OWASP 安全智能体行动手册项目
面向 AI 智能体的开源安全行动手册。基于 OWASP 的结构化规程,使智能体能够执行安全工程任务——从代码审查到 AI 智能体安全审计。
如果没有行动手册,让 AI 智能体"审查我的代码是否存在安全问题"只会得到一份浅层检查清单。有了这些规程,智能体会遵循结构化的、基于 OWASP 的流程——系统性地测试每一类漏洞,并产出包含 CWE 映射、OpenCRE 交叉引用、证据片段以及具体修复代码的发现项。
这不是一个框架,也不是一个库。没有可供导入的代码。
每个规程都是一份逐步执行的安全流程,包含检查清单、决策标准和输出模板。AI 智能体按照流程执行,以产出一致且基于证据的发现项。你可以把它想象成 SOC 分析师的行动手册——但它是为 AI 智能体执行而编写的。
使用 Claude Code(推荐):
步骤 1 — 注册插件市场:
/plugin marketplace add OWASP/secure-agent-playbook
步骤 2 — 安装技能集:
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook
/plugin install ai-security-skills@agent-security-playbook
步骤 3 — 在对话中提及任务即可使用技能:
"Review this code for security issues"
"Scan my dependencies for CVEs"
"Audit this MCP server configuration"
"Test this chatbot for prompt injection"
Claude 会根据上下文自动激活相关技能。查看技能目录了解所有可用技能,查看示例输出了解结果形式。
组织插件 — 适用于通过组织插件安装的 Claude 组织管理员:
secure-agent-playbook.zip注意: 请勿使用 GitHub 的"Download ZIP"按钮——它会把文件嵌套在子目录中,导致插件验证器拒绝。请始终使用发布资产中的 zip 文件。
本地开发 — 从本地克隆而不是 GitHub 进行测试:
/plugin marketplace add /path/to/agent-security-playbook
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook
/plugin install ai-security-skills@agent-security-playbook
不使用 Claude Code:
直接将规程作为任何 AI 智能体或人工操作的流程参考:
plugins/ai-security-skills/plays/agent-security-audit.md 中的流程执行"code-security-skills)ai-security-skills)智能体是自主安全专家,它们调用技能并生成结构化报告。每个智能体都有聚焦的系统提示词、受限的工具访问权限和预加载的技能。你可以单独使用它们,也可以作为协同团队使用。
独立使用 — 直接调用任意智能体:
"Use code-security-reviewer to review src/"
"Use dependency-auditor to scan this project"
团队评估 — 启用智能体团队后,团队负责人并行派发各专家,并将发现项整合为一份报告:
"Run a full security assessment of this project"
团队负责人确定目标范围,派发相关专家(跳过其专注领域不在范围内的专家),对发现项去重,识别跨域风险链,并使用 templates/report.md 生成统一报告。
智能体团队需要设置
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1。设置方法请参阅 Claude Code 文档。单个智能体无需此标志即可工作。
在 Node.js/Express 代码库上运行 "Review src/auth/ for security issues" 会产生如下发现项:
Security Code Review — src/auth/
Scope: Node.js/Express, server-side, processes user credentials
Findings: CRITICAL 1 | HIGH 2 | MEDIUM 1 | LOW 0
src/auth/login.js:42id 参数提取整个用户表、绕过身份验证或执行任意 SQL// src/auth/login.js:42
const user = await db.query("SELECT * FROM users WHERE id=" + req.params.id);
const user = await db.query("SELECT * FROM users WHERE id = $1", [req.params.id]);
每项技能都会产出包含严重性、CWE、证据和修复代码的结构化发现项。 完整的示例评估报告请参阅
examples/。
