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# Exploitability Scoring Methodology

## Overview

El sistema de puntuación de la optimización de ClawSec proporciona una evaluación de vulnerabilidad consciente de contexto diseñada específicamente para implementaciones de agentes de IA (OpenClaw/NanoClaw). A diferencia de las puntuaciones genéricas de CVSS que tratan a todos los ambientes por igual, nuestra puntuación considera los patrones únicos de superficie de ataque y uso de los agentes de AI para reducir la fatiga de alerta y priorizar amenazas accionables.

## Scoring Levels

TENIDO Nivel ANTE Severity TENIDO Significado
Silencio...
Silencio `high` ANTE Critical/High ANTE Exploitable en despliegues típicos de agentes, atención inmediata requerida
Silencio `medium` Silencio Medium Silencio Puede ser explotable dependiendo de la configuración, justifica la investigación
Silencio `low` Silencio Bajo Silencio Explotación limitada en contexto de agente, baja prioridad
Silencio `unknown` Silencio Desconocido Silencio Datos insuficientes para evaluar la explotación

## Scoring Factors

### 1. CVSS Base Score (Baseline)

El análisis comienza con la puntuación base CVSS como base:

**CVSS ≥ 9.0**: Severidad crítica → puntuación inicial `high`
- **CVSS 7.0-8.9**: Alta gravedad → puntuación inicial `high`
**CVSS 4.0-6.9**: Severidad media → puntuación inicial `medium`
**CVSS 1.0-3.9**: Baja gravedad → puntuación inicial `low`
- **No CVSS**: → puntuación inicial `unknown`

### 2. Análisis de vectores de ataque (Métricas CVSS)

El analizador analiza los vectores CVSS v2, v3.0 y v3.1 para evaluar:

#### Network Accessibility
**AV:N** (Network): Remotamente explotable sobre la red
- **AV:A** (Adjacent): Requiere acceso a la red local
- **AV:L** (Local): Requiere el acceso del sistema local
- **AV:P** (Physical): Requiere acceso físico

**Impact on agents**: Las vulnerabilidades accesibles a la red son elevadas porque los agentes normalmente funcionan como servicios de red o hacen llamadas externas de API.

##### Requisitos de autenticación
- **PR:N / Au:NONE**: No se requiere autenticación → eleva la puntuación
- **PR:L / Au:SINGLE**: Bajo privilegios requeridos
- **PR:H / Au:MULTIPLE**: Se requieren altos privilegios → reduce la puntuación

**Impact on agents**: Los exploits no autenticados son críticos para las API de agente expuesto públicamente.

###### User Interaction
- **UI:N**: No se requiere interacción de usuario → eleva la puntuación
- **UI:R**: Requiere la interacción del usuario → reduce la puntuación

**Impact on agents**: Los agentes suelen funcionar de forma autónoma, por lo que las vulnerabilidades que requieren interacción con el usuario son menos críticas.

#### Attack Complexity
- **AC:L**: Baja complejidad → eleva la puntuación
- **AC:M / AC:H**: Media / Alta complejidad → neutral o reduce la puntuación

**Impact on agents**: Las explotaciones de baja complejidad tienen más probabilidades de ser automatizadas y utilizadas en ataques masivos.

### 3. Tipo de vulnerabilidad (Contexto de despliegue)

ClawSec ajusta las puntuaciones basándose en cómo los tipos de vulnerabilidad afectan las implementaciones de agentes AI:

#### High-Risk Types in Agent Context

** Ejecución del Código de Revocación (RCE)* *
```
Score: Always HIGH
Rationale: RCE is critical in agent deployments
```
Los agentes de AI ejecutan código arbitrario como parte de su función. Las vulnerabilidades RCE permiten a los atacantes secuestrar flujo de ejecución de agentes, exfiltrate credenciales o pivotar a otros sistemas.

