用结构合法的 Honey-Token 做确定性替换；会话从源头就是蜜罐，需要真值时再走显式工具还原。

这是什么¶

dsh-honey-guard 是 DSH 的蜜罐脱敏插件：挂载 agent/pre-step 与 tools/post-execute，对每一条出站消息做模式扫描，命中即替换。模型、会话文件、日志里见到的都是假货；同一会话内同一真实值永远映射到同一蜜罐，跨会话映射不可被外部关联。

仓库：https://github.com/elegant01/dsh-honey-guard
社区目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/elegant01/dsh-honey-guard

核心功能¶

全自动出站脱敏¶

装上即生效，无需为每条消息单独配置。内置检测器覆盖例如：

替换是确定性的：结构合法（例如 sk- 开头的假 key），模型只会得到一次正常的认证失败，不会因同一凭证出现两种假名而异常。

显式还原与手动标记¶

入站自动还原刻意不做——还原出的真值下一轮又会被模型看到，等于白脱敏。扩展与还原走工具：

Canary Trap¶

每个会话惰性注册一个永不参与替换的「死蜜罐」。若该蜜罐出现在其他会话的文本里即告警，用于发现记录被跨会话搬运。

架构要点（与行为相关）¶

• Admission-time 替换：出站脱敏发生在消息进入会话之前（agent/pre-step 返回的批次即入会内容），会话文件从源头是蜜罐。
• 区间合并替换：检测器区间与手动标记区间先合并（重叠跳过、长值优先），再一次性拼接，蜜罐不会再次进入被扫描文本。
• 每会话独立映射：WeakMap<agent, scope> 按 agent 分桶，映射纯内存、不落盘。
• 值安全：日志、统计、审计事件（honey/restored）均不含真实值或蜜罐值。

安装与启用¶

在本地已有插件源码目录的前提下，用 profile 安装（命令来自项目 README，请将路径换成你的实际路径）：

dsh plugin --profile desktop add "file:<本项目路径>"

也可手动放入 profile 的 node_modules，并在 dsh.profile.bundles 登记。

开发与校验（需 Node ^22.19.0 || >=24.0.0）：

pnpm install
pnpm run check   # typecheck + vitest + tsdown build

插件以当前 DSH 进程权限运行；安装前请自行阅读源码与 MIT 许可证，确认符合你的安全策略。SkillHub 为社区目录，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。

典型用法思路¶

1. 安装并启用插件后，正常对话与工具调用即可；出站内容会在进入会话前被扫描替换。
2. 遇到自定义格式的内部密钥，在会话中通过 honey_mark 标记，后续出站同样走蜜罐映射。
3. 需要在本机用真值执行某步（例如本地 curl 带真实 Bearer）时，用 honey_restore 写回记录；注意下一轮模型侧仍会看到脱敏后的值。
4. 用 honey_stats 查看映射与替换规模，并关注 Canary 是否触发跨会话告警。

具体工具参数以仓库当前实现为准，见 GitHub README 与 lib 导出。

适用场景与注意¶

适合：在 DSH 桌面或自建 profile 中长期跑 agent、又不想把云/Git/模型 API 密钥写进会话与日志的开发者。

注意：

• 脱敏覆盖 README 所列模式与手动标记，不能替代完整的密钥管理与最小权限。
• 无入站自动还原是设计选择，依赖显式 honey_restore 时要想清楚真值何时会再次进入模型上下文。
• peer 依赖包括 @deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-llm、@deepseek-ai/dsh-tools 等，需与当前 DSH 版本匹配。

结尾¶

dsh-honey-guard 把 DSH 的出站链路当成统一拦截点：确定性 Honey-Token、会话级映射、显式还原与 Canary，在「一切皆插件」的 DSH 生态里补一层默认打开的泄露防护。进一步了解请访问 SkillHub 目录页 与 GitHub 仓库。