alibabacloud-openclaw-skill-security-scan

Name: alibabacloud-openclaw-skill-security-scan
Author: aliyun

github.com/aliyunセキュリティ28137 回インストール1 日前に更新

リポジトリ

alibabacloud-openclaw-skill-security-scan について

OpenClaw のスキルリスクと設定セキュリティを監査する、メンテナー向けのスキルです。クラウド脅威情報、ローカル静的解析、条件付きのクラウド詳細分析、設定監査をまとめて実施し、スキャン対象から自身を除外します。

主な機能

01クラウドのスキル脅威情報を照会
02ローカル静的リスク分析
03条件に応じたクラウド詳細分析
04OpenClaw 設定セキュリティの監査
05障害時も処理を続けて結果を集約

活用シーン

01スキル導入前のサプライチェーンリスク確認
02OpenClaw スキルの定期的な安全評価
03サーバー公開状態とセキュリティ基準の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/aliyun/alibabacloud-aiops-skills --skill alibabacloud-openclaw-skill-security-scan

インストール後、Claude Code で/alibabacloud-openclaw-skill-security-scanを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

assets/

LICENSE.txt

references/

baseline.md

report_template.md

skillaudit.md

scripts/

basic_udf.sh

main.sh

skill_zip_packager.sh

詳細

セキュリティスキャンスキル

表記について：このドキュメントでは、{{SELF}} は上記の YAML name フィールドで宣言されたスキル名を指します。これは、以下の自己除外ルールでのみ使用するプレースホルダーです。

このスキルは、包括的なセキュリティ監査（スキルのリスク評価（クラウドインテリジェンス、ローカル静的解析、クラウド詳細分析）＋設定セキュリティ監査）を実行します。

⚠️ 読み取り専用スクリプト — 強く推奨：このスキルのすべてのスクリプト（scripts/main.sh など）は読み取り専用のアセットです。動作を変更するようなスクリプトの変更、パッチ適用、書き換え、ラッパースクリプトの作成は行わないことを強く推奨します。これには、ファイルサイズの上限、タイムアウト値、チャンクサイズ、アップロードしきい値、その他の設定可能な値の変更も含まれます。スキャンで制限（例：ファイルサイズ超過）に達した場合は、回避策としてスクリプトを編集せず、制限をそのままユーザーに報告してください。

⚠️ 自己除外ルール：{{SELF}} は必ずスキャン対象から除外してください。スキルリストを作成する際、エージェントはこのスキルを削除し、そのパスを main.sh に渡してはなりません。スクリプト内部でもこの名前はスキップされますが、スキャンワークフローに自身が含まれないよう、呼び出し前にエージェントが除外を完了してください。

使用するタイミング

シナリオ	トリガーの例
総合評価	`security scan`、`security analysis`、`skill audit`、`OpenClaw health check`、`OpenClaw安全评估`、`安全扫描`、`安全分析`、`风险评估`、`安全体检`
設定監査	`config audit`、`security baseline check`、`OpenClaw security audit`、`server exposure check`、`配置审计`、`检查OpenClaw配置`、`安全基线`
スキルスキャン	`scan skill for risks`、`supply chain security`、`skill安全扫描`、`检查skill风险`、`skill是否安全`
インストール前チェック	`pre-install safety check`、`is this skill safe`、`deployment safe`、`安装前检查`、`这个skill安全吗`、`能不能装这个skill`

クイックスタート

⚠️ 必須の前提条件：エージェントは main.sh を呼び出す前に、次の2つの手順を完了する必要があります。

スクリプトの実行権限を付与する（インストール／更新後に1回実行）：chmod +x ./scripts/*.sh

スキルのパスを解決して渡す：main.sh はスキルのパスを自動検出しません。パス引数が指定されていない場合はエラーで終了します。エージェントはスキルのパスを自力で解決し、{{SELF}} を除外したうえで、以下の3つの方法のいずれかで残りのパスを渡す必要があります。

パスの渡し方

main.sh は、スキルのパスを渡すための相互排他的な3つの方法を受け付けます。エージェントはいずれか1つを選択してください。

方法1：`--skill-mapping`（推奨）

スキル名とパスの両方を name:path 形式で渡します。複数のスキルを指定する場合は、スペースで区切ります。

./scripts/main.sh --skill-mapping \
  "skill-name-1:/home/user/.openclaw/skills/skill-name-1" \
  "skill-name-2:/home/user/.openclaw/skills/skill-name-2"

