技能名称: data-leak-detector
详细描述:

数据泄露检测器

扫描技能、文件和文件夹，以发现潜在的数据泄露和隐私风险。

特性

• - 🔍 静态分析：扫描 SKILL.md 中的可疑模式
• 🌐 网络检测：检测外部 API 调用
• 📁 文件访问：检测文件读写操作
• 🔄 进程检测：检测子进程生成
• 🔐 环境变量访问：检测环境变量访问
• 📊 风险评分：0-100 风险评分及建议

风险等级

检测模式

网络风险

• - curl/wget 调用
• requests/httpx 使用
• 外部 API 端点
• WebSocket 连接

文件风险

• - 文件读写操作
• 目录遍历
• 敏感文件访问
• 临时文件创建

进程风险

• - subprocess 调用
• os.system 使用
• Shell 命令执行
• 进程生成

环境变量风险

• - 环境变量访问
• 配置文件读取
• 凭据访问

触发条件

• - 检查这个skill安全吗 / Check if this skill is safe
• 扫描数据泄露 / Scan for data leaks
• 这个skill有没有风险 / Does this skill have risks
• data-leak-detector

Python 代码

python
import os
import re
import json
from pathlib import Path

class DataLeakDetector:
def init(self):
self.patterns = {
network: {
high: [
rcurl\s+,
rwget\s+,
rrequests\.(get|post|put|delete),
rhttp[s]?://,
rurllib\.request,
rhttpx\.,
rwebsocket,
],
medium: [
rfetch\(,
raxios\.,
]
},
file_access: {
high: [
ropen\s*\(,
ros\.remove,
ros\.rmdir,
rshutil\.rmtree,
],
medium: [
rreadFile,
rwriteFile,
ros\.path\.exists,
rglob\.,
]
},
process: {
high: [
rsubprocess\.,
ros\.system,
ros\.popen,
rexec\(,
reval\(,
],
medium: [
rPopen,
rcall\(,
]
},
env_access: {
high: [
ros\.environ,
ros\.getenv,
r\$[A-Z_]+,
],
medium: [
rconfig\[,
rsecrets\[,
]
}
}

def scan_file(self, filepath):
扫描单个文件以发现风险

risks = []

try:
with open(filepath, r, encoding=utf-8) as f:
content = f.read()
except:
return risks

for category, levels in self.patterns.items():
for level, patterns in levels.items():
for pattern in patterns:
matches = re.finditer(pattern, content, re.IGNORECASE)
for match in matches:
line_num = content[:match.start()].count(\n) + 1
risks.append({
category: category,
level: level,
pattern: pattern,
line: line_num,
match: match.group()[:50]
})

return risks

def scanskill(self, skillpath):
扫描整个技能以发现风险

skillpath = Path(skillpath)

all_risks = []
files_scanned = 0

for ext in [.md, .py, .js, .ts]:
for filepath in skill_path.rglob(f*{ext}):
risks = self.scan_file(str(filepath))
for risk in risks:
risk[file] = str(filepath.relativeto(skillpath))
all_risks.extend(risks)
files_scanned += 1

return allrisks, filesscanned

def calculateriskscore(self, risks):
计算总体风险评分 (0-100)

if not risks:
return 0

score = 0
for risk in risks:
if risk[level] == high:
score += 20
elif risk[level] == medium:
score += 10

return min(score, 100)

def generatereport(self, skillpath, risks, files_scanned):
生成风险评估报告

riskscore = self.calculaterisk_score(risks)

if risk_score <= 20:
risk_level = 🟢 低
recommendation = 可安全使用
elif risk_score <= 50:
risk_level = 🟡 中
recommendation = 安装前请审查
else:
risk_level = 🔴 高
recommendation = 需要谨慎

# 按类别分组
by_category = {}
for risk in risks:
cat = risk[category]
if cat not in by_category:
by_category[cat] = []
by_category[cat].append(risk)

report = []
report.append(f{=*60})
report.append(f数据泄露检测器 - 安全报告)
report.append(f{=*60})
report.append(f)
report.append(f技能: {os.path.basename(skill_path)})
report.append(f扫描文件数: {files_scanned})
report.append(f发现风险总数: {len(risks)})
report.append(f)
report.append(f风险评分: {riskscore}/100 ({risklevel}))
report.append(f建议: {recommendation})
report.append(f)

# 类别细分
report.append(f{=*60})
report.append(f风险细分)
report.append(f{=*60})

for category, categoryrisks in bycategory.items():
high = len([r for r in category_risks if r[level] == high])
medium = len([r for r in category_risks if r[level] == medium])
report.append(f)
report.append(f{category.upper()}:)
report.append(f 高: {high} | 中: {medium})

for risk in category_risks[:3]: # 显示前3个
report.append(f - [{risk[level].upper()}] {risk[match]} (行 {risk[line]}))

# 建议
report.append(f)
report.append(f{=*60})
report.append(f建议)
report.append(f{=*60})

if network in by_category:
report.append(f- 审查网络调用：验证目标地址)
if fileaccess in bycategory:
report.append(f- 审查文件访问：检查敏感文件)
if process in by_category:
report.append(f- 审查子进程调用：验证命令)
if envaccess in bycategory:
report.append(f- 审查环境变量访问：检查凭据访问)

return \n.join(report)

使用示例

扫描技能

使用示例

用户: 检查这个skill安全吗
代理: 扫描 SKILL.md 并生成风险报告

用户: 扫描我的skills有没有数据泄露
代理: 扫描所有已安装的技能

用户: 这个skill有没有网络访问
代理: 重点关注网络风险

备注

• - 仅限静态分析（无运行时监控）
• 快速扫描（秒级）
• 无外部 API 调用
• 跨平台兼容