一文了解｜SkillScan 智能体技能安全扫描最佳实践

一、引言

随着 AI Agent 技能（Skills）生态的迅速发展，社区开发者贡献的技能数量与日俱增。然而，这些技能来源多样、质量参差不齐，其安全性缺乏有效保障。攻击者可能借机发布恶意技能，对用户设备进行攻击或窃取数据。SkillScan 作为面向智能体技能包的全链路安全检测方案，为技能生态提供全面的安全保障。

本文将从风险全景、检测能力、场景实践、接入方案、开发规范五个维度，全面梳理技能安全的核心挑战，详细阐述 SkillScan 的安全检测体系与保障方案，为业务接入与开发者提供完整的实践指南。

技能安全风险贯穿于技能包的整个生命周期，从文件结构、声明配置到代码实现，再到依赖管理和运行时行为，每个环节都可能存在安全隐患。SkillScan 将技能安全风险归纳为五大类，形成完整风险视图：

• 攻击向量：

  ° 恶意文件植入：攻击者在技能包中植入可执行文件或二进制后门，在技能运行时触发恶意行为。

  ° 硬编码凭证：将 API Key、内网密码、Token 等敏感信息直接写入配置文件或代码中，一旦泄露可被攻击者利用。

  ° 资源耗尽攻击：在包体中放置异常大的文件或高压缩比文件，导致解压或解析时发生拒绝服务。

  ° 目录穿越：恶意构造的压缩包成员路径包含 ../ 等穿越字符，解压时可能覆盖系统关键文件。

• 潜在影响：本地文件包含漏洞、敏感信息泄露、系统资源耗尽、目录穿越导致的任意文件写入、内容合规风险。

  
  

• 安全检测手册

• 攻击向量：

  °提示词注入：在 skill.md 的描述或示例中嵌入恶意指令，当大模型读取并执行这些内容时，可能被诱导执行非预期操作。

  °敏感行为声明：在技能描述中明示或暗示具有访问本地文件、网络请求、系统命令执行等敏感能力，可能被滥用于恶意目的。

  °高风险依赖声明：在依赖项中引入已知存在漏洞或恶意的第三方库，通过供应链攻击实现危害。

• 攻击向量：

  °恶意代码植入：直接在代码中实现恶意功能，如反向 Shell、数据窃取、勒索加密等。

  °危险函数调用：使用 eval()、exec()、subprocess 等危险函数，若输入可控可能导致命令注入。

  °不安全的第三方库：引入存在已知漏洞的依赖库，通过供应链攻击实现危害。

  °容器逃逸与敏感信息收集：代码尝试读取容器内的敏感信息或尝试逃逸容器隔离。

  °敏感路径访问：代码尝试访问 ~/.ssh/、/etc/passwd 等系统敏感路径。

• 潜在影响：远程代码执行、数据泄露、容器逃逸、权限提升、供应链攻击、用户隐私泄露。

  
  

• 安全检测手册

• 攻击向量：

  °未加密 HTTP 通信：使用明文 HTTP 协议传输数据，可能被中间人攻击窃取或篡改内容。

  °恶意域名/IP 连接：代码中硬编码恶意服务器地址，建立反向 Shell 或数据外发通道。

  °C2 通信特征：具有明显的命令与控制通信特征，如定期心跳、特定格式的指令交互、加密隧道等。

  °资源耗尽攻击：通过无限循环、递归调用、内存泄漏等方式，耗尽宿主平台的 CPU、内存或磁盘资源。

• 潜在影响：数据泄露、远程控制、拒绝服务、平台资源耗尽、其他租户受影响。

  
  

• 安全检测手册

• 攻击向量：

  °许可证不合规：使用了具有传染性许可证（如 GPL）的开源组件，可能导致整个技能被迫开源，或违反许可证条款引发法律风险。

  °已知漏洞组件：引入了存在已知 CVE 漏洞的第三方库版本，攻击者可利用这些漏洞实施攻击。

  °依赖链投毒：攻击者通过污染依赖包的某个版本或传递依赖，将恶意代码引入技能运行环境。

  °威胁情报匹配：技能作者、包体哈希或特征与已知威胁情报库中的恶意实体匹配。

• 潜在影响：许可证合规风险、已知漏洞被利用、供应链攻击。

  
  

