security-threat-model

bởi openai

Mô hình hóa mối đe dọa dựa trên kho lưu trữ, ánh xạ ranh giới tin cậy, tài sản và đường dẫn lạm dụng đến bằng chứng mã cụ thể. Liệt kê các điểm vào, luồng dữ liệu và ranh giới tin cậy gắn với cấu trúc và cấu hình kho lưu trữ thực tế. Suy luận các mục tiêu tấn công thực tế gắn với tài sản cụ thể (thông tin xác thực, PII, trạng thái quan trọng về tính toàn vẹn, tài nguyên tính toán) thay vì danh sách kiểm tra chung chung. Ưu tiên các mối đe dọa bằng cách sử dụng suy luận về khả năng xảy ra và tác động, với các

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.

Thêm skills từ openai

release
openai
Cắt một bản phát hành Symphony bằng cách tăng phiên bản đã cam kết, đưa nó vào, gắn thẻ commit đã hợp nhất, và xác minh quy trình phát hành Burrito. Sử dụng khi được yêu cầu…
signing-entitlements
openai
Kiểm tra các vấn đề về chứng thực, quyền hạn, hardened runtime và Gatekeeper cho ứng dụng macOS. Sử dụng khi được yêu cầu chẩn đoán lỗi ký mã, thiếu quyền hạn,…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
Xây dựng các tác tử AI trên Cloudflare bằng Agents SDK với quản lý trạng thái, WebSockets thời gian thực, tác vụ theo lịch trình, tích hợp công cụ và trò chuyện…
epigraphdb-skill
openai
Gửi các yêu cầu API EpiGraphDB nhỏ gọn cho ontology, tài liệu, MR, gen-thuốc và bằng chứng hỗ trợ đường dẫn. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt EpiGraphDB ngắn gọn.
runtime-behavior-probe
openai
Lập kế hoạch và thực hiện các cuộc điều tra hành vi thời gian chạy với các tập lệnh thăm dò tạm thời, ma trận xác thực, kiểm soát trạng thái và báo cáo ưu tiên phát hiện. Chỉ sử dụng khi…
deep-security-scan
openai
Sử dụng khi người dùng yêu cầu quét bảo mật Codex sâu, toàn diện, nhiều lượt hoặc giảm sai lệch trên toàn kho lưu trữ hoặc phạm vi đường dẫn cụ thể. Chạy lặp lại các lượt độc lập…
define-security-policy
openai
Xác định, xem xét hoặc cập nhật hướng dẫn SECURITY.md cho một kho lưu trữ hoặc thành phần. Sử dụng khi người dùng muốn làm rõ những gì Codex Security nên xem xét, những gì nằm ngoài phạm vi…
validation
openai
Sử dụng khi Codex đã ở trong giai đoạn xác thực của một cuộc quét bảo mật hoặc người dùng yêu cầu rõ ràng để xác định liệu một hoặc nhiều phát hiện bảo mật ứng viên…