SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB analyzing-command-and-control-communication

Анализирует C2-связь вредоносного ПО через HTTP, HTTPS, DNS и пользовательские протоколы для реверс-инжиниринга шаблонов маяков, структур команд, кодирования данных и инфраструктуры (основные серверы, резервные домены, dead drops). Используйте после того, как реверс-инжиниринг выявит сетевой трафик, требующий анализа протокола, или при создании сигнатур обнаружения