secure-by-design

Wissensdatenbank zu Secure-by-Design-Prinzipien zur Bewertung der Einhaltung von sicherheitsorientierten Design-, Entwicklungs- und Bereitstellungspraktiken in der gesamten Software…

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill secure-by-design

Secure by Design — Skill Entry

This SKILL.md is the entrypoint for the Secure by Design skill.

The skill synthesizes the UK Government Secure by Design Principles (10 principles) and the Australian ASD/ACSC Secure by Design Foundations (6 foundations) into structured, machine-readable references that an agent can query to identify, assess, and improve adherence to secure-by-design practices across the software lifecycle.

Normative references (Secure by Design)

  1. 00 Principle Index
  2. 01 Security Governance
  3. 02 Risk-Driven Approach
  4. 03 Secure Product Development
  5. 04 Supply Chain Security
  6. 05 Usable Security Controls
  7. 06 Detect and Respond
  8. 07 Flexible Architecture
  9. 08 Minimize Attack Surface
  10. 09 Defense in Depth
  11. 10 Continuous Assurance
  12. 11 Secure Deprecation

Skill layout

  • SKILL.md — this file (skill entrypoint).
  • references/ — the Secure by Design normative documents.
    • 00-principle-index.md — index of all principle identifiers, categories, source mappings, and cross-references.
    • 01 through 11 — one document per synthesized principle area merging UK and AU guidance.

Third-Party Attribution

UK Government Secure by Design Principles

Australian ASD/ACSC Secure by Design Foundations

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development