SDK Security Audit Skill

C/C++ 和 Python SDK 代码安全审计技能，用于自动识别代码中的安全漏洞并生成具备完整证据链的问题报告。

功能特性

• 多语言支持：支持 C/C++ 和 Python 代码安全审计
• 远程仓库审计：支持 GitHub、GitLab、GitCode 等远程仓库 URL
• SDK 入口识别：自动识别对外 SDK 函数入口，聚焦外部可达路径
• 证据链完整：每个报告问题都有完整的调用路径、代码位置和规则编号
• 误报抑制：严格遵循"宁漏勿误"原则，避免误报浪费开发者时间

使用方法

触发场景

当用户请求以下任务时自动触发：

• 安全审计
• 代码审计
• 漏洞扫描
• 安全检查

使用示例

# 审计本地仓库
对当前仓库进行安全审计

# 审计远程仓库
审计 https://github.com/user/repo 的安全问题

# 指定分支和目录
审计 https://github.com/user/repo/tree/main/src 的内存安全问题

# 关注特定问题类型
审计 Python 代码的命令注入风险

支持的安全规则

C/C++ 规则

类别	规则示例
内存安全	缓冲区溢出、空指针解引用、UAF
整数安全	有符号整数溢出、无符号整数回绕
资源管理	内存泄漏、双重释放
并发安全	竞争条件、死锁风险
输入验证	路径遍历、格式化字符串漏洞

Python 规则

类别	规则示例
代码注入	eval/exec 使用、命令注入
反序列化	pickle 不安全反序列化
输入验证	SQL 注入、路径遍历
敏感信息	硬编码密码、日志泄露

输出格式

审计报告采用精简格式，包含：

## [风险等级] 问题标题

**违规规则**：规则编号及名称
**入口函数**：函数名 (文件路径:行号)
**风险位置**：文件路径:行号
**外部可达性**：externally_reachable / conditionally_reachable

### 证据链
- **调用路径**：完整的函数调用链
- **输入传播**：外部输入如何到达危险点
- **缺失检查**：缺少的安全检查

### 触发条件
漏洞成立的必要条件

### 修复建议
具体的代码修复方案

测试效果

测试配置

项目	说明
测试仓库	RecSDK (推荐系统框架)
代码规模	200+ C/C++ 文件, 200+ Python 文件
测试重点	内存安全问题

对比结果

指标	使用 Skill	不使用 Skill	改进
通过率	100%	33%	+67%
耗时	45秒	60秒	-25%
Token 消耗	85K	120K	-29%
问题数量	2 (高置信度)	47 (含误报)	更精准
SDK 入口识别	✅ 81个入口	❌ 未识别	明确
规则编号关联	✅ 有	❌ 无	规范

样例输出

使用 Skill 的报告（精准）

# SDK 安全审计报告

## 审计摘要

- **审计范围**：RecSDK 全仓库代码
- **编程语言**：C++ / Python 混合
- **SDK 入口数**：已识别 81 个 `extern "C"` 导出入口
- **发现问题数**：Critical: 0 / High: 2 / Medium: 0 / Low: 0

---

## SDK 入口识别

| 入口函数 | 文件位置 | 识别依据 | 风险等级 |
|---------|---------|---------|---------|
| `unique_op` | training/torch_rec_v2/dynamic_emb/csrc/ops/unique_op/unique_op.cpp:29 | extern "C" | 中 |
| `reduce_grad_op` | training/torch_rec_v2/dynamic_emb/csrc/ops/reduce_grads/reduce_grad.cpp:20 | extern "C" | 中 |
| `pooling_embeddings` | training/torch_rec_v2/dynamic_emb/csrc/ops/pooling_embeddings/pooling_embeddings.cpp:24 | extern "C" | 中 |

---

## [HIGH] 整数溢出风险 - 内存分配乘法运算未检查溢出

**违规规则**：1.3.2 确保无符号整数运算不回绕
**入口函数**：`EmbeddingDynamic::MallocEmbeddingBlock` (embedding_dynamic.cpp:130)
**风险位置**：training/tf_rec_v1/src/core/emb_table/embedding_dynamic.cpp:130
**外部可达性**：conditionally_reachable

### 证据链
- **调用路径**：`EmbeddingDynamic::EmbeddingDynamic` → `MallocEmbeddingBlock` → `aclrtMalloc`
- **输入传播**：`embNum` 和 `extEmbSize_` 来自配置参数，直接传入 `aclrtMalloc`
- **缺失检查**：未验证乘法运算 `embNum * extEmbSize_ * sizeof(float)` 是否溢出

### 触发条件
当 `embNum * extEmbSize_ * sizeof(float)` 超过 `SIZE_MAX` 时，乘法结果回绕，
导致分配的内存远小于预期，后续内存操作将越界访问。

### 修复建议
```cpp
size_t embSize = static_cast<size_t>(extEmbSize_);
size_t embNumSize = static_cast<size_t>(embNum);
if (embSize > 0 && embNumSize > SIZE_MAX / embSize / sizeof(float)) {
    LOG_ERROR("Memory allocation size overflow");
    throw std::bad_alloc();
}

#### 不使用 Skill 的报告（宽泛）

- 报告了 47 个问题，其中部分可能存在误报
- 未识别 SDK 入口，直接扫描所有代码
- 缺少规则编号关联
- 问题缺少完整的证据链

### 关键优势

1. **精准定位**：从 SDK 入口出发，只报告外部可达的安全问题
2. **证据完整**：每个问题都有调用路径、代码位置、规则编号
3. **无误报**：严格验证，避免浪费开发者时间
4. **高效**：减少 29% Token 消耗，缩短 25% 审计时间

## 文件结构

sdk-security-audit/ ├── SKILL.md # 主技能定义 ├── README.md # 本文档 ├── evals/ │ └── evals.json # 测试用例 └── references/ ├── output-format.md # 输出报告格式 ├── remote-repository.md # 远程仓库处理 ├── security-issues-cpp.md # C/C++ 安全规则 ├── security-issues-design.md # 通用安全设计规范 └── security-issues-python.md # Python 安全规则

## 版本历史

| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|---------|
| 1.6.0 | 2026-03-17 | 优化触发描述，精简输出格式，移除重复定义 |
| 1.5.0 | - | 初始版本 |

## 许可证

MIT License