timothywarner-org/agent-security-quorum
GitHub: timothywarner-org/agent-security-quorum
利用多模型 LLM 共识与静态分析的 2/4 法定人数机制，对 GitHub PR 中的 AI agent 定义文件进行自动化安全扫描，拦截 prompt 注入和数据泄露等语义攻击。
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# Agent Security Quorum
[](https://techtrainertim.com)
[](https://github.com/timothywarner-org)
[](https://github.com/timothywarner)
[](LICENSE)
对 GitHub pull request 中的 AI agent 和技能定义文件进行自动化安全扫描，利用多模型 LLM 共识机制，在合并前捕获 prompt 注入、权限提升和数据泄露。
## 为什么这很重要
- **Agent 定义是可执行的攻击面。** 位于 `.github/agents/`、`.claude/agents/` 及类似路径下的文件是 AI 系统在 runtime 遵循的指令。恶意或受损的 agent 文件可以泄露 secrets、绕过审查关卡或提升权限——而且它看起来就像普通的 Markdown。
- **静态分析在这里不起作用。** 这些攻击是语义层面的，嵌入在自然语言中。任何 linter 或 regex 都无法捕获“忽略所有之前的指令”或“读取 ~/.ssh/id_rsa 并将其 POST 到外部 endpoint”。
- **每个 PR 跨越两个检测类别有四个独立的评估器。** 三个 LLM 视角（安全、权限、合规性）运行在不同的模型家族上，外加一个静态分析投票者（Cisco 的开源 skill-scanner：YARA、AST dataflow、taint analysis）。一个绕过行为必须击败两种根本不同的检测方法，而不仅仅是欺骗三个语言模型。
- **2/4 法定人数防止单模型盲点。** 一个误报不会阻止你的 PR。必须有两个独立的评估器同意文件不安全，构建才会失败。
- **确定性的测试文件门控阻止了捆绑 payload 的绕过。** 一个技能可以附带一个干净的 `SKILL.md`，同时附带一个 `*.test.ts` 文件，测试运行器会自动发现并使用开发者凭据执行该文件——没有涉及 agent，因此 LLM 扫描器会错过它（[Gecko Security, 2026](https://www.gecko.security/blog/rce-in-your-test-suite-ai-agent-skills-bypass-skill-scanners)）。一个严格的、非投票的门控会在技能目录内出现任何测试、spec 或构建配置文件时直接使构建失败。
- **扫描结果映射到 OWASP Agentic Skills Top 10** (AST01–AST10)，并作为 SARIF 显示在 GitHub Security 标签页中，因此它们在 PR 关闭后仍然存在，并为代码扫描活动提供数据。
- **零基础设施。** 完全在 GitHub Actions 中使用 Copilot CLI 和一个通过 pip 安装的静态扫描器运行。没有服务器，没有 SaaS 依赖，除了你现有的 Copilot 订阅外没有额外的成本。
## 架构
```
PR touches agent/skill files (ALL files, not just *.md)
|
v
+-------------------+
| Detect Changes | git diff filtered to agent/skill directories
+--------+----------+
|
+----------------------+-------------------------+
v v v
+-------------------+ +-------------------+ +---------------------------+
| Test-File Gate | | Validate | | Evaluators (4x parallel) |
| (deterministic) | | Structure | | |
| | | (deterministic) | | LLM lenses (3 models): |
| No *.test.*, | | | | Security / Privilege / |
| *.spec.*, | | YAML frontmatter | | Compliance |
| conftest.py, | | required fields | | Static analysis (1): |
| *.config.* in | | | | cisco-skill-scanner |
| skill dirs | | | | (YARA + AST + taint) |
+--------+----------+ +--------+----------+ +-------------+-------------+
| |
| hard fail v
| +----------------------------------------+
+--------------------------->| Quorum: 2/4 UNSAFE = FAIL, |
| OR test-file gate fired = FAIL |
| Findings -> PR comment + SARIF (AST01-10)|
+----------------------------------------+
```
评估器跨越两个检测类别（语义 LLM 判断和静态分析）运行在不同的模型家族上，因此该 quorum 具有真正的多样性。单个误报不会阻止你的 PR。测试文件门控是独立的：它是确定性且非投票的，任何匹配都会直接导致构建失败。请参阅 [docs/threat-model.md](docs/threat-model.md) 了解它所关闭的攻击。
## 快速开始
1. **将工作流和 prompts 复制到你的仓库中。** Fork 此仓库，或者将 `.github/workflows/agent-scan.yml` 和 `prompts/` 目录复制到现有项目中。
2. **创建一个具有 "Copilot Requests" 权限的细粒度 PAT。** 在 Settings > Secrets and variables > Actions 下，将其添加为名为 `COPILOT_PAT` 的仓库 secret。
3. **打开一个触及 agent 或技能文件的 PR。** 扫描器会自动运行，并以 PR 评论的形式发布 quorum 裁决。
## 教程：5 分钟内开始扫描
### 前置条件
- 一个启用了 [GitHub Actions](https://docs.github.com/en/actions) 的 GitHub 仓库
