Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi araştırmacıları, yapay zeka kodlama asistanları (Claude Code, OpenAI Codex, OpenClaw gibi) için geliştirilen skill'lerin kötü amaçlı olup olmadığını denetleyen tarayıcıların nasıl atlatılabileceğini gösteren bir çalışma yayınladı. 'Cloak and Detonate' başlıklı makaleye göre, SkillCloak adlı araç, kötü amaçlı bir skill'in görünümünü değiştirerek davranışını koruyor ve bu sayede statik tarayıcıların %90'ından fazlasını geçmeyi başarıyor.
SkillCloak'ın iki ana yöntemi var: Hafif yeniden yazma, tarayıcıların aradığı şüpheli baytları benzer karakterlerle değiştiriyor veya komutları alt satıra bölüyor. Daha ağır yöntem ise 'kendini açan paketleme' (self-extracting packing): Tüm kötü amaçlı yük, tarayıcının atladığı bir dizine (.git/ gibi) gizleniyor ve sadece ajan skill'i çalıştırdığında çözülüyor. Bu yöntem, test edilen 8 tarayıcının 7'sinde %99'un üzerinde başarı sağladı.
Araştırmacılar, bu tehdide karşı SKILLDETONATE adlı bir çalışma zamanı denetleyicisi geliştirdi. Bu araç, skill'i bir kum havuzunda çalıştırarak işletim sistemi düzeyinde ne yaptığını izliyor: hangi dosyaları okuduğunu, nereye veri gönderdiğini tespit ediyor. Testlerde, %97 oranında saldırıyı yakalarken sadece %2 oranında yanlış alarm verdi. Ancak her skill için birkaç dakika süren bu yöntem, statik tarayıcılardan daha yavaş.
Bu tehditler sadece teorik değil: Bitdefender, bir marketteki skill'lerin %17'sinin gizli kötü amaçlı kod içerdiğini buldu. Koi Security, ClawHavoc kampanyasında 341 kötü amaçlı skill tespit etti. Araştırmacılar, çalışmanın henüz hakem değerlendirmesinden geçmediğini ancak yönün net olduğunu vurguluyor: Statik tarama tek başına yetersiz; çalışma zamanı davranış analizi şart.
