security-audit-skill: Kod ajanını güvenlik denetçisine çeviren araç

Cloudflare'in security-audit-skill deposu, Claude Code gibi kod yazan yapay zekâ ajanlarına bir güvenlik denetçisi gibi çalışmayı öğreten bir "skill" (ajanın yönergelerle yüklenen yetenek paketi). Proje MIT lisanslı ve GitHub'ın günlük ve haftalık trend listelerine girdi. Haziran 2026'da açılan depo bugün itibarıyla 46 bini aşkın yıldıza sahip.

Ne işe yarıyor?

Skill, tek bir "şu kodda açık var mı?" sorusunu altı aşamalı bir sürece çeviriyor. README'ye göre aşamalar şöyle:

1. Keşif (reconnaissance): Mimari, güven sınırları ve girdi noktaları çıkarılıp bir kapsam defterine (coverage-ledger.json) yazılıyor.
2. Kapsama odaklı avlanma: Birbirinden yalıtılmış "avcı" ajanlara defterdeki birimler dağıtılıyor, eksik kalan yerleri başka ajanlar bulmaya çalışıyor.
3. Aday doğrulama: Her aday bulguyu, onu çürütmeye çalışan taze bir ajan inceliyor.
4. Yapılandırılmış çıktı: Sonuçlar confirmed (onaylı), needs_validation (doğrulama bekliyor) ve rejected (çürütüldü) olarak findings.json dosyasına yazılıp şemaya göre denetleniyor.
5. Bağımsız kayıt doğrulaması: Yeni ajanlar kaynak koddaki iddiaları yeniden kontrol ediyor.
6. Raporlama: REPORT.md, FINDINGS-DETAIL.md ve NEEDS-VALIDATION.md dosyaları doğrulanmış kayıtlardan üretiliyor.

Buradaki fikir, bir ajanın bulduğu şeyi başka bir ajanın çürütmeye çalışması. README'ye göre "onaylı" bulgunun eksiksiz bir kaynak izi olmalı. "Doğrulama bekliyor" kaydında ise çözülmemiş net bir bilgi eksiği yazıyor ve önem derecesi verilmiyor.

Deponun içinde Web, bulut, tedarik zinciri, bellek güvenliği ve LLM tabanlı hedefler gibi konulara ayrılmış saldırı sınıfı dosyaları ile iki doğrulayıcı betik (validate-findings.cjs, validate-coverage-ledger.cjs) var.

Cloudflare bu skill'in, kendi iç "zafiyet keşif donanımının" (vulnerability discovery harness) çıkış noktası olduğunu söylüyor. Şirketin blog yazısına göre başlangıç, yaklaşık 450 satırlık bir skill'di. Skill tek depoda çalıştırılıp işe yarar bulgular verene kadar ayarlandı, sonra aşamalar ayrı ajanlara, bir veritabanına ve bir yöneticiye bölündü. Skill'in sınırları da yazıda sayılıyor: bağlamın dolması, çökmede iş kaybı ve depolar arası ilişkilerin görülememesi. Yazıya ve README'ye göre tek bir çalıştırma, tekrarlı çalıştırmaların toplamda bulduğu açıkların yaklaşık yarısını buluyor. Bu yüzden tekrar çalıştırmak öneriliyor ve sonuçlar birbirini tamamlıyor.

Kimin işine yarar?

• Kendi açık kaynak ya da şirket içi projesini yayından önce bir kez taramak isteyen geliştiriciler.
• Zaten Claude Code, Codex gibi bir ajan kullanan ve ek bir güvenlik aracı kurmadan ilk bir bakış isteyen küçük ekipler.
• Güvenlik ekiplerinin, ajan tabanlı denetimin nasıl kurgulanabileceğini okuyup kendi sürecine uyarlamak isteyen üyeleri. Dosyalar düz Markdown olduğundan, yöntemi okumak başlı başına öğretici.

Bir şeyi baştan söyleyelim: araç yalnızca kendi kodunuzda ya da denetim izniniz olan kodda kullanılmalı.

Nasıl kurulur?

Gereksinimler, README'ye göre şunlar:

• Araç kullanımını ve paralel alt ajanları destekleyen bir model ve ajan.
• Doğrulayıcı betikler için Node.js.
• Hedef kodun derlenmesi, testi ya da çalıştırılması gerekiyorsa, işletim sistemi düzeyinde zorlanan bir sanal kum havuzu (sandbox). Bu ortam dış ağı kapatmalı, ortam değişkenlerini izin listesiyle sınırlamalı, kaynak limitleri koymalı ve yalnızca atanmış geçici dizinlere yazmaya izin vermeli. Bunlar yoksa iş akışı hedef kodu çalıştırmıyor ve bulguyu needs_validation olarak bırakıyor.

