1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | iac-security-review（OWASP Secure Agent Playbook 项目 code-security-skills 插件子技能） |
| 作者/维护者 | OWASP Foundation（开放式Web应用安全项目基金会） |
| 来源链接 | https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook/tree/main/plugins/code-security-skills/skills/iac-security-review |
| 许可证 | CC-BY-4.0（仓库根目录 LICENSE.md 明示；GitHub 页面因未使用标准 LICENSE 文件名而未自动识别，属识别遗漏非许可证缺失） |
| GitHub Stars / Forks | 129 / 14（数据来自 GitHub API；该数字是 secure-agent-playbook 整个仓库共 17 个安全技能的合计，不专属本技能） |
| 最新版本 | v0.2.7（仓库级发布标签，数据来自 GitHub API） |
| 安装方式 | Claude Code 插件市场一条命令安装；非 Claude Code 场景可直接把技能对应的 Play 文档作为标准操作程序交给任意 Agent 执行 |
2. 功能介绍与亮点
iac-security-review 是一套针对基础设施即代码（Terraform/OpenTofu、Kubernetes 清单、CloudFormation 模板，含 Helm Chart）的结构化安全审查流程。先按文件特征识别 IaC 技术栈，再按九大安全域（身份与访问管理、密钥管理、网络安全、加密、存储安全、日志审计、资源暴露面、供应链、平台专属风险）逐项排查，对照 CIS Benchmark、云厂商安全最佳实践与 Kubernetes Pod Security Standards 给出发现。每条发现都要求给出资源路径、问题说明、攻击场景、修复代码示例与严重级别，最终输出按严重程度排序的结构化报告。
主要亮点：
- OWASP 官方出品：审查依据可追溯到 CIS Benchmark、NSA/CISA Kubernetes 加固指南等公开权威标准，非临时拼凑的检查项。
- 纯提示词驱动、零脚本依赖：不携带任何可执行脚本，只依赖参考文档与结构化流程，安装即用。
- 多云/多平台统一入口：一个技能覆盖 Terraform、Kubernetes、CloudFormation 三种主流 IaC 格式。
- 产出格式统一：所有发现套用同一份
finding.md模板，便于团队沉淀成可复核的审计记录。
3. 适用场景
所属固定分类：安全与合规。
适用于需要在基础设施代码合入前发现安全隐患的团队与个人——例如 DevOps/平台工程师在评审 Terraform 模块时排查过宽的 IAM 策略与明文密钥、安全工程师在 CI 流程中对 Kubernetes 清单做 Pod Security 基线核查、或独立开发者在把 CloudFormation 模板部署到生产环境前做一次系统性自检。技能面向“代码阶段”的静态审查，不涉及运行时环境的实际探测。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：✅ 原生支持。通过
/plugin marketplace add与/plugin install两条命令即可安装，触发时机由自然语言意图自动匹配。 - Codex / OpenClaw / Hermes Agent：⚠️ 需适配。仓库 README 明确“Plays are standalone procedures any AI agent can follow”——技能背后的 Play 文档本身不绑定特定 Agent，可把对应文件路径交给其他 Agent 作为执行依据，但没有面向这三个生态的原生一键安装通道，需人工完成引用。
5. 推荐理由
基础设施配置错误（公网开放的存储桶、过宽的 IAM 策略、明文密钥）是云安全事故的常见根源，但很多团队没有把“审查 IaC 安全性”固化为可重复的流程，容易因人而异。这个技能把 OWASP 认可的检查项固化成结构化步骤，让 Agent 评审 Terraform/K8s/CloudFormation 时始终按同一套标准执行，产出可直接用于修复的具体建议，而不是一句“建议加强安全配置”的空泛提醒。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 7 | OWASP Foundation 官方项目，仓库存在多名外部贡献者提交并合入的功能改进（Pull Request）；仓库整体 129 Stars，规模不算大 |
| 可用性 | 8 | 纯 Markdown 流程与参考文档，零脚本依赖、零付费 API 需求，Claude Code 下一条命令安装；仓库近期仍有发布与合并记录，维护活跃 |
| 安全性 | 8 | 技能本身只读取代码、产出审查报告，不执行任何 shell 命令或网络请求；流程要求描述“攻击场景”（attack scenario）用于说明风险成因，比纯静态清单多一层主动性，故未打满分 |
| 综合 | 7.67 | 三项均值 |
安全检查清单：① 不执行 shell 命令；② 运行时不联网外发数据；③ 不要求 API Key 或凭据；④ 精读 SKILL.md 与关联 Play 文档，未发现可疑指令或隐蔽外发；⑤ OWASP Foundation 作者身份可公开验证；⑥ CC-BY-4.0 许可证在 LICENSE.md 中明示；⑦ 仓库最近一次发布为 2026-06-02，仍在活跃维护。
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 竞品 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| sca-audit（同项目子技能） | 依赖清单 CVE 扫描，驱动 osv-scanner/npm audit 等真实扫描工具 | 覆盖软件供应链层的第三方依赖漏洞，不检查基础设施配置本身 |
| code-review-security（同项目子技能） | 对照 OWASP Top 10 + ASVS 的应用代码安全审查 | 审查对象是业务代码逻辑，不涉及 Terraform/K8s/CloudFormation 这类声明式配置文件 |
| Harness 容器镜像扫描技能（configure-container-scan） | 把容器镜像漏洞扫描接入 Harness CI/CD 流水线 | 关注的是已构建镜像的运行时安全层，而 iac-security-review 审查的是部署前的基础设施定义文件，两者分处流水线的不同阶段 |
| terraform-policy（HashiCorp 官方技能） | 编写与迁移 Terraform 策略即代码（Sentinel 语言） | 定位是“主动编写策略规则”，iac-security-review 定位是“事后审查现有 IaC 文件找问题”，一个负责制定规则，一个负责发现违规 |
四者组合大致覆盖从代码、依赖、基础设施定义到部署镜像的完整安全检查链路，iac-security-review 补齐的是“基础设施代码本身是否配置安全”这一环。
8. 用户评价
该技能所在项目在 GitHub 上有多名外部开发者提交并被合并的功能性 Pull Request（涉及插件打包结构、MASVS/MASTG 支持、多智能体威胁建模等方向），显示项目获得社区持续技术参与；但该子技能本身目前在第三方平台尚无具名用户评价。
9. 其他补充
项目同一仓库下还提供 ai-security-skills 插件（面向 Agent/LLM 应用自身安全评估，如 Prompt Injection 测试、MCP Server 审查），与 code-security-skills 形成互补线路，感兴趣团队可按需一并安装。
10. 安装使用方式
Claude Code：
/plugin marketplace add OWASP/secure-agent-playbook
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook安装后在对话中直接提出需求即可触发，例如：“Review this Terraform for security”。若只需要单个技能而非整套插件，也可以直接把 plugins/code-security-skills/skills/iac-security-review/ 目录复制进本地 Agent 的 skills 目录。
Claude 组织插件： 从仓库 Releases 页面下载 secure-agent-playbook.zip 发布包（注意不要用 GitHub 的 “Download ZIP” 按钮，会导致目录嵌套不合规），在组织后台 Plugins 设置中上传。
其他 Agent（Codex / OpenClaw / Hermes 等）： 把 plugins/code-security-skills/plays/iac-security-review.md 的完整流程内容交给对应 Agent 作为执行依据。
11. 注意事项
- 技能只做静态审查，不会实际连接云账号或集群验证配置是否生效，发现清单仍需人工或结合实际环境核实。
- 通过插件市场安装会连带获得同插件下其余 10 个安全子技能（如
code-review-security、sca-audit），只想用 IaC 审查这一项时，建议手动复制目录单独安装。 - 攻击场景描述依赖 Agent 自身推理生成，不同底座模型给出的细节详略可能有差异，建议作为排查线索而非直接结论使用。