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Codex Skills委托链验证机制：基于能力令牌的权限传递安全模型

针对Codex Skills系统，设计基于能力令牌的委托链验证机制，解决技能间权限传递的安全性与可审计性问题，防止权限提升攻击。

随着 OpenAI Codex Skills 功能的正式推出，开发者可以通过codex --enable skills启用技能系统，在~/.codex/skills/目录中部署自定义技能。然而，当前架构在技能间委托与权限传递方面存在显著安全缺口：技能 A 调用技能 B 时，缺乏对委托链的显式验证机制，仅依赖文件系统权限作为隐式信任基础。本文提出一套基于能力令牌（Capability Tokens）的委托链验证方案，为 Codex Skills 生态系统提供可审计、防篡改的权限传递保障。

现有架构的安全缺口分析

Codex Skills 当前采用基于文件系统的技能存储模型。每个技能是一个包含SKILL.md文件的目录，技能发现通过 "Discovery" 元技能和 "File read" 工具实现。当用户命名技能或任务匹配技能描述时，系统触发相应技能执行。技能间协调支持多技能顺序执行，但缺乏对委托关系的显式验证。

根据 OpenAI 官方安全文档，Codex 运行在沙箱环境中：Codex Cloud 使用隔离容器，CLI/IDE 扩展依赖 seatbelt（macOS）和 seccomp+landlock（Linux）进行本地沙箱化。然而，这些安全措施主要针对外部威胁，对技能系统内部的权限传递攻击防护不足。

主要风险场景包括：

  1. 权限提升攻击：低权限技能通过调用高权限技能绕过沙箱限制
  2. 委托链劫持：恶意技能插入合法委托链中间位置
  3. 权限扩散：技能无限制传递其权限给其他技能

能力令牌：委托链验证的核心机制

能力令牌（Capability Token）是一种不可伪造的授权凭证，包含以下核心字段：

token_id: "ct_sk_20251220_001"
issuer: "skill:file-reader"  # 签发者技能标识
holder: "skill:pdf-parser"   # 持有者技能标识  
capabilities: ["read:*.pdf", "write:temp/*"]
delegation_depth: 1          # 委托深度限制
expires_at: "2025-12-21T23:59:59Z"
signature: "ed25519:..."     # 签发者私钥签名

令牌签发与验证流程

  1. 初始化阶段：系统为每个技能生成唯一的 Ed25519 密钥对，私钥存储在技能目录的.keys/子目录中，公钥注册到中央权限注册表。

  2. 委托请求：当技能 A 需要调用技能 B 时，技能 A 创建能力令牌请求：

    {
  "request_id": "req_001",
  "caller": "skill:data-processor",
  "target": "skill:file-reader", 
  "required_caps": ["read:/data/*.csv"],
  "justification": "处理用户上传的CSV文件"
}

  3. 令牌签发：技能 B 验证请求合法性后，签发能力令牌。令牌包含明确的权限范围、有效期和委托深度限制。

  4. 链式验证：在委托链的每个节点，接收方验证：

    • 令牌签名有效性（使用签发者公钥）
    • 令牌未过期
    • 委托深度未超限
    • 请求权限在令牌授权范围内

实现参数与配置清单

1. 密钥管理配置

# ~/.codex/security/keys.yaml
key_storage:
  algorithm: "ed25519"
  key_rotation_days: 30
  backup_location: "~/.codex/backups/keys"
  
skill_key_policies:
  system_skills: 
    key_strength: "high"  # 4096-bit RSA
    rotation: "weekly"
  user_skills:
    key_strength: "medium" # ed25519
    rotation: "monthly"
  third_party_skills:
    require_signed_manifest: true
    key_validation: "strict"

2. 委托策略引擎

class DelegationPolicyEngine:
    def __init__(self):
        self.max_chain_depth = 3  # 最大委托链深度
        self.timeout_seconds = 30  # 令牌验证超时
        self.audit_log_path = "~/.codex/logs/delegation_audit.log"
    
    def validate_delegation_chain(self, token_chain: List[CapabilityToken]) -> bool:
        """验证委托链的完整性与一致性"""
        if len(token_chain) > self.max_chain_depth:
            return False
            
        # 检查链式签名连续性
        for i in range(1, len(token_chain)):
            if token_chain[i].issuer != token_chain[i-1].holder:
                return False
                
        # 验证权限收缩原则：下游技能权限不能超过上游
        return self.check_capability_monotonicity(token_chain)

3. 运行时监控参数

monitoring:
  delegation_events:
    sampling_rate: 1.0  # 100%采样关键委托事件
    alert_thresholds:
      chain_depth_violation: "immediate"
      expired_token_usage: "warning"
      capability_escalation: "critical"
      
  performance:
    token_validation_latency_ms: 
      p50: "<10"
      p95: "<50"
      p99: "<100"
    cache_hit_ratio: ">0.95"

