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muhamedali7713/agent-audit

Auditieren von KI-Coding-Agenten und Projektkonfigurationen auf Sicherheitslücken mithilfe von statischer Analyse, benutzerdefinierten Regeln und LLM-gestützter Verifizierung.

Was ist agent-audit?

Diese Fähigkeit bietet ein Framework zur Durchführung von Sicherheitsaudits für KI-Coding-Agenten und deren zugehörige Projektkonfigurationen. Sie kombiniert statische Codeanalyse, benutzerdefinierte Regel-Engine und LLM-unterstützte Überprüfung, um Schwachstellen zu identifizieren, die durch automatisierte Codegenerierung, Konfigurationsfehler oder unsichere Coding-Praktiken entstehen können. Die Fähigkeit unterstützt die Integration mit gängigen Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Cursor und Codex und ermöglicht es Entwicklern, Audits direkt in ihren Arbeitsablauf einzubetten. Durch die Modularisierung der Analyse in statische Scans, benutzerdefinierte Regeln und LLM-basierte logische Prüfungen bietet sie eine mehrschichtige Verteidigung gegen Sicherheitsbedrohungen. Dies ist besonders nützlich für Teams, die KI-Assistenten in ihre Entwicklungspipeline integrieren und sicherstellen müssen, dass generierter Code sowie die Konfiguration der Agenten selbst keine Sicherheitslücken einführen. Die Einrichtung erfolgt über eine einfache Installation und Konfiguration, wobei die Ergebnisse in einem strukturierten Format für die weitere Verarbeitung und Berichterstattung ausgegeben werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add muhamedali7713/agent-audit

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Dokumentation

Was macht agent-audit?

Auditieren von KI-Coding-Agenten und Projektkonfigurationen auf Sicherheitslücken mithilfe von statischer Analyse, benutzerdefinierten Regeln und LLM-gestützter Verifizierung.

Übersicht

agent-audit ist ein Tool zur Durchführung von Sicherheitsaudits für KI-Coding-Agenten. Es unterstützt Entwickler dabei, Schwachstellen in automatisch generiertem Code, Projektkonfigurationen und den zugrunde liegenden Agenten-Setups zu identifizieren.

Hauptfunktionen

  • Statische Analyse: Scannt Code und Konfigurationsdateien auf bekannte Sicherheitsmuster und Anomalien.
  • Benutzerdefinierte Regeln: Ermöglicht die Definition eigener Prüfregeln, die auf die spezifischen Anforderungen des Projekts zugeschnitten sind.
  • LLM-gestützte Verifizierung: Nutzt Large Language Models zur logischen Überprüfung und Erkennung subtiler Sicherheitsprobleme, die über einfache Mustererkennung hinausgehen.

Unterstützte Plattformen

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Weitere KI-Coding-Assistenten können durch Erweiterung integriert werden.

Installation

npm install -g agent-audit
# oder mit yarn
yarn global add agent-audit

Verwendung

agent-audit scan --path ./projektverzeichnis

Optionen

OptionBeschreibung
--pathPfad zum zu scannenden Verzeichnis
--rulesPfad zu benutzerdefinierten Regeln (optional)
--llmLLM-Modell für Verifizierung (optional, Standard: gpt-4)
--outputAusgabeformat: json, html oder text (Standard: json)

Konfiguration

Erstelle eine Datei audit.config.js im Projektstammverzeichnis:

module.exports = {
  rules: [
    {
      name: 'unsichere-shell-verwendung',
      pattern: /exec\(|spawn\(/g,
      severity: 'hoch',
    },
  ],
  ignorePaths: ['node_modules', 'dist'],
  llmModel: 'claude-3-opus-20240229',
};

Beispielausgabe

{
  "vulnerabilities": [
    {
      "rule": "unsichere-shell-verwendung",
      "file": "src/commands/run.js",
      "line": 42,
      "severity": "hoch",
      "description": "Verwendung von exec() ohne ordnungsgemäße Eingabevalidierung."
    }
  ],
  "summary": {
    "total": 1,
    "high": 1,
    "medium": 0,
    "low": 0
  }
}

Lizenz

MIT

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