**Server-Side Request Forgery (SSRF)* *
```
Score: Elevated to HIGH if CVSS ≥ 6.0
Rationale: SSRF affects agents making external requests
```
Los agentes suelen llamar a API externas, acceder a servicios internos y buscar recursos remotos. SSRF permite a los atacantes:
- Acceso a los servicios de metadatos de nube interna (AWS IMDSv1, metadatos GCP)
- Pivot a redes internas
- Exfiltrate data through DNS túneling

**Path Traversal / Directorio Traversal* *
```
Score: Elevated to HIGH if CVSS ≥ 6.0
Rationale: Path traversal affects agents with file access
```
Los agentes leen archivos, ejecutan scripts y administran codebases. Traversal permite:
- Leyendo archivos de configuración sensibles (.env, credenciales)
- Acceso a las teclas SSH, fichas API
- Sobreescribir archivos de sistema crítico

Inyección colectiva**
```
Score: Always HIGH
Rationale: Command injection is critical in agent deployments
```
Similar a RCE, los agentes a menudo ejecutan comandos de shell para interactuar con sistemas. La inyección de comandos permite un compromiso completo del sistema.

#### Medium-Risk Types

**Contaminación de prototipos (Node.js)* *
```
Score: Elevated from LOW to MEDIUM
Rationale: Prototype pollution can escalate in Node.js agents
```
Muchos marcos de agentes funcionan en Node.js. La contaminación prototipo puede conducir a:
- Pasaje de cheques de autenticación
- Escalada de privilegios
- Denegación del servicio

**SQL Injection / NoSQL Injection**
```
Score: Elevated to HIGH if network-accessible and unauthenticated
Rationale: Injection affects agents with database access
```
Los agentes que almacenan historia de conversación, datos de usuario o resultados de herramientas en bases de datos son vulnerables a ataques de inyección.

#### Tipos de tinta inferior

**Cross-Site Scripting (XSS)* *
```
Score: Reduced to MEDIUM if not network-accessible
Rationale: XSS has limited impact in headless agents
```
Los agentes normalmente no renderizan HTML en los navegadores, reduciendo el impacto XSS. Sin embargo, XSS en la gestión de agentes UIs o interfaces de chat sigue siendo una preocupación.

### 4. Disponibilidad de explotación

Cuando `--check-exploits` está habilitado, el analizador comprueba URLs de referencia para exploits públicos:

** Indicadores de despliegue:**
- exploit-db.com / exploit-database.com
- packetstormsecurity.com
- github.com/exploit, github.com/poc
- módulos marco metásploit
- URL que contienen "/exploit", "/poc", "/proof-of-concept"

**Score Elevation:**
- `low` → `medium` (exploit available)
- `medium` → `high` (exploit available)
- `unknown` → `medium` (exploit available + CVSS ⇩ 0)

**Rationale**: Las explotaciones públicas reducen la barrera de habilidad para los atacantes y aumentan la probabilidad de explotación automatizada.

## Scoring Algorithm

El analizador sigue este árbol de decisión:

```
1. Parse CVSS score → set baseline (high/medium/low/unknown)
2. Parse CVSS vector → analyze attack characteristics
3. Adjust for attack vector:
   - Network-accessible + no auth + no UI → elevate to HIGH
   - Local-only access → reduce HIGH to MEDIUM
4. Adjust for vulnerability type:
   - Check against agent-specific risk categories
   - Elevate or reduce score based on deployment context
5. Check for public exploits (if enabled):
   - Elevate score if exploits detected
6. Generate rationale explaining the final score
```

## Ejemplos

### Ejemplo 1: Critical RCE (High Exploitability)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-12345",
  "cvss_score": 9.8,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H",
  "type": "remote_code_execution",
  "description": "Unauthenticated RCE in Express.js framework"
}
```

** Producto de Análisis**
```json
{
  "exploitability_score": "high",
  "exploitability_rationale": "Critical CVSS score (9.8); remotely exploitable without authentication; RCE is critical in agent deployments"
}
```

**Por qué ALTO**: CVSS crítico + red accesible + no auth + RCE tipo.

### Ejemplo 2: SSRF en la API de agente (Explotabilidad alta)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-23456",
  "cvss_score": 7.3,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:L/I:L/A:L",
  "type": "server_side_request_forgery",
  "description": "SSRF in webhook handler allows internal network access"
}
```

** Producto de Análisis**
```json
{
  "exploitability_score": "high",
  "exploitability_rationale": "High CVSS score (7.3); remotely exploitable without authentication; SSRF affects agents making external requests"
}
```

**Por qué ALTO**: SSRF es crítico para los agentes que hacen llamadas de API (la mayoría lo hace). El acceso a la red sin autenticación eleva el riesgo.

