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

user-context
openai
Tải hoặc quản lý các tùy chọn định tuyến nguồn bền vững, logic giới thiệu, tiến trình thiết lập và sổ đăng ký lớp ngữ nghĩa của plugin Phân tích Dữ liệu.
official
notion-research-documentation
openai
Nghiên cứu nội dung Notion và tổng hợp thành các bản tóm tắt có cấu trúc, báo cáo hoặc so sánh kèm trích dẫn. Tìm kiếm và truy xuất các trang Notion bằng truy vấn mục tiêu, sau đó sắp xếp kết quả theo chủ đề với trích dẫn nguồn trong văn bản và phần tài liệu tham khảo. Chọn từ bốn định dạng đầu ra (tóm tắt nhanh, tổng hợp nghiên cứu, so sánh, báo cáo toàn diện) dựa trên phạm vi và mục tiêu của người dùng. Tạo và cập nhật các trang Notion bằng mẫu có sẵn; liên kết trực tiếp nguồn và theo dõi thay đổi khi
official
rcsb-pdb-skill
openai
Gửi yêu cầu RCSB PDB nhỏ gọn để lấy siêu dữ liệu cốt lõi, truy vấn API Tìm kiếm và tải xuống FASTA. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt RCSB ngắn gọn; lưu JSON thô hoặc…
official
pdf
openai
Đọc, tạo và xác thực PDF với kết xuất trực quan và tạo theo chương trình. Kết xuất các trang PDF sang PNG để kiểm tra trực quan bố cục, khoảng cách và kiểu chữ trước khi bàn giao bằng Poppler (pdftoppm). Tạo PDF theo chương trình với reportlab để định dạng đáng tin cậy; trích xuất văn bản và siêu dữ liệu bằng pdfplumber hoặc pypdf. Thực thi các tiêu chuẩn chất lượng: không có văn bản bị cắt, phần tử chồng lấn, bảng bị hỏng hoặc hiện vật kết xuất; chỉ sử dụng dấu gạch nối ASCII, trích dẫn dễ đọc cho con người. Sử dụng...
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
Tự động hóa trình duyệt qua terminal với ảnh chụp nhanh phần tử và quy trình UI tương tác. Hoạt động thông qua script wrapper playwright-cli (yêu cầu npx); hỗ trợ chế độ headless và headed để gỡ lỗi trực quan. Quy trình cốt lõi: mở trang, chụp nhanh để tham chiếu phần tử ổn định, tương tác bằng refs, chụp lại sau khi điều hướng hoặc thay đổi DOM. Bao gồm điền biểu mẫu, nhấp chuột, gõ văn bản, quản lý nhiều tab, chụp ảnh màn hình/PDF và ghi lại trace để gỡ lỗi luồng. Tham chiếu phần tử (ví dụ: e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Lấy các bản tóm tắt PheWAS UKB-TOPMed nhỏ gọn cho các biến thể đơn lẻ bằng cách chấp nhận đầu vào rsID, GRCh37 hoặc GRCh38 và phân giải thành truy vấn GRCh38 cần thiết. Sử dụng khi một…
official
code-review-context
openai
Ngữ cảnh hiển thị của mô hình
official