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[原创]首家企业级开源「Skills安全扫描工具」
发表于: 3天前 476

[原创]首家企业级开源「Skills安全扫描工具」

3天前
476

导读:企业级,轻量可部署,18+扫描能力,LLM深度分析+CVSS评分。


一、产品概述

Skill Security Scanner 是一款面向 AI Agent 智能插件(Skills)的专用安全扫描工具,专注于深度检测技能代码中的安全漏洞、恶意行为与风险模式,为 AI 智能体插件全生命周期提供安全审计与风险管控能力。


核心定位:企业级、可独立部署的 Skills 代码安全扫描工具。


访问地址:

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二、行业背景与产品意义

行业背景

随着 AI Agent(智能体)技术的快速发展,Skills(技能插件)作为 AI Agent 扩展能力的核心单元,正在被广泛使用。然而,Skills 在带来强大功能的同时,也引入了严重的安全风险。攻击者可以将恶意逻辑伪装成正常 Skills,通过供应链传播、提示注入、数据窃取、远程代码执行等方式攻击终端用户。


安全研究人员已发现大量恶意 Skills 实例:根据公开研究,截至2026年3月20日,LobeHub 平台存在不少于 38 个已标注的恶意 Skills(HuggingFace 16个 + AISA Group 22个),OpenClaw 生态中已收录 352 条恶意/可疑 Skills 记录,Agent Skills 市场中已收录 347 条恶意/可疑 Skills 记录。这些恶意 Skills 涵盖云端训练投毒、Web 测试注入、文档处理远程执行、系统信息外传、数据窃取、支付漏洞等多种攻击向量。


详情可点击下方链接,了解更多风险类型:供应链风险、提示注入风险、数据窃取风险、远程执行风险。

行业痛点


在 AI Agent 爆发初期,Skills 安全处于"裸奔"状态。虽然目前已有部分安全工具开始关注 Skills 安全问题,但存在以下痛点:


1.评估体系缺失:Skills 代码缺陷问题本质上偏向传统安全,但目前尚没有一款工具支持 CVSS 评分,导致 Skills 风险的评估缺乏科学性。

2.工具化局限:目前市面上的 Skills 扫描工具多处于"小工具"阶段,不具备提供系统性能力支持的能力。


痛点解决方案


针对上述行业痛点,Skill Security Scanner 采用多种扫描器(静态规则)+ LLM 语义分析 + CVSS 评分的技术路线,破解 Skills 安全审计难题,核心特性如下:

  • 零依赖:无外部第三方依赖,支持离线独立部署。

  • 服务化:支持 REST API,可融入企业安全体系。

  • 可私有化:支持完全本地部署,数据不出网。

  • 可商业化:提供完整的产品能力,支持企业级需求。


三、产品核心功能

安全扫描(18种风险检测能力)

特性说明
多维度检测支持18种已知风险类型的专业安全检测
零依赖运行无外部第三方依赖,支持离线独立部署
高精度检测支持IOC威胁情报匹配、灵活规则配置
CVSS 3.1评分标准化的风险量化评估体系

安全扫描LLM深度语义分析(18+N扩展检测能力)

特性说明
多模型支持OpenAI、Anthropic Claude、Ollama等
语义级威胁识别通过代码意图深度理解,发现隐蔽威胁
本地部署支持Ollama本地模型,数据安全可控
推荐模型推荐北京模湖智能科技有限公司自有红队大模型,若无,优先选择Open AI等模型

多种使用方式

方式说明
命令行工具快速上手,灵活集成
Web界面交互式扫描,可视化报告
REST API标准化接口,集成企业安全平台

灵活配置

配置方式说明
命令行参数丰富的扫描选项
环境变量API密钥等敏感信息
多格式输出Text、JSON、HTML、SARIF、Markdown


四、产品优势

竞品对比

特性Skill Security Scanneropenclaw-skill-vetter
平台依赖无依赖,可独立部署强绑定OpenClaw
检测器数量18+完整检测器规则简单,数量有限
风险评级CVSS 3.1 专业评分缺乏体系化评级
产品形态企业级服务化工具小工具
部署方式REST API / 离线 / 私有化依赖特定平台
报告能力多格式完整报告

基础报

四大优势

  1. 通用性:不限制 Agent 平台或框架,任何 Skills 都可以扫描。

  2. 专业性:18+N 检测能力 + CVSS 3.1 评分,科学量化风险。

  3. 工程化:REST API + 离线部署 +多格式输出,具备企业级产品能力。

  4. 灵活化:支持私有化部署,数据不出网,安全可控。


五、检测能力

检测器列表

检测器功能风险等级
SecretsDetector检测代码中硬编码密钥、Token、账号密码等敏感凭证CRITICAL
DownloadExecDetector检测从远程地址下载文件并直接执行的恶意行为CRITICAL
InjectionDetector检测代码注入、命令注入、动态执行等高危漏洞CRITICAL
IOCDetector匹配已知恶意域名、IP、哈希等威胁情报 IOCCRITICAL
CredentialTheftDetector检测窃取系统密钥、配置文件、环境变量等敏感凭证行为HIGH
PersistenceDetector检测写入自启动、计划任务、系统服务等持久化后门行为HIGH
ObfuscationDetector检测代码混淆、字符串加密、动态构造等意图隐匿行为HIGH
ExfiltrationDetector检测敏感数据收集、打包外传、数据泄露行为HIGH
SupplyChainDetector检测恶意依赖、不安全源、篡改组件等供应链风险HIGH
PrivilegeEscalationDetector检测越权操作、提权行为、绕过权限控制等风险HIGH
SocialEngineeringDetector检测诱导性话术、仿冒身份、钓鱼等社会工程学行为HIGH
Base64Detector检测用于隐藏恶意逻辑的 Base64 编码载荷MEDIUM
NetworkDetector检测异常外联、可疑域名连接、非业务必要网络行为MEDIUM
EntropyDetector检测高熵值可疑字符串,识别潜在加密或隐藏载荷MEDIUM
HiddenCharDetector检测零宽字符、不可见符号等隐蔽代码注入行为LOW
YARA Rules自定义 YARA 规则特征码匹配可配置
LLM AnalyzerLLM 深度语义分析,发现隐蔽威胁可配置


检测能力详解

 CRITICAL 级别

检测器检测内容示例
SecretsDetector诱导Agent硬编码密码、API密钥、Access Token等敏感凭证

password = "admin123"、

api_key = "sk-xxx..."

