安全审计工具，在技能安装前自动扫描恶意代码，识别反向Shell、凭据窃取、数据外泄等威胁，基于ClawHavoc供应链攻击事件构建。
说明：
## 核心功能
`clawhub-skill-scanner` 是一款面向AI代理技能市场的强制性安全审计工具，旨在解决供应链攻击风险。该工具在技能安装前执行深度静态代码分析，自动检测恶意模式并输出风险评分。
### 显著优点
**精准威胁检测**：覆盖8类严重风险——反向Shell（`nc -e`、`/dev/tcp`）、curl管道执行、SSH/AWS/ClawBot凭据访问、Discord/Slack数据外泄、恶意域名通信、持久化机制（crontab/systemd）、命令注入（`eval()`/`exec()`）、以及混淆代码（base64/pickle）。
**低误报设计**：刻意过滤常见正常行为（HTTP请求、API密钥引用、文件写入），仅对非常规模式（原始socket、动态编译、键盘记录库）发出警告，避免安全疲劳。
**自动化集成**：支持`–json`输出、`–install-if-safe`条件安装（安全时exit 0），可无缝嵌入CI/CD或ClawHub客户端工作流。
**量化风险评估**：采用加权计分算法（严重×30 + 警告×3），0-20分自动放行，81-100分强制阻断。
### 潜在局限
– **静态分析边界**：无法检测运行时生成的恶意代码或经过高级混淆的二进制载荷
– **依赖外部情报**：恶意域名列表需持续更新，零日攻击域名可能漏检
– **语义理解有限**：某些合法但罕见的编码模式可能被误报（如动态配置加载）
– **覆盖率约束**：主要针对Python技能，其他语言支持程度未明确
### 适用人群
– 使用ClawHub、GitHub Skills或其他第三方技能市场的AI代理用户
– 企业安全团队管理内部技能仓库
– 自动化部署流水线需前置安全校验
### 常规风险
该工具本身为防御性安全工具，无已知风险。但需注意：**扫描通过≠绝对安全**，建议结合沙箱执行监控形成纵深防御。
### 背景权威性
直接响应2026年2月ClawHavoc事件——341个恶意技能通过官方市场传播，造成大规模凭据泄露。工具设计基于真实攻击样本，具有事件驱动的高针对性。
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