SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC anti-reversing-techniques

Понимайте методы антиреверсинга, обфускации и защиты, встречающиеся при анализе программного обеспечения. Используйте при анализе защищенных бинарных файлов, обходе антиотладки для авторизованного анализа или понимании механизмов защиты программного обеспечения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques enco…»

Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques encountered during software analysis. Use when analyzing protected binaries, bypassing anti-debugging for authorized analysis, or understanding software protection mechanisms.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 454 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Понимайте методы антиреверсинга, обфускации и защиты, встречающиеся при анализе программного обеспечения.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/implementation-playbook.md:7
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Understanding protection mechanisms encountered during authorized software analysis, security research, and malware analysis. This knowledge helps analysts bypass protections to complete legitimate an
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/implementation-playbook.md:531
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Malware analysis (defensive)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:7
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      > 1. **Verify authorization**: Confirm you have explicit written permission from the software owner, or are operating within a legitimate security context (CTF, authorized pentest, malware analysis, s
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:11
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      > **Legitimate use cases**: Malware analysis, authorized penetration testing, CTF competitions, academic security research, analyzing software you own/have rights to
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:16
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Conducting malware analysis or security research in scope

    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 55/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 454 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.