DownloadExecDetector诱导Agent从远程URL下载文件并执行的危险行为curl 938K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8X3g2$3K9h3I4Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6K6j5%4u0A6M7s2c8Q4x3X3g2K6K9l9`.`. | bash
InjectionDetector诱导Agent执行命令注入、代码注入、SQL注入等高危漏洞eval(user_input)、os.system(cmd)
IOCDetector匹配已知恶意IP地址、域名、文件哈希等威胁情报访问恶意域名、使用恶意文件哈希

 HIGH 级别

检测器检测内容示例
CredentialTheftDetector

诱导Agent读取敏感凭证文件或提取浏览器存储凭证的行为

读取  ~/.aws/credentials
PersistenceDetector诱导Agent创建自启动项、计划任务、系统服务等持久化机制写入开机启动项、定时任务
ObfuscationDetector诱导Agent使用字符串加密、动态代码构造等代码混淆技术字符串拼接  "\x65\x76\x61\x6c"
ExfiltrationDetector诱导Agent向外部服务器上传敏感数据的网络传输行为上传文件到外部服务器
SupplyChainDetector诱导Agent引入不安全第三方依赖或未知来源组件的供应链风险不安全 pip 源、未知 PyPI 包
PrivilegeEscalationDetector诱导Agent尝试获取更高系统权限或绕过权限控制的行为修改系统权限配置
SocialEngineeringDetector诱导Agent通过欺骗手段执行危险操作的社会工程学攻击伪装客服索要密码

 MEDIUM 级别

检测器检测内容示例
Base64Detector诱导Agent使用Base64编码载荷隐藏恶意逻辑大量可疑Base64字符串
NetworkDetector诱导Agent建立异常网络连接或访问可疑域名连接非标准端口、频繁网络请求
EntropyDetector诱导Agent使用高熵值字符串隐藏加密内容或payload加密密钥、隐藏payload

 LOW 级别

检测器检测内容示例
HiddenCharDetector诱导Agent使用零宽字符、RTL控制符等隐蔽代码注入技术零宽字符、RTL隐藏字符


六、扫描范围

  • 文件类型

Markdown (SKILL.md)、Python、JavaScript、Shell、YAML、JSON 等。

  • 文件代码模式

恶意命令、危险函数、敏感操作等。

  • 文件威胁情报

已知恶意域名、IP、哈希等。

  • 语义分析

通过 LLM 理解代码意图,发现隐蔽威胁。


七、使用场景

1.开发阶段安全检测

python -m skill_scanner --path /path/to/skill --severity high

2.CI / CD集成

python -m skill_scanner --path ./skill --format sarif --severity high -o results.sarif

3.LLM深度分析

python -m skill_scanner --path /path/to/skill --use-llm --llm-provider openai

4.批量扫描

python -m skill_scanner --path "$dir" --format json -o "reports/$(basename $dir).json"done

5.Web界面交互扫描

python -m skill_scanner.web_ui --port 9000


八、技术规格

项目规格
编程语言Python 3.9+
依赖数量零外部依赖(可选依赖用于扩展功能)
输出格式Text, JSON, HTML, SARIF, Markdown
并发支持多技能并行扫描
超时控制可配置扫描超时
API 接口RESTful API
Web 界面Flask Web UI



九、性能特点

特性说明
快速启动无需初始化大型模型
低资源占用轻量级扫描引擎
并行处理多技能并行扫描
增量扫描
支持结果缓存
进度反馈实时显示扫描速度



十、快速开始

  • 安装

pip install -r requirements.
txt pip install -e .
  • 基本使用

# 基本扫描
python -m skill_scanner --path /path/to/skill

# HTML 报告
python -m skill_scanner --path /path/to/skill --format html -o report.html

# 过滤严重级别
python -m skill_scanner --path /path/to/skill --severity high

# 启用 LLM 分析
python -m skill_scanner --path /path/to/skill --use-llm

# 启用所有检测器
python -m skill_scanner --path /path/to/skill --use-ioc --use-yara --use-llm
  • Web界面

python -m skill_scanner.web_ui --port 9000
  • REST API

python -m skill_scanner.api_server --port 8080
curl -X POST http://localhost:8080/scan \  
-H "Content-Type: application/json" \  
-d '{"path": "/path/to/skill", "format": "json"}


十一、效果展示

例1:工具扫描效果


例2:Web界面展示

1.命令行,启用Web界面。

2.访问Web界面,配置扫描参数,开始扫描。

3.查看扫描结果报告。更多扫描结果,进入目录skill_scanner/reports/查看。

十二、许可模式

  • 开源版本:基础功能免费使用

  • 商业版本:提供专业功能,如批量扫描、专业LLM深度分析、244小时支持等

  • 本地部署:支持完全离线部署


终、联系我们



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最后于 3天前 被模湖智能编辑 ,原因:
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