SuperAPI AI 工具集

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安全与审计

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更新于 10-15 18:37

技能介绍

用途

Threat Model Generator 用于系统性地识别和缓解安全威胁。它围绕 STRIDE 方法论组织威胁建模工作,帮助团队在系统设计阶段梳理资产、威胁、攻击向量、缓解措施与残余风险,并产出可评审的威胁模型文档。

主要能力

STRIDE 方法论

工具采用 STRIDE 分类枚举威胁:

  • S - Spoofing:冒充某人/某物
  • T - Tampering:修改数据或代码
  • R - Repudiation:声称自己未做过某事
  • I - Information Disclosure:暴露受保护信息
  • D - Denial of Service:使系统不可用
  • E - Elevation of Privilege:获取未授权权限

资产识别

通过 Asset 接口对资产进行建模,字段包括 name、type(data/service/user/infrastructure)、sensitivity(public/internal/confidential/restricted)、criticality(low/medium/high/critical)。资料中给出了用户凭据、支付信息、API 服务、用户资料数据等示例资产及其分级。

威胁枚举

通过 Threat 接口记录威胁,字段包括 id、category(S/T/R/I/D/E)、description、asset、attackVector、likelihood、impact、riskScore。资料中给出了凭据盗用、SQL 注入、API 未授权暴露、DDoS、权限提升等示例威胁。

缓解策略

通过 Mitigation 接口定义缓解措施,字段包括 threatId、strategy、implementation、effectiveness、cost、priority。示例包括多因素认证、登录限流、参数化查询、认证与授权、限流与 CDN、基于角色的访问控制等。

残余风险评估

提供 calculateResidualRisk 函数,根据威胁的缓解措施计算风险降低程度:effectiveness 为 high 时按 0.8 折算,medium 按 0.5,其余按 0.2;取最大有效性计算 mitigatedRisk,并据此判断是否可接受(低于 3 视为可接受)以及是否需要持续监控。

威胁模型文档模板

提供完整的威胁模型文档模板,包含系统概述(架构、信任边界)、资产表、按 STRIDE 分类的威胁详情、风险汇总表、建议(按 P1/P2/P3 优先级)、验收签字清单等章节。

自动化威胁检测

提供 scripts/detect-threats.ts 示例,通过正则模式匹配代码中的潜在风险,例如 eval(、innerHTML =、process.env.、password/secret/key 等,并标注严重级别。

使用方式

资料未提供具体的安装命令或运行步骤。从内容看,使用方式包括:定义资产、枚举威胁、为每个威胁定义缓解措施、计算残余风险、按模板生成威胁模型文档,并可参考自动化检测脚本将威胁检测集成到 CI/CD。

适用场景

  • 在系统设计或评审阶段开展安全威胁建模
  • 对用户认证系统等场景进行 STRIDE 分析
  • 为团队提供统一的威胁模型文档结构与风险汇总
  • 在代码层面进行初步的自动化威胁模式检测

限制

资料未提供该工具的具体安装方式、运行环境、支持的平台、收费模式或价格信息。资料中的资产、威胁、缓解措施、风险评分等均为示例内容,实际使用时需根据具体系统自行定义。残余风险计算中的有效性折算系数(0.8/0.5/0.2)与可接受阈值(3)为资料中给出的示例逻辑,并非通用标准。