Kurulum komutu (Skills CLI ile):

npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill \
  --skill security-audit

Kullanıcı düzeyinde, yani her proje için kurmak isterseniz:

npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill \
  --skill security-audit \
  --global

Kurduktan sonra ajanı denetlenecek kod dizininde başlatıp README'deki gibi doğal dilde istek yazıyorsunuz. Örnekler README'den:

security audit this codebase

find security vulnerabilities in ./src

do a security review, output to ~/audits/my-project

Doğrudan denetim ya da sızma testi isteği "tam denetim" kipini açıyor. Genel güvenlik soruları ise rapor dosyası istemedikçe "rehberlik" kipinde kalıyor. Çıktı dizini belirtmezseniz raporlar ~/security-audit-skill/<repo-adı>/run-<N> altına yazılıyor. Ajan seçimi ve etkileşimsiz kullanım için README npx skills --help komutunu öneriyor.

Dikkat edilmesi gerekenler

• Lisans ve olgunluk: MIT lisanslı. Depo Haziran 2026'da açılmış, son güncelleme 14 Eylül 2026. GitHub'da yayımlanmış bir sürüm (release) görünmüyor. 96 açık sorun kaydı var.
• Maliyet: README'de maliyet bilgisi yok. Ancak süreç birçok ajanı paralel çalıştırıyor, yani kendi aboneliğinizden ya da API hesabınızdan belirgin bir kullanım yazabilir. Bunu Cloudflare'in blog yazısındaki "bütçeyi avlanma aşaması yiyor" bilgisinden çıkarıyoruz, somut bir rakam veren kaynak bulamadık.
• Kum havuzu: Hedef kodu çalıştırmak kritik bir risk. Güvenilmeyen bir depoda derleme ya da test çalıştırmak, kendi başına saldırı yüzeyi. README'nin kum havuzu şartı bu yüzden önemli. Cloudflare'in blog yazısı, kendi donanımlarını Docker'da çalıştırmak için seccomp=unconfined ve apparmor=unconfined ayarlarının gerektiğini de not ediyor. Bunun skill için de geçerli olup olmadığı belirtilmiyor.
• Yanlış pozitif ve kaçırılan açık: Cloudflare, donanımı için bir yanlış negatif (kaçırılan açık) oranı ya da geri çağırma (recall) rakamı vermediğini açıkça yazıyor. Skill'in tek çalıştırmada açıkların yarısını bulduğu da belirtilmişti. Yani temiz bir rapor "güvenli" demek değil.
• Yazma yeri: İş akışı hedef deponun içine yalnızca siz sürüm kontrolünün yok saydığı bir dizini açıkça seçerseniz yazıyor.
• İç sistemle karıştırmayın: Blog yazısındaki 128 depoluk tarama rakamları Cloudflare'in kendi donanımına ait. Bu skill'in tek depodaki sonuçlarını göstermiyor.

Bizim yorumumuz

Biz bu aracı, mevcut güvenlik pratiğinin yerine değil, yanına koymanızı öneririz. Kodunu zaten bir ajanla yazan, ama yayından önce ikinci bir göz isteyen bireysel geliştirici ve küçük ekipler için düşük giriş eşiği var: tek komutla kurulum ve doğal dilde istek. "Bulguyu başka ajan çürütmeye çalışır" tasarımı da ajan çıktılarının güvenilirliği tartışmasına makul bir cevap.

Önermeyeceğimiz durumlar da var. Kum havuzu kuramıyorsanız aracın değerli kısmı, yani kodu çalıştırarak doğrulama, devreye girmiyor ve bulgular "doğrulama bekliyor" olarak kalıyor. Güvenlik denetimi zorunluluğu olan ürünlerde bu çıktı, uzman incelemesinin yerine geçmez. Pratik tavsiye: önce küçük bir depoda deneyin, ürettiği raporun ve kullanımın boyutunu görün, sonra aynı depoyu ikinci kez çalıştırıp yeni bulgu çıkıp çıkmadığına bakın.

Bu içerik yapay zekâ ile yazıldı, otomatik denetimden geçti ve yayından önce editör onayına sunuldu. Kaynakta olmayan hiçbir bilgi eklenmez.

Sıradaki rapor →#R-102Nvidia, robot videolarını etiketleyen Flora modellerini açtı