SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD security-threat-model

Систематически выявляет уязвимости, угрозы и меры по их устранению для систем, обрабатывающих конфиденциальные данные, с использованием методологии STRIDE, картирования границ доверия и принципов эшелонированной защиты. Используйте при проектировании или обзоре систем с PII/PHI/финансовыми/аутентификационными данными, при создании функций, чувствительных к безопасности (аутентификация, платежи, загрузка файлов, API), при подготовке к аудитам или соответствию требованиям (PCI, HIPAA, SOC 2), при расследовании инцидентов или при интеграции сторонних сервисов. Используйте, когда пользователь упоминает модель угроз, STRIDE, границы доверия, поверхность атаки или обзор безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematically identifies vulnerabilities, threats, and mitigations fo…»

Systematically identifies vulnerabilities, threats, and mitigations for systems handling sensitive data using STRIDE methodology, trust boundary mapping, and defense-in-depth principles. Use when designing or reviewing systems with PII/PHI/financial/auth data, building security-sensitive features (auth, payments, file uploads, APIs), preparing for audits or compliance (PCI, HIPAA, SOC 2), investigating incidents, or integrating third-party services. Use when user mentions threat model, STRIDE, trust boundaries, attack surface, or security review.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 2 332 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Систематически выявляет уязвимости, угрозы и меры по их устранению для систем, обрабатывающих конфиденциальные данные, с использованием методологии STRIDE…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьтип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 · 9

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 9
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/methodology.md:32
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      │       ├── SQL injection → shell → lateral movement
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/methodology.md:212
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Admin panel | Manage system | Privilege escalation, mass data modification | Strong auth (MFA), audit logs, confirmation dialogs, IP whitelisting |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/methodology.md:303
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Tactics** (why): Initial Access, Execution, Persistence, Privilege Escalation, Defense Evasion, Credential Access, Discovery, Lateral Movement, Collection, Exfiltration, Impact
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/methodology.md:317
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Red teaming**: Use ATT&CK techniques to simulate attacks during testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/methodology.md:368
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Privilege escalation via misconfigured IAM**: Attacker modifies own permissions
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/template.md:220
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Monitoring**: Alert on privilege escalation attempts, admin action audit log
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/template.md:324
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Privilege escalation attempts | Application audit log | Non-admin accessing admin endpoints | Block user, security review | Engineering | ✓ Done |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:78
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - **Examples**: SQL injection to admin, IDOR to other user data, path traversal, privilege escalation bugs
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:113
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Critical threats**: Service impersonation (Spoofing), lateral movement (Elevation of Privilege), message tampering (Tampering), service enumeration (Information Disclosure)

    Просканировано файлов: 4. 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 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2332 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.