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Evaluación de seguridad versionada

ID del informe: SA-7E5AA000

6/27/2026, 6:08:10 PM

machine-learning evaluación de seguridad v4

Informe de certificación de seguridad de la habilidad

Historial de auditorías
Modelo de auditoría: codex Informe histórico
Nombre de la habilidad
machine-learning
Versión
v4
Mantenedor
Joseph OBrien
Fuente
github.com/89jobrien/steve/tree/main/steve/skills/machine-learning
Cobertura
2 Archivos escaneados · 374 Líneas analizadas
Versión de la política
No disponible

Resumen del hallazgo confirmado

No se han confirmado hallazgos de seguridad.

La auditoría completada no registró hallazgos de seguridad confirmados. Esto no prueba que la Skill no tenga efectos secundarios.

Contexto de instalación

Evidencia histórica

Este informe podría no describir el artefacto instalable actualmente. Abra la página actual de la Skill para obtener orientación de instalación.

Abrir la página actual de la habilidad

Este informe no bloquea ni autoriza el manifiesto ni el ZIP.

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.

Posición del informe

Informe histórico

Abra el historial de auditorías antes de usar este informe para instalar.

Atestación de auditoría

No se puede certificar

La vinculación inmutable requerida está incompleta.

Verificación humana

No verificado

No se ha registrado ninguna verificación humana para este informe.

Cobertura

2 Archivos escaneados · 374 Líneas analizadas

0 elementos mostrados para revisión

Limitaciones

Este informe no afirma ninguna ejecución en tiempo de ejecución ni en entorno aislado y no prueba la ausencia de efectos secundarios.

Cadena de evidencias

Sigue la evidencia desde la vinculación del código fuente hasta el contrato de instalación. La evidencia disponible permite la verificación; no constituye una garantía de seguridad.

  1. Fuente

    Vinculación no disponible

  2. Artefacto

    Identidad incompleta

  3. Auditoría

    Completo

  4. Contrato de instalación

    Abrir el manifiesto para verificar

    Abrir el manifiesto

Capacidades observadas

Observado significa que este informe registró evidencia de respaldo. No registrado no prueba que una capacidad esté ausente.

Contiene scripts

Puede ejecutar código incluido con la habilidad.

No registrado por esta auditoría

Acceso a red

Puede conectarse a servicios externos.

No registrado por esta auditoría

Acceso al sistema de archivos

Puede leer o escribir archivos locales.

No registrado por esta auditoría

Variables de entorno

Puede leer valores del entorno del proceso.

No registrado por esta auditoría

Comandos externos

Puede invocar comandos o programas fuera de la habilidad.

No registrado por esta auditoría

Hallazgos de riesgos

Las preocupaciones de seguridad confirmadas están separadas de los elementos que aún deben revisarse.

No se registraron hallazgos de seguridad confirmados en esta auditoría completada.

Evidencia experta

Identidad inmutable del sujeto, metadatos del escáner, coincidencias descartadas y evidencia a nivel de código fuente.

Sujeto del artefacto

Commit de Marketplace
No disponible
Hash del contenido
No disponible
Hash del árbol
No disponible
Ruta del Skill
No disponible
Hash de la carga de auditoría
No disponible

Metadatos del análisis

Modelo de auditoría: codex

Estado del análisis: Completo

El alcance se limita a los archivos, líneas, métodos y pruebas registrados. No se afirma ninguna ejecución en tiempo de ejecución ni en entorno aislado.

Falsos positivos estáticos ignorados (4)
Bajo
references/preprocessing.md:17-25references/preprocessing.md:29-35references/preprocessing.md:39-53references/preprocessing.md:57-69references/preprocessing.md:75-84references/preprocessing.md:88-100references/preprocessing.md:104-112references/preprocessing.md:116-132references/preprocessing.md:144-157
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.
Bajo
SKILL.md:178-187SKILL.md:206-208
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.
Bajo
SKILL.md:3-5
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.
Bajo
SKILL.md:68SKILL.md:98
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.

Verificar y exportar

Informe JSON CITATION.cff SARIF 2.1.0 Manifiesto de instalación firmado

El manifiesto y el archivo de bloqueo vinculan los artefactos de instalación a hashes criptográficos. Esta afirmación de integridad es independiente de la evaluación de seguridad.

Atestación de auditoría: not_attestable