SuperAPI AI 工具集

secure-software-engineering

设计与创作

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更新于 10-16 00:03

技能介绍

用途:在功能、集成、服务、API、租户边界、AI能力或发布的设计与实现早期,回答“如何安全地构建”,把安全前置到决策中。它是预防性工作流,不宣称设计或发布已安全,需记录假设、证据、残余风险及例外责任人。

主要能力:需求阶段识别资产、参与者、危害、数据分类与合规约束,先写可测试的验收标准;威胁建模阶段绘制数据流与信任边界,列出滥用场景、缓解措施与残余风险,STRIDE仅作可选词汇;设计阶段选择契合信任模型的控制,含服务端授权、数据隔离、安全失败行为与AI能力边界,并说明被否决方案;实现阶段让每个边界在代码与配置中可执行,保护输入、输出、凭据、依赖、日志与运维路径;评审与发布阶段用直接证据验证控制、检查绕过、保留发布证据,并把事件反馈到需求与测试。证据与假设冲突或设计变更时回到受影响阶段。

使用方式:按需加载参考文件,如安全需求与威胁建模、认证授权、输入校验与数据处理、密钥生命周期、依赖供应链、安全日志审计、多租户隔离、安全代码评审、发布证据、事件学习、AI/LLM安全;模板含轻量威胁模型、安全验收标准、安全代码评审清单。

适用场景:新功能或系统的安全设计、租户隔离控制、AI/LLM与RAG集成、发布前安全评审门。

限制:不用于构建后的授权评估(用security-audit-methodology),不替代漏洞扫描;多租户端到端架构、容量成本、隐私生命周期分别由其他技能负责。框架、扫描、SBOM、签名或清单只是有限证据,不等于软件安全。控制不可通用化,需在实际部署中验证。威胁模型与验收标准若暴露边界或弱点应保密,用占位符而非真实凭据。使用宿主环境常规机制创建产物、运行测试与获取批准,不假设特定厂商、云、身份提供商、数据库、CI或部署拓扑。