Security Research Labs：Guardz 开源安全研究工具集

当 AI 工具成为攻击向量

2025 年下半年开始，AI Agent 生态迎来了爆发式增长。各大厂商纷纷推出自己的 AI Skill 扩展系统——让大模型调用外部工具、执行自定义工作流。然而，繁荣背后暗藏隐患：当 Skill 文件可以来自任何 URL、任何仓库时，谁来验证它们是安全的？

一个恶意的 Skill 可以注入 prompt、窃取 API Key、甚至在宿主机器上执行任意代码。SkillScan 正是为解决这一痛点而生——它是 Guardz 开源工具集中专门扫描 AI Skill 安全性的扫描器，也是本文的主角。

背景：Guardz 是谁？

Guardz 是以色列网络安全公司，专注于中小企业（SMB）的云安全和 AI 安全。其产品线涵盖 Microsoft 365 安全、Google Workspace 保护、以及 AI Agent 安全评估。Security Research Labs（guardzcom/security-research-labs）是 Guardz 的官方开源实验室，发布内部安全研究成果、PoC 工具和威胁情报。

该项目于 2024 年底创建，MIT 许可证，代码主要由 Guardz 安全研究团队维护，支持 PowerShell + Python 双技术栈，覆盖 Windows / macOS / Linux 全平台。虽然目前 stars 数较低（仅 4），但工具质量扎实，且紧贴实战的痛点场景。

核心工具：从 AI Skill 审计到 Entra ID 红队

Security Research Labs 是一个工具箱集合，每个子目录都是一个独立项目，有自己的 README 和使用说明。主要工具包括：

SkillScan：AI Skill 安全扫描器

最值得关注的是 SkillScan（AI-Cloud-Tools/AI/skillscan/）。它专门检测 AI Skill 定义文件中的恶意模式，覆盖五类攻击向量：

• Prompt 注入：在 Skill 描述中埋入指令，覆盖系统 prompt
• 恶意 URL 下载：Skill 指向恶意资源
• 代码执行：利用 AI 工具执行 Shell 命令或 Python 代码
• 混淆内容：Base64、HTML 实体等编码隐藏恶意指令
• 数据泄露：诱导 AI 将敏感信息外传

SkillScan 提供三种运行模式：本地文件扫描、目录批量扫描、URL 远程扫描，并附带 Web UI 界面，零依赖、纯 Python 实现。对于部署了 AI Agent 的企业安全团队来说，这是个非常实用的防御性工具。

使用示例：python3 skillscan.py scan file path/to/skill.md

EntraReaper：Autonomous Microsoft Entra ID 红队平台

EntraReaper（AI-Cloud-Tools/M365-Tools/EntraReaper/）是整个工具箱中技术含量最高的项目。它将 Microsoft 的 AADInternals PowerShell 库中的 238 个 cmdlets 封装为 MCP（Model Context Protocol）服务器，提供 65 个独立工具函数，覆盖 12 个 MITRE ATT&CK 阶段。

EntraReaper 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI 编程工具作为前端交互界面，实现"用自然语言操控 Entra ID 攻击链路"的效果。工具内置 OPSEC 治理机制和规避引擎，可自动生成攻击报告。对于持有合法测试授权的企业红队来说，这是效率极高的自动化平台。

⚠️ 授权要求：EntraReaper 只能用于你拥有或持有明确书面授权的系统，否则构成违法。

OpenClaw Analyzer：单文件安全检查器

OpenClaw Analyzer 是一个无需安装、直接用浏览器打开的 HTML 文件（AI-Cloud-Tools/AI/OpenClaw-Analyzer/openclaw-security-analyzer/openclaw-analyzer.html），内置 68 项安全检查点，覆盖配置审计、攻击路径可视化、风险评级。适合快速评估 OpenClaw 部署安全状况。

