कोई निष्कर्ष ≠ कोई जोखिम नहीं। एक स्कैन जो "कोई निष्कर्ष नहीं" लौटाता है, यह दर्शाता है कि कोई ज्ञात खतरा पैटर्न नहीं मिला। यह गारंटी नहीं देता कि कोई स्किल सुरक्षित, हानिरहित या कमजोरियों से मुक्त है।
कवरेज स्वाभाविक रूप से अधूरी है। स्कैनर हस्ताक्षर-आधारित डिटेक्शन, LLM-आधारित सिमेंटिक विश्लेषण, व्यवहारिक डेटाफ्लो विश्लेषण, वैकल्पिक क्लाउड सेवाओं और कॉन्फ़िगर करने योग्य नियम पैक को जोड़ता है। हालांकि यह दृष्टिकोण कवरेज में सुधार करता है, कोई स्वचालित उपकरण हर तकनीक का पता नहीं लगा सकता, विशेष रूप से नए या ज़ीरो-डे हमलों का।
गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक हो सकते हैं। सर्वसम्मति मोड और मेटा-विश्लेषण शोर को कम करते हैं, लेकिन कोई कॉन्फ़िगरेशन सभी गलत वर्गीकरणों को समाप्त नहीं करता। अपने जोखिम सहनशीलता के अनुसार स्कैन पॉलिसी को ट्यून करें।
मानव समीक्षा आवश्यक बनी रहती है। स्वचालित स्कैनिंग रक्षा-इन-डेप्थ रणनीति का एक घटक है। उच्च-जोखिम या उत्पादन परिनियोजन को स्कैनर परिणामों को मैन्युअल कोड समीक्षा और/या खतरा मॉडलिंग के साथ जोड़ना चाहिए।

गाइड	विवरण
त्वरित प्रारंभ	5 मिनट में शुरू करें
आर्किटेक्चर	सिस्टम डिज़ाइन और घटक
खतरा वर्गीकरण	उदाहरणों के साथ पूर्ण AITech खतरा वर्गीकरण
LLM विश्लेषक	LLM कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग
मेटा-विश्लेषक	गलत सकारात्मक फ़िल्टरिंग और प्राथमिकता निर्धारण
व्यवहारिक विश्लेषक	डेटाफ्लो विश्लेषण विवरण
स्कैन पॉलिसी	कस्टम पॉलिसी, प्रीसेट और ट्यूनिंग गाइड
पॉलिसी त्वरित संदर्भ	पॉलिसी अनुभागों और नॉब्स के लिए संक्षिप्त संदर्भ
नियम लेखन	सिग्नेचर, YARA और Python नियम कैसे जोड़ें
GitHub Actions	CI/CD एकीकरण के लिए पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो
API संदर्भ	REST API दस्तावेज़ीकरण
विकास गाइड	योगदान और विकास सेटअप

क्लाउड प्रदाता एक्सट्रा

# AWS Bedrock समर्थन
pip install cisco-ai-skill-scanner[bedrock]

# Google AI Studio / Gemini समर्थन
pip install cisco-ai-skill-scanner[google]

# Google Vertex AI समर्थन
pip install cisco-ai-skill-scanner[vertex]

# Azure OpenAI समर्थन
pip install cisco-ai-skill-scanner[azure]

# सभी क्लाउड प्रदाता
pip install cisco-ai-skill-scanner[all]

# LLM विश्लेषक और मेटा-विश्लेषक के लिए
export SKILL_SCANNER_LLM_API_KEY="your_api_key"
export SKILL_SCANNER_LLM_MODEL="claude-3-5-sonnet-20241022"
# वैकल्पिक: disabled, minimal, low, medium, high, xhigh, या max
export SKILL_SCANNER_LLM_REASONING_EFFORT="low"

# VirusTotal बाइनरी स्कैनिंग के लिए
export VIRUSTOTAL_API_KEY="your_virustotal_api_key"

# Cisco AI Defense के लिए
export AI_DEFENSE_API_KEY="your_aidefense_api_key"

# एकल स्किल स्कैन करें (कोर विश्लेषक: static + bytecode + pipeline)
skill-scanner scan /path/to/skill

# व्यवहारिक विश्लेषक के साथ स्कैन करें (डेटाफ्लो विश्लेषण)
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioral

# सभी इंजनों के साथ स्कैन करें
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioral --use-llm --use-aidefense

# गलत सकारात्मक फ़िल्टरिंग के लिए मेटा-विश्लेषक के साथ स्कैन करें
skill-scanner scan /path/to/skill --use-llm --enable-meta

# अस्पष्ट विवरण जाँच के लिए ट्रिगर विश्लेषक के साथ स्कैन करें
skill-scanner scan /path/to/skill --use-trigger

# LLM विश्लेषक को कई बार चलाएँ और बहुमत-सहमत निष्कर्ष रखें
skill-scanner scan /path/to/skill --use-llm --llm-consensus-runs 3