### Ejemplo 3: Path Traversal with Public Exploit (High Exploitability)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-34567",
  "cvss_score": 6.5,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N",
  "type": "path_traversal",
  "references": [
    "https://exploit-db.com/exploits/51234",
    "https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2024-34567"
  ]
}
```

** Producto de análisis (con --check-exploits):**
```json
{
  "exploitability_score": "high",
  "exploitability_rationale": "Medium CVSS score (6.5); network accessible; path traversal affects agents with file access; public exploit available (1 source)"
}
```

**Por qué ALTO**: Acceso a ficheros Path traversal + agente + exploit público eleva el CVSS medio a alta explotabilidad.

### Ejemplo 4: XSS in Agent UI (Medium Exploitability)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-45678",
  "cvss_score": 7.1,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:C/C:L/I:L/A:L",
  "type": "cross_site_scripting",
  "description": "Stored XSS in agent management dashboard"
}
```

** Producto de Análisis**
```json
{
  "exploitability_score": "medium",
  "exploitability_rationale": "High CVSS score (7.1); network accessible; XSS has limited impact in headless agents"
}
```

**Por qué MEDIUM**: A pesar de la alta CVSS, XSS es menos crítico en implementaciones de agentes (operación sin cabeza). Requiere la interacción del usuario.

### Ejemplo 5: Escalada Local de Privilege (Explotabilidad de Medios)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-56789",
  "cvss_score": 8.8,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H",
  "type": "privilege_escalation",
  "description": "Local privilege escalation via symbolic link attack"
}
```

** Producto de Análisis**
```json
{
  "exploitability_score": "medium",
  "exploitability_rationale": "High CVSS score (8.8); requires local access"
}
```

**Por qué MEDIUM**: A pesar de la alta CVSS, requiere acceso local. Los agentes normalmente se ejecutan en entornos containerizzatos y en caja donde la escalada local tiene un impacto limitado.

### Ejemplo 6: Contaminación Prototipo con Exploit (High Exploitability)

```json
{
  "cve_id": "CVE-2024-67890",
  "cvss_score": 5.3,
  "cvss_vector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:L/A:N",
  "type": "prototype_pollution",
  "description": "Prototype pollution in lodash merge function",
  "references": [
    "https://github.com/exploit/prototype-pollution-poc",
    "https://snyk.io/vuln/SNYK-JS-LODASH-1234567"
  ]
}
```

** Producto de análisis (con --check-exploits):**
```json
{
  "exploitability_score": "high",
  "exploitability_rationale": "Medium CVSS score (5.3); remotely exploitable without authentication; prototype pollution can escalate in Node.js agents; public exploit available (1 source)"
}
```

**Por qué ALTO**: contaminación prototipo en agentes Node.js + explotación pública + acceso a la red sin auth = alto riesgo a pesar de CVSS moderado.

## Usage in ClawSec Workflows

### Automated Scoring (NVD Feed)

El flujo de trabajo `poll-nvd-cves.yml` marca automáticamente nuevos CVEs:

```bash
# Workflow step
python utils/analyze_exploitability.py --json --check-exploits < cve-data.json
```

Los asesores en `advisories/feed.json` pueden incluir:
```json
{
  "id": "CVE-2024-12345",
  "severity": "high",
  "exploitability_score": "high",
  "exploitability_rationale": "Critical CVSS score (9.8); remotely exploitable without authentication; RCE is critical in agent deployments",
  "attack_vector_analysis": {
    "is_network_accessible": true,
    "requires_authentication": false,
    "requires_user_interaction": false,
    "complexity": "low"
  }
}
```

### Manual Analysis

Los investigadores de seguridad pueden analizar CVEs manualmente:

```bash
# Basic analysis
echo '{"cve_id":"CVE-2024-12345","cvss_score":7.3,"type":"ssrf"}' | \
  python utils/analyze_exploitability.py --json

