SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC web-exfiltration-detection

Обнаружение утечки данных через кодирование пути URL и цепочки переходов web_fetch. Охватывает поддельную инъекцию доверенного пользовательского интерфейса, утечку данных по буквам в пути URL и перехват навигации в несколько этапов. Используйте, когда агент имеет возможность веб-запросов/URL-запросов и сохраняет память пользователя или личный контекст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect data exfiltration via URL path encoding and chained web_fetch n…»

Detect data exfiltration via URL path encoding and chained web_fetch navigation. Covers fake trusted UI injection, letter-level URL path exfiltration, and multi-hop navigation hijacking. Use when the agent has web/URL fetch capability and stores user memory or personal context.

Tencent/AI-Infra-Guard Agent Skills автор: Tencent Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 695 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Обнаружение утечки данных через кодирование пути URL и цепочки переходов webfetch.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторCloudflareИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1695 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.