name: db-security description: | 資料庫安全審計，支援SQL隱碼攻擊檢測、敏感資料掃描、許可權審計、登入安全監控、審計日誌分析、密碼策略檢查、配置安全審計。

使用場景： - 使用者說"安全檢查" -> 執行 audit - 使用者說"檢測注入" -> 執行 sql-injection - 使用者說"掃描敏感資料" -> 執行 sensitive-data - 使用者說"安全評分" -> 執行 score - 使用者說"檢查許可權" -> 執行 permissions - 使用者說"登入安全" -> 執行 login-security - 使用者說"審計日誌" -> 執行 audit-log - 使用者說"高危操作" -> 執行 high-risk - 使用者說"密碼策略" -> 執行 password-policy - 使用者說"弱密碼" -> 執行 weak-passwords - 使用者說"配置安全" -> 執行 config

用法： - dbskiter --output-mode=ai --database= security audit - dbskiter --output-mode=ai --database= security sql-injection "" - dbskiter --output-mode=ai --database= security sensitive-data - dbskiter --output-mode=ai --database= security score - dbskiter --output-mode=ai --database= security permissions - dbskiter --output-mode=ai --database= security login-security - dbskiter --output-mode=ai --database= security audit-log - dbskiter --output-mode=ai --database= security high-risk - dbskiter --output-mode=ai --database= security password-policy - dbskiter --output-mode=ai --database= security weak-passwords - dbskiter --output-mode=ai --database= security config

資料庫安全 Skill

何時使用

當用戶提到以下關鍵詞時，使用此skill：

核心命令（11個）

1. 完整安全審計

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security audit

輸出：安全評分 + 所有風險項 + 修復建議

2. SQL隱碼攻擊檢測

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security sql-injection "SELECT * FROM users WHERE id = %s" --params='{"id": "1 OR 1=1"}'

輸出：風險評分、注入型別、修復建議

3. 敏感資料掃描

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security sensitive-data

預設行為：掃描所有表，識別身份證、手機號、郵箱等

可選引數： - --tables=users,orders：只掃描指定表 - --sample-size=100：每表取樣100行（預設100）

4. 安全評分

7w4.net小蔥技能。

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security score

輸出：總體評分、各維度得分、扣分項

5. 許可權審計

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security permissions

輸出：使用者許可權列表、過度授權警告

6. 登入安全監控

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security login-security --hours=24

輸出：登入失敗統計、異常登入IP、暴力破解檢測

可選引數： - --hours=24：檢查最近多少小時（預設24）

7. 審計日誌分析

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security audit-log --hours=24 --users=admin,root

輸出：使用者操作記錄、DDL變更、許可權變更

可選引數： - --hours=24：分析最近多少小時（預設24） - --users=admin,root：指定使用者（逗號分隔）

8. 高危操作檢測

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security high-risk --hours=24

輸出：DROP/DELETE/TRUNCATE等高危操作記錄

可選引數： - --hours=24：檢查最近多少小時（預設24）

9. 密碼策略檢查

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security password-policy

輸出：當前密碼策略、合規性檢查、改進建議

10. 弱密碼檢查

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security weak-passwords

輸出：弱密碼使用者列表、空密碼使用者、風險等級

11. 配置安全審計

dbskiter --output-mode=ai --database=<資料庫名> security config

輸出：配置安全問題、推薦值、風險等級

AI決策流程

場景1：使用者說"做安全檢查"

步驟1：執行 dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security audit
步驟2：解讀AI返回的結構化資料（raw_metrics/rule_flags/context/reference_values/ai_hints）
步驟3：按嚴重程度列出需要修復的問題
步驟4：提供修復命令或建議

場景2：使用者說"這個SQL有注入風險嗎"

步驟1：執行 dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sql-injection "<SQL>" --params='...'
步驟2：解讀AI返回的rule_flags和raw_metrics中的風險資訊
步驟3：如果風險評分>70，詳細說明風險點
步驟4：提供安全的寫法（引數化查詢）

場景3：使用者說"有敏感資料暴露嗎"

步驟1：執行 dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sensitive-data
步驟2：解讀AI返回的raw_metrics中的敏感欄位列表
步驟3：列出發現的敏感欄位
步驟4：建議加密或脫敏方案

輸出解讀

安全審計輸出

{
  "summary": "安全評分72分，發現5個風險項",
  "score": 72,
  "level": "C",
  "risk_count": 5,
  "risks": [
    {
      "severity": "CRITICAL",
      "category": "sensitive_data",
      "message": "users.phone包含手機號，未加密",
      "suggestion": "對手機號欄位加密儲存"
    },
    {
      "severity": "HIGH",
      "category": "permissions",
      "message": "使用者app_user擁有SUPER許可權",
      "suggestion": "移除SUPER許可權，只授予必要許可權"
    }
  ]
}

AI應該關注： - score：安全評分（<80需要關注） - level：安全等級（A/B/C/D） - risks中severity為"CRITICAL"或"HIGH"的項

SQL隱碼攻擊檢測輸出

{
  "summary": "風險評分85分，檢測到永真條件注入",
  "risk_score": 85,
  "level": "HIGH",
  "injection_types": ["tautology"],
  "suggestions": [
    "使用引數化查詢替代字串拼接",
    "對使用者輸入進行嚴格驗證"
  ]
}

AI應該關注： - risk_score：風險評分（>70為高風險） - injection_types：注入型別 - suggestions：修復建議

這個資料庫安全 Skill 文件寫得很清楚，覆蓋了安全檢查、注入檢測、敏感資料掃描等常用場景，使用說明和示例都很完備。但它目前只有文件說明，沒有實際的程式碼檔案可用。如果需要真正執行這些安全檢測功能，可能還需要配合 dbskiter 工具本身才能工作。