文章总结： 本文介绍火山引擎SkillScan技能安全扫描方案，针对AI技能包体、声明、代码、网络及供应链五大风险构建多层检测体系。文章阐述了多场景防护策略、接入模式及准入要求，并提出最小权限、输入验证等七项安全开发实践，为开发者提供全链路安全保障指南。 综合评分： 88 文章分类： AI安全,安全工具,安全开发,解决方案

一文了解｜SkillScan 智能体技能安全扫描最佳实践

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火山引擎 AI 安全 火山引擎 AI 安全

字节跳动技术团队

2026年7月1日 19:11 北京

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一、引言

随着 AI Agent 技能（Skills）生态的迅速发展，社区开发者贡献的技能数量与日俱增。然而，这些技能来源多样、质量参差不齐，其安全性缺乏有效保障。攻击者可能借机发布恶意技能，对用户设备进行攻击或窃取数据。SkillScan 作为面向智能体技能包的全链路安全检测方案，为技能生态提供全面的安全保障。

本文将从风险全景、检测能力、场景实践、接入方案、开发规范五个维度，全面梳理技能安全的核心挑战，详细阐述 SkillScan 的安全检测体系与保障方案，为业务接入与开发者提供完整的实践指南。

技能安全风险贯穿于技能包的整个生命周期，从文件结构、声明配置到代码实现，再到依赖管理和运行时行为，每个环节都可能存在安全隐患。SkillScan 将技能安全风险归纳为五大类，形成完整风险视图：

1.1 包体文件合规风险

风险描述：技能包通常以压缩包形式分发，解压后可能包含各种类型的文件。攻击者可能在包体内植入可执行二进制文件、硬编码密钥、超大文件、隐藏文件或恶意符号链接，构成基础安全隐患。此外，包体内容还可能存在涉政涉敏等内容安全风险。

• 攻击向量：

  ° 恶意文件植入：攻击者在技能包中植入可执行文件或二进制后门，在技能运行时触发恶意行为。

  ° 硬编码凭证：将 API Key、内网密码、Token 等敏感信息直接写入配置文件或代码中，一旦泄露可被攻击者利用。

  ° 资源耗尽攻击：在包体中放置异常大的文件或高压缩比文件，导致解压或解析时发生拒绝服务。

  ° 目录穿越：恶意构造的压缩包成员路径包含 ../ 等穿越字符，解压时可能覆盖系统关键文件。

• 潜在影响：本地文件包含漏洞、敏感信息泄露、系统资源耗尽、目录穿越导致的任意文件写入、内容合规风险。

• 安全检测手册

1.2 声明层安全风险

风险描述：技能的 skill.md等声明文件定义了技能的功能描述、使用方式与依赖关系。攻击者可能在声明文件中植入提示词注入 payload，或声明敏感行为意图，或引入高风险第三方库，在技能被加载或执行时触发安全问题。

• 攻击向量：

  °提示词注入：在 skill.md 的描述或示例中嵌入恶意指令，当大模型读取并执行这些内容时，可能被诱导执行非预期操作。

  °敏感行为声明：在技能描述中明示或暗示具有访问本地文件、网络请求、系统命令执行等敏感能力，可能被滥用于恶意目的。

  °高风险依赖声明：在依赖项中引入已知存在漏洞或恶意的第三方库，通过供应链攻击实现危害。

• 潜在影响：大模型被诱导执行恶意操作、系统提示词泄露、供应链攻击、技能行为偏离预期、用户信任受损。

• 安全检测手册

1.3 代码层安全风险

风险描述：技能的核心逻辑由代码实现（常见为 Python、JavaScript、Bash 等）。恶意技能可能在代码中植入后门、窃取信息、执行系统命令、进行容器逃逸或收集敏感信息。即使是非恶意技能，也可能因编码不规范引入安全漏洞。

• 攻击向量：

  °恶意代码植入：直接在代码中实现恶意功能，如反向 Shell、数据窃取、勒索加密等。

  °危险函数调用：使用 eval()、exec()、subprocess 等危险函数，若输入可控可能导致命令注入。

  °不安全的第三方库：引入存在已知漏洞的依赖库，通过供应链攻击实现危害。

  °容器逃逸与敏感信息收集：代码尝试读取容器内的敏感信息或尝试逃逸容器隔离。

  °敏感路径访问：代码尝试访问 ~/.ssh/、/etc/passwd 等系统敏感路径。

• 潜在影响：远程代码执行、数据泄露、容器逃逸、权限提升、供应链攻击、用户隐私泄露。

• 安全检测手册

1.4 网络与资源安全风险

风险描述：技能在运行过程中可能发起网络通信或消耗系统资源。恶意技能可能建立与 C2 服务器的连接、传输窃取的数据，或通过无限循环、内存泄漏等方式耗尽平台资源。即使是非恶意技能，不安全的网络通信也可能导致数据泄露。