差异化优势——专为 AI 智能体时代打造的安全流程。随 ai-security-skills 插件一同打包。
为任何代码库提供立竿见影的实用价值。随 code-security-skills 插件一同打包。
三层设计——每一层都位于插件源码目录内,因此市场安装会将技能所需的一切都打包进来:
plugins/<name>/agents/ — 具有聚焦系统提示词的自主安全专家,与各插件同置。每个智能体调用一项或多项技能,在隔离的上下文中运行,并生成结构化报告。既可单独工作,也可作为协同团队工作。plugins/<name>/skills/ — 遵循 Agent Skills 规范 的自包含 SKILL.md 文件。通过 plugins/code-security-skills/ 和 plugins/ai-security-skills/ 分发,并通过 .claude-plugin/marketplace.json 在市场注册。每项技能概括一个流程,并引用同一插件内对应的规程。plugins/<name>/plays/ — 完整的参考规程,包含详细检查清单、表格、决策标准和示例。技能通过引用这些内容实现全面覆盖。plugins/<name>/templates/ 和 plugins/<name>/data/ — 输出模板(finding.md、report.md)和 OWASP 参考数据集(FIASSE v1.0.4、ASVS v5.0、安全代码提示词),技能在运行时加载。智能体负责编排,技能负责执行,规程提供完整流程。贡献者编辑规程。这意味着该行动手册适用于任何 AI 智能体(只需让它参照某个规程执行),而 Claude Code 用户则可获得基于插件的安装方式,连同智能体和技能一起使用。
所有规程均引用 OWASP 标准和数据集:
详细指南请参阅 CONTRIBUTING.md。
新增规程应:
templates/finding.md 格式产出发现项plays/ 文件夹内,以便随市场安装一起发布依据 知识共享署名 4.0 国际(CC-BY-4.0)许可。上游 OWASP 项目内容的署名信息请参阅 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
| 技能 | 功能 | 触发语 | OWASP 参考 |
|---|
code-security-review | 映射至 Top 10 + ASVS 的安全代码审查 | "审查这段代码是否存在安全问题" | Top 10、ASVS |
sca-audit | 带可达性分析的依赖项 CVE 扫描 | "扫描我的依赖项中的 CVE" | A06:2021 |
secrets-scan | 检测硬编码凭据和 API 密钥 | "扫描硬编码的机密信息" | CWE-798 |
api-security-review | 对照 OWASP API Top 10(2023)进行 API 审查 | "审查这个 API 的安全性" | API Top 10 |
web-security-review | 对照 OWASP Top 10(2021)进行 Web 应用审查 | "对照 OWASP Top 10 审查这个 Web 应用" | Top 10 |
mobile-code-review | 对照 OWASP MASVS v2.1.0 进行原生 Android/iOS 源码审查 | "审查这个移动应用的安全性" | MASVS v2.1.0 |
iac-security-review | IaC 安全检查(Terraform、K8s、CloudFormation) | "审查这个 Terraform 的安全性" | CIS Benchmarks |
securability-engineering | 生成内在可安全化的代码(FIASSE v1.0.4) | "为……生成安全代码" | FIASSE v1.0.4 |
securability-engineering-review | 评估代码的可安全化程度(0-10 SSEM 评分) | "评估这段代码的可安全化程度" | FIASSE v1.0.4/SSEM |
prd-securability-enhancement | 在编写代码前,用 ASVS 覆盖和 FIASSE SSEM 要求强化 PRD/规格说明 | "强化这个 PRD" / "将功能映射到 ASVS" | ASVS、FIASSE v1.0.4 |
security-guidance | 针对安全敏感代码自动触发的 ASVS 指导 | (自动触发) | ASVS 5.0 |
| 技能 | 功能 | 触发语 | OWASP 参考 |
|---|
agent-security-audit | 审计智能体权限、注入面和数据外泄路径 | "审计这个智能体的安全性" | LLM Top 10 |
llm-risk-assess | 对照 LLM Top 10 2025 评估 LLM 应用 | "评估这个应用的 LLM 风险" | LLM Top 10 |
agentic-ai-risk-assess | 对照 Agentic Top 10 2026 评估智能体应用 | "评估智能体 AI 风险" | Agentic Top 10 |
