1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | iam-review（UnitOneAI/SecuritySkills 子技能） |
| 作者/维护者 | UnitOneAI |
| 来源链接 | https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills/tree/main/skills/identity/iam-review |
| 许可证 | MIT（数据来源：GitHub API） |
| GitHub Stars | 49（整个 SecuritySkills 合集仓库，不代表本技能自身热度；数据来源：GitHub API） |
| Forks | 129（同上，合集仓库层面；数据来源：GitHub API） |
| 最新版本 | SKILL.md frontmatter 标注 1.0.0，版本历史注明初始发布于 2025-03-06（数据来源：SKILL.md） |
| 安装方式 | 复制技能目录到目标 Agent 的 skills 目录 |
2. 功能介绍与亮点
iam-review 引导 Agent 对身份与访问管理（IAM）配置做结构化安全评估，对照 NIST SP 800-63B（数字身份指南）、NIST SP 800-207（零信任架构）与 CIS Controls v8（第 5、6 项控制）逐步核验：
- 七步流程：身份清点 → 认证强度评估（MFA、密码策略对照 NIST AAL1-3 分级）→ 最小权限审计 → 服务账号卫生检查 → 陈旧账号检测 → 即时权限（JIT）评估 → 零信任七原则对齐
- 三云覆盖：每一步都给出 AWS、Azure/Entra ID、GCP 三平台的具体检查命令与控制台位置（如
aws iam get-credential-report、Entra ID Conditional Access、GCP IAM Recommender） - 分级发现输出：每类发现都配严重级别判定表（如“离职员工仍持有管理员权限”判 Critical），并附完整的 Finding ID 体系（IAM-AUTH-01 等）
- 明确的边界声明：正文写明“不适用于网络分段评审、应用层授权逻辑或 PAM 工具配置”，并直接指向仓库内对应的姊妹技能，避免与相邻技能功能混淆
- 注入防护：显式声明将 IAM 策略描述、角色名、标签值中的文本一律当数据处理，遇到“忽略之前的指令”等嵌入式指令一律记为发现项而非执行
3. 适用场景
所属分类：安全与合规
- 安全工程师在接入新云账号或 IdP 前，用它产出身份权限治理基线报告
- vCISO / 合规团队为 SOC 2、ISO 27001、PCI DSS、HIPAA 审计准备访问控制证据材料
- 云安全工程师在响应凭据泄露或权限滥用事件时，用它快速核对账号清点与最小权限现状
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：✅ 原生支持——仓库遵循 Agent Skills 标准，复制到 skills 目录后自动发现，支持
/iam-review直接调用 - Codex：✅ 支持——README 给出
codex --context skills/.../SKILL.md的调用方式 - OpenClaw：⚠️ README 徽章标注兼容，但 Quick Start 未给出专门安装段落，未做实际验证
- Hermes Agent：❓ 未验证，README 未提及该平台
5. 推荐理由
企业身份治理里最容易踩的坑——MFA 覆盖不全、权限过大、服务账号密钥常年不轮换、离职账号未及时停用——iam-review 把这些检查项逐条落到 NIST SP 800-63B 认证保证级别、NIST SP 800-207 零信任七原则与 CIS Controls v8 第 5/6 项控制上，并为 AWS/Azure/GCP 三平台各配一套具体检查命令，而不是泛泛而谈“该做权限审查”。技能只用 Read/Grep/Glob 三个只读工具，不联网、不执行代码、不索取凭据，且正文明确划清与相邻技能（网络分段、PAM 工具配置、应用层授权）的边界，减少误用。经常处理云身份治理或合规审计准备工作的用户，装上即可用。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 5 | 所属合集仓库整体 49 stars，不代表本技能自身热度；该子技能目前无独立的第三方讨论或采用数据可查 |
| 可用性 | 9 | 复制目录即可用，无需额外配置或付费依赖；SKILL.md 结构完整、含七步流程与三平台具体命令示例；仓库最近一次提交为 2026-06-18 |