风险缓解与防御策略

1. 权限最小化原则

每个技能在SKILL.md中必须显式声明所需的最小权限集：

# SKILL.md头部声明
---
name: "csv-processor"
description: "处理CSV文件"
required_capabilities:
  - "read:*.csv"
  - "write:temp/*.json"
  - "execute:scripts/cleanup.sh"
delegation_policy:
  allow_delegation: true
  max_depth: 2
  allowed_targets: ["skill:data-validator", "skill:report-generator"]
---

2. 委托链审计日志

所有委托操作记录到不可篡改的审计日志：

{
  "timestamp": "2025-12-20T14:30:00Z",
  "event_id": "del_001",
  "chain": [
    {"skill": "user-request", "action": "initiate"},
    {"skill": "data-processor", "token": "ct_001", "caps": ["read:*.csv"]},
    {"skill": "file-reader", "token": "ct_002", "caps": ["read:/data/*.csv"]}
  ],
  "result": "success",
  "validation_time_ms": 12.5,
  "signature": "audit:..."
}

3. 紧急熔断机制

当检测到异常委托模式时，系统自动触发熔断：

class DelegationCircuitBreaker:
    def __init__(self):
        self.failure_threshold = 5  # 连续失败次数
        self.reset_timeout = 300    # 5分钟后重置
        self.half_open_max_requests = 3
        
    def check_health(self, skill_id: str) -> bool:
        """检查技能委托健康状况"""
        recent_failures = self.get_recent_failures(skill_id)
        if recent_failures >= self.failure_threshold:
            self.trip_circuit(skill_id)
            return False
        return True

部署与集成指南

1. 渐进式部署策略

# 阶段1：监控模式（仅记录不拦截）
codex --enable-skills --delegation-mode=audit-only

# 阶段2：验证模式（验证但不强制执行）
codex --enable-skills --delegation-mode=validate

# 阶段3：强制执行模式
codex --enable-skills --delegation-mode=enforce --strict-validation

2. 技能迁移清单

现有技能需要添加以下元数据以支持委托验证：

  • 在SKILL.md中添加能力声明
  • 生成技能密钥对
  • 注册公钥到中央权限服务
  • 更新技能描述包含委托策略
  • 添加委托错误处理逻辑

3. 性能优化参数

optimization:
  token_cache:
    max_size: 1000
    ttl_seconds: 300
    eviction_policy: "lru"
    
  signature_verification:
    batch_size: 10
    parallel_workers: 4
    precompute_hashes: true
    
  audit_logging:
    buffer_size: 1000
    flush_interval_ms: 1000
    compression: "zstd"

监控与告警配置

关键监控指标

  1. 委托成功率：delegation_success_rate{skill="*"} > 0.99
  2. 验证延迟：token_validation_latency_seconds{p99} < 0.1
  3. 链深度分布：delegation_chain_depth_bucket 监控深度分布
  4. 权限违规次数：capability_violation_total 统计权限越界

告警规则示例

alerts:
  - alert: "HighDelegationFailureRate"
    expr: "rate(delegation_failure_total[5m]) > 0.05"
    for: "2m"
    labels:
      severity: "warning"
    annotations:
      summary: "技能委托失败率超过5%"
      
  - alert: "DeepDelegationChain"
    expr: "delegation_chain_depth > 3"
    for: "1m"
    labels:
      severity: "critical"
    annotations:
      summary: "检测到深度超过3的委托链"

总结与展望

Codex Skills 委托链验证机制通过引入能力令牌、链式签名验证和权限最小化原则，为技能生态系统提供了企业级的安全保障。该方案的关键优势在于：

  1. 显式而非隐式：用显式令牌替代隐式文件系统信任
  2. 可审计性：完整的委托链审计日志支持事后追溯
  3. 防御纵深：多层验证机制防止单点失效
  4. 性能可接受：通过缓存和批量验证控制性能开销

未来可扩展方向包括：

  • 支持跨团队、跨组织的技能委托
  • 集成硬件安全模块（HSM）进行密钥管理
  • 实现基于零知识证明的隐私保护委托
  • 开发可视化委托关系图谱工具

通过实施本文提出的委托链验证机制，Codex Skills 系统能够在保持灵活性的同时，满足企业级安全合规要求，为大规模技能生态的健康发展奠定基础。

资料来源：

  1. Skills in OpenAI Codex - blog.fsck.com
  2. Codex security guide - OpenAI for developers
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