# कई स्किल्स को पुनरावर्ती रूप से स्कैन करें
skill-scanner scan-all /path/to/skills --recursive --use-behavioral

# क्रॉस-स्किल ओवरलैप डिटेक्शन के साथ कई स्किल्स स्कैन करें
skill-scanner scan-all /path/to/skills --recursive --check-overlap

# GitHub रिपॉजिटरी स्कैन करें (owner/repo शॉर्टहैंड या पूर्ण URL)
skill-scanner scan-repo owner/repo
skill-scanner scan-repo https://github.com/owner/repo --use-llm

# लेनिएंट मोड: विफल होने के बजाय मैलफॉर्म्ड स्किल्स को सहन करें
skill-scanner scan /path/to/skill --lenient
skill-scanner scan-all /path/to/skills --recursive --lenient

# गैर-मानक स्किल प्रारूपों के साथ लेनिएंट मोड (SKILL.md आवश्यक नहीं)
skill-scanner scan .claude/commands/deploy --lenient
skill-scanner scan-all .claude/commands --recursive --lenient

# SKILL.md के बजाय कस्टम मेटाडेटा फ़ाइलनाम का उपयोग करें
skill-scanner scan /path/to/skill --skill-file README.md

# CI/CD: खतरे मिलने पर बिल्ड विफल करें
skill-scanner scan-all ./skills --fail-on-severity high --format sarif --output results.sarif

# अटैक सहसंबंध समूहों के साथ इंटरैक्टिव HTML रिपोर्ट उत्पन्न करें
skill-scanner scan /path/to/skill --use-llm --enable-meta --format html --output report.html

# कस्टम YARA नियमों का उपयोग करें
skill-scanner scan /path/to/skill --custom-rules /path/to/my-rules/

# कस्टम वर्गीकरण + खतरा मैपिंग प्रोफाइल का उपयोग करें (JSON/YAML)
skill-scanner scan /path/to/skill --taxonomy /path/to/taxonomy.json --threat-mapping /path/to/threat_mapping.json

# वैकल्पिक अज्ञात-फ़ाइल अपलोड के साथ VirusTotal हैश स्कैन
skill-scanner scan /path/to/skill --use-virustotal --vt-upload-files

# स्कैन पॉलिसी प्रीसेट का उपयोग करें (strict, balanced, permissive)
skill-scanner scan /path/to/skill --policy strict

# कस्टम संगठन पॉलिसी फ़ाइल का उपयोग करें
skill-scanner scan /path/to/skill --policy my_org_policy.yaml

# अनुकूलित करने के लिए पॉलिसी फ़ाइल उत्पन्न करें
skill-scanner generate-policy -o my_org_policy.yaml

# इंटरैक्टिव पॉलिसी कॉन्फ़िगरेटर (TUI)
skill-scanner configure-policy

from skill_scanner import SkillScanner
from skill_scanner.core.analyzers import BehavioralAnalyzer

# विश्लेषकों के साथ स्कैनर बनाएँ
scanner = SkillScanner(analyzers=[
    BehavioralAnalyzer(),
])

# एक स्किल स्कैन करें
result = scanner.scan_skill("/path/to/skill")

print(f"निष्कर्ष: {len(result.findings)}")
print(f"अधिकतम गंभीरता: {result.max_severity}")

# नोट: is_safe इंगित करता है कि कोई HIGH/CRITICAL निष्कर्ष नहीं मिला।
# यह गारंटी नहीं देता कि स्किल सभी जोखिमों से मुक्त है।
if not result.is_safe:
    print("समस्याएँ मिलीं -- परिनियोजन से पहले निष्कर्षों की समीक्षा करें")

विश्लेषक	डिटेक्शन विधि	दायरा	आवश्यकताएँ
Static	YAML + YARA पैटर्न	सभी फ़ाइलें	कोई नहीं
Bytecode	.pyc अखंडता सत्यापन	Python बाइटकोड	कोई नहीं
Pipeline	कमांड टेंट विश्लेषण	शेल पाइपलाइन	कोई नहीं
Behavioral	AST डेटाफ्लो विश्लेषण	Python फ़ाइलें	कोई नहीं
LLM	सिमेंटिक विश्लेषण	SKILL.md + स्क्रिप्ट	API कुंजी
Meta	गलत सकारात्मक फ़िल्टरिंग	सभी निष्कर्ष	API कुंजी
VirusTotal	हैश-आधारित मैलवेयर	बाइनरी फ़ाइलें	API कुंजी
AI Defense	क्लाउड-आधारित AI	टेक्स्ट सामग्री	API कुंजी