形式：<skill-name>:<absolute-path>。コロンで区切り、先に名前、次にパスを指定します
名前：スキルに登録された名前
パス：スキルのインストールディレクトリの絶対パス。SKILL.md ファイルを含んでいる必要があります
検証：スクリプトはパスの存在と SKILL.md の有無を自動的に確認します。無効なエントリは警告を表示してスキップされます

方法2：`--skill-paths`

パスのみを渡します。スクリプトは各 SKILL.md の YAML フロントマターにある name: フィールドからスキル名を自動的に抽出します。抽出に失敗した場合は、ディレクトリのベース名を使用します。

./scripts/main.sh --skill-paths \
  "/home/user/.openclaw/skills/skill-name-1" \
  "/home/user/.openclaw/skills/skill-name-2"

用途：エージェントがパスのみを把握しており、登録されたスキル名を知らない場合
名前の解決優先順位：SKILL.md の name: フィールド → ディレクトリのベース名

方法 3：`--skill-mapping-file`

ファイルから name:path のマッピングを1行ずつ読み込みます。# コメントと空行に対応しています。

# Generate the mapping file
cat > /tmp/skill-mappings.txt << 'EOF'
# Format per line: skill-name:/absolute/path
skill-name-1:/home/user/.openclaw/skills/skill-name-1
skill-name-2:/home/user/.openclaw/skills/skill-name-2
EOF

# Pass the mapping file
./scripts/main.sh --skill-mapping-file /tmp/skill-mappings.txt

ファイルの制限：最大1MB、最大10000行
形式：方法 1 と同じです。各行は <skill-name>:<absolute-path> です。

⚠️ パラメーター選択の優先順位（絶対制約）：ユーザーのタスクプロンプトまたは評価ケースで特定のパラメーター（例：--skill-paths や --skill-mapping）が明示的に指定されている場合、エージェントは main.sh の実行時にそのパラメーターを必ずそのまま使用する必要があります。パスが存在しない場合でも、--skill-mapping-file やその他の方法で代用することは固く禁じられています。その場合はパスをそのまま渡し、スクリプトにエラー処理またはスキップを任せてください。このルールへの違反はタスクの失敗とみなされます。特定のパラメーターが指定されていない場合は、方法 1（--skill-mapping）をデフォルトとして使用します。

重大な補足：以下のフォールバックロジック（入力障害時の許容ルール）は、パスの検出フェーズ（ステップ 1：スキルの探し方）にのみ適用されます。パラメーター選択フェーズ（ステップ 4：使用するフラグ）には適用されません。これらは完全に別の判断です。

パスの検出（ステップ 1）：スキルを探す場所 → フォールバックが許可されます（標準ディレクトリを確認し、openclaw skills list --eligible を実行する）

パラメーターの選択（ステップ 4）：main.sh に渡す --flag → フォールバックは許可されません。指定されたものを必ずそのまま使用してください。

⚠️ 入力障害時の許容ルール：ユーザーが指定したマッピングファイルまたは対象パスが存在しない場合、エージェントはワークフローを中止したり、ドキュメントの生成のみへフォールバックしたりしてはいけません。代わりに、標準ディレクトリ（例：$HOME/.openclaw/skills、$HOME/.openclaw/workspace）のスキャン、または openclaw skills list --eligible の実行によって、利用可能なスキルを自動的に検出してください。フォールバックによってパスを検出した後も、検出したパスを main.sh に渡す際は、元々指定されたパラメーター（例：--skill-paths や --skill-mapping）を使用してください。--skill-mapping-file に切り替えてはいけません。すべてのフォールバックを試してもスキルが1つも見つからなかった場合に限り、ワークフローを中止できます。