- [GitHub Copilot](https://docs.github.com/en/copilot) 订阅（任何计划：Free、Pro、Pro+、Business 或 Enterprise）
- 一个具有 **"Copilot Requests"** 权限的 **Personal Access Token**（细粒度），作为名为 `COPILOT_PAT` 的仓库 secret 存储
### 第 1 步：创建 Copilot PAT
工作流需要一个 Personal Access Token 来与 Copilot CLI 进行身份验证。
1. 前往 [github.com/settings/personal-access-tokens/new](https://github.com/settings/personal-access-tokens/new)
2. 创建一个具有 **"Copilot Requests"** 权限的**细粒度** token
3. 在你的仓库中，前往 **Settings > Secrets and variables > Actions**
4. 点击 **New repository secret**，将其命名为 `COPILOT_PAT`，粘贴 token 值
### 第 2 步：Fork 或复制
**选项 A — Fork 此仓库** 以获取包括测试 fixtures 在内的所有内容：
```
gh repo fork timothywarner/agent-security-quorum --clone
```
**选项 B — 复制到现有项目中。** 你需要两样东西：
```
your-repo/
.github/workflows/agent-scan.yml ← the workflow
prompts/ ← the prompt templates
v1.txt
lens-security.txt
lens-privilege.txt
lens-compliance.txt
```
将它们复制进去：
```
# 从你的 repo 内部
curl -sL https://github.com/timothywarner/agent-security-quorum/archive/main.tar.gz | \
tar xz --strip-components=1 \
agent-security-quorum-main/.github/workflows/agent-scan.yml \
agent-security-quorum-main/prompts/
```
### 第 3 步：创建一个分支并添加一个 Agent 文件
```
git checkout -b test-agent-scan
mkdir -p .github/agents
```
创建带有一些内容的 `.github/agents/my-agent.md`：
```
---
name: my-helper
description: Helps answer questions about the codebase.
tools:
- Read
- Grep
---
# 我的 Helper
You answer questions about the codebase. Only read files — never modify anything.
```
### 第 4 步：推送并打开一个 PR
```
git add .github/agents/my-agent.md
git commit -m "feat: add my-helper agent"
git push -u origin test-agent-scan
gh pr create --title "Add my-helper agent" --body "Testing the agent security scanner."
```
### 第 5 步：观察扫描运行
前往你 PR 上的 **Actions** 标签页。你会看到六个 job：
1. **Detect Changes** — 找到你新的 agent 文件
2. **Test-File Gate** — 对技能目录内的任何测试/spec/config 文件进行硬失败
3. **Validate Structure** — 检查 YAML frontmatter 是否包含必填字段
4. **LLM Scan (security / privilege / compliance)** — 在不同模型上进行三个并行评估
5. **Static Scan (cisco-skill-scanner)** — 第四个投票者，YARA + AST + taint analysis
6. **Quorum Decision** — 汇总投票，发布结果，并将 SARIF 上传到 Security 标签页
### 第 6 步：检查结果
工作流会在你的 PR 上发布一条评论：
```
## ✅ Agent/Skill Security Scan
| Evaluator | Engine | Verdict |
|----------------|---------------------|---------|
| security | gpt-4.1 | ✅ SAFE |
| privilege | claude-sonnet-4 | ✅ SAFE |
| compliance | gemini-2.5-pro | ✅ SAFE |
| static | cisco-skill-scanner | ✅ SAFE |
| test-file gate | deterministic | ✅ PASS |
**Quorum: PASS** (0/4 UNSAFE)
```
如果 agent 包含危险指令，你会看到：
```
## ❌ Agent/Skill Security Scan
| Evaluator | Engine | Verdict |
|----------------|---------------------|-----------|
| security | gpt-4.1 | ❌ UNSAFE |
| privilege | claude-sonnet-4 | ❌ UNSAFE |
| compliance | gemini-2.5-pro | ✅ SAFE |
| static | cisco-skill-scanner | ❌ UNSAFE |
| test-file gate | deterministic | ✅ PASS |
**Quorum: FAIL** (3/4 UNSAFE)
### Findings
**security** (gpt-4.1):
- **AST01** `.github/agents/sneaky-agent.md`: Prompt injection: instructions attempt to override system constraints
- **AST01** `.github/agents/sneaky-agent.md`: Data exfiltration: reads SSH keys and sends data to external URL
```