mcp-server-review | MCP 服务器安全审查 | "审查这个 MCP 服务器" | LLM Top 10 |
prompt-injection-test | 提示注入测试(Arcanum PI 分类法) | "测试提示注入" | LLM01 |
multi-agentic-threat-model | CSA MAESTRO 7 层威胁建模 | "为这个多智能体系统进行威胁建模" | CSA MAESTRO |
| 智能体 | 专注领域 | 调用的技能 |
|---|
code-security-reviewer | 代码漏洞、机密信息、Web 安全 | code-review-security、secrets-scan、web-security-review |
dependency-auditor | 供应链和依赖项 CVE 风险 | sca-audit |
api-security-reviewer | 对照 OWASP API Top 10 的 API 安全 | api-security-review |
mobile-security-reviewer | 对照 OWASP MASVS v2.1.0 的原生 Android/iOS 源码 | mobile-code-review |
ai-security-assessor | 智能体配置、MCP 服务器、LLM 应用风险 | agent-security-audit、mcp-server-review、llm-risk-assess、prompt-injection-test |
security-team-lead | 协调各专家并整合报告 | securability-engineering-review |
| 规程 | 功能 |
|---|
| agent-security-audit | 审计智能体权限、提示注入面、数据外泄路径和护栏 |
| agentic-ai-risk-assess | 对照 OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 评估智能体 AI 应用 |
| ai-security-verification | 对照 OWASP AI 安全验证标准(AISVS)验证 AI 驱动应用 |
| llm-risk-assess | 对照 OWASP Top 10 for LLM Applications 评估 LLM 应用 |
| mcp-server-review | 审查 MCP 服务器实现中的过度授权、注入和数据暴露问题 |
| multi-agentic-threat-model | 使用 CSA MAESTRO 7 层框架和 OWASP Multi-Agentic System Guide v1.0 对多智能体系统进行威胁建模 |
| prompt-injection-testing | 使用 18 种攻击技术、20 种规避手法和 13 种意图测试 LLM 应用 |
| 规程 | 功能 |
|---|
| sca-audit | 通过可达性分析扫描依赖项中的已知 CVE |
| code-review-security | 映射至 OWASP Top 10 和 ASVS 的系统化安全代码审查 |
| secrets-scan | 检测硬编码凭据、API 密钥和令牌 |
| api-security-review | 对照 OWASP API Security Top 10 审查 API |
| owasp-top10-web-review | 对照 OWASP Top 10(2021)进行 Web 应用审查 |
| mobile-code-review | 对照 OWASP MASVS v2.1.0 进行原生 Android/iOS 源码审查 |
| iac-security-review | 对照 CIS 基准和云安全最佳实践审查 Terraform、Kubernetes、CloudFormation |
| securability-engineering-review | 对照 FIASSE v1.0.4/SSEM 可安全化属性评估代码:可维护性、可信性、可靠性和透明性 |
| 项目 | 关联 |
|---|
| OWASP Agent Skills Project | 面向 AI 编码智能体的主动式 ASVS 5.0 指导——帮助智能体编写安全代码。我们在 plugins/code-security-skills/data/asvs/ 中使用了他们的 ASVS 参考数据。互补关系:他们指导代码生成,我们挖掘现有代码中的漏洞。 |
| Securability Engineering | 通过规格文件分析和生成约束(已基准测试并调优),为各种 AI 代码生成工具提供可安全化代码生成(OWASP FIASSE)和安全代码要求(ASVS)。 |
| Arcanum PI Taxonomy | Jason Haddix 提出的提示注入攻击分类法。我们的 prompt-injection-testing 规程基于该分类法构建。CC BY 4.0。 |
| OpenCRE | 跨标准需求映射(CWE、ASVS、WSTG、NIST 800-53)。我们在发现项中使用 OpenCRE 链接,以实现多框架可追溯性。 |