Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
security-audit-skill — Навык агента кодирования для многоэтапных аудитов безопасности с независимо проверяемыми, машиночитаемыми результатами | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/cloudflare/security-audit-skill
Статический анализАнализ уязвимостейАнализ КодаДинамический анализ кода (DAST)Веб-безопасностьТестирование на ПроникновениеОбучение и Образование
GitHubcloudflare/security-audit-skill

security-audit-skill

Навык агента кодирования для многоэтапных аудитов безопасности с независимо проверяемыми, машиночитаемыми результатами

Репозиторий
2.8k216572 месяцев назадПроверено Kitploit

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

security-audit

Навык для кодинг-агента, превращающий вашего агента в аудитора безопасности. Он координирует несколько параллельных агентов через шестифазный конвейер — разведку, охоту, валидацию, отчетность, структурированный вывод и независимую верификацию — для поиска эксплуатируемых уязвимостей с реальным воздействием.

Этот навык стал основой для системы обнаружения уязвимостей Cloudflare, описанной в статье Создайте собственный харнес для уязвимостей. Харнес вырос в многоступенчатую систему, охватывающую весь парк; данный навык — это отправная точка для одного репозитория, из которой он развился.

Что делает

Навык запускает структурированный аудит в шесть фаз:

  1. Разведка — параллельные агенты-исследователи составляют карту архитектуры приложения, границ доверия и поверхностей ввода. Создается architecture.md.
  2. Охота — параллельные агенты общего назначения атакуют кодовую базу с разных сторон (инъекции, контроль доступа, бизнес-логика, криптография, злоупотребление функциями, цепочки атак и универсальный класс). Каждый агент может порождать подчиненных агентов для более глубокого изучения.
  3. Валидация — отдельные агенты пытаются опровергнуть каждую находку. Состязательная проверка отсеивает ложные срабатывания.
  4. Отчетность — создаются REPORT.md (читаемый человеком) и FINDINGS-DETAIL.md (подробные трассировки для находок уровня MEDIUM+).
  • Структурированный вывод — записывается findings.json, соответствующий report-schema.json и проверяемый validate-findings.cjs.
  • Независимая верификация — новые агенты проверяют каждое фактическое утверждение в структурированном выводе на соответствие исходному коду.
  • Многократные прогоны по одному репозиторию накапливаются. Каждый прогон исследует разные пути выполнения кода; навык читает предыдущие файлы findings.json, чтобы пропускать известные проблемы и нацеливаться на пробелы.

    Файлы

    ФайлНазначение
    SKILL.mdНастройка, основные принципы, терминология платформы, обзор рабочего процесса и анти-паттерны аудита
    RECONNAISSANCE.mdПодсказки для фазы 1 (разведка) и инструкции по синтезу
    HUNTING.mdОркестрация фазы 2, методология охоты и правила валидации
    ATTACK-CLASSES.mdОсновные, универсальные и очевидные подсказки для атак
    MEMORY-SAFETY-AND-BINARY.mdКлассы охоты за безопасностью памяти, бинарными файлами и ядром для нативных целей
    AI-AND-LLM.mdКлассы охоты за инъекциями в подсказки, агентом/инструментом и обработкой вывода для целей на базе LLM
    WEB-PROTOCOL-AND-AUTH.mdКлассы охоты за фреймингом HTTP-запросов, кэшированием и протоколами аутентификации для целей, работающих по HTTP и с аутентификацией
    CLIENT-SIDE.mdКлассы охоты за инъекциями в DOM, доверием к сообщениям, UI-редизайном и загрязнением прототипов для клиентских/браузерных целей
    VALIDATION-AND-REPORTING.mdФазы 3–6: валидация, отчетность и верификация
    report-schema.jsonJSON-схема для findings.json (структуры подтвержденных и отклоненных находок)
    validate-findings.cjsВалидатор Node.js без зависимостей, проверяющий findings.json на соответствие схеме

    Установка

    Установите навык с помощью Skills CLI:

    root@kitploit:~
    npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill \
      --skill security-audit
    

    Используйте --global для установки на уровне пользователя:

    root@kitploit:~
    npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill \
      --skill security-audit \
      --global
    

    Выполните npx skills --help, чтобы узнать параметры выбора агента и неинтерактивного режима.

    Использование

    Запустите вашего кодинг-агента в (или укажите на) кодовую базу, которую хотите проверить, а затем попросите его выполнить аудит безопасности:

    root@kitploit:~
    security audit this codebase
    
    root@kitploit:~
    find security vulnerabilities in ./src
    
    root@kitploit:~
    do a security review, output to ~/audits/my-project
    

    Навык активируется автоматически, когда запрос соответствует его триггеру (security audit, find vulnerabilities, pen-test the code и т.д.). Он запросит выходной каталог, если вы его не укажете; по умолчанию используется ~/security-audit-skill/<имя-репозитория>/run-<N>.

    Требования

    • Кодинг-агент с моделью, поддерживающей использование инструментов и параллельных подчиненных агентов
    • Node.js (для проверки схемы validate-findings.cjs в фазе 5)

    Принципы дизайна

    • Сообщайте только о том, что можно эксплуатировать. Каждая находка должна иметь конкретный сценарий атаки, а не «теоретически злоумышленник может...»
    • Состязательная валидация. Агент, проверяющий находку, никогда не является агентом, который ее нашел.
    • Серьезность требует воздействия. Вероятность × воздействие, а не отклонение от контрольного списка.
    • Пробелы в эшелонированной защите — это не уязвимости. Если слой A предотвращает атаку, отсутствие слоя B — это заметка по усилению защиты.
    • Многократные прогоны повышают охват. Тестирование показывает, что один прогон находит примерно половину всех уязвимостей, обнаруженных при нескольких прогонах.

    Контакты

    Вопросы, отзывы или обсуждение инструментов AI-безопасности: [email protected]

    Лицензия

    MIT — см. LICENSE.

    Скачать инструмент