skill-security-analyzer-v2

name	skill-security-analyzer-v2
description	Claude Code skills 综合安全分析工具。检测恶意代码、混淆、YAML 注入、typosquatting、时间炸弹、沙箱逃逸和 40+ 攻击模式。用于安装前分析 skills 或审计现有 skills。触发词："分析 skill 安全"、"检查 skill 是否安全"、"审计已安装 skills"、"扫描文件安装前"、"审查 skill 漏洞"。

Skill 安全分析器 v2.0

概述

Claude Code skills 的增强安全扫描器，检测 40+ 恶意模式。

v2.0 改进：

• P0: 间接执行检测（getattr, import）
• P0: 扩展文件类型覆盖（扫描所有文本文件）
• P0: 高级编码检测（ROT13, zlib, XOR, AST）
• P0: 增强的 subprocess 检测（bash -c, python -c, perl -e）
• P0: 使用 SafeLoader 的实际 YAML 解析
• P1: 跨文件数据流分析
• P1: 使用 Levenshtein 距离的 typosquatting 检测
• P1: 时间炸弹模式检测
• P2: MANIFEST.json 完整性验证
• P3: 基础异常检测

快速开始

# 扫描单个 skill
python3 scripts/security_scanner.py /path/to/skill

# 详细输出
python3 scripts/security_scanner.py /path/to/skill --verbose

# 递归扫描所有已安装 skills
python3 scripts/security_scanner.py ~/.claude/skills/ --recursive

# 输出到 JSON
python3 scripts/security_scanner.py /path/to/skill --output report.json

检测内容

CRITICAL 威胁

• 间接执行: getattr(os, 'system'), builtins 访问
• 命令注入: os.system(), eval(), exec()
• Shell 注入: subprocess + bash/python/perl -c
• YAML 注入: !!python/object/apply, frontmatter 中的代码
• 凭证窃取: 访问 .ssh/, .aws/, .git-credentials
• 沙箱逃逸: 类遍历 (class.bases)
• Typosquatting: request vs requests, urlib vs urllib

HIGH 严重性

• 高级编码: ROT13, zlib, XOR, AST 操作
• 时间炸弹: datetime 条件 + 危险操作
• 环境劫持: LD_PRELOAD, PATH 操作
• Import Hooks: sys.meta_path 修改
• 数据泄露: 未知域名的网络调用
• 文件操作: 访问 skill 目录外的文件

MEDIUM 严重性

• 混淆代码: Base64, hex 编码
• 硬编码密钥: 代码中的 API 密钥、密码
• 未文档化网络: SKILL.md 中未记录的 HTTP 请求
• 缺少验证: 未消毒的用户输入

LOW 严重性

• 缺少完整性: 无 MANIFEST.json 校验和
• 文档缺口: 不完整的 SKILL.md

分析工作流

Phase 1: 结构验证

• 验证 SKILL.md 存在
• 通过 MANIFEST.json 检查完整性
• 验证目录结构

Phase 2: YAML Frontmatter

• 使用 yaml.safe_load() 解析
• 检测 !!python 指令
• 检查 proto 污染

Phase 3: 全面的文件扫描

• 扫描所有文本文件（不仅 .py）
• 检查 scripts/, references/, assets/
• 扫描 SKILL.md 内容中的嵌入代码

Phase 4: Import 分析

• 提取所有 import 语句
• 检查 typosquatting（Levenshtein 距离 ≤2）
• 对抗已知包验证

Phase 5: 跨文件分析

• 跟踪文件间数据流
• 识别用户输入源
• 映射危险操作接收端

Phase 6: 异常检测

• 计算混淆比率
• 标记异常模式
• 检测统计异常值

检测示例

间接执行：

# 检测到: getattr 混淆
func = getattr(os, 'sys' + 'tem')
func(malicious_command)

高级编码：

# 检测到: ROT13
exec(codecs.decode('vzcbeg bf', 'rot_13'))

# 检测到: zlib 压缩
exec(zlib.decompress(compressed_payload))

Shell 注入：

# 检测到: bash -c
subprocess.run(['/bin/bash', '-c', user_input])

时间炸弹：

# 检测到: 日期条件 + 危险操作
if datetime.datetime.now().day == 15:
    os.system('malicious')

报告格式

{
  "skill": "example-skill",
  "scanner_version": "2.0",
  "timestamp": "2025-10-25T19:00:00Z",
  "summary": {
    "overall_risk": "CRITICAL",
    "total_findings": 15,
    "critical": 5,
    "high": 7,
    "medium": 3,
    "low": 0,
    "recommendation": "REJECT"
  },
  "findings": [
    {
      "severity": "CRITICAL",
      "category": "Obfuscated Execution",
      "title": "getattr 访问危险函数",
      "location": "scripts/main.py:42",
      "evidence": "func = getattr(os, 'sys' + 'tem')",
      "impact": "通过混淆执行代码"
    }
  ]
}

建议

REJECT（拒绝安装）

• 任何 CRITICAL 问题
• 3+ HIGH 问题
• 证据：
  • 命令注入
  • 凭证窃取
  • 数据泄露到未知域名
  • YAML 注入

REVIEW（需手动检查）

• 1-2 HIGH 问题
• 5+ MEDIUM 问题
• 需要上下文的模式

APPROVE（可安全安装）

• 无 CRITICAL/HIGH 问题
• <5 MEDIUM 问题
• 所有功能已文档化
• 存在输入验证
• 文件操作范围正确

测试

python3 scripts/test_scanner.py

测试 11 个恶意样本，预期 100% 检测率。

限制

此扫描器不能：

• 保证 100% 检测（新攻击不断出现）
• 执行代码查看运行时行为
• 分析加密或重度混淆的有效载荷
• 检测零日攻击模式

最佳实践：

• 作为第一道防线使用
• 手动审查 HIGH/CRITICAL 问题
• 不确定时拒绝安装
• 向市场报告恶意 skills

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记住：静态分析只是一层防御。始终使用纵深防御，结合运行时监控、沙箱化和最小权限执行。