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BREAK 知识库 Skill

BREAK (Business Risk Enumeration & Avoidance Knowledge) 是一个开放的业务风险枚举与规避知识框架，包含 3416 条业务安全风险知识条目，涵盖以下实体类型：

维护说明：本 Skill 的调用方式保持不变，实体统计与知识库案例事实、来源质量及数据关系补强同步更新。

调用方式

使用 Bash 执行搜索脚本。脚本路径位于 skill 目录下的 break_search.mjs。

基本命令格式

node <skill_dir>/break_search.mjs "<query>" [options]

其中 <skill_dir> 为本 SKILL.md 所在的目录路径。

参数说明

工作流程

收到 $query 后，按以下流程处理：

第一步：判断用户意图

1. ID 查询：$query 匹配实体 ID 格式（如 R0001、AT0034-001 等）→ 直接精确查询
2. 关键词查询：$query 是简短的关键词或术语（如"验证码"、"DDoS"）→ 搜索模式
3. 问题咨询：$query 是一段描述性问题（如"我们网站被爬虫爬了怎么办"）→ 问答模式

第二步：执行搜索

ID 查询

直接执行：

node <skill_dir>/break_search.mjs "<ID>" --lang zh

返回该条目的完整详情，包括关联关系展开。直接呈现给用户。

关键词搜索

node <skill_dir>/break_search.mjs "<关键词>" --lang zh

如需限定范围：

node <skill_dir>/break_search.mjs "<关键词>" --type risks,avoidances --lang zh

将搜索结果整理后呈现给用户。

问题咨询（核心场景）

这是最重要的使用模式。用户描述业务安全问题时：

步骤 1：提取关键词

从用户问题中提取 1~3 组搜索关键词。例如：

• "我们公司网站被爬虫爬了" → 关键词："爬虫"、"数据爬取"、"反爬"
• "用户账号总是被盗" → 关键词："账号盗用"、"撞库"、"凭证填充"
• "有人在我们平台薅羊毛" → 关键词："薅羊毛"、"营销欺诈"、"黑产"

步骤 2：多轮搜索

对每组关键词分别调用搜索脚本。可以多次调用：

# 第一轮：直接搜索问题关键词
node <skill_dir>/break_search.mjs "爬虫" --lang zh

# 第二轮：搜索相关风险和防御手段
node <skill_dir>/break_search.mjs "反爬" --type avoidances --lang zh

# 第三轮：如有需要，搜索其他相关领域
node <skill_dir>/break_search.mjs "数据泄露" --type risks,cases --lang zh

步骤 3：深入查询

从搜索结果中找到最相关的条目 ID，进行精确查询以获取详细信息：

# 查看爬虫风险的详情和关联规避手段
node <skill_dir>/break_search.mjs R0027 --lang zh

# 查看具体规避手段的详情
node <skill_dir>/break_search.mjs A0003 --lang zh

步骤 4：综合回答

基于所有检索到的知识，给出结构化回答：

## 问题分析

根据 BREAK 知识库，你描述的问题涉及以下风险：
- **[R0027] 爬虫风险**：...（引用定义和描述）
- **[R0027-001] xxx**：...

## 防御建议

针对上述风险，BREAK 推荐以下规避手段：
1. **[A0003] 云端反爬**：...（引用定义）
2. **[A0004] 频率限制**：...
3. ...

## 可能涉及的攻击工具

- **[AT0005] 爬虫工具**：...

## 相关案例

- **[C0xxx] xxx案例**：...

> 以上信息来源于 BREAK 知识库 (https://break.jd.army/)

重要原则

1. 永远先检索再回答：不要凭记忆回答业务安全问题，必须通过搜索脚本查询 BREAK 知识库
2. 引用来源：回答中必须标注具体的 BREAK 条目 ID（如 R0027、A0003）
3. 多次检索：如果第一轮搜索结果不足或不够精确，换关键词再搜
4. 关系展开：找到相关风险后，查看其 avoidances 字段获取防御手段；找到攻击工具后，查看其 directCauseRisks 字段了解关联风险
5. 中英文适配：如果用户使用中文提问，用 --lang zh 检索并用中文回答；反之亦然

