AI SDK安全审计工具

AI SDK安全研究

对广泛使用的AI SDK、代理框架和MCP服务器进行公共安全审计。

调查结果是通过静态分析得出的。原始扫描数据包含在每个审核目录中，因此可以独立验证结果。

审计

2026年3月23日-重新审核+4个新存储库（v2）

扫描了8个存储库。4665张图片。 260项关键发现总计10961。

*人类批判性发现分类为 known-malicious-package --需要人工分诊确认。看 审核自述文件.

全面分析: https://codeslick.dev/blog/ai-sdk-security-audit-2026-v2

2026年3月18日——初步审计（v1）

扫描了4个存储库。5381个文件。 220项关键发现总计20355。

全面分析: https://codeslick.dev/blog/ai-sdk-security-audit-2026

每个回购中出现的三种模式

1. 示例和测试代码中的硬编码凭据 --出现在所有8个repos中。示例模式传播到生产实现中。
2. 异步/代理流中缺少错误处理 --在所有repo中，主要的高严重性发现。多代理管道中的无声故障会破坏下游环境。
3. 工具处理程序中的未验证输入 --在MCP服务器环境中尤其重要，其中工具从处理不可信输入的AI模型接收参数。

方法论

工具: CodeSlick命令行界面 v1.5.4-308安全检查（JS、TS、Python），包括2026年3月8日添加的12个MCP行为检查。

扫描模式：快速模式——基于模式的静态分析。所有凭证、注入、错误处理和输入验证检查都处于活动状态。为了提高扫描速度，深度TypeScript编译器类型分析被排除在外。

范围：浅层克隆(--depth 1)默认分支。扫描的所有文件，包括示例、测试和文档，都是有意的，因为示例代码是模式如何传播到生产中的。

我们不主张的：这些是时间点静态分析扫描，而不是渗透测试。在将发现的漏洞视为已确认的漏洞之前，需要手动进行分类。我们公布原始产量；我们不会只过滤确认的阳性。

再现结果

# Install CodeSlick CLI
npm install -g codeslick-cli

# Clone the target repo
git clone --depth 1 https://github.com/<target>.git

# Scan
cd <target>
codeslick scan --all --quick --json > results.json

原始JSON输出文件位于每个 audits/<repo>/ 目录。

披露

在发布之前，生产SDK代码中的关键发现（不是示例/测试）会私下向维护人员披露。示例文件发现直接发布——它们是模式，而不是可利用的漏洞。

贡献

找到一个值得审计的回购？打开一个与目标相关的问题，并说明它与人工智能安全相关的原因。