• 安全检测手册

以上五大风险领域覆盖了技能从包体到运行、从代码到供应链的全链路安全挑战。针对这些风险，SkillScan 构建了多层次的安全检测能力体系，为不同业务场景提供定制化的安全保障方案。

二、SkillScan 安全保障体系

不同的业务场景面临的安全威胁不同，对检测能力的需求也各有侧重。SkillScan 当前已覆盖火山引擎内外多个主流技能生态场景，为不同场景提供定制化的安全检测与保障方案：

2.1.1 云上技能市场场景

云上技能市场场景中，技能面向公网用户分发，攻击者可能通过提交恶意技能尝试攻击平台或其他用户。主要威胁包括：

• 恶意技能上传：攻击者上传包含恶意代码的技能包，尝试绕过安全检测

• 技能投毒攻击：攻击者通过提交更新或伪装成合法技能，向技能中注入恶意代码

• 供应链攻击：通过污染技能依赖的第三方库或组件，实现间接攻击

针对以上威胁，SkillScan 采用"多层检测 + 持续运营"的防护策略：

1. 入口层：包体合规检查 + 内容安全检测，拦截明显恶意的技能包

2. 内容层：声明层检测 + 代码静态分析 + 供应链检测，全面覆盖各类风险

3. 运营层：威胁情报持续更新 + 误报漏报快速响应 + 高危技能即时下架

2.1.2 内场技能共享场景

内场技能共享场景中，技能主要在企业内部流转，攻击者可能来自内部或已入侵的账号。主要威胁包括：

• 内部恶意技能：内部人员开发的包含恶意行为的技能，如窃取内部数据、横向移动等

• 敏感信息泄露：技能代码或配置中包含内部敏感信息，如内网地址、密钥等

• 不合规使用：技能功能超出业务范围，可能违反公司安全规定

针对内场场景，SkillScan 额外增加了以下检测能力：

• 内网敏感信息检测：识别代码或文档中的内网地址、内部系统名称等敏感信息

• 数据外发检测：重点检测是否存在向外部服务器传输数据的行为

• 权限合规检查：验证技能申请的权限是否与其声明的功能匹配

2.2.1 检测能力分层

针对不同业务场景的安全需求，SkillScan 构建了多层次的安全检测能力体系，覆盖技能从开发到运行的全生命周期：

1. 基础检测层：默认开启的核心安全检测项，覆盖技能包体合规、声明层安全、代码恶意行为、网络连接风险、供应链威胁等主要安全风险场景，实现对技能安全的基础保障。

2. 增强检测层：可根据业务场景需求灵活配置的增强检测能力，包括开源许可证合规检测、SCA 软件成分分析、内网敏感信息检测、数据外发检测等，满足不同等级的安全防护需求。

3. 运营保障层：针对检测发现的安全风险进行持续的运营监控，包括威胁情报更新、误报漏报处理、高危技能应急响应等。

2.2.2 防护矩阵配置

根据检测能力的定位与适用范围，SkillScan 的检测项可分为核心检测能力与扩展检测能力两大类：

三、接入方案与安全运营

了解了 SkillScan 的检测能力与防护方案后，本章介绍具体的接入方式与安全运营机制，帮助业务方快速上手并建立持续的安全保障能力。

3.1 四种接入模式

3.2 安全准入要求

以上高风险检测项命中后需进行安全评估，确认存在真实风险的技能将被禁止上架。各业务方可根据自身安全要求调整准入策略，设置不同的风险等级阈值。

3.3 火山引擎落地实践

原则一：最小权限

原则二：输入验证与输出编码

原则三：依赖安全管理

原则四：敏感信息保护

原则五：网络通信安全

原则六：安全测试与验证

原则七：包体规范与完整性