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Agent 安全扫描

Agent Skills™ 的一部分，由 googleadsagent.ai™ 提供

描述

Agent 安全扫描可在 AI 生成的代码进入生产环境之前检测其中的漏洞。该 Agent 会应用 OWASP Top 10 for LLM Applications，扫描依赖项中的已知 CVE，识别提示词注入向量，并标记 AI Agent 生成代码中特有的不安全模式，例如未经清理的动态 SQL、eval() 的使用以及未经验证的反序列化。

AI 代码生成器生成的代码虽然“能运行”，但经常包含功能测试无法发现的安全漏洞。研究表明，AI 生成的代码比人工编写的代码更容易包含可利用的漏洞，尤其是在输入验证、身份验证和加密操作方面。此技能专门针对 AI Agent 生成代码的模式进行了安全分析校准。

扫描流程涵盖三个层面：生成代码的静态分析（注入、XSS、SSRF）、依赖项漏洞扫描（匹配 CVE 数据库），以及 Agent 专属威胁建模（提示词注入、工具误用、通过工具调用窃取数据）。每项发现都包含严重性评级、CWE 分类，以及附有代码示例的具体修复方案。

适用场景

• 在提交或部署前审查 AI 生成的代码
• 在运行 npm install 或 pip install 后扫描依赖项中的已知 CVE
• 审计 Agent 工具调用模式，排查潜在误用
• 在 CI/CD 流水线中实现安全门禁
• 用户请求安全审查、漏洞扫描或渗透测试时
• 构建处理用户输入、身份验证或支付的应用程序

工作原理

graph TD
    A[AI-Generated Code] --> B[Layer 1: Static Analysis]
    B --> C[Injection: SQL, XSS, SSRF, Command]
    B --> D[Auth: Hardcoded Secrets, Weak Crypto]
    B --> E[Data: PII Exposure, Logging Secrets]
    A --> F[Layer 2: Dependency Scan]
    F --> G[CVE Database Match]
    F --> H[License Compliance]
    A --> I[Layer 3: Agent Threat Model]
    I --> J[Prompt Injection Vectors]
    I --> K[Tool Call Audit]
    I --> L[Data Exfiltration Paths]
    C --> M[Severity Classification + CWE]
    D --> M
    E --> M
    G --> M
    J --> M
    K --> M
    L --> M
    M --> N[Remediation Report]

三层扫描会并行运行。静态分析可发现代码层面的漏洞，依赖项扫描可发现已知 CVE，Agent 威胁建模则可发现 AI 驱动应用中特有的风险。

实现

import re
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class SecurityFinding:
    severity: str  # CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW
    cwe: str
    title: str
    file: str
    line: int
    description: str
    remediation: str

class AgentSecurityScanner:
    PATTERNS = [
        {
            "name": "SQL Injection",
            "pattern": r'f["\'].*(?:SELECT|INSERT|UPDATE|DELETE).*\{.*\}',
            "severity": "CRITICAL",
            "cwe": "CWE-89",
            "remediation": "Use parameterized queries instead of string interpolation",
        },
        {
            "name": "Command Injection",
            "pattern": r'(?:os\.system|subprocess\.call|exec)\s*\(.*(?:f["\']|\+\s*\w)',
            "severity": "CRITICAL",
            "cwe": "CWE-78",
            "remediation": "Use subprocess with list args, never shell=True with user input",
        },
        {
            "name": "Hardcoded Secret",
            "pattern": r'(?:password|secret|api_key|token)\s*=\s*["\'][^"\']{8,}["\']',
            "severity": "HIGH",
            "cwe": "CWE-798",
            "remediation": "Use environment variables or a secrets manager",
        },
        {
            "name": "Eval Usage",
            "pattern": r'\beval\s*\(',
            "severity": "HIGH",
            "cwe": "CWE-95",
            "remediation": "Use ast.literal_eval for data, or a sandboxed interpreter",
        },
        {
            "name": "Insecure Deserialization",
            "pattern": r'pickle\.loads?\s*\(',
            "severity": "HIGH",
            "cwe": "CWE-502",
            "remediation": "Use JSON or msgpack instead of pickle for untrusted data",
        },
    ]

    def scan_file(self, filepath: str, content: str) -> list[SecurityFinding]:
        findings = []
        for i, line in enumerate(content.splitlines(), 1):
            for pattern in self.PATTERNS:
                if re.search(pattern["pattern"], line, re.IGNORECASE):
                    findings.append(SecurityFinding(
                        severity=pattern["severity"],
                        cwe=pattern["cwe"],
                        title=pattern["name"],
                        file=filepath,
                        line=i,
                        description=f"Detected {pattern['name']} pattern",
                        remediation=pattern["remediation"],
                    ))
        return findings

    def scan_dependencies(self, lockfile: str) -> list[SecurityFinding]:
        """Scan package lockfile against CVE databases."""
        # Delegates to `npm audit` or `pip-audit`
        pass

    def scan_agent_threats(self, tool_calls: list[dict]) -> list[SecurityFinding]:
        findings = []
        for call in tool_calls:
            if call["tool"] == "Shell" and any(
                dangerous in call.get("command", "")
                for dangerous in ["rm -rf", "curl | sh", "wget | bash", "> /dev/"]
            ):
                findings.append(SecurityFinding(
                    severity="CRITICAL", cwe="CWE-78",
                    title="Dangerous Shell Command",
                    file="agent_session", line=0,
                    description=f"Agent issued dangerous command: {call['command'][:100]}",
                    remediation="Restrict agent shell access to an allowlist of safe commands",
                ))
        return findings

最佳实践

• 对每项 AI 生成的代码变更都运行安全扫描，而不只是对人工编写的代码运行
• 按 CWE 对发现进行分类，以便标准化跟踪和报告
• 对 CRITICAL 和 HIGH 级别的发现阻止合并；在后续工单中跟踪 MEDIUM 级别的发现
• 每周扫描依赖项，而不只是安装时扫描——每天都会发布新的 CVE
• 审计 Agent 工具调用中的危险模式（删除文件、网络访问、eval）
• 维护一份已确认误报的抑制列表，并注明到期日期

平台兼容性

平台	支持情况	备注
Cursor	完全支持	集成提交前检查和 CI
VS Code	完全支持	安全扩展生态系统
Windsurf	完全支持	支持安全扫描
Claude Code	完全支持	代码审查与扫描
Cline	完全支持	安全感知审查
aider	部分支持	代码级扫描

相关技能

• CodeQL & Semgrep - 通过数据流跟踪进行深度静态分析，发现基于正则表达式的扫描会漏掉的漏洞
• Secret Protection - 在提交前、CI/CD 和运行时各层防止凭据泄露
• Sandbox Hardening - 通过执行隔离，限制任何逃过扫描的漏洞造成的影响范围
• Code Review - 结构化质量门禁，将安全审查作为核心评估维度之一

关键词

security-scanning owasp cve vulnerability-detection prompt-injection agent-security static-analysis dependency-audit

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