# With exploit detection
echo '{"cve_id":"CVE-2024-12345","cvss_score":7.3,"references":["https://exploit-db.com/exploits/51234"]}' | \
  python utils/analyze_exploitability.py --json --check-exploits
```

## Filtración por Exploitability

Los usuarios pueden filtrar las asesorías mediante la puntuación de explotación:

```bash
# Get only high-exploitability advisories
curl -s https://clawsec.prompt.security/feed.json | \
  jq '.advisories[] | select(.exploitability_score == "high")'

# Prioritize by exploitability and severity
curl -s https://clawsec.prompt.security/feed.json | \
  jq '[.advisories[] | select(.exploitability_score == "high" and .severity == "critical")] | sort_by(.cvss_score) | reverse'
```

## Backfilling Existing Advisories (Mantenimiento histórico)

`scripts/backfill-exploitability.sh` se mantiene como una utilidad de mantenimiento histórico para el mantenimiento de un repositorio.
No es el camino principal para la generación de asesoramiento normal.

Rutas preferidas:

1. Ruta canónica de la CI: ejecutar el flujo de trabajo NVD con init/reset para reconstruir asesorías de NVD y firmar artefactos en tubería.
2. Ruta del desarrollador local: ejecute `./scripts/populate-local-feed.sh --force` para repoblar los piensos locales con contexto de explotación.

Use backfill sólo cuando repara explícitamente el contenido de alimentación heredado que ya existe en-repo.

## Community Contributions

Los miembros de la comunidad pueden presentar evaluaciones de la explotación:

1. **Informe a través de GitHub Edición**: Use la plantilla de asesoramiento para informar a CVEs con contexto de explotación
2. **Análisis automatizado**: El flujo de trabajo `community-advisory.yml` marca automáticamente CVEs reportado por la comunidad
3. **Revisión manual**: Los usuarios examinan y aprueban evaluaciones de la explotación
4. **Feed Update**: Los asesores aprobados se añaden al pienso con puntuaciones de explotación

## Limitaciones y trabajo futuro

Limitaciones actuales

1. **Análisis estadístico**: El cableado se basa en metadatos CVE, no en el análisis dinámico del tiempo de ejecución
2. **No hay detección de versiones**: No comprueba si las versiones específicas son vulnerables
3. ** Clasificación interna**: No considera atenuaciones parciales o defensa en profundidad
4. **Contexto enviado**: No conoce la configuración exacta del agente ni las herramientas desplegadas

### Future Enhancements

1. **Incorporar las puntuaciones de probabilidad EPSS (Exploit Prediction Scoring System)**
2. **KEV Matching**: Cross-reference with CISA KEV (Known Exploited Vulnerabilities) catalog
3. **Agent Profiling**: Considerar las capacidades de los agentes desplegados y las API expuestas
4. **Detección de Mitigación**: Comprobar reglas de WAF, sandboxing u otros controles compensatorios
5. **Escobimiento basado en MLS**: Usar el aprendizaje automático para predecir la explotación basada en datos históricos

## Referencias

**CVSS v3.1 Especificación**: [https://www.first.org/cvss/v3.1/specification-document](https://www.first.org/cvss/v3.1/specification-document)
- Guía CVSS v2**: [https://www.first.org/cvss/v2/guide](https://www.first.org/cvss/v2/guide)
- [https://www.first.org/epss/](https://www.first.org/epss/)
- **CISA KEV**: [https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog](https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog)
**NVD API**: [https://nvd.nist.gov/developers/vulnerabilities](https://nvd.nist.gov/developers/vulnerabilities)

## Contribución

Mejorar la metodología de puntuación de explotabilidad:

1. **Enviar casos de prueba**: Agregar casos de prueba a `utils/analyze_exploitability.py`
2. **Informe Positivos/Negativos falsos**: Open GitHub números con ejemplos de CVE
3. **Ajustes para la preparación de proyectos**: Presentar relaciones públicas con racionalidad y ejemplos
4. **Compartir el contexto del agente**: Contribuir patrones de vulnerabilidad específicos del agente

See [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) for detailed contribution guidelines.

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**Licencia**: AGPL-3.0 o later
** Última actualización**: 2026-03-01