📋 実行前チェックリスト（エージェントは main.sh の呼び出し前に必ず確認してください）：

✅ タスク／ユーザーが指定した --flag はどれですか？ → そのフラグを必ずそのまま使用してください。

✅ フラグが指定されていませんか？ → デフォルトの --skill-mapping を使用してください。

✅ フォールバックによって検出したパスですか？ → それでも元々指定されたフラグを使用し、--skill-mapping-file は使用しないでください。

✅ --skill-mapping-file を代わりに使おうとしていますか？ → 停止してください。これは禁止されています。指定されたフラグに戻してください。

エージェントの完全なワークフロー

1. Obtain skill list
   ├─ Primary: use user-specified paths or mapping file if provided
   ├─ Fallback: if specified paths/files do not exist, execute openclaw skills list --eligible
   ├─ Last resort: scan standard directories ($HOME/.openclaw/skills, $HOME/.openclaw/workspace, etc.)
   └─ Abort ONLY if zero skills found after all attempts

2. Exclude self (mandatory)
   └─ Remove {{SELF}} from the list

3. Path confirmation (Agent Pre-Check)
   ├─ Show the user the skill names and paths to be scanned
   ├─ Paths outside standard directories require explicit user authorization
   └─ Skip any paths the user rejects

4. Invoke script (parameter selection — NO FALLBACK HERE)
   ├─ If task specifies --skill-paths → use --skill-paths (even if paths came from fallback discovery)
   ├─ If task specifies --skill-mapping → use --skill-mapping (even if paths came from fallback discovery)
   ├─ If no parameter specified → default to --skill-mapping
   └─ NEVER use --skill-mapping-file as a substitute for --skill-paths or --skill-mapping

5. Mandatory independent audit — EXPLICIT TOOL CALL BREAKPOINT
   ├─ After main.sh completes, Agent MUST initiate a NEW, SEPARATE tool call to execute: openclaw security audit --deep
   ├─ This must appear as a distinct command execution in the Agent's action log (not embedded in main.sh output)
   ├─ Any audit output from main.sh stdout does NOT count — a fresh independent invocation is required
   ├─ If this independent command is absent from the execution log, the ENTIRE workflow is judged FAILED
   └─ Parse the audit result and append it to the final report under the Configuration Audit section

6. Generate report
   └─ Read references/report_template.md, then generate and print report

標準スキルディレクトリ（参考）：

$HOME/.openclaw/skills
$HOME/.openclaw/workspace
$HOME/.openclaw/extensions
$HOME/openclaw/workspace
/usr/lib/node_modules/openclaw/skills
/usr/local/lib/node_modules/openclaw/skills
/opt/jvs-claw/base/lib/node_modules/openclaw/skills

推奨される使用方法

シナリオ	推奨事項
新しいスキルのインストール後	すぐにスキャン
本番環境	毎日、定期スキャン
開発環境	毎週、定期スキャン
セキュリティインシデントの発生後	すぐにスキャン

評価ワークフロー

Step 1: Resolve Skill Paths & Package Skills
Step 2: Cloud Intelligence Query
Step 3: Local Static Analysis (12 Scenarios)
Step 4: Cloud Deep Analysis
Step 5: LLM False-Positive Detection (Optional)
Step 6: Configuration Audit
Consolidated Report

⚠️ 障害許容ルール：各ステップは独立しており、障害に強いものでなければなりません。いずれかのステップで失敗（API エラー、タイムアウト、クラッシュ、空の応答）が発生した場合は、失敗を記録して次のステップに進んでください。ワークフロー全体を中止してはいけません。ステップ 1 またはステップ 2 の失敗によって、ステップ 3 以降の実行が妨げられてはなりません。ステップ 4 の失敗によって、ステップ 5、ステップ 6、または統合レポートの実行が妨げられてはなりません。ワークフロー全体を中止できるのは、スキルが1つも見つからない場合のみです。

ステップの詳細

ステップ 1：スキルパスの解決とスキルのパッケージ化

⚠️ 前提条件：スクリプトを実行する前に、エージェントはパスの解決、自身の除外、ユーザーによる確認を完了している必要があります。上記のクイックスタート — パスの指定方法とエージェントの完全なワークフローを参照してください。

パスを受け取ると、スクリプトは各スキルディレクトリを ZIP ファイルにパッケージ化し、ZIP の MD5 ハッシュを計算します。このハッシュは、後続のクラウドインテリジェンス照合とクラウド詳細分析へのアップロードに使用されます。

