CC memory-forensics
Освойте методы криминалистического анализа памяти, включая получение данных памяти, анализ процессов и извлечение артефактов с использованием Volatility и связанных инструментов. Используйте при анализе дампов памяти, расследовании инцидентов или анализе вредоносного ПО по захватам ОЗУ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Master memory forensics techniques including memory acquisition, proce…»
Master memory forensics techniques including memory acquisition, process analysis, and artifact extraction using Volatility and related tools. Use when analyzing memory dumps, investigating incidents, or performing malware analysis from RAM captures.
Освойте методы криминалистического анализа памяти, включая получение данных памяти, анализ процессов и извлечение артефактов с использованием Volatility и…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 8
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 8
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityskill-card.md:17Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Security analysts, incident responders, and forensic engineers use this skill to plan authorized RAM acquisition, analyze memory dumps, and extract forensic artifacts during malware analysis or incide
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:3Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)description: Master memory forensics techniques including memory acquisition, process analysis, and artifact extraction using Volatility and related tools. Use when analyzing memory dumps, investigati
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:8Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Comprehensive techniques for acquiring, analyzing, and extracting artifacts from memory dumps for incident response and malware analysis.
-
низкая Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:52Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)sudo dd if=/dev/mem of=memory.raw bs=1M
security-скилл -
низкая Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:55Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)sudo cp /proc/kcore memory.elf
security-скилл -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:226Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)### Malware Analysis Workflow
Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-forensics) не совпадает с папкой (s3-memory-forensics)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2688 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 41 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.