SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hunt-auth-bypass

Поиск уязвимостей обхода аутентификации. Основан на 12 общедоступных отчетах об ошибках, охватывающих SAML XSW / parser-differential (GitHub Enterprise CVE-2025-25291/25292), обход подписи SAML (Uber, Rocket.Chat, samlify CVE-2025-47949), обход принудительного применения домена SAML через управляющие символы (HackerOne 2024), повторное использование утверждений между поставщиками удостоверений в партнерском портале (Slack), обход SSO WordPress XMLRPC (Uber), путаницу alg JWT HS256/RS256 (Jitsi), пропуск проверки подписи JWT (Linktree, Newspack) и путаницу аудитории токенов (Argo CD CVE-2023-22482). Для автономной подделки криптографии JWT (alg:none, путаница ключей, kid/jku) см. hunt-jwt-crypto; этот навык охватывает JWT только в цепочках обхода SSO/SAML/доверия токенов. Атаки на уровне утверждений SAML (XSW, внедрение комментариев, обход подписи, XXE-в-утверждении) относятся к hunt-saml; этот навык охватывает более широкую таксономию обхода аутентификации между протоколами. Используйте при поиске обхода аутентификации — см. "Матрицу устаревших протоколов" для шаблонов брендированного интерфейса по сравнению с устаревшими конечными точками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hunting skill for auth bypass vulnerabilities. Built from 12 public bu…»

Hunting skill for auth bypass vulnerabilities. Built from 12 public bug bounty reports across SAML XSW / parser-differential (GitHub Enterprise CVE-2025-25291/25292), SAML signature stripping (Uber, Rocket.Chat, samlify CVE-2025-47949), SAML domain enforcement bypass via control characters (HackerOne 2024), partner-portal cross-IdP assertion reuse (Slack), WordPress XMLRPC bypassing SSO (Uber), JWT alg-confusion HS256/RS256 (Jitsi), JWT signature-validation skip (Linktree, Newspack), and token-audience confusion (Argo CD CVE-2023-22482). For standalone JWT signature/crypto forging (alg:none, key confusion, kid/jku) see hunt-jwt-crypto; this skill covers JWT only inside SSO/SAML/token-trust bypass chains. SAML assertion-layer attacks (XSW, comment injection, signature stripping, XXE-in-assertion) are owned by hunt-saml; this skill owns the broader cross-protocol auth-bypass taxonomy. Use when hunting auth bypass — see the Legacy-Protocol Matrix for branded-UI vs legacy-endpoint patterns.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 7 879 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Поиск уязвимостей обхода аутентификации.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubWordPressSlackShopifyБезопасностьДанные и аналитикаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    description: Hunting skill for auth bypass vulnerabilities. Built from 12 public bug bounty reports across SAML XSW / parser-differential (GitHub Enterprise CVE-…291/25292), SAML signature strip
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:10
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    Auth bypass is consistently one of the highest-paying vulnerability classes in bug bounty because it directly violates the most fundamental security control. High-value targets include:
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:66
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Shopify Partner API exposure → cross-tenant privilege escalation risk
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:318
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    **Scenario 3 — Cross-Portal Privilege Escalation via Shared Auth Backend**
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:369
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    12. **Argo CD (Internet Bug Bounty) — JWT audience claim not validated (CVE-…482)** ([H1 #1889161](https://hackerone.com/reports/1889161))
    детектор

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7879 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 113, 115, 117, 122, 124, 126): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7879 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 1001: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.