SKILLEMALL.ai

AB mid-engagement-ir-detection

Методология обнаружения клиентских патчей SOC, активности злоумышленника и изменений состояния безопасности, которые происходят ВО ВРЕМЯ проведения пентеста — и преобразования этих наблюдений в результаты. Построена на основе авторизованной работы пентестеров, когда клиент исправил подтвержденный SQLi в течение 30 минут после обнаружения И внешний злоумышленник заблокировал несколько новых учетных записей во время одного тестового сеанса. Используйте, когда (a) выполняется ЛЮБОЕ активное тестирование против отслеживаемой цели, (b) ранее подтвержденная проблема перестает воспроизводиться, (c) базовое время неожиданно смещается или (d) вы замечаете изменение шаблонов ответа во время тестирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Methodology for detecting client SOC patches, attacker activity, and s…»

Methodology for detecting client SOC patches, attacker activity, and security-state changes that occur DURING a red-team engagement — and converting those observations into deliverable findings. Built from authorized red-team work where the client patched a confirmed SQLi within 30 minutes of detection AND an external attacker locked multiple new accounts during a single test session. Use when (a) running ANY active engagement against a monitored target, (b) a previously-confirmed finding stops reproducing, (c) baseline timing shifts unexpectedly, or (d) you notice response patterns changing during testing.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 4 163 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 ч назад

Методология обнаружения клиентских патчей SOC, активности злоумышленника и изменений состояния безопасности, которые происходят ВО ВРЕМЯ проведения пентеста —…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктураБезопасностьЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:20
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Bug bounty (client doesn't know you're there; no real-time IR)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:304
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      This is the discipline that distinguishes professional red team from "hobbyist scanning". Your client wants the timeline of vulnerability + mitigation, not just the static state.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:337
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - `bb-methodology` — note that this skill is INAPPROPRIATE for bug bounty (no real-time IR there)

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4163 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 614 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.