Модель доверия
Центр безопасности Skillstore
Как Skillstore проверяет AI-навыки, отделяет подтверждённые выводы от контекста возможностей, привязывает отчёты к артефактам и документирует ограничения.
Рассматривайте сигналы по отдельности
Skillstore публикует несколько сигналов доверия, и ни один из них не заменяет другой:
- Публичный означает, что Skill одобрен для публичного каталога. Это не подтверждение безопасности.
- Проверен означает, что аудит завершён для конкретной версии. Отчёт всё равно может содержать выводы среднего, высокого или критического уровня.
- Сводка оценки описывает подтверждённые выводы и зафиксированные уровни серьёзности для этой версии. Это не подтверждение безопасности.
- Рекомендация по установке сообщает Agent, CLI или проверяющему, какое подтверждение уместно. Это рекомендация, а не серверный запрет на скачивание.
- Целостность артефакта подтверждает, какие байты описывает манифест установки или lockfile.
- Проверено человеком заявляется только при наличии отдельной проверяемой записи о проверке человеком.
Такое разделение не позволяет принять публичное размещение, подпись или высокую оценку качества за доказательство того, что Skill безвреден.
Что проверяет аудит
Аудит сочетает детерминированную проверку с семантическим анализом. Он ищет доступ к учётным данным, передачу данных, внешние команды, сетевое поведение, изменения файловой системы, prompt injection, обфускацию, незаявленные возможности и другие шаблоны, способные изменить уровень безопасности Agent.
Методология объясняет, как статические выводы классифицируются в доказательства для отчёта. Руководство по уровням риска объясняет, почему контекст возможностей и подтверждённые проблемы безопасности отображаются отдельно.
К чему привязан результат
Полезный отчёт должен идентифицировать проверенный материал. Skillstore привязывает доказательства аудита к идентификаторам репозитория, содержимого, дерева, пути и полезной нагрузки аудита, когда эти значения можно подтвердить. Руководство по привязке артефактов объясняет каждый идентификатор и различие между подписанным манифестом установки и подписанным подтверждением аудита.
Чего результат не доказывает
Аудит — это доказательство, относящееся к снимку состояния. Он не отслеживает каждый будущий ответ зависимости, каждое разрешение времени выполнения, каждый секрет, доступный на машине пользователя, или любое поведение, добавленное после проверенной версии. Прочитайте раздел ограничения, прежде чем превращать публичный результат в политику организации.
Skillstore сообщает о рисках. Он не даёт абсолютных гарантий безопасности или результатов выполнения.
Темы безопасности
Риски доступа ИИ-агента к файлам: определите границы, прежде чем открыть доступ к папке
Выясните, какие файлы ИИ-агент может читать, изменять или раскрывать, с помощью инвентаризации доступа, дерева решений для чувствительных путей и парных проверок.
Ограничение сетевого доступа ИИ-агента: разработка и проверка списка разрешений
Создайте список разрешений для исходящего трафика ИИ-агента под конкретную задачу, учтите обходные сетевые пути и проверьте разрешённые действия, блокировки, перенаправления и восстановление.
Доступ ИИ-агента к оболочке: чек-лист согласования команд и аудита
Определите, можно ли разрешить ИИ-агенту выполнить команду оболочки. Проверьте скрытое выполнение, доступ к файлам и учётным данным, а перед повторным запуском — фактический результат.
Глобальная или проектная установка навыков: выберите охват и безопасно перенесите
Сравнение персональной и проектной установки ИИ-навыков: матрица возможных последствий и обратимый план переноса без ошибочного отождествления локальной области с песочницей.
Минимальные привилегии ИИ-агента: сократить доступ, сохранив задачу
Сократите права агента с помощью рабочей таблицы. До реального доступа проверьте нужные действия, запреты, истечение разрешений и восстановление.
Инъекция промпта в извлечённых документах: не давайте RAG-данным полномочий
Предотвращайте инъекцию промпта в извлечённых документах, сохраняя происхождение, отделяя доказательства от политики, проверяя вызовы инструментов и тестируя весь путь от RAG до эффекта.
Как обнаружить закодированную инъекцию промпта без её выполнения
Обнаруживайте Base64, процентное кодирование, Unicode-обфускацию и вложенную инъекцию промпта с помощью ограниченного декодирования, журнала преобразований и безвредных тестовых образцов.
Как предотвратить утечку системного промпта: сначала снизить последствия, затем обнаружить раскрытие
Снизьте риск утечки системного промпта: удаляйте секреты, применяйте средства контроля вне модели, ограничивайте контекст, проверяйте результаты и проводите тесты с безопасными канареечными маркерами.
Чек-лист тестирования промпт-инъекций: проверяйте эффекты, а не ключевые слова
Используйте ограниченный план тестирования промпт-инъекций с безвредными тестовыми маркерами, ожидаемым безопасным поведением, доказательствами в трассировке и критериями выпуска для ИИ-агентов.
Prompt injection и jailbreak: определите границу перед выбором защиты
Поймите разницу между prompt injection и jailbreak, разделяя источник инструкции, цель модели и контроль, который действительно может снизить риск.
Prompt-инъекция в выводе инструментов: проверяйте перед действиями агента
Защищайтесь от prompt-инъекций в выводе инструментов с помощью происхождения данных, типизированного извлечения, проверок политик, подтверждения и верификации эффекта.
Вредоносная prompt-инъекция в Markdown: тестирование и сдерживание
Диагностируйте prompt-инъекции в комментариях Markdown, ссылках, изображениях, блоках кода и необработанном HTML с помощью безопасного тестового корпуса и контрольного списка мер сдерживания.