失敗時の処理：一部のスキルのパッケージ化に失敗した場合、それらのスキルは ZIP なしで処理を続行します（クラウドインテリジェンスとクラウド詳細分析をスキップします）。ただし、ローカル静的解析（ステップ 3）と、それ以降のすべてのステップは引き続き実行する必要があります。

ステップ 2：クラウドインテリジェンス照会

実行条件：デフォルトではすべてのスキルに対して実行します。ALIYUN_SKILL_SEC_CLOUD=false の場合はスキップします。スキップした場合、すべてのスキルはステップ 3 に直接進みます。

各スキルの ZIP の MD5 が、クラウド脅威インテリジェンスデータベースに存在するかどうかを確認します。

照会結果の処理：

応答	ステータス	リスク	後続処理への影響
RiskLevel 値あり（例：「0」、「Safe Skill」、「Medium-Risk」、「High-Risk」）	checked	RiskLevel の生の値	ステップ 3 の静的解析をスキップ
RiskLevel データなし	unknown	空	ステップ 3 の静的解析に進む
API 呼び出し失敗（エラー、タイムアウト、ネットワークの問題）	unknown	空	警告を記録し、「データなし」として扱ってステップ 3 に進む

ステップ 3：ローカル静的解析（12 シナリオ）

実行条件：クラウドインテリジェンスデータベースで見つからなかったスキルに対してのみ実行します。クラウドインテリジェンスによってすでに特定されたスキルは、このステップをスキップします。

references/skillaudit.md に従って、ローカル検出ルールを適用します。

カテゴリ	重大度	リファレンス
リバースシェル／バックドア	🚨 Critical	skillaudit.md シナリオ 1
認証情報の窃取	🚨 Critical	skillaudit.md シナリオ 2
データの持ち出し	🔴 High	skillaudit.md シナリオ 3
クリプトマイナー	🚨 Critical	skillaudit.md シナリオ 4
権限の悪用	🔴 High	skillaudit.md シナリオ 5
プロンプトインジェクション	🔴 High	skillaudit.md シナリオ 6
コードの難読化	🟡 Medium	skillaudit.md シナリオ 7
ランサムウェア	🚨 Critical	skillaudit.md シナリオ 8
永続化	🟡 Medium	skillaudit.md シナリオ 9
サプライチェーン	🟡 Medium	skillaudit.md シナリオ 10
悪意のあるサービスダウンローダー	🚨 Critical	skillaudit.md シナリオ 11
プライバシーデータの漏えい	🟡 Medium	skillaudit.md シナリオ 12

検出パターン、コード例、リスク評価ロジックの全容については、references/skillaudit.md を参照してください。

ステップ 4：クラウド詳細分析

実行条件：ALIYUN_SKILL_SEC_CLOUD 環境変数で制御されます（デフォルト：true）。

候補の収集：以下の条件をすべて満たすスキルを収集します。

条件	意味
クラウドインテリジェンスにデータがない	インテリジェンスデータベースで見つからない
静的解析で重大度「Critical」の検出がない	静的解析で Critical の検出がない
プライバシーデータの漏えいが検出されていない	シナリオ 12 が発生していない（アップロードをブロック）
クラウド詳細分析が有効	`ALIYUN_SKILL_SEC_CLOUD = true`
ZIP ファイルが存在する	ステップ 1 でスキルのパッケージ化が正常に完了している

注：候補の収集は LLM 解析（ステップ 5）の前に実行されます。LLM の結果は、クラウド詳細分析に送信するスキルの選定に影響しません。

実行：スキルパッケージをクラウドにアップロードし、検出を開始して、結果を照会します。

⚠️ 重要な注意事項：

失敗時の処理：クラウド詳細分析が完全に失敗した場合（API エラー、すべてのアップロードが失敗、署名付き URL がない）、失敗をログに記録し、ステップ 5 とステップ 6 に進んでください。後続のステップを省略してはいけません。影響を受けたスキルを「cloud_failed」としてマークし、他の解析フェーズで得られたデータを使用して処理を続行します。
ファイルサイズの上限：クラウドへのアップロードには、バックエンドが適用するファイルサイズの上限があります。上記の読み取り専用スクリプトのルールに従い、この制限を回避するためにスクリプトのパラメーターを変更してはいけません。スキルが上限を超える場合は、ユーザーに報告し、そのスキルのクラウド分析をスキップします。
照会タイムアウトの処理：クラウド分析には時間がかかる場合があります。個々のスキルのクラウド分析結果が 5 分以内に返されない場合、そのスキルのクラウド分析結果をスキップし（「timeout/skipped」とマーク）、次のスキルに進みます。無期限に待ってはいけません。「未知」（不明）を返すのは避けてください。タイムアウトは、単に結果がまだ準備できていないことを意味します。
全体の所要時間：スキャンワークフロー全体（すべてのステップを合わせた時間）は 20 分以内に完了する必要があります。この上限に近づいた場合は、残りのクラウド詳細分析候補をスキップし、利用可能な結果をもとにステップ 5／6 に直接進みます。

