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Audit-Verlauf

machine-learning - 6 Audits

Versionsvergleich

Änderungen an Fähigkeiten und Befunden über geprüfte Versionen hinweg, neueste zuerst.

VersionDatumErgebnisPrüfelementeÄnderung ggü. vorheriger
v6 Neueste5. Juli 2026, 12:49 Keine bestätigten Befunde0Keine Änderung der Fähigkeiten
v5 5. Juli 2026, 12:49 Keine bestätigten Befunde0Externe Befehle
v4 27. Juni 2026, 18:08 Keine bestätigten Befunde0 Externe Befehle
v3 16. Jan. 2026, 13:17 Keine bestätigten Befunde0Keine Änderung der Fähigkeiten
v2 16. Jan. 2026, 13:17 Keine bestätigten Befunde0Externe Befehle
v1 10. Jan. 2026, 09:29 Keine bestätigten Befunde0Ausgangsbasis

5. Juli 2026, 12:49

All six static findings are false positives caused by Markdown formatting or machine learning terminology. No prompt injection, malicious intent, data exfiltration, or unsafe execution behavior was found in the reviewed files.

2
Gescannte Dateien
374
Analysierte Zeilen
1
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Geprüft von: codex

5. Juli 2026, 12:49

All six static findings are false positives caused by Markdown formatting or machine learning terminology. No prompt injection, malicious intent, data exfiltration, or unsafe execution behavior was found in the reviewed files.

2
Gescannte Dateien
374
Analysierte Zeilen
1
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Geprüft von: codex

27. Juni 2026, 18:08

Static analysis reported external command, weak cryptography, and reconnaissance patterns. Manual review found instructional Markdown, Python preprocessing examples, and ML terminology, with no executable shell logic or malicious intent.

2
Gescannte Dateien
374
Analysierte Zeilen
0
Prüfelemente
4
Falschmeldungen ignoriert
Statische falsch positive Treffer ignoriert (4)

Diese statischen Treffer wurden durch semantische Prüfung verworfen oder entsprachen reinen Schema-Tokens; daher werden sie aus Transparenzgründen angezeigt, beeinflussen jedoch nicht die Qualitätsbewertung.

Niedrig
False Positive: Python Examples Flagged as Shell Execution
The flagged references/preprocessing.md locations are fenced Python examples for imputation, scaling, encoding, feature engineering, outlier handling, and pipelines. No shell command execution or command interpolation is present.
The reviewed locations are Markdown code fences containing ordinary Python data science snippets. I found no subprocess, shell, network, or secret handling behavior in those examples.
Niedrig
False Positive: Backtick Formatting Flagged as Commands
The SKILL.md locations use Markdown backticks for a model directory tree and reference file names. This is documentation formatting, not command execution.
The flagged text is inside a Markdown code block or inline Markdown formatting. It contains paths and file names, not runnable shell instructions.
Niedrig
False Positive: Weak Cryptography Pattern
The SKILL.md description is plain metadata about machine learning workflows. No cryptographic algorithm, hash function, cipher, or credential handling appears at the flagged location.
The flagged location contains only the skill description text. The weak cryptography alert has no semantic support in the reviewed content.
Niedrig
False Positive: System Reconnaissance Pattern
The flagged SKILL.md locations contain ML feature and tuning terms, including geospatial features and grid search. They do not request host, network, user, process, or environment reconnaissance.
The surrounding context is machine learning feature engineering and hyperparameter tuning. I found no commands or instructions for gathering system information.
Für dieses abgeschlossene Audit wurden keine bestätigten Sicherheitsbefunde erfasst.
Geprüft von: codex

16. Jan. 2026, 13:17

Pure documentation skill containing only markdown guidance for ML development. All static findings are FALSE POSITIVES: The 'external_commands' detections are Python variable names (X_train, X_test) that regex incorrectly matches as backticks; the 'C2 keywords' and 'weak cryptographic algorithm' detections are SHA256 content hash strings in metadata; the 'system reconnaissance' detections are standard ML monitoring references. No executable code, scripts, network calls, or command execution capabilities exist.

3
Gescannte Dateien
564
Analysierte Zeilen
1
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Geprüft von: claude

16. Jan. 2026, 13:17

Pure documentation skill containing only markdown guidance for ML development. All static findings are FALSE POSITIVES: The 'external_commands' detections are Python variable names (X_train, X_test) that regex incorrectly matches as backticks; the 'C2 keywords' and 'weak cryptographic algorithm' detections are SHA256 content hash strings in metadata; the 'system reconnaissance' detections are standard ML monitoring references. No executable code, scripts, network calls, or command execution capabilities exist.

3
Gescannte Dateien
564
Analysierte Zeilen
1
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Geprüft von: claude

10. Jan. 2026, 09:29

Pure documentation skill with no executable code. Contains only markdown guidance for ML development patterns. No scripts, network calls, file system access beyond its own files, or command execution capabilities.

2
Gescannte Dateien
374
Analysierte Zeilen
0
Prüfelemente
0
Falschmeldungen ignoriert
Für dieses abgeschlossene Audit wurden keine bestätigten Sicherheitsbefunde erfasst.
Geprüft von: claude