文档新鲜度门禁

当 scripts/skill/ 搜索 / 打包脚本、导出的中英文数据包、实体字段 / 关系结构、Skill 调用参数或搜索结果格式发生变化时，必须同步更新 SKILL.md 与 SKILL_en.md。npm run validate:docs-freshness 已接入 npm run validate:data，会在相关变更缺少 Skill 文档更新时阻断。

数据治理改动也会影响 Skill 检索结果。修复 Case 的 references / summary 事实核验问题或调整 Risk 的 avoidances 关系时，应同步维护英文翻译文件，并确保前两条 Case references 尽量指向可抓取正文的稳定页面，避免 Skill 返回的案例事实无法被复核。

Term 分类使用集中注册表 key；分类修正只改中文结构源并同步实体版本，Skill 的搜索与展示会在运行时合并英文文本，无需在英文实体文件重复写入 category。

2026-07-10 的 ThreatActor 覆盖治理新增物流套利、恶意物流从业者、市场操纵、恶意量化交易、AI 智能体攻击、平台规则滥用经营和通信资源滥用服务角色，并用 audit:risk-threat-actor-coverage 区分待补关系与明确豁免风险；不改变 Skill 调用参数、搜索字段或返回格式。

2026-07-10 的 ThreatActor 引用审计将 Wikipedia 降为二手背景来源，标记机构首页、新闻索引和研究栏目等通用占位链接，并补强威胁行为者的政府、司法、学术及原始安全研究证据；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的实体粒度复核清理了 R0285 的无关 Term 关系及 R0159 的重复 Avoidance 引用；该维护不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的原子化治理将 A0124 拆分为 Rug Pull 链上实时检测与损失赔付/资金恢复，合并删除重复的 A0142/A0160，并删除不满足具体工具准入边界的 AT0093；关系已迁移到现有原子实体，不改变 Skill 调用参数和返回格式。

清理 Case 事实待办时，summary 只保留来源正文直接支撑的主体、时间、行为、处置和影响信息；抓取失败、仅有标题支撑或来源未覆盖的金额、数量、判决结果、监管措施等细节，应补充稳定来源后再保留，或收敛为更保守的事实表述。

补强高价值 Case references 时，优先查找执法机关、法院、检察院、监管机构、厂商公告等一手来源；若公开原始页面不可得，应使用可抓取的权威媒体、地方政法/公安频道或稳定转载交叉验证，并在 summary 中避免写入只有失效原文才支撑的细节。经检索确认原始来源不可得且已有多源支撑的项，可在待办吸纳清单中记录，不为满足门禁编造来源。

2026-07-09 的 Case P1 引用质量维护仅补强 C0066、C0130、C0248 的 references / summary 与英文翻译；未改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

Case 事实核验使用抓取正文送入 LLM。review-case-fact.mjs 优先使用 Scrapingdog 抓取，失败或正文为空时回退本地直连抓取，并按页面声明处理 UTF-8 / GBK / GB18030；维护该脚本时需保证送审片段足够覆盖正文关键段落。大批量清理 P2 待办时按约 100 个改动设置 checkpoint，先跑 validate:data / review:changed 再提交，避免长时间积累未验证变更。

