Skill Guard 🛡️

对已安装的 skill 进行自动安全审计。使用规则引擎 + TF-IDF/XGBoost 混合模型扫描 skill 的所有关键文件，识别恶意或高风险行为，输出风险等级（safe / low / medium / high）及命中原因。

功能特性

• 混合检测：规则引擎快速识别已知恶意模式，ML 模型覆盖未知威胁
• 多类型文件扫描：支持 .md / .py / .sh / .js / .ts / .ps1 / .bat 等
• 四级风险评估：从无害到高危，精细分级
• 白名单机制：可信 skill 一键跳过，减少误报
• CI/CD 集成：发现 high 风险时以退出码 2 退出，可直接接入自动化流水线
• 自动选源安装：setup_env.py 并发探测镜像源，选最快的安装依赖

检测的威胁类型

类型	示例行为
反弹/绑定 shell	netcat -e, reverse shell 脚本
数据窃取	读取 cookie/token/credential 并外发
下载并执行远程脚本	curl ... | bash
禁用安全软件	disable antivirus/defender/firewall
修改 shell 启动项	写入 .bashrc / authorized_keys
动态代码执行	eval(), exec(), base64 解码后执行
提权操作	sudo, UAC bypass, privilege escalation
持久化计划任务	schtasks, crontab, launchd
...	...

快速开始

下载 skill-guard 压缩包，将其发送给 openclaw 即可完成安装

首次使用时，openclaw 会自动运行 setup_env.py 安装所需依赖（scikit-learn、xgboost）

下载链接

风险等级说明

等级	触发场景	建议操作
safe	无可疑行为	正常使用
low	访问本地文件、环境变量、系统命令	留意权限范围
medium	网络外发、提权、动态执行代码、注册表操作	审查来源与内容
high	反弹 shell、禁用安全软件、数据窃取、下载执行远程脚本	立即删除

白名单

已确认安全的 skill 会加入白名单，后续扫描将跳过：

环境变量

可使用环境变量配置 skill

变量	说明	默认值
SKILL_GUARD_SKILLS_DIR	skills 根目录路径	~/.openclaw/workspace/skills
SKILL_GUARD_WHITELIST	白名单文件路径	<skills_dir>/skill-guard/whitelist.txt

项目结构

skill-guard/
├── SKILL.md                  # Skill 元数据与使用说明
├── whitelist.txt             # 白名单（已信任的 skill 名称）
└── scripts/
    ├── main.py               # 主入口，扫描并输出结果
    ├── setup_env.py          # 环境配置脚本
    ├── model/                # 预训练模型文件
    │   ├── tfidf_vectorizer.pkl
    │   ├── xgboost_classifier.pkl
    │   └── label_encoder.pkl
    └── src/
        ├── security_engine.py  # 混合检测引擎（规则 + ML）
        └── check_file.py       # Skill 目录发现与文件枚举

src_model/                    # 模型训练源码
├── 01_generate_data.py       # 从样本生成训练/验证数据
├── 02_train_model.py         # 训练 TF-IDF + XGBoost 模型
└── 03_scan.py                # 独立扫描脚本

重新训练模型

如需基于自定义样本重新训练模型：

cd src_model

# 1. 从 Skills/ 目录生成训练数据
python 01_generate_data.py

# 2. 训练模型
python 02_train_model.py

# 3. 将生成的模型文件复制到 skill-guard
cp model/*.pkl ../skill-guard/scripts/model/

CI/CD 集成

扫描发现 high 风险 skill 时程序以退出码 2 退出，可直接集成到自动化流水线：

# GitHub Actions 示例
- name: Skill Security Scan
  run: python ~/.openclaw/workspace/skills/skill-guard/scripts/main.py
  # 发现高危 skill 时自动失败

License

MIT © Suzuran