By name: defending-applications description: Application security defense knowledge for builders, not pentesters. Covers Web/API/GraphQL hardening (XSS/SQLi/SSRF/IDOR/BOLA/Mass Assignment/deserialization/upload/path traversal), authentication/authorization (OAuth 2.0/OIDC/JWT/Session/Cookie/SAML/SSO), and LLM application security (prompt injection, jailbreak, RAG poisoning, agent privilege escalation, output filtering). Use when designing or reviewing application-layer defenses, fixing CVE-class bugs in your own code, hardening auth flows, or threat-modeling LLM-powered features. Do NOT use for offensive testing (see securing-systems/pentest), incident response (see securing-systems/blue-team), or infra-layer hardening (see provisioning-infrastructure). user-invocable: false
应用安全防御 · 镇魔甲
开发侧防御秘典：站在 builder 一侧，把漏洞挡在合并前。 不教渗透，只教"如何写出杀不动的代码"和"如何把已生漏洞最小代价闭环"。 信级：项目源码/lock 文件 > 框架官方安全文档 > CVE/CWE > 训练记忆（标
[unverified]）。
路由
| 意图 | 加载 | 触发词 |
|---|---|---|
| Web/API/GraphQL 漏洞防御 | web-api-appsec | XSS, SQLi, SSRF, BOLA, IDOR, Mass Assignment, GraphQL, 反序列化, 文件上传, 路径遍历, XXE, OWASP |
| 认证授权与会话 | oauth-and-sessions | OAuth, OIDC, JWT, SSO, SAML, Session, Cookie, PKCE, refresh token, kid 注入 |
| LLM 应用安全 | llm-appsec | Prompt 注入, 越狱, 越权调用, RAG 投毒, agent tool 滥用, 输出过滤, jailbreak |
何时使用
| 场景 | 使用本 skill | 使用其他 |
|---|---|---|
| review 自家代码、修 CVE、设计鉴权 | ✅ 本 skill | — |
| 写 SAST 规则、Semgrep 模式 | ✅ 本 skill + securing-systems/code-audit | — |
| 设计 LLM 应用的 guardrail | ✅ llm-appsec | + building-agent-systems/llm-security |
| 红队渗透、写 PoC 攻击别人 | ❌ | securing-systems/pentest |
| 处理已发生的入侵、日志取证 | ❌ | securing-systems/blue-team |
| 容器/K8s/CI 加固 | ❌ | provisioning-infrastructure |
| 设计零信任、身份架构 | 部分（OAuth/SSO 内） | architecting-security |
联动
- securing-systems/code-audit：本 skill 给"怎么修"，code-audit 给"怎么找"。
- securing-systems/pentest：攻方视角验证本 skill 的修复是否真正闭环。
- analyzing-security：自动化扫描胶水；本 skill 提供规则语义。
- building-agent-systems/llm-security：agent 内部细节；本 skill 关注应用边界。
- designing-architectures：威胁建模、API 设计；本 skill 关注落地代码。
执行链
威胁建模 → 入口梳理 → source→sink 追踪 → 防御层选型 → 最小修复 → 回归测试 → 检测信号埋点
每个漏洞的修复必须回答三问：
- 入口在哪：用户可控数据从哪进来（route/header/cookie/body/file/upstream API/RAG doc）。
- 信任边界在哪：何处由"untrusted"变"trusted"，是否有显式校验。
- 检测信号是什么：修复后若被绕过，哪条日志/指标会响。
铁律
- 服务端为真：前端校验只是 UX，所有 authz/sanitize 必须在服务端再做一次。客户端代码即攻击面。
- deny by default：authz、CORS、CSP、SQL where 子句、文件类型——所有名单皆 allowlist 优先，blacklist 是反模式。
- 不信任 ID：URL/body 里的 object_id 永远先做 ownership 校验，再做业务逻辑。BOLA 是 API 漏洞之王。
- 可观测优先于完美防御：每个高风险路径必须有结构化日志 + 速率/异常告警，被绕过时能 5 分钟内发现。
- 修复要带回归：每个漏洞修复必须配 1 个攻击用例测试 + 1 个正常用例测试，否则六个月后必复发。
输出约束
- 漏洞示例代码统一
❌ 错代码/✅ 正代码对比，错代码必须能跑通漏洞场景。 - 攻击演示用
example.com/ RFC 5737 网段（192.0.2.0/24）；token/密钥用<REDACTED>。 - 不输出针对未授权目标的 ready-to-fire payload；防御示例可含等价 payload 用于回归测试。
- 给修复方案时同时给：检测信号（log key / metric name）、回归测试骨架、性能/兼容回归点。