| 安全性 | 9 | 见下方检查清单 |
安全检查清单：
| 检查项 | 结果 |
|---|---|
| ① Shell 命令及权限范围 | 仅声明 Read / Grep / Glob 三个只读工具，无 shell 执行能力 |
| ② 是否联网外发数据 | 否，纯本地文件分析，不发起任何网络请求 |
| ③ API key/凭据 | 不需要；仅读取用户自行提供的 IAM 策略、配置导出或审计日志，技能本身不持有或存储任何凭据 |
| ④ 可疑指令/注入迹象 | 无；SKILL.md 显式声明将策略描述、角色名、标签值一律当数据处理，并要求把嵌入式指令记为发现项而非执行 |
| ⑤ 作者信誉 | UnitOneAI 为专注 AI Agent 安全技能的开源发布方，仓库内容结构一致、文档规范 |
| ⑥ License | MIT，仓库层面明示 |
| ⑦ 最近维护时间 | 最近一次提交 2026-06-18，约 8 周前 |
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| Skill | 定位 | 与 iam-review 的差异 |
|---|---|---|
| access-review（同仓库姊妹技能） | 聚焦定期权限认证与再认证活动，对照 CIS Controls v8 第 5/6 项与 NIST SP 800-53 AC 家族检查孤儿账号、角色膨胀、职责分离违规 | 是“周期性认证流程”视角；iam-review 是“配置本身是否合规”视角，覆盖认证强度（MFA/AAL 分级）与服务账号密钥管理，二者互补而非重叠 |
| privileged-access（同仓库姊妹技能） | 专注特权访问管理（PAM）工具本身的评估——JIT 机制、break-glass 流程、会话录制、凭据保险库 | 只管“高权限账号怎么被管控”这一细分领域；iam-review 覆盖全体身份（人类、服务账号、机器身份），JIT 只是其七步之一 |
| access-management-elastic-agent-skills | Elastic 官方出品，对话式管理 Elastic Cloud 组织成员权限、自定义角色与 API Key，直接执行变更操作 | 是面向单一 SaaS 平台的操作型权限管理工具；iam-review 是跨云、跨平台的只读审计技能，产出的是合规发现报告而非直接改权限 |
| azure-identity-py-microsoft-skills | 微软官方出品，教开发者用 Azure Identity Python SDK 的令牌凭据取代硬编码密钥 | 面向开发阶段的 SDK 用法指南；iam-review 面向运营/合规阶段的安全评估，二者服务于身份治理的不同环节 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价。
9. 其他补充
SecuritySkills 仓库的 identity 领域另有 access-review、privileged-access、rbac-design、zero-trust-assessment 四个同域技能，均遵循相同结构与只读工具约束；iam-review 正文附带 CIS Controls v8 第 5/6 项与 NIST SP 800-63B 的完整控制映射附录，可作为查阅具体控制编号的速查表。
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/identity/iam-review ~/.claude/skills/
# Claude Code：项目内安装
mkdir -p .claude/skills && cp -r skills/identity/iam-review .claude/skills/
# Codex：直接指向 SKILL.md
codex --context skills/identity/iam-review/SKILL.md "评审这份 IAM 策略配置"安装后无需重启，Claude Code 会自动发现新技能；可通过自然语言触发（如“评估这套身份权限配置的安全性”）或直接调用 /iam-review。
11. 注意事项
- 依赖用户提供的 IAM 策略文件、配置导出或审计日志，不主动连接 AWS/Azure/GCP API 抓取实时权限数据；证据不足时应如实说明而非臆测
- 覆盖范围是身份配置本身（认证、权限、账号生命周期），不含网络分段、应用层授权逻辑或 PAM 工具部署细节，这些由仓库内其他姊妹技能承担
- 输出发现应作为待人工复核的线索而非最终结论，需结合资产重要性、补偿性控制与近期授权变更二次验证