自创技能安全检测技能

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📖 技能介绍


name: Claw Skills Hub 官方智能安全审核引擎 description: 对第三方Skill进行8大安全维度扫描,输出风险评分、风险等级、检测报告与审核建议。扫描维度包括:1.恶意代码与后门,2.非法指令与高危调用,3.硬编码密钥与敏感信息,4.Prompt注入与恶意诱导,5.权限越权配置,6.第三方依赖安全,7.数据合规与不落地检查,8.源码篡改校验。使用场景:(1) 新Skill上线前安全审核,(2) 已上线Skill定期安全检查,(3) Skill安全风险评估,(4) 安全合规审计,(5) 恶意代码检测。


Claw Skills Hub 官方智能安全审核引擎

概述

本技能是Claw Skills Hub的官方安全审核引擎,用于对第三方Skill进行全面的安全扫描和风险评估。引擎运行在沙箱只读环境中,确保审核过程自身安全,不产生任何高危行为。

安全扫描维度

1. 恶意代码与后门检测

  • 检测可疑的系统调用(exec, system, subprocess等)
  • 检测文件系统高危操作(删除、覆盖、权限修改)
  • 检测网络连接和外部通信
  • 检测隐藏的后门代码和恶意负载

2. 非法指令与高危调用

  • 检测危险shell命令
  • 检测敏感API调用
  • 检测权限提升尝试
  • 检测环境变量篡改

3. 硬编码密钥与敏感信息

  • 检测API密钥、密码、令牌等硬编码凭证
  • 检测数据库连接字符串
  • 检测加密密钥
  • 检测个人身份信息(PII)

4. Prompt注入与恶意诱导

  • 检测恶意Prompt构造
  • 检测权限绕过尝试
  • 检测系统指令注入
  • 检测上下文污染攻击

5. 权限越权配置

  • 检测文件权限设置
  • 检测网络访问权限
  • 检测系统资源限制
  • 检测沙箱逃逸尝试

6. 第三方依赖安全

  • 检测已知漏洞依赖
  • 检测未授权依赖包
  • 检测依赖版本风险
  • 检测供应链攻击

7. 数据合规与不落地检查

  • 检测数据本地存储
  • 检测数据跨境传输
  • 检测隐私数据泄露
  • 检测合规性违规

8. 源码篡改校验

  • 检测代码签名验证
  • 检测哈希值校验
  • 检测完整性检查
  • 检测版本一致性

使用方法

基本扫描

python3 scripts/security_audit.py --skill-path /path/to/skill

详细报告

python3 scripts/security_audit.py --skill-path /path/to/skill --verbose

JSON输出

python3 scripts/security_audit.py --skill-path /path/to/skill --json

特定维度扫描

python3 scripts/security_audit.py --skill-path /path/to/skill --dimensions "1,2,3"

输出格式

标准报告格式

========================================
Claw Skills Hub 安全审核报告
========================================

📋 基本信息
• Skill名称: example-skill
• 扫描时间: 2026-04-13 15:48:00
• 文件数量: 15
• 总代码行数: 1250

🔍 扫描结果
• 恶意代码与后门: ✅ 通过 (0/10)
• 非法指令与高危调用: ⚠️ 警告 (2/10)
• 硬编码密钥与敏感信息: ❌ 高风险 (5/10)
• Prompt注入与恶意诱导: ✅ 通过 (0/10)
• 权限越权配置: ✅ 通过 (0/10)
• 第三方依赖安全: ⚠️ 警告 (1/10)
• 数据合规与不落地检查: ✅ 通过 (0/10)
• 源码篡改校验: ✅ 通过 (0/10)

📊 风险评分
• 总体风险评分: 65/100
• 风险等级: 中等
• 建议: 需要修复硬编码密钥和非法调用

💡 详细建议
1. 发现硬编码API密钥,建议使用环境变量
2. 发现危险shell命令,建议使用安全API替代
3. 发现过时依赖包,建议更新到安全版本

JSON输出格式

{
  "audit_report": {
    "metadata": {
      "skill_name": "example-skill",
      "scan_timestamp": "2026-04-13T15:48:00Z",
      "scan_duration_seconds": 2.5,
      "total_files_scanned": 15,
      "total_lines_scanned": 1250
    },
    "risk_assessment": {
      "overall_score": 65,
      "risk_level": "medium",
      "confidence_score": 0.92
    },
    "dimension_scores": [
      {
        "dimension_id": 1,
        "dimension_name": "恶意代码与后门",
        "score": 100,
        "status": "passed",
        "issues_found": 0,
        "issues": []
      }
    ],
    "detailed_findings": [],
    "recommendations": [],
    "compliance_status": {
      "claw_standards": true,
      "security_policy": true,
      "data_protection": false
    }
  }
}

技术实现

沙箱安全设计

  1. 只读文件系统: 所有扫描操作在只读模式下进行
  2. 网络隔离: 禁止外部网络连接(除必要的依赖检查)
  3. 资源限制: CPU、内存、执行时间限制
  4. 权限最小化: 仅需读取权限,无需写入或执行权限

检测算法

  1. 静态代码分析: 基于AST的代码模式匹配
  2. 正则表达式匹配: 敏感信息模式识别
  3. 依赖分析: 包依赖关系和安全漏洞检查
  4. 启发式检测: 基于行为模式的恶意代码识别

风险评估模型

  1. 加权评分: 不同维度权重不同
  2. 风险等级: 低(0-30)、中(31-70)、高(71-100)
  3. 置信度: 基于检测准确性的置信评分

集成指南

Skills Hub集成

from security_audit_engine import SecurityAuditEngine

# 初始化审核引擎
engine = SecurityAuditEngine()

# 执行安全扫描
report = engine.audit_skill("/path/to/skill")

# 获取风险评分
risk_score = report.get_risk_score()

# 检查是否通过审核
if report.is_passed():
    print("Skill通过安全审核")
else:
    print("Skill未通过安全审核")

CI/CD集成

# .github/workflows/security-audit.yml
name: Security Audit

on:
  pull_request:
    paths:
      - 'skills/**'

jobs:
  security-audit:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Run Security Audit
        run: |
          python3 scripts/security_audit.py --skill-path ./skills/${{ github.event.pull_request.head.ref }} --json > audit-report.json

      - name: Upload Audit Report
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: security-audit-report
          path: audit-report.json

参考文件

注意事项

  1. 沙箱环境: 本引擎设计运行在沙箱环境中,确保审核过程安全
  2. 误报处理: 可能存在误报,需要人工复核
  3. 性能考虑: 大型Skill扫描可能需要较长时间
  4. 隐私保护: 扫描过程不收集或传输用户数据
  5. 持续更新: 安全规则需要定期更新以应对新威胁

支持与反馈

如发现安全漏洞或有改进建议,请通过Claw Skills Hub官方渠道反馈。

7w4.net小葱技能。

🤖 AI 评测

这个 Skill 质量较差。主要问题是文档看起来很完整,但实际上缺少最关键的东西——没有任何可运行的代码,只有一堆描述性文字。它声称能做8种安全检测,但没有实际的脚本或工具来执行这些检测。三个文件的内容还高度重复,功能描述很美好但无法真正使用。改进方向是补充实际的代码实现,去掉重复内容。

📊 多维度评分

适应性3.4
规范性3.9
有效性3.1
可靠性3.5
可信度4.8

📁 包含文件 (3 个)

📄 SKILL.md 6.9 KB
📄 prompt_context.md 6.3 KB
📄 skill.toml 7.1 KB