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security-bounty-hunter

리포지토리에서 익스플로잇 가능하고 현상금을 받을 수 있는 보안 취약점을 탐색합니다. 시끄러운 로컬 전용 발견 대신 실제 보고서에 해당하는 원격 접근 가능한 취약점에 초점을 맞춥니다. 보고 가능하고 원격에서 접근 가능한 취약점을 사냥할 때 사용하세요.

security-bounty-hunter란 무엇인가요?

Security Bounty Hunter는 실제 보상이 가능한 원격 접근 가능한 취약점을 발견하는 데 특화된 AI 에이전트 스킬입니다. 이 스킬은 Huntr, HackerOne과 같은 버그 바운티 프로그램에 제출할 목적으로 리포지토리를 스캔할 때 사용합니다. 로컬 전용 취약점이나 범위를 벗어난 패턴은 자동으로 필터링하여 노이즈를 최소화하고, SSRF, 인증 우회, 원격 코드 실행(RCE), SQL 인젝션, 명령어 인젝션, 경로 탐색, 자동 트리거 XSS와 같이 일관되게 중요하게 다뤄지는 패턴에 집중합니다. 이 스킬은 정적 분석 도구(semgrep 등)를 사용하되 이를 단순한 트라이지 입력으로 취급하고, 진정한 진입점을 찾고, 실제 코드 경로를 처음부터 끝까지 읽고, 사용자 제어가 의미 있는 싱크에 도달하는지 증명하는 체계적인 워크플로우를 제공합니다. 최종 보고서는 설명, 취약 코드, PoC, 영향, 영향 받는 버전을 포함한 구조화된 마크다운 형식으로 제공됩니다. 지원 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex 등 일반 AI 코딩 어시스턴트이며, 보안 연구원 및 버그 바운티 헌터를 위해 설계되었습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/security-bounty-hunter

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문서

Security Bounty Hunter

목표가 광범위한 모범 사례 검토가 아닌, 책임 있는 공개 또는 바운티 제출을 위한 실질적인 취약점 발견일 때 사용하세요.

사용 시기

  • 리포지토리에서 익스플로잇 가능한 취약점 스캔
  • Huntr, HackerOne 또는 유사한 바운티 제출 준비
  • "이론적으로 안전하지 않은가?" 보다는 "이게 실제로 돈이 되는가?"라는 질문에 대한 트라이지

작동 방식

원격에서 접근 가능하고 사용자가 제어하는 공격 경로에 편향되며, 플랫폼에서 일반적으로 정보 제공용 또는 범위 외로 거부하는 패턴은 버립니다.

범위 내 패턴

다음은 일관되게 중요하게 다뤄지는 문제 유형입니다:

패턴CWE일반적인 영향
사용자 제어 URL을 통한 SSRFCWE-918내부 네트워크 접근, 클라우드 메타데이터 도용
미들웨어 또는 API 가드의 인증 우회CWE-287무단 계정 또는 데이터 접근
원격 역직렬화 또는 업로드-투-RCE 경로CWE-502코드 실행
접근 가능한 엔드포인트의 SQL 인젝션CWE-89데이터 유출, 인증 우회, 데이터 파괴
요청 핸들러의 명령어 인젝션CWE-78코드 실행
파일 서빙 경로의 경로 탐색CWE-22임의 파일 읽기 또는 쓰기
자동 트리거 XSSCWE-79세션 도용, 관리자 권한 탈취

건너뛰기

다음은 일반적으로 신호가 약하거나 프로그램에서 달리 명시하지 않는 한 바운티 범위를 벗어납니다:

  • 원격 경로가 없는 로컬 전용 pickle.loads, torch.load 또는 이와 동등한 것
  • CLI 전용 도구의 eval() 또는 exec()
  • 완전히 하드코딩된 명령어에 대한 shell=True
  • 그 자체로 누락된 보안 헤더
  • 익스플로잇 영향이 없는 일반적인 속도 제한 불만
  • 피해자가 코드를 수동으로 붙여넣어야 하는 Self-XSS
  • 대상 프로그램 범위에 속하지 않는 CI/CD 인젝션
  • 데모, 예제 또는 테스트 전용 코드

워크플로우

  1. 먼저 범위를 확인하세요: 프로그램 규칙, SECURITY.md, 공개 채널 및 제외 사항.
  2. 실제 진입점을 찾으세요: HTTP 핸들러, 업로드, 백그라운드 작업, 웹훅, 파서 및 통합 엔드포인트.
  3. 도움이 되는 곳에 정적 도구를 사용하되, 트라이지 입력으로만 취급하세요.
  4. 실제 코드 경로를 처음부터 끝까지 읽으세요.
  5. 사용자 제어가 의미 있는 싱크에 도달하는지 증명하세요.
  6. 가장 작은 안전한 PoC로 익스플로잇 가능성과 영향을 확인하세요.
  7. 보고서 초안을 작성하기 전에 중복 여부를 확인하세요.

예제 트라이지 루프

semgrep --config=auto --severity=ERROR --severity=WARNING --json

그런 다음 수동으로 필터링:

  • 테스트, 데모, 픽스처, 벤더 코드는 제외
  • 로컬 전용 또는 접근 불가능한 경로는 제외
  • 명확한 네트워크 또는 사용자 제어 경로가 있는 발견만 유지

보고서 구조

## 설명
[취약점이 무엇이며 왜 중요한지]

## 취약 코드
[파일 경로, 줄 범위 및 작은 코드 조각]

## 개념 증명
[최소한의 작동 요청 또는 스크립트]

## 영향
[공격자가 달성할 수 있는 것]

## 영향 받는 버전
[테스트된 버전, 커밋 또는 배포 대상]

품질 관문

제출하기 전에:

  • 코드 경로가 실제 사용자 또는 네트워크 경계에서 도달 가능한가
  • 입력이 진정으로 사용자 제어인가
  • 싱크가 의미 있고 익스플로잇 가능한가
  • PoC가 작동하는가
  • 문제가 이미 권고, CVE 또는 열린 티켓으로 다뤄지지 않았는가
  • 대상이 실제로 바운티 프로그램 범위 내에 있는가

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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