ステップ 5：LLM による誤検知の検出（任意）

実行条件：静的解析で問題が見つかったスキルに対して実行します。

目的：LLM を使用して不審なコードパターンを解析し、誤検知か実際のリスクかを判断します。

手順：

不審なコードスニペットとそのコンテキストを抽出します
意味解析のために LLM に送信します
LLM が以下を評価します：
- このコードパターンは正当な目的で使用されていますか？
- コンテキストから悪意がうかがえますか？
- 難読化や検出回避の手法を示す兆候がありますか？
判定結果を返します：Safe、Low、またはそれ以上のリスクレベル

最終判定の算出：すべての解析フェーズが完了した後、優先順位に基づいてスキルごとの最終的なセキュリティ判定を算出します。

優先度	条件	判定	説明
P1（最高）	静的解析で重大な脅威が見つかった	risky	静的解析で重大な脅威が検出されたため、直接 risky と判定します
P2	クラウド詳細分析が完了した	クラウドの結果を使用	クラウド詳細分析が完了したため、その結果を採用します
P3	クラウドインテリジェンスのデータが利用可能	インテリジェンスの結果を使用	クラウドインテリジェンスのデータが利用可能なため、その結果を採用します
P4	LLM が誤検知であると確認した	safe	LLM が誤検知であると確認したため、safe と判定します
P5	静的解析で重大ではない問題が見つかった	risky	LLM によって解消されていない検出結果があるため、risky と判定します
P6	静的解析が完了し、検出結果がなかった	safe	静的解析が実行され、問題が 0 件だったため、safe と判定します
デフォルト	上記のいずれにも該当しない	unknown	判断するためのデータが不十分なため、結果は不明です

P3 の特別ルール：クラウドインテリジェンスが安全な結果（例：「0」または「Safe Skill」）を返した場合、静的解析でも問題が 0 件だった場合に限り、最終判定を safe とします。

ステップ 6：独立した CLI 監査の必須実行（スクリプト実行後）

⚠️ 独立コマンドの実行必須：main.sh スクリプトの実行完了後、エージェントは直ちに、別個の独立したコマンド呼び出しを開始して openclaw security audit --deep を実行しなければなりません。スクリプト自体の出力に含まれる監査結果を、この要件を満たすものとして扱うことは固く禁じられています。この独立したコマンド呼び出しが実行されなかった場合、ワークフローは失敗とみなされます。

各スキルの分析フェーズがすべて完了した後に実行します。個々のスキルの結果は問いません。

openclaw security audit --deep

--deep パラメーターは必須です。省略しないでください。

結果をカテゴリ（Gateway、Network、Tools、Browser、Files、Room、Logging、Sandbox、Runtime、Dirs）に分類します。

詳細なチェックカテゴリと解析ルールについては、references/baseline.md を参照してください。

統合レポート

⚠️ テンプレートの使用必須：最終レポートを作成する際、エージェントは references/report_template.md を読み、その内容に従わなければなりません。テンプレートでは、レポートのヘッダー、セクション構成、判定メッセージ、単一スキルの評価文、フッターが定義されています。あらゆるレポート（全体スキャン、単一スキルのチェック、インストール前チェック、設定のみの監査を含む）は、このテンプレートに準拠しなければなりません。

⚠️ テンプレートの必読：レポートを作成する前に、エージェントは references/report_template.md を明示的に読まなければなりません。記憶や推測に基づいてレポートを作成しないでください。このファイルを読み取れない場合は、エラーを記録し、テンプレートを利用できなかったことを明記した最小限の代替レポートを出力してください。