• 攻击向量：

  °未加密 HTTP 通信：使用明文 HTTP 协议传输数据，可能被中间人攻击窃取或篡改内容。

  °恶意域名/IP 连接：代码中硬编码恶意服务器地址，建立反向 Shell 或数据外发通道。

  °C2 通信特征：具有明显的命令与控制通信特征，如定期心跳、特定格式的指令交互、加密隧道等。

  °资源耗尽攻击：通过无限循环、递归调用、内存泄漏等方式，耗尽宿主平台的 CPU、内存或磁盘资源。

• 潜在影响：数据泄露、远程控制、拒绝服务、平台资源耗尽、其他租户受影响。

• 安全检测手册

1.5 开源合规与供应链风险

风险描述：技能通常依赖大量开源组件，这些组件可能存在许可证合规风险或已知安全漏洞。此外，恶意攻击者可能通过投毒开源仓库、上传恶意包等方式实施供应链攻击，最终通过技能安装链传递危害。

• 攻击向量：

  °许可证不合规：使用了具有传染性许可证（如 GPL）的开源组件，可能导致整个技能被迫开源，或违反许可证条款引发法律风险。

  °已知漏洞组件：引入了存在已知 CVE 漏洞的第三方库版本，攻击者可利用这些漏洞实施攻击。

  °依赖链投毒：攻击者通过污染依赖包的某个版本或传递依赖，将恶意代码引入技能运行环境。

  °威胁情报匹配：技能作者、包体哈希或特征与已知威胁情报库中的恶意实体匹配。

• 潜在影响：许可证合规风险、已知漏洞被利用、供应链攻击。

• 安全检测手册

以上五大风险领域覆盖了技能从包体到运行、从代码到供应链的全链路安全挑战。针对这些风险，SkillScan 构建了多层次的安全检测能力体系，为不同业务场景提供定制化的安全保障方案。

二、SkillScan 安全保障体系

2.1 典型业务场景与需求

不同的业务场景面临的安全威胁不同，对检测能力的需求也各有侧重。SkillScan 当前已覆盖火山引擎内外多个主流技能生态场景，为不同场景提供定制化的安全检测与保障方案：

2.1.1 云上技能市场场景

云上技能市场场景中，技能面向公网用户分发，攻击者可能通过提交恶意技能尝试攻击平台或其他用户。主要威胁包括：

• 恶意技能上传：攻击者上传包含恶意代码的技能包，尝试绕过安全检测
• 技能投毒攻击：攻击者通过提交更新或伪装成合法技能，向技能中注入恶意代码
• 供应链攻击：通过污染技能依赖的第三方库或组件，实现间接攻击

针对以上威胁，SkillScan 采用”多层检测 + 持续运营”的防护策略：

1. 入口层：包体合规检查 + 内容安全检测，拦截明显恶意的技能包
2. 内容层：声明层检测 + 代码静态分析 + 供应链检测，全面覆盖各类风险
3. 运营层：威胁情报持续更新 + 误报漏报快速响应 + 高危技能即时下架

2.1.2 内场技能共享场景

内场技能共享场景中，技能主要在企业内部流转，攻击者可能来自内部或已入侵的账号。主要威胁包括：

• 内部恶意技能：内部人员开发的包含恶意行为的技能，如窃取内部数据、横向移动等
• 敏感信息泄露：技能代码或配置中包含内部敏感信息，如内网地址、密钥等
• 不合规使用：技能功能超出业务范围，可能违反公司安全规定

针对内场场景，SkillScan 额外增加了以下检测能力：

• 内网敏感信息检测：识别代码或文档中的内网地址、内部系统名称等敏感信息
• 数据外发检测：重点检测是否存在向外部服务器传输数据的行为
• 权限合规检查：验证技能申请的权限是否与其声明的功能匹配

2.2 检测能力体系

2.2.1 检测能力分层

针对不同业务场景的安全需求，SkillScan 构建了多层次的安全检测能力体系，覆盖技能从开发到运行的全生命周期：

1. 基础检测层：默认开启的核心安全检测项，覆盖技能包体合规、声明层安全、代码恶意行为、网络连接风险、供应链威胁等主要安全风险场景，实现对技能安全的基础保障。
2. 增强检测层：可根据业务场景需求灵活配置的增强检测能力，包括开源许可证合规检测、SCA 软件成分分析、内网敏感信息检测、数据外发检测等，满足不同等级的安全防护需求。
3. 运营保障层：针对检测发现的安全风险进行持续的运营监控，包括威胁情报更新、误报漏报处理、高危技能应急响应等。

