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Using language models to evaluate the intent and context of code specifically for security vulnerability detection.
Distinct from LLM-Based Analysis: Focuses on security-specific intent and vulnerability detection rather than general code change interpretation.
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SkillSpector es un escáner de seguridad diseñado para detectar vulnerabilidades y patrones maliciosos en plugins y extensiones de agentes de IA antes de que sean instalados. Funciona como un guardrail en tiempo de ejecución que calcula puntuaciones de riesgo numéricas y asigna etiquetas de severidad para proporcionar recomendaciones de instalación o bloquear extensiones externas arriesgadas. El proyecto se distingue por utilizar modelos de lenguaje para realizar análisis de código semántico, evaluando la intención y el contexto del código para reducir los falsos positivos. También emplea la supresión de problemas basada en huellas digitales para rastrear e ignorar riesgos previamente aceptados a través de ciclos de escaneo repetidos. La herramienta cubre la seguridad de la cadena de suministro de software mediante el escaneo de dependencias contra bases de datos de seguridad públicas y admite la ingesta de activos de múltiples fuentes desde directorios locales, URLs remotas y repositorios. Proporciona informes de vulnerabilidad en múltiples formatos legibles por máquina y por humanos para su integración en pipelines de CI/CD.
Uses large language models to evaluate code intent and context, reducing false positives in security detection.