其他工具

• GraphRunner QuickStart：针对 Microsoft Graph API 的快速参考手册（CloudAdversary/M365/graphrunner-quickstart/）
• Purple Team Emulation：紫队检测测试工具集，覆盖端点检测、Google Workspace 安全测试
• Threat Intel：威胁情报 IOC 数据库和狩猎工具

部署体验：上手极简

Security Research Labs 没有 Docker 支持，也没有统一的安装脚本，但胜在工具独立、轻量。

最简单的方式是直接克隆仓库，找到对应工具目录，按 README 操作：

git clone https://github.com/guardzcom/security-research-labs.git
cd security-research-labs

• SkillScan：Python 3 环境，pip install 无需依赖，直接运行脚本
• OpenClaw Analyzer：浏览器打开一个 HTML 文件，10 秒完成
• EntraReaper：需要 PowerShell 7 + AADInternals，bash install.sh 自动安装环境

所有工具均为离线可运行（除 EntraReaper 需要连接 Microsoft 云外），不需要注册账号、不需要 API Key。

技术架构

Security Research Labs 采用多语言工具箱架构：

• Python 3.11+：SkillScan、OpenClaw Analyzer 的主力实现语言
• PowerShell 5.1+：EntraReaper 和 M365 系列工具的核心语言，利用 AADInternals 原生库
• 纯 HTML/JS：OpenClaw Analyzer 的 Web UI，无需后端

EntraReaper 采用 MCP（Model Context Protocol） 架构设计，将 PowerShell 命令封装为标准化工具函数，供 AI 编程助手调用，是当前 AI + 安全工具集成的前沿方案。

局限与争议

授权合规风险

EntraReaper 提供了完整的 Microsoft Entra ID 攻击能力，理论上可以被用于恶意渗透测试。Guardz 在 SECURITY.md 中明确声明"仅限授权使用"，但工具本身不包含技术上的访问控制。这意味着使用者的合规性完全依赖自觉。

工具粒度差异大

整个仓库的工具成熟度参差不齐。EntraReaper 有完整的 MCP 封装和 Claude 集成指南，OpenClaw Analyzer 只是一个静态 HTML，而部分 GWS 工具目前仍是占位符状态，实际可用内容有限。

社区活跃度有限

目前仅 4 stars、1 fork，项目整体处于早期阶段。GitHub Actions CI 存在但测试覆盖率不明。对于需要长期维护和企业支持的用户来说，当前社区规模可能不足以提供可靠保障。

行业意义

2025 年是 AI Agent 元年，也是 AI 安全风险集中暴露的一年。SkillScan 的出现填补了一个真实痛点：在 AI 工具链快速扩张的背景下，缺乏对 Skill 文件的安全审计机制。 类似的扫描工具在 GitHub 上极为稀缺，而 Guardz 率先开源了可用的实现。

EntraReaper 则代表了另一个趋势——AI 赋能红队自动化。传统的 Red Team 工具需要大量手动操作，而 MCP 架构让自然语言直接驱动攻击链成为可能，大幅降低了红队的技术门槛。

随着微软 Copilot、OpenAI Agents、Google Agent Space 等平台的企业级推广，AI Skill 安全审计和 M365 安全评估这两个细分领域的工具需求会持续增长。Security Research Labs 的布局恰好踩中了这两个方向。

总结

维度	评分	说明
功能完整性	⭐⭐⭐⭐	SkillScan + EntraReaper + OpenClaw，覆盖实际痛点
上手难度	⭐⭐⭐⭐⭐	克隆即用，SkillScan 和 OpenClaw 零门槛
代码质量	⭐⭐⭐	PowerShell/Python 混搭，缺少统一规范
社区活跃度	⭐⭐	Stars 低，项目初期
安全价值	⭐⭐⭐⭐	SkillScan 填补空白，MCP 架构有前瞻性

推荐场景：企业安全团队内部工具链、渗透测试授权项目、AI Agent 部署前的安全审计。

不推荐场景：需要商业级支持和 SLA 保障的生产环境、缺乏授权合规流程的团队直接使用 EntraReaper。