विकल्प	विवरण
`--policy`	स्कैन पॉलिसी: प्रीसेट नाम (`strict`, `balanced`, `permissive`) या कस्टम YAML का पथ
`--use-behavioral`	व्यवहारिक विश्लेषक सक्षम करें (डेटाफ्लो विश्लेषण)
`--use-llm`	LLM विश्लेषक सक्षम करें (API कुंजी आवश्यक)
`--llm-provider`	CLI रूटिंग के लिए LLM प्रदाता: `anthropic` या `openai`
`--llm-consensus-runs N`	LLM विश्लेषण को `N` बार चलाएँ, बहुमत-सहमत निष्कर्ष रखें, और उनकी उच्चतम देखी गई गंभीरता बनाए रखें
`--llm-max-tokens N`	LLM प्रतिक्रियाओं के लिए अधिकतम आउटपुट टोकन (डिफ़ॉल्ट: 8192)
`--llm-reasoning-effort LEVEL`	वैकल्पिक तर्क गहराई (`disabled`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, या `max`); अनसेट प्रदाता डिफ़ॉल्ट को संरक्षित करता है
`--use-virustotal`	VirusTotal बाइनरी स्कैनर सक्षम करें
`--vt-api-key KEY`	VirusTotal API कुंजी सीधे प्रदान करें (वैकल्पिक)
`--vt-upload-files`	अज्ञात बाइनरी को VirusTotal पर अपलोड करें (वैकल्पिक)
`--use-aidefense`	Cisco AI Defense विश्लेषक सक्षम करें
`--aidefense-api-url URL`	AI Defense API URL ओवरराइड करें (वैकल्पिक)
`--use-trigger`	ट्रिगर विशिष्टता विश्लेषक सक्षम करें
`--enable-meta`	गलत सकारात्मक फ़िल्टरिंग के लिए मेटा-विश्लेषक सक्षम करें
`--verbose`	प्रति-निष्कर्ष पॉलिसी फ़िंगरप्रिंट, सह-घटना मेटाडेटा शामिल करें, और मेटा-विश्लेषक गलत सकारात्मक रखें
`--format`	आउटपुट: `summary`, `json`, , , , । प्रारूप संक्षिप्त इंटरैक्टिव रिपोर्ट उत्पन्न करता है जिसमें संक्षिप्त करने योग्य सहसंबंध समूह, विस्तार योग्य कोड स्निपेट और पाइपलाइन टेंट फ्लो आरेख शामिल हैं

कमांड	विवरण
(कोई कमांड नहीं)	इंटरैक्टिव स्कैन विज़ार्ड लॉन्च करें (टर्मिनल में चलाने पर)
`interactive`	इंटरैक्टिव स्कैन विज़ार्ड लॉन्च करें (स्पष्ट)
`scan`	एकल स्किल निर्देशिका स्कैन करें
`scan-all`	कई स्किल्स स्कैन करें (`--recursive`, `--check-overlap` के साथ)
`generate-policy`	अनुकूलन के लिए स्कैन पॉलिसी YAML उत्पन्न करें
`configure-policy`	कस्टम स्कैन पॉलिसी बनाने/संपादित करने के लिए इंटरैक्टिव TUI (`--input` समर्थित)
`list-analyzers`	उपलब्ध विश्लेषक दिखाएँ
`validate-rules`	नियम हस्ताक्षर सत्यापित करें (`--rules-file` समर्थित)

$ skill-scanner scan ./my-skill --use-behavioral

============================================================
स्किल: my-skill
============================================================
स्थिति: [OK] कोई निष्कर्ष नहीं
अधिकतम गंभीरता: NONE
कुल निष्कर्ष: 0
स्कैन अवधि: 0.15s

# .github/workflows/scan-skills.yml
name: Scan Skills
on:
  pull_request:
    paths: [".cursor/skills/**"]
jobs:
  scan:
    uses: cisco-ai-defense/skill-scanner/.github/workflows/scan-skills.yml@main
    with:
      skill_path: .cursor/skills
    permissions:
      security-events: write
      contents: read

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner
    rev: v1.0.0  # नवीनतम रिलीज़ टैग का उपयोग करें
    hooks:
      - id: skill-scanner

markdown

table

sarif

html

skill-scanner

सबसे लोकप्रिय

मुख्य विशेषताएँ

दायरा और सीमाएँ

दस्तावेज़ीकरण

स्थापना

त्वरित प्रारंभ

पर्यावरण सेटअप (वैकल्पिक)

इंटरैक्टिव विज़ार्ड

CLI उपयोग

Python SDK

सुरक्षा विश्लेषक

CLI विकल्प

उदाहरण आउटपुट

GitHub Actions

प्री-कमिट हुक

योगदान

लाइसेंस

skill-scanner

सबसे लोकप्रिय

स्किल स्कैनर

मुख्य विशेषताएँ

दायरा और सीमाएँ

दस्तावेज़ीकरण

स्थापना

त्वरित प्रारंभ

पर्यावरण सेटअप (वैकल्पिक)

इंटरैक्टिव विज़ार्ड

CLI उपयोग

Python SDK

सुरक्षा विश्लेषक

CLI विकल्प

उदाहरण आउटपुट

GitHub Actions

प्री-कमिट हुक

योगदान

लाइसेंस