2.2.2 防护矩阵配置

根据检测能力的定位与适用范围，SkillScan 的检测项可分为核心检测能力与扩展检测能力两大类：

三、接入方案与安全运营

了解了 SkillScan 的检测能力与防护方案后，本章介绍具体的接入方式与安全运营机制，帮助业务方快速上手并建立持续的安全保障能力。

3.1 四种接入模式

3.2 安全准入要求

为保障线上技能的安全性，对于命中以下高风险检测项的技能，需进行人工复核，确认存在风险的禁止上架：

1. 包体文件存在内容安全风险
2. skill.md 中存在提示词注入风险
3. skill.md中存在敏感行为声明且未通过安全评估
4. 包体内部的 Python/JavaScript/Bash 代码存在已知的恶意代码模式
5. 代码存在容器内敏感信息收集或容器逃逸行为
6. 代码尝试访问文件系统敏感路径
7. 代码尝试建立反向 Shell 等具有 C2 特征的网络连接
8. 项目所使用的开源组件许可证存在严重合规风险

以上高风险检测项命中后需进行安全评估，确认存在真实风险的技能将被禁止上架。各业务方可根据自身安全要求调整准入策略，设置不同的风险等级阈值。

3.3 火山引擎落地实践

1. FindSkill 技能市场：所有上架技能默认通过 SkillScan 安全检测，为用户提供安全可靠的技能使用体验

2. CN-ClawHub 技能市场：平台技能均经过 SkillScan 安全扫描，默认处于安全状态，用户可放心选用

3. Arkclaw 技能市场：已通过安全扫描的技能会标记安全状态，用户可优先选择已认证的安全技能

此外，SkillScan 安全检测能力上线后，火山云平台安全保障团队也持续向监管部门报送恶意技能情报并获得认可，为智能体技能安全生态建设提供了支撑。

四、技能安全开发最佳实践

除了依靠 SkillScan 等安全工具进行自动化检测，开发者在技能开发过程中遵循安全最佳实践也至关重要。结合技能安全的特点，我们整理了以下安全开发建议，帮助开发者从源头构建安全可靠的技能：

原则一：最小权限

• 仅申请技能真正需要的权限与能力，避免过度授权
• 避免使用 exec、subprocess 等系统级执行工具，优先使用安全封装的 API
• 文件系统访问应限制在指定目录范围内，避免访问敏感路径
• 网络访问仅允许必要的域名，避免使用通配符或允许全部域名

原则二：输入验证与输出编码

• 对所有外部输入进行严格验证，防止注入攻击
• 输出到用户界面或其他系统时进行适当的编码与转义
• 避免将用户输入直接传入危险函数（如 eval、exec、system 等）
• 对来自 skill.md 等声明文件的内容进行安全校验，防止提示词注入

原则三：依赖安全管理

• 使用官方源和可信渠道的第三方库
• 定期更新依赖版本，及时修复已知漏洞
• 对新增依赖进行安全审查，避免引入恶意组件
• 尽量减少不必要的依赖，降低攻击面
• 使用 lock 文件锁定依赖版本，确保构建一致性

原则四：敏感信息保护

• 禁止在代码或配置文件中硬编码密钥、密码等敏感信息
• 使用环境变量或密钥管理服务存储敏感配置
• 日志输出中避免包含敏感信息，必要时进行脱敏处理
• 不在 skill.md 等公开文档中记录内部系统信息或敏感配置

原则五：网络通信安全

• 优先使用 HTTPS 等加密协议进行网络通信
• 避免与不明来源的服务器建立连接
• 对外部 API 响应进行安全校验，防止恶意响应注入
• 限制网络请求频率，避免被滥用或导致资源耗尽
• 对传输的敏感数据进行额外加密保护

原则六：安全测试与验证

• 在技能发布前进行完整的安全自测
• 使用 SkillScan 等安全工具进行自动化扫描
• 对敏感功能进行人工安全代码审查
• 测试异常输入和边界情况，确保技能不会因异常输入而产生安全问题
• 定期进行安全复检，及时发现新的安全风险

原则七：包体规范与完整性

• 打包时排除不必要的文件，如 。git 目录、临时文件、测试代码等
• 避免在技能包中包含可执行二进制文件，除非确有必要且经过安全评估
• 不使用符号链接，避免路径穿越风险
• 确保 skill.md 等声明文件内容真实准确，与实际功能保持一致
• 提供清晰的版本号和变更记录，便于问题追踪与修复

总结

SkillScan 致力于为智能体技能生态提供全方位的安全保障。通过覆盖包体合规、声明安全、代码检测、网络分析、供应链审计等五大风险领域的多层检测能力，结合持续的安全运营，已为火山 SkillHub、字节云 SkillHub 等多个业务场景提供安全准入支撑。同时，遵循安全开发最佳实践可以从源头降低 Skill 安全风险，共同守护智能体生态的安全底线。

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