面向 Agent Skills 安全研究的检测绕过实验仓库，用于验证恶意 Skill 在静态扫描、语义分析与运行时执行之间可能存在的检测盲区。
本项目通过构造一组可控、无破坏性的测试 Skill，对不同类型的检测视图差异进行验证，并归纳出 3 类、9 种检测绕过场景，用于研究现有 Skill Scanner 的能力边界及后续防护思路。
本项目主要用于以下研究方向：
- 分析 Agent Skill 的文件结构、执行链路和安全边界；
- 验证静态扫描结果与实际运行行为之间的差异；
- 研究规则匹配、静态分析、LLM 语义分析等检测方式的能力边界；
- 构造可复现的恶意 Skill 测试样本；
- 为 Skill Scanner、Agent Runtime Security 和供应链安全产品提供测试数据；
- 为后续建立更完整的 Skill 安全检测体系提供实验基础。
本项目中的测试 Payload 均采用 弹出 Calculator 等无破坏性行为进行验证，不包含真实攻击载荷。
项目当前将 Skill 检测绕过方式划分为三大类：
| 类别 | 技术 | 核心问题 |
|---|---|---|
| 内容混淆 | 垃圾字符填充 | 扫描器存在文件长度、Token 或内容截断限制 |
| 内容混淆 | 结构化混淆 | 表面代码特征变化后，危险调用链未被完整还原 |
| 内容混淆 | 多文件拆分 | 扫描器缺少跨文件数据流与调用链分析 |
| 文件与载体隐藏 | 容器格式走私 | 扫描器仅检查外层文件，未递归解析内部载荷 |
| 文件与载体隐藏 | 字节码投毒 | 源代码与实际运行字节码存在语义差异 |
| 文件与载体隐藏 | 多模态隐藏 | 恶意信息隐藏在 SVG、PDF、图片等非纯文本载体中 |
| 文件与载体隐藏 | 外部二阶段加载 | 安装阶段文件正常，运行阶段再获取真实载荷 |
| 语义与审计对抗 | 语义欺骗 | 利用合理业务语义掩盖高风险行为 |
| 语义与审计对抗 | 漏洞化伪装 | 将危险能力包装为 PoC、调试或安全测试功能 |
本项目适合用于：
- Agent Skill 安全研究；
- AI Agent 供应链安全测试；
- Skill Scanner 能力验证；
- 安全产品 Benchmark；
- AI Security Research；
- Agent Runtime Security；
- 安全检测规则开发；
- 红蓝对抗实验环境。
本项目仅用于：
- 安全研究；
- 防御验证；
- 检测引擎测试；
- 教学与技术交流。
仓库中的样本用于验证 Agent Skill 检测能力边界，请勿将其用于未授权测试、生产环境攻击或其他非法用途。
使用者应自行遵守所在国家和地区的法律法规，并对自身行为负责。