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Attack chain construction methodology for code audit. Provides chain reasoning method, common chain patterns, and automatic chain building rules. Load when evaluating cross-vulnerability impact.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Feature-centric deep incremental security review harness for Git-backed code changes, with autonomous, agents, and hybrid execution modes.
Optional graph-context enrichment for feature-centric incremental security review using CodeGraph or code-review-graph when available.
Pre-report finding verification contract. Re-checks whether each vulnerability has a real external Source, reachable Sink, bypassable or missing sanitization, and practical exploitability before final reporting.
Sink chain deep tracing methodology with graded code output templates (Critical full-chain / High-Medium key-nodes), reverse tracking rules, and per-hop Read verification.
Agent contract templates for R1 and R2+ rounds, including output format, token budget management, truncation defense, and auto-injection prompt templates.
Jalor internal Spring framework audit extension for endpoint operation authorization and service audit logging coverage.
| name | attack-chain |
| description | Attack chain construction methodology for code audit. Provides chain reasoning method, common chain patterns, and automatic chain building rules. Load when evaluating cross-vulnerability impact. |
不是记住已知链，而是学会构建新链
对每个 Critical/High 漏洞，执行链式推导:
1. 前置条件 → 需要认证? → 有无认证绕过可串联?
2. 利用结果 → 信息泄露/代码执行/权限提升?
3. 结果转化 → 该结果能否作为下一个漏洞的输入?
4. 迭代延伸 → 重复 2-3 直到无法扩展
5. 整体评估 → 组合后的影响 > 单个漏洞的影响?
优先级: RCE > 任意文件读写 > 认证绕过 > 注入 > 信息泄漏
启发，非穷举 → LLM 应基于发现构建新链
| 起点类型 | 典型延伸路径 | 最终影响 |
|---|---|---|
| 认证绕过 | → 管理API/SSRF/文件上传/JDBC注入 → RCE/云接管 | 全系统沦陷 → ... |
| 信息泄露 | → 密钥获取 → Token伪造 → 认证绕过 → 功能滥用 | 权限提升 → ... |
| SSRF | → 云元数据/内网服务/Redis/数据库 → 凭据窃取/RCE | 内网渗透 → ... |
| 注入(SQL/命令) | → 数据外泄/文件写入/系统命令 → 持久化控制 | 数据+系统 → ... |
| 配置缺陷 | → CORS/Actuator/Debug端点 → 数据窃取/凭据暴露 | 信息泄露 → ... |
| 反序列化 | → Gadget Chain → RCE / 任意文件操作 | 服务器控制 → ... |
⚠️ 真正高价值的攻击链往往是项目特有的，不在任何模板中。LLM 应基于实际发现动态构建，但每个起点最多延伸 3 层（避免无限递归）。
严重度校准后、写报告前执行: