1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | threat-modeling（UnitOneAI/SecuritySkills 子技能） |
| 作者/维护者 | UnitOneAI |
| 来源链接 | https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills/tree/main/skills/appsec/threat-modeling |
| 许可证 | MIT |
| GitHub Stars | 45（整个 SecuritySkills 合集仓库，不代表本技能自身热度） |
| Forks | 129 |
| 最新版本 | SKILL.md frontmatter 标注 1.0.0 |
| 安装方式 | 复制技能目录到目标 agent 的 skills 目录 |
数据来自 GitHub API 与 SKILL.md frontmatter。
2. 功能介绍与亮点
threat-modeling 引导 Agent 对系统设计、API 规范或代码库执行结构化的 STRIDE 威胁建模，覆盖从资产盘点到缓解措施排序的完整九步流程：
- 资产与入口点识别：列出凭据、PII、密钥、CI/CD 控制面等典型资产，以及 API、Web 前端、消息队列、Webhook 等常见攻击入口
- 威胁行为者画像：内置国家级 APT、有组织网络犯罪、内部人员、黑客行动主义者、脚本小子、供应链攻击者六类画像表，标注各自能力、动机、持续性及典型 MITRE ATT&CK TTP 编号
- 数据流图与信任边界：提供 DFD 文本模板，并附一份“易被忽略的隐性信任边界”排查清单（跨团队服务边界、容器/Pod 边界、CI/CD 各阶段边界等）
- STRIDE 逐组件分析：六类威胁（伪装、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务、越权）各配一张“审查问题 + 示例威胁”对照表
- 标准化产出：组件-威胁矩阵、行为者-组件映射表、按 OWASP 风险评级方法论（可能性×影响）分级的威胁登记表，每条记录含 ATT&CK 技术编号与责任人字段
- 框架扩展参考：附 PASTA 七阶段方法论说明，供需要攻击链模拟或业务影响量化时叠加使用；附五类常见陷阱说明（只看外部威胁、忽略静态数据加密、遗漏信任边界、一次性活动、无可执行缓解措施）
亮点：frontmatter 声明 allowed-tools: Read, Grep, Glob（纯只读）与 injection-hardened: true，正文含独立的“提示词注入安全须知”章节。
3. 适用场景
所属分类：安全与合规
面向安全工程师、系统架构师、AppSec 工程师与虚拟 CISO：新服务或微服务设计阶段的威胁评估、单体转微服务等架构重构前的复审、涉及新数据存储或认证变更的 PRD 评审、新 API 设计评审、上线前安全评审，以及 SOC 2、PCI DSS、HIPAA 等合规要求下需要留档的威胁分析文档。目标用户是需要在设计阶段（而非仅代码审查阶段）系统化识别威胁、并产出可审计威胁登记表的团队。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：原生支持——复制到
~/.claude/skills/即自动发现，可/threat-modeling直接调用 - Codex：需适配——通用做法
codex --context <path-to-SKILL.md> - OpenClaw：需适配——仓库徽章声明兼容，步骤与 Codex 相同，无专属命令
- Hermes Agent：未验证——README 与 SKILL.md 均未提及
5. 推荐理由
多数威胁建模资料停留在 STRIDE 六个字母的定义层面，本技能把方法论落到可执行的九步工作流：从资产与入口点盘点，到威胁行为者画像、信任边界排查、STRIDE 逐组件分析，最终产出带 ATT&CK 编号与责任人字段的标准化威胁登记表；同时接入 PASTA 攻击链模拟与 OWASP 风险评级方法论作为深度分析的备选路径，适合需要在设计阶段留下可审计文档的安全工程师与架构师。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 5 | 所属合集仓库共 45 stars（不代表本技能自身热度）；fork 数（129）高于 star 数，反映确有团队实际拉取使用而非仅收藏关注；技能自身暂无独立可查的第三方评价或采用数据 |
| 可用性 | 9 | 复制目录即可安装，无需额外配置或付费依赖；SKILL.md 约 36KB，涵盖流程模板、可直接套用的填写示例、框架背景说明、常见陷阱与限制声明；仓库最近一次提交为 2026-06-16 |
| 安全性 | 9 | 见下方检查清单 |
安全检查清单：
| 检查项 | 结果 |
|---|---|
| ① Shell 命令执行 | 无——frontmatter 限定 allowed-tools: Read, Grep, Glob，仅只读操作 |
| ② 联网外发数据 | 无——纯本地文本生成，不联网、不上传数据 |
| ③ API Key/凭据 | 不涉及——技能只产出分析文档供人工审阅，不连接实际系统 |
| ④ 可疑指令/注入迹象 | 无——正文含独立“提示词注入安全须知”章节，明确声明不执行分析对象中嵌入的指令、不外泄发现的敏感值 |
| ⑤ 作者/组织信誉 | 一般——UnitOneAI 为专注安全技能的小型团队，无造假迹象 |
| ⑥ License | 明确——MIT |
| ⑦ 最近维护时间 | 仓库最近一次提交为 2026-06-16 |
综合评分 = (5 + 9 + 9) / 3 = 7.7
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 技能 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| threat-model-analyst（github/awesome-copilot） | 对代码仓库执行自动化 STRIDE-A 分析，支持以历史报告为基线的增量复审与变更追踪 | 直接扫描真实代码库并输出 CVSS/CWE/OWASP 三重映射发现，附带增量对比 HTML 报告，属“代码层自动化审计工具”；threat-modeling 面向设计阶段的系统描述与架构文档，重心是行为者画像、信任边界与 PASTA/ATT&CK 方法论参考，产出结构化文档供人工决策，不具备增量代码扫描能力 |
| secure-code-review（同仓库） | 对代码 PR 或代码库做 ASVS/CWE 映射的漏洞排查 | 关注已写出的代码是否存在具体缺陷（注入、认证缺陷等实现层问题）；threat-modeling 关注系统设计本身的攻击面与信任边界，通常在代码写出之前使用 |
| iac-security-review（OWASP/secure-agent-playbook） | 对 Terraform/Kubernetes/CloudFormation 等基础设施代码做 CIS Benchmark 对照审查 | 范围限定在基础设施配置文件的静态检查；threat-modeling 覆盖整个系统架构（含业务逻辑、数据流、第三方集成），不限定于 IaC 配置 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价。所属仓库的 GitHub Issue 列表以模板化自动生成条目为主，不构成真实用户反馈。
9. 其他补充
暂无。
10. 安装使用方式
git clone https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills.git
cd SecuritySkills
# Claude Code 全局安装
cp -r skills/appsec/threat-modeling ~/.claude/skills/
# 或项目内安装
mkdir -p .claude/skills && cp -r skills/appsec/threat-modeling .claude/skills/安装后 Claude Code 自动发现该技能，可自然语言触发（如讨论架构设计、分享系统图）或调用 /threat-modeling，可用参数指定聚焦的目标文件或目录。Codex / OpenClaw 需手动将 SKILL.md 路径传给上下文加载命令，无需重启。
11. 注意事项
- 只产出分析文档供人工审阅与决策，不自动修改代码、部署配置或连接实际系统
- 分析深度取决于用户提供的系统描述完整度；组件清单、数据流、认证机制等信息缺失时，技能会将其标注为假设而非阻塞流程，产出质量随之下降
- 威胁登记表中的严重度与优先级建议仍需结合具体业务背景复核，不能直接作为最终合规结论