# skill-dfyx_code_security_review **Repository Path**: frontcold/skill-dfyx_code_security_review ## Basic Information - **Project Name**: skill-dfyx_code_security_review - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-05-12 - **Last Updated**: 2026-05-12 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # skill-dfyx_code_security_review 东方隐侠团队出品，代码审计skill # dfyx_code_security_review > 基于深度数据流分析和业务逻辑理解的专家级代码安全审计 Skill ## 简介 **dfyx_code_security_review** 是为 Claude Code、Trae 等 AI 客户端设计的专业代码安全审计 Skill。采用白盒静态分析方法论，通过五阶段标准化审计协议，系统性发现和验证源代码中的安全漏洞。 ### 核心能力 - **9 种语言**: Java, Python, Go, PHP, JavaScript/Node.js, C/C++, .NET/C#, Ruby, Rust - **10 个安全维度**: 注入、认证、授权、反序列化、文件操作、SSRF、加密、配置、业务逻辑、供应链 - **双轨审计模型**: Sink-driven（注入/RCE）+ Control-driven（授权/业务逻辑）+ Config-driven（配置/加密） - **五阶段审计协议**: 侦察 → 模式匹配 → 污点追踪 → 验证 → 报告 - **丰富案例库**: 基于 WooYun 真实漏洞案例（2010-2016） --- ## 快速开始 ### 安装 将本 Skill 复制到 AI 客户端的 skills 目录： ```bash # Claude Code cp -r dfyx_code_security_review ~/.claude/skills/ # Trae # 将文件夹复制到 Trae 的 skills 目录（具体路径取决于 Trae 版本） ``` ### 触发方式 在 AI 客户端中，通过以下方式触发审计： ``` "审计这个项目" "检查代码安全" "找出安全漏洞" "/audit" 或 "/code-audit" ``` ### 使用示例 **用户**: ``` 请审计 /path/to/project 项目的代码安全 ``` **AI 响应**: ``` [MODE] deep [RECON] 识别技术栈: PHP + MySQL + ProcessWire [PLAN] 启动 3 个 Agent, D1-D10 覆盖 [SCOPE] 预估 50 turns, 发现 5-10 个漏洞 确认开始审计? (yes/no) ``` --- ## 文档结构 ``` dfyx_code_security_review/ ├── SKILL.md # 核心技能文档（入口文件） ├── README.md # 本文件 ├── requirements.txt # Python 依赖 ├── resources/ # 核心资源 │ ├── knowledge/ # 知识库（13个文档） │ │ ├── architecture_analysis.md # Phase 1: 架构分析 │ │ ├── pattern_scanning.md # Phase 2: 模式扫描 │ │ ├── data_flow_analysis.md # Phase 3: 数据流分析 │ │ ├── taint_analysis_enhanced.md # 增强污点分析 │ │ ├── vulnerability_validation.md # Phase 4: 漏洞验证 │ │ ├── attack_chain_analysis.md # 攻击链分析 │ │ ├── reporting.md # Phase 5: 报告生成 │ │ ├── secret_detection.md # 敏感信息检测 │ │ ├── dependency_analysis.md # 依赖分析 │ │ ├── anti_hallucination.md # 防幻觉机制 │ │ ├── docker_verification.md # Docker 验证 │ │ ├── phase2_deep_methodology.md # Phase 2 深度方法论 │ │ └── security_controls_matrix.yaml # 安全控制矩阵 │ ├── checklists/ # 检查清单 │ │ ├── architecture_level_checklist.md │ │ ├── code_level_checklist.md │ │ └── coverage_matrix.md │ ├── rules/ # 漏洞检测规则 │ │ ├── command_injection_rules.md │ │ └── sql_injection_rules.md │ ├── wooyun/ # WooYun 漏洞案例库 │ │ └── wooyun_cases_by_vulnerability_type.md │ ├── tools/ # 工具说明 │ │ └── security_tools.md │ └── compliance/ # 合规框架 │ └── compliance_frameworks.md ├── scripts/ # 辅助脚本（7个） │ ├── code_scan.py # 主扫描入口 │ ├── pattern_scanner.py # 模式扫描 │ ├── data_flow_analyzer.py # 数据流分析 │ ├── secret_finder.py # 敏感信息检测 │ ├── dependency_analyzer.py # 依赖分析 │ ├── vulnerability_validator.py # 漏洞验证 │ └── report_generator.py # 报告生成 ├── templates/ # 报告模板 │ ├── report-templates/ │ │ └── web-app-report-template.md # Web应用报告模板 │ ├── architecture_diagram_templates.md │ └── reproduction_steps_template.md └── examples/ # 案例与示例 ├── audit_examples.md # 审计示例 ├── vulnerability_cases.md # 漏洞案例库 ├── vulnerability_analysis.md # 漏洞分析方法 ├── detailed_vulnerability_chains.md # 攻击链与POC ├── config_file_vulnerabilities.md # 配置文件漏洞 └── environment_simulation.md # 环境模拟 ``` --- ## 核心概念 ### 五阶段标准化审计协议 ``` Phase 1: 侦察与绘图 (10%) ↓ 产出: 架构图、攻击面清单 Phase 2: 并行模式匹配 (30%) ↓ 产出: 高风险区域清单 Phase 3: 深度污点追踪与实际测试验证 (40%) ↓ 产出: 确认的漏洞清单、实际测试验证报告 Phase 4: 验证与攻击链构建 (15%) ↓ 产出: 漏洞验证报告 Phase 5: 结构化报告 (5%) ↓ 产出: 完整审计报告 ``` ### 双轨审计模型 | 轨道 | 维度 | 方法 | 发现目标 | |------|------|------|----------| | **Sink-driven** | D1 注入、D4 反序列化、D5 文件、D6 SSRF | Grep 危险函数 → 追踪数据流 → 验证无防护 | 存在的危险代码 | | **Control-driven** | D3 授权、D9 业务逻辑 | 枚举端点 → 验证安全控制是否存在 → 缺失=漏洞 | 缺失的安全控制 | | **Config-driven** | D2 认证、D7 加密、D8 配置、D10 供应链 | 搜索配置 → 对比安全基线 | 错误配置 | ### 10 个安全维度 | # | 维度 | 覆盖内容 | |---|------|---------| | D1 | 注入 | SQL/Cmd/LDAP/SSTI/SpEL/JNDI | | D2 | 认证 | Token/Session/JWT/Filter 链 | | D3 | 授权 | CRUD 权限一致性、IDOR、水平越权 | | D4 | 反序列化 | Java/Python/PHP Gadget 链 | | D5 | 文件操作 | 上传/下载/路径遍历 | | D6 | SSRF | URL 注入、协议限制 | | D7 | 加密 | 密钥管理、加密模式、KDF | | D8 | 配置 | Actuator、CORS、错误信息暴露 | | D9 | 业务逻辑 | 竞态条件、Mass Assignment、状态机、多租户隔离 | | D10 | 供应链 | 依赖 CVE、版本检查 | --- ## 扫描模式 | 模式 | 适用场景 | 范围 | 时间 | |------|----------|------|------| | **Quick** | CI/CD、小项目 | 高危漏洞、敏感信息、依赖 CVE | 5-10 min | | **Standard** | 常规审计 | OWASP Top 10、认证授权、加密 | 30-60 min | | **Deep** | 重要项目、渗透测试准备 | 全覆盖、攻击链、业务逻辑 | 1-3 hours | --- ## 使用流程 ### 1. 启动审计 在 AI 客户端中输入： ``` 请审计 /path/to/project 项目的代码安全 ``` ### 2. 确认审计计划 AI 会输出审计计划，确认后开始： ``` [MODE] deep [RECON] 874 文件, Spring Boot 1.5 + Shiro 1.6 + JPA + Freemarker [PLAN] 5 个 Agent, D1-D10 覆盖, 预估 125 turns ... (用户确认) ... [REPORT] 10 Critical, 14 High, 12 Medium, 4 Low ``` ### 3. 查看报告 审计完成后，AI 会生成： - **安全审计报告** (Markdown) - **漏洞详情**（包含代码片段、数据流图、修复建议） - **攻击链分析**（漏洞组合利用场景） --- ## 辅助脚本（可选） 虽然 Skill 主要通过 AI 客户端使用，但也提供了 Python 辅助脚本： ```bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 代码扫描 python scripts/code_scan.py /path/to/project # 生成报告 python scripts/report_generator.py --input results.json --output report.md ``` --- ## 报告模板 提供标准化的报告模板： - **快速版**: 适合日常审计、CI/CD集成 - **完整版**: 适合深度审计、渗透测试准备 模板位置：`templates/report-templates/web-app-report-template.md` --- ## 最佳实践 ### 审计前准备 - 确保代码完整可访问 - 了解项目基本功能 - 确认审计范围 ### 审计中配合 - 及时回答 AI 的澄清问题 - 提供额外的上下文信息 - 确认关键发现 ### 审计后跟进 - 验证修复方案可行性 - 安排漏洞修复优先级 - 建立定期审计机制 --- ## 常见问题 ### Q1: 这个 Skill 和传统的 SAST 工具有什么区别？ **A**: 传统 SAST 工具依赖预定义规则，误报率高。本 Skill 结合 AI 的推理能力和专家知识库，能够： - 理解业务逻辑，发现规则无法覆盖的漏洞 - 追踪复杂的数据流，识别多阶段攻击 - 提供具体可操作的修复建议 ### Q2: 支持哪些编程语言和框架？ **A**: 支持 9 种语言和 14 种框架： - **语言**: Java, Python, Go, PHP, JavaScript/Node.js, C/C++, .NET/C#, Ruby, Rust - **框架**: Spring Boot, Django, Flask, FastAPI, Express, Koa, Gin, Laravel, Rails, ASP.NET Core, Rust Web, NestJS/Fastify, MyBatis ### Q3: 审计过程需要多长时间？ **A**: 取决于项目规模和审计模式： - Quick 模式：5-10 分钟 - Standard 模式：30-60 分钟 - Deep 模式：1-3 小时 ### Q4: 如何减少误报？ **A**: 本 Skill 采用多层验证机制： - 静态分析 + 动态测试验证 - 多 Agent 交叉验证 - 实际测试验证（POC） - 防幻觉机制（证据要求、路径完整、实际测试） ### Q5: 发现漏洞后如何修复？ **A**: 审计报告包含： - 漏洞代码和修复代码对比 - 多种修复方案（推荐方案 + 备选方案） - 修复验证方法 - 优先级建议 --- ## 贡献指南 欢迎贡献漏洞案例、改进建议或修复方案： 1. Fork 本项目 2. 创建特性分支 3. 提交更改 4. 创建 Pull Request ### 贡献内容 - **漏洞案例**: 添加到 `examples/vulnerability_cases.md` - **检测规则**: 添加到 `resources/rules/` - **知识文档**: 添加到 `resources/knowledge/` --- ## 许可证 MIT License --- ## 联系方式 - 提交 Issue - 邮件: EasternSman@163.com] --- **注意**: 本 Skill 仅供安全研究和教育目的，请勿用于非法用途。