2026-07-09 的 Case P2 事实核验维护仅补强或收敛案例 summary / references / 英文翻译，不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-09 的第二批 Case P2 事实核验 checkpoint 继续收敛 C0249、C0310、C0401、C0588、C0595、C0635、C0687、C0697、C0705、C0715、C0753、C0755、C0766、C0796、C0797、C0803、C0805、C0819、C0821、C0833、C0948 的 summary、incidentTime、references 与英文翻译；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 C0354 案例维护补充法院系统来源，并将案例分类调整为更贴近事实属性的安全事件；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 C0446 案例维护补充石门县人民法院官方微信原文，并同步英文翻译；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的第三批 Case P2 事实核验 checkpoint 继续补强或收敛 C0463、C0521、C0522、C0558、C0565、C0571、C0577、C0579、C0593、C0630、C0642-C0720、C0728、C0735、C0744、C0749、C0772、C0781、C0785、C0791 等案例的 summary、references、incidentTime 与英文翻译，并补充 R0290 的规避手段覆盖；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的第四批 Case P2 事实核验维护继续收敛 C0654、C0657、C0684、C1160、C1198、C1235 等案例的 summary、incidentTime 与英文翻译，并将已由现有稳定来源支撑的 C0226、C0410、C0792、C0798 等项纳入待办吸纳清单；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 P1 引用质量与后续 P2 事实核验维护补强 R0081、R0196、TA0030 及 C0484、C0493、C0502、C0508、C0518、C0538、C0802、C0810、C0812、C0813、C0816、C0851、C0878、C0938、C0996、C1050、C1061、C1062、C1075、C1079、C1084、C1090、C1160、C1198 等条目的 references、summary、incidentTime 与英文翻译，并同步修正 A0225、R0267 的来源与规避关系；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 P1 引用质量补强继续替换或补充 AT0076、A0124、A0270、R0168、R0177、TA0058 的权威来源，移除 R0168 的论坛弱来源，并同步英文翻译；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 AI 数据投毒关系复核校正了 AT0108 对 R0273 的直接因果关系，移除与数据投毒无关的规避手段和 TA0058 案例/风险归因，并统一 TA0058 的训练、反馈与检索知识链路描述；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的后续 Case P2 事实核验维护继续补强 C1056、C1060、C1064、C1067、C1069、C1077、C1100、C1102 等案例的可抓取来源、summary、incidentTime 与英文翻译；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-10 的 Case P2 事实核验 checkpoint 继续修订 C1482、C1484、C1485、C1488、C1490、C1493、C1495、C1498、C1500、C1501、C1504、C1505、C1511、C1512、C1518、C1519、C1521、C1523、C1528、C1531 的 summary、references、incidentTime、关系与英文翻译，并为 A0222-001 补充电商平台商品抽检专项来源；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-11 的 P2 清理批次修订 C1190、C1251、C1287、C1366、C1377、C1380、C1384、C1386、C1391、C1392、C1393、C1396、C1400、C1401、C1404、C1406、C1407、C1412、C1414、C1416 的事实摘要与来源，修复 5 个行为者一致性和 5 个风险-规避关系待办，并新增人肉刷、呼死你、溯源、DEX、隐私币、零样本语音克隆、PII、社交工程、洗号、Tor 等术语；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-07-11 的后续 P1 引用质量维护补强 C1377、C1384、C1401、C1406、C1414、C1416 的官方或事件专项来源，并将 C1384 收敛为可由来源支持的供应链篡改风险表述；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

2026-09-02 的术语 T0621（清结算）引用维护将 references 从中国人民银行清算总中心（cncc.cn）替换为中国人民银行条法司发布的《支付结算办法》（银发〔1997〕393号）官方页面，并同步英文翻译；不改变 Skill 调用参数、搜索字段、返回格式或实体结构。

review:should-extract 会用全库实体 title、keywords、aliases 以及当前实体已引用关系识别已覆盖的候选实体；维护该脚本时，应保持重复抽取建议被降噪，避免 Skill 检索结果中出现语义重复的新增实体。

实体关系图谱

理解实体间的关联关系有助于给出更完整的回答：

ThreatActor（谁）
    ├── buildAttackTools → AttackTool（自建工具）
    ├── useAttackTools → AttackTool（使用工具）
    ├── directCauseRisks → Risk（直接造成的风险）
    └── indirectSupportRisks → Risk（间接支持的风险）

AttackTool（用什么工具）
    ├── directCauseRisks → Risk（直接造成的风险）
    ├── indirectSupportRisks → Risk（间接支持的风险）
    └── avoidances → Avoidance（可被什么手段规避）

Risk（什么风险）
    └── avoidances → Avoidance（如何规避）

Case（案例）
    ├── relatedRisks → Risk
    ├── relatedAttackTools → AttackTool
    └── relatedThreatActors → ThreatActor

Term（术语）
    └── related* → 所有其他实体类型

BusinessDomain（业务域）
    ├── riskDimensions → RiskScene（按业务风险域组织风险场景）
    └── riskScenes → Risk（场景下的风险列表；父风险可代表其子风险）