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보안(CWE)과 개인정보(GDPR)를 모두 다루는 통합 LLM 에이전트 코드 리뷰 스킬로, 단일 탐지기-검증기 방법론을 사용합니다. SKILL.md, 30개의 표준 범주에 걸친 128개의 Python 벤치마크(보류된 진음성 하위 집합 포함), 그리고 SecPriv 논문의 평가 도구를 제공합니다.

secpriv-skill란 무엇인가요?

이 스킬은 LLM 기반 에이전트가 코드 리뷰 중 보안 취약점(CWE)과 개인정보 보호 문제(GDPR)를 모두 식별할 수 있도록 설계된 통합 도구입니다. `detector-validator` 방법론을 사용하여, 먼저 잠재적 문제를 감지한 후 검증 단계에서 오탐을 줄입니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 LLM 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, SKILL.md 파일을 통해 에이전트가 스킬의 규칙과 예시를 이해하도록 안내합니다. 또한 30개의 표준 범주로 구성된 128개의 Python 벤치마크(보류된 진음성 하위 집합 포함)와 SecPriv 논문의 평가 도구를 제공하여, 스킬의 효과성을 정량적으로 측정하고 개선할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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secpriv-skill은(는) 무엇을 하나요?

보안(CWE)과 개인정보(GDPR)를 모두 다루는 통합 LLM 에이전트 코드 리뷰 스킬로, 단일 탐지기-검증기 방법론을 사용합니다. SKILL.md, 30개의 표준 범주에 걸친 128개의 Python 벤치마크(보류된 진음성 하위 집합 포함), 그리고 SecPriv 논문의 평가 도구를 제공합니다.

개요

이 스킬은 LLM 기반 에이전트가 코드 리뷰 중 보안 취약점과 개인정보 보호 문제를 동시에 탐지할 수 있도록 지원합니다. detector-validator 방법론은 두 단계로 작동합니다:

  1. 탐지기(Detector): 코드에서 잠재적인 CWE 또는 GDPR 위반을 식별합니다.
  2. 검증기(Validator): 탐지된 문제를 검증하여 오탐을 걸러냅니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • 기타 주요 LLM 에이전트 플랫폼

벤치마크

벤치마크는 30개의 표준 범주로 구성된 128개의 Python 예제를 포함하며, 보류된 진음성 하위 집합을 포함합니다. 평가 도구는 SecPriv 논문에서 제공됩니다.

사용 방법

  1. 에이전트 설정에서 이 스킬을 활성화합니다.
  2. 코드 리뷰 요청 시 스킬이 자동으로 적용됩니다.
  3. 결과는 보안(CWE) 및 개인정보(GDPR) 관련 문제로 분류되어 표시됩니다.

예제

# 예제 코드
import os

def process_user_data(user_data):
    # 개인정보 처리 로직
    with open('/tmp/user_data.txt', 'w') as f:
        f.write(user_data)
    return True

이 코드는 GDPR 위반 가능성(민감 데이터의 안전하지 않은 저장)과 CWE 보안 문제(하드코딩된 임시 파일 경로)를 동시에 탐지할 수 있습니다.

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