5h1Vm/Secure-Pipe

# SecurePipe 🔒 []() []() []() []() 在你克隆那个仓库之前。在你安装那个 AI 推荐的包之前。 在你将 AI 代理连接到该 MCP 服务器之前 —— **运行 SecurePipe**。 ## 扫描内容 | 输入 | 运行项 | |-------|-----------| | `github.com/owner/repo` | SAST (Semgrep + Bandit) + Secrets (Gitleaks) + 供应链 | | `https://your-app.com` | DAST (ZAP) + VAPT (Nuclei) | | `http://your-mcp-server/mcp` | OWASP MCP Top 10 + 提示词注入检测 | | `package-name` | Slopsquat + typosquat + 废弃包检测 | ## SecurePipe 存在的原因 AI 编程助手生成的代码充满了安全漏洞，开发者会在不知情的情况下将其部署到生产环境。AI 代理连接的 MCP 服务器可能是恶意的，会窃取数据或操纵代理行为。 SecurePipe 是必须存在于“AI 推荐了这个”和“我在生产环境中运行了它”之间的安全层。 ## 60 秒快速入门 ``` # 使用 Docker Compose 启动 docker compose up -d # 在克隆 GitHub repo 前扫描它 curl -X POST http://localhost:8000/scan \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input_str": "https://github.com/owner/suspicious-repo"}' # 在连接你的 AI agent 前扫描 MCP server curl -X POST http://localhost:8000/scan \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input_str": "http://some-mcp-server.com/mcp"}' # 打开 web dashboard open http://localhost:8000 ``` ## 添加到 GitHub Actions ``` - name: SecurePipe scan run: | curl -s -X POST ${{ secrets.SECUREPIPE_URL }}/scan \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"input_str\": \"${{ github.repositoryUrl }}\"}" ``` ## 研究贡献 SecurePipe 实现了三项原创的安全研究贡献： 1. **首个开源 OWASP MCP Top 10 扫描器** — 自动检测 2025 年 OWASP MCP 规范中定义的所有十类漏洞；在撰写本文时，尚无其他开源工具存在。 2. **LLM 对抗 LLM 的对抗性提示词注入检测器** — 攻击者 LLM 动态生成注入变体，同时检测器 LLM 对易感性进行评分，用对抗性生成取代脆弱的模式匹配。 3. **多模型 AI 共识分流** — 多个免费 LLM 对每个发现结果的严重性和误报概率进行投票，通过自我改进的权重，将误报率降低至低于任何单一模型的基线。 ## 许可证 [MIT](LICENSE)

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