security-threat-model

от openai

Репозиторно-ориентированное моделирование угроз, которое сопоставляет границы доверия, активы и пути злоупотреблений с конкретными доказательствами в коде. Перечисляет точки входа, потоки данных и границы доверия, привязанные к фактической структуре репозитория и конфигурации. Выводит реалистичные цели атакующего, связанные с конкретными активами (учётные данные, PII, критичные для целостности состояния, вычислительные ресурсы), а не с общими контрольными списками. Расставляет приоритеты угроз с использованием оценки вероятности и воздействия, с явными допущениями о развёртывании,...

npx skills add https://github.com/openai/skills --skill security-threat-model

Threat Model Source Code Repo

Deliver an actionable AppSec-grade threat model that is specific to the repository or a project path, not a generic checklist. Anchor every architectural claim to evidence in the repo and keep assumptions explicit. Prioritizing realistic attacker goals and concrete impacts over generic checklists.

Quick start

  1. Collect (or infer) inputs:
  • Repo root path and any in-scope paths.
  • Intended usage, deployment model, internet exposure, and auth expectations (if known).
  • Any existing repository summary or architecture spec.
  • Use prompts in references/prompt-template.md to generate a repository summary.
  • Follow the required output contract in references/prompt-template.md. Use it verbatim when possible.

Workflow

1) Scope and extract the system model

  • Identify primary components, data stores, and external integrations from the repo summary.
  • Identify how the system runs (server, CLI, library, worker) and its entrypoints.
  • Separate runtime behavior from CI/build/dev tooling and from tests/examples.
  • Map the in-scope locations to those components and exclude out-of-scope items explicitly.
  • Do not claim components, flows, or controls without evidence.

2) Derive boundaries, assets, and entry points

  • Enumerate trust boundaries as concrete edges between components, noting protocol, auth, encryption, validation, and rate limiting.
  • List assets that drive risk (data, credentials, models, config, compute resources, audit logs).
  • Identify entry points (endpoints, upload surfaces, parsers/decoders, job triggers, admin tooling, logging/error sinks).

3) Calibrate assets and attacker capabilities

  • List the assets that drive risk (credentials, PII, integrity-critical state, availability-critical components, build artifacts).
  • Describe realistic attacker capabilities based on exposure and intended usage.
  • Explicitly note non-capabilities to avoid inflated severity.

4) Enumerate threats as abuse paths

  • Prefer attacker goals that map to assets and boundaries (exfiltration, privilege escalation, integrity compromise, denial of service).
  • Classify each threat and tie it to impacted assets.
  • Keep the number of threats small but high quality.

5) Prioritize with explicit likelihood and impact reasoning

  • Use qualitative likelihood and impact (low/medium/high) with short justifications.
  • Set overall priority (critical/high/medium/low) using likelihood x impact, adjusted for existing controls.
  • State which assumptions most influence the ranking.

6) Validate service context and assumptions with the user

  • Summarize key assumptions that materially affect threat ranking or scope, then ask the user to confirm or correct them.
  • Ask 1–3 targeted questions to resolve missing context (service owner and environment, scale/users, deployment model, authn/authz, internet exposure, data sensitivity, multi-tenancy).
  • Pause and wait for user feedback before producing the final report.
  • If the user declines or can’t answer, state which assumptions remain and how they influence priority.

7) Recommend mitigations and focus paths

  • Distinguish existing mitigations (with evidence) from recommended mitigations.
  • Tie mitigations to concrete locations (component, boundary, or entry point) and control types (authZ checks, input validation, schema enforcement, sandboxing, rate limits, secrets isolation, audit logging).
  • Prefer specific implementation hints over generic advice (e.g., "enforce schema at gateway for upload payloads" vs "validate inputs").
  • Base recommendations on validated user context; if assumptions remain unresolved, mark recommendations as conditional.

8) Run a quality check before finalizing

  • Confirm all discovered entrypoints are covered.
  • Confirm each trust boundary is represented in threats.
  • Confirm runtime vs CI/dev separation.
  • Confirm user clarifications (or explicit non-responses) are reflected.
  • Confirm assumptions and open questions are explicit.
  • Confirm that the format of the report matches closely the required output format defined in prompt template: references/prompt-template.md
  • Write the final Markdown to a file named <repo-or-dir-name>-threat-model.md (use the basename of the repo root, or the in-scope directory if you were asked to model a subpath).

Risk prioritization guidance (illustrative, not exhaustive)

  • High: pre-auth RCE, auth bypass, cross-tenant access, sensitive data exfiltration, key or token theft, model or config integrity compromise, sandbox escape.
  • Medium: targeted DoS of critical components, partial data exposure, rate-limit bypass with measurable impact, log/metrics poisoning that affects detection.
  • Low: low-sensitivity info leaks, noisy DoS with easy mitigation, issues requiring unlikely preconditions.

References

  • Output contract and full prompt template: references/prompt-template.md
  • Optional controls/asset list: references/security-controls-and-assets.md

Only load the reference files you need. Keep the final result concise, grounded, and reviewable.

Больше skills от openai

user-context
openai
Загрузить или управлять настройками постоянной маршрутизации источников, логикой онбординга, прогрессом настройки и реестром семантического слоя плагина Data Analytics.
official
notion-research-documentation
openai
Исследовать содержимое Notion и синтезировать в структурированные брифинги, отчёты или сравнения с цитированием. Выполнять поиск и извлекать страницы Notion с помощью целевых запросов, затем организовывать результаты по темам с встроенными ссылками на источники и разделом ссылок. Выбирать из четырёх форматов вывода (краткий брифинг, исследовательская сводка, сравнение, комплексный отчёт) в зависимости от объёма и цели пользователя. Создавать и обновлять страницы Notion с помощью встроенных шаблонов; напрямую связывать источники и отслеживать изменения по мере поступления новой информации...
official
rcsb-pdb-skill
openai
Отправляйте компактные запросы RCSB PDB для получения основной метаданных, запросов Search API и загрузок FASTA. Используйте, когда пользователю нужны краткие сводки RCSB; сохраняйте сырой JSON или…
official
pdf
openai
Чтение, создание и проверка PDF с визуальным рендерингом и программной генерацией. Рендеринг страниц PDF в PNG для визуального контроля макета, интервалов и типографики перед отправкой с помощью Poppler (pdftoppm). Программная генерация PDF с reportlab для надежного форматирования; извлечение текста и метаданных с помощью pdfplumber или pypdf. Контроль качества: отсутствие обрезанного текста, перекрывающихся элементов, сломанных таблиц или артефактов рендеринга; только ASCII-дефисы, читаемые цитаты. Использовать...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Терминальная автоматизация браузера с моментальными снимками элементов и интерактивными UI-процессами. Работает через обёрточный скрипт playwright-cli (требуется npx); поддерживает headless и headed режимы для визуальной отладки. Основной процесс: открыть страницу, сделать снимок для стабильных ссылок на элементы, взаимодействовать с помощью ссылок, повторно снимать после навигации или изменений DOM. Включает заполнение форм, клики, ввод текста, управление несколькими вкладками, создание скриншотов/PDF и запись трассировки для отладки процессов. Ссылки на элементы (например, e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Получает компактные сводки UKB-TOPMed PheWAS для отдельных вариантов, принимая rsID, GRCh37 или GRCh38 и преобразуя в требуемый запрос GRCh38. Используйте, когда…
official
code-review-context
openai
Видимый контекст модели
official