Прямая и непрямая инъекция промптов: как меняется путь атаки
Сравните прямую и непрямую инъекцию промптов по происхождению инструкций, затем выберите меры контроля для пользовательских промптов, документов, инструментов и извлечённого контента.
Как обнаружить скрытую инъекцию промпта в AI Skill
Практическое руководство по выявлению инъекций промпта, скрытых в комментариях, Unicode, изображениях и загружаемом содержимом. Соберите небольшой корпус, сохраните происхождение данных и остановитесь до передачи полномочий.
Инъекция промптов в AI Skills: сквозная модель угроз
Проследите инъекцию промптов от враждебного контента через AI Skill, решения агента, вызовы инструментов и устойчивые последствия. Используйте шесть контрольных барьеров, чтобы остановить распространение.
Признаки подозрительного AI Skill: практическое дерево триажа
Оценивайте подозрительное поведение AI Skill в отношении разрешений, сетевого доступа, файлов, закрепления и скрытых инструкций, не считая каждый запрос вредоносным ПО.
Как безопасно протестировать AI Skill, прежде чем доверять ему
Тестируйте AI Skill в одноразовой среде с синтетическими данными, минимальными разрешениями, наблюдаемыми эффектами, условиями остановки и воспроизводимым журналом решений.
Публичные, проверенные аудитом, подписанные или проверенные человеком AI Skills: что доказывает каждая метка
Сравните публичные, проверенные аудитом, подписанные и проверенные человеком AI Skills, а затем используйте лестницу доказательств, чтобы решить, отклонить, изолировать или разрешить Skill.
Поверхность атаки AI Skill: сопоставьте активы и границы доверия
Перед установкой сопоставьте файлы, входные данные, инструменты, учетные данные, сетевые пути и побочные эффекты AI Skill через семь границ доверия.
Оценка риска Skill для ИИ-агента: практическая шкала вероятности и воздействия
Оцените Skill для ИИ-агента, отделяя возможности от риска, описывая конкретные сценарии неправильного использования и выбирая разрешение с ограничениями, изоляцию или отклонение.
Как проверить SKILL.md перед установкой ИИ-навыка
Повторяемая проверка SKILL.md перед установкой: зафиксируйте источник, проследите инструменты и данные, выявите шаблоны инъекций и выберите разрешение, изоляцию или отказ.
Безопасны ли проверенные AI Skills? Что аудит может и не может доказать
Аудит — это ограниченное доказательство, а не гарантия безопасности. Узнайте, что проверять, когда проводить повторный аудит и как разрешать, изолировать или отклонять Skill.
Безопасность Skill, плагинов и MCP: сравнение реальных границ доверия
Сравните AI Skills, плагины и MCP-серверы по инструкциям, выполнению кода, инструментам, учётным данным, обновлениям и удалению — затем выберите минимально необходимые возможности.
Безопасность AI Skill: модель угроз для более безопасной установки и использования
Разберитесь в безопасности AI Skill на уровне артефакта, инструкций, агента, инструментов и среды выполнения. Используйте эту модель угроз, чтобы решать, что разрешать, изолировать или отклонять.
Чек-лист безопасности AI Skill: 15-минутная проверка перед установкой
Практический чек-лист перед установкой AI Skills: проверьте артефакт, определите разрешения и потоки данных, изучите инструкции и зависимости, затем зафиксируйте решение — разрешить, изолировать или отклонить.
Права навыков Claude и Codex: область установки — не изоляция выполнения
Сравнение прав навыков в Claude, Claude Code и Codex: отдельно проверьте обнаружение, согласование инструментов, границы песочницы и доступ коннекторов перед установкой.
Границы безопасности для Skills, Packs и исторического термина Workflow
Что Skillstore проверяет и подписывает для одного Skill, что добавляет Pack, почему старое название Workflow не является третьей единицей безопасности и где начинаются разрешения среды выполнения.
Базовый уровень аудиторских доказательств: 2026-07-14
Воспроизводимый базовый уровень для интерпретации публичного набора данных аудита Skillstore без смешения накопленной работы, последнего состояния Skill или результатов, предназначенных только для проверки.
Консультации по безопасности и изменения статуса
Как Skillstore публикует значимые выводы, исправления, заменённые отчёты, отозванные аттестации и статус устранения проблем, не скрывая исторические свидетельства.
Журнал изменений методологии безопасности
Датированные изменения в терминологии аудита Skillstore, модели доказательств, привязке артефактов, формировании политик и публичной документации по безопасности.
Ограничения аудита безопасности
Границы статического аудита Skill: охват снимка, поведение во время выполнения, зависимости, разрешения, различия сред и остаточный риск.
Как Skillstore обрабатывает ложные срабатывания и доказательства, предназначенные только для проверки
Почему статические совпадения остаются видимыми, как классифицируются результаты и как авторы могут предоставлять доказательства, не покупая и не заявляя о положительном результате.
Почему отчёт аудита должен указывать точные байты Skill
Как идентификаторы коммита, содержимого, дерева, пути, полезной нагрузки аудита, манифеста и ZIP-файла привязывают вывод по безопасности к материалу, который был проверен.
Как Skillstore описывает серьезность подтвержденных находок
Точное руководство по серьезности находок и причинам, по которым находки, контекст возможностей, статус аудита и рекомендации по установке рассматриваются отдельно.
Как Skillstore превращает результаты аудита в оценку
Конвейер аудита: от неизменяемого выбора объекта через статическое обнаружение и семантическую оценку к подтверждённым находкам и рекомендациям по установке.