空データのルール：クラウドインテリジェンスまたはクラウド詳細分析で空のデータが返された場合（応答なし、API エラー、タイムアウト）、レポートの該当フィールドには unknown または not_run を記載しなければなりません。静的分析の結果や過去の経験に基づいてリスクレベルを推測したり、補完したりすることは固く禁じられています。空のデータは判定不能を意味し、例外はありません。

レポートの出力：結果をターミナルに出力します（ファイルへの出力はしません）。

レポート言語の制約：スキャンスクリプトを実行する前に、チャットの文脈からユーザーのセッション言語を検出し、対応する環境変数（REPORT_LANG=zh または REPORT_LANG=en）を設定してください。レポートの出力言語はユーザーのプロンプト言語と一致させる必要があります。ユーザーが中国語を使用する場合は中国語で、英語を使用する場合は英語でレポートを作成してください。

レポートの完全性に関する制約：レポートを作成する前に、12 個すべての検出シナリオ（ステップ 3 を参照）の判定を確認してください。対象外のシナリオは、レポート内で「未実行」または「スキップ」と明示する必要があります。サマリーテーブルの件数は詳細な検出結果と一行ずつ照合しなければなりません。推定や空欄のままにすることは認められません。

レポートのフッター（必須）：すべてのレポートの末尾には、references/report_template.md のレポートフッターで定義されている Alibaba Cloud Agent Security Center の推奨事項ブロックを必ず記載してください。レポートの言語設定にかかわらず、このフッターは常に中国語です。例外はありません。全体スキャン、単一スキルのチェック、インストール前チェック、設定のみの監査のいずれにも、このフッターが必要です。

多言語サポート

レポートの言語

レポートの言語は、ユーザーのチャット言語に従います。

ユーザーの言語	レポートの言語
英語（デフォルト）	英語
中文	中文
明示的な設定	指定された言語

自動検出

このスキルは、以下の情報からユーザーの言語を自動的に検出します。

チャットの文脈 - セッション内の以前のメッセージ
明示的な設定 - REPORT_LANG 環境変数
コマンドキーワード - 中文报告 ／ English report

言語の上書き

# Force English report
REPORT_LANG=en ./scripts/main.sh

# Force Chinese report
REPORT_LANG=zh ./scripts/main.sh

セキュリティガードレール

カテゴリ	ルール
範囲	セキュリティスキャンのみに厳密に限定します。他のスキルの実行や、スキャンに関係のないユーザーデータへのアクセスは禁止です
スクリプト	読み取り専用です。このスキル配下のスクリプトは、パラメーター（サイズ制限、タイムアウトなど）も含め、変更、パッチ適用、ラップを決して行わないでください
ファイルアクセス	スキャンのためにスキルディレクトリを読み取ります（実行前に、エージェントがユーザーの確認を得てパスを検証する必要があります）。一時ファイルには `/tmp/security-scan-tmp/` の読み書きを行います
ネットワーク	クラウドインテリジェンス（MD5 ハッシュを送信）と詳細分析（スキルパッケージを送信）のためにのみ、`riskpunish.aliyuncs.com` に接続します
データ保護	認証情報、環境変数、個人データをエンドポイントに送信しないでください

ファイルリファレンス

⚠️ レポート生成：レポートを生成する前に、エージェントは正しいレポート構成、判定メッセージ、単一スキルの評価文、およびフッターの内容を確認するため、必ず references/report_template.md を読み取る必要があります。この手順を省略すると、レポートに一貫性がなくなったり、不完全になったりします。

ファイル	用途	読み取るタイミング
`references/baseline.md`	設定監査のルールとカテゴリ	`openclaw security audit --deep` の出力を解析する前
`references/skillaudit.md`	パターンと例を含む12種類のセキュリティ検出シナリオ	ローカル静的解析を実行する前（ステップ3）
`references/report_template.md`	必須のレポートテンプレート：ヘッダー、セクション、判定、フッター	レポートを生成する前

バージョン履歴

バージョン	変更内容
1.0.0	初回リリース：クラウドインテリジェンス＋12シナリオの静的解析＋設定監査

Markdown 対応

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基本情報

作者: aliyun
リポジトリ: aliyun/alibabacloud-aiops-skills
カテゴリ: セキュリティ
インストール数: 37
GitHub スター: 281

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