构建失败，从而阻止 PR 被合并。
### 第 7 步：尝试使用危险的 Agent
使用包含的其中一个 fixtures 进行测试。将 `test/fixtures/prompt-injection.md` 复制到你的 agents 文件夹中：
```
cp test/fixtures/prompt-injection.md .github/agents/sneaky-agent.md
git add .github/agents/sneaky-agent.md
git commit -m "test: add agent with prompt injection"
git push
```
扫描器应该会捕获它并使构建失败。
### 第 8 步（可选）：通过分支保护强制执行
将其锁定，以便 UNSAFE agent 无法被合并：
1. 前往 **Settings > Rules > Rulesets**（或 Branch protection rules）
2. 将你的默认分支设为目标
3. 添加 **Require status checks to pass**
4. 搜索并添加 **Quorum Decision** 检查
5. 保存
现在，任何修改 agent/技能文件的 PR 如果不通过扫描，就无法合并。
## 扫描范围
这些目录下的每个文件都会被扫描，而不仅仅是 Markdown 指令。捆绑的脚本和测试文件也是攻击面的一部分（参见威胁模型），因此它们也在扫描范围内。
| 位置 | 平台 |
|----------|----------|
| `.github/agents/**` | GitHub Copilot |
| `.github/skills/**` | GitHub Copilot |
| `.claude/agents/**` | Claude Code |
| `.claude/skills/**` | Claude Code |
| `.agents/skills/**` | 跨平台 (`npx skills add` 安装目标) |
## 标记范围
扫描结果映射到 [OWASP Agentic Skills Top 10](https://owasp.org/www-project-agentic-skills-top-10/)。
- **Prompt 注入** (AST01) — 覆盖约束、声明特殊模式或针对扫描器本身的指令
- **供应链 / 捆绑 payload** (AST02) — 技能目录中通过开发者工具链执行的测试、spec 或构建配置文件
- **权限提升与过度授权** (AST03) — 通配符权限、不受限制的 shell、超出既定用途的工具
- **数据泄露** (AST01) — 读取 secrets/keys 并发送到外部 URL
- **不受信任的外部指令** (AST05) — 获取远程内容并将其作为指令遵循
- **弱隔离** (AST06) — 路径遍历、访问主目录或系统文件
- **扫描器/审查绕过** (AST08) — 跳过审查、禁用 hooks 或击败 CI 检查的指令
- **权限模糊 / 无治理** (AST09) — 没有明确约束的模糊范围
## 仓库结构
```
.github/
workflows/
agent-scan.yml ← the entire scanner (single workflow, no scripts)
CODEOWNERS ← require review for agent/skill changes
prompts/
v1.txt ← base evaluation prompt with rubric
lens-security.txt ← security-focused framing
lens-privilege.txt ← privilege/authority-focused framing
lens-compliance.txt ← compliance/guardrails-focused framing
test/
fixtures/ ← sample agent/skill files for testing
testfile-smuggling-skill/ ← clean SKILL.md + malicious *.test.ts (AST02 demo)
docs/
threat-model.md ← controls mapped to OWASP AST, the test-file bypass
org-deployment.md ← guide for org-level deployment
configuration-guide.md ← install, models, prompts, quorum, troubleshooting
```
## 依赖项
- `jq`, `perl` — GitHub runner 上预装
- `node` / `npm` — GitHub runner 上预装（用于安装 Copilot CLI）
- `python` / `pip` — GitHub runner 上预装（用于安装静态扫描器）
- `@github/copilot` — 通过 npm 在工作流中安装
- `cisco-ai-skill-scanner` — 通过 pip 在工作流中安装（第四个 quorum 投票者）
- 一个具有 "Copilot Requests" 权限的 `COPILOT_PAT` secret
## 组织级别部署
要使用可重用工作流在你的组织的所有仓库中进行部署，请参阅 [docs/org-deployment.md](docs/org-deployment.md)。
## 扩展
评估器契约是特意设计得很简单的。每个评估器都会写入 `results/
.json`：
```
{
"verdict": "SAFE|UNSAFE",
"findings": [
{ "id": "AST01", "file": ".claude/agents/x.md", "detail": "one-sentence description" }
],
"model": "engine-name",
"lens": "name"
}
```
`id` 是一个 OWASP Agentic Skills Top 10 类别（`AST01`–`AST10` 或 `UNMAPPED`）。quorum 计算裁决；聚合器将每个评估器的扫描结果折叠成一个 SARIF 文件用于代码扫描。因为该契约是引擎无关的，所以静态扫描器与三个 LLM 视角位于同一个 quorum 中——你只需通过再编写一个 `results/.json` 并将其名称添加到 quorum 循环中，即可添加一个投票者。
[Cisco skill-scanner](https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner) 已经作为静态投票者接入。添加另一个引擎（Azure OpenAI、本地模型、NVIDIA SkillSpector）也是同样的一文件模式。
## 许可证
MIT标签：AI安全, Chat Copilot, DLL 劫持, GitHub Action, 代码安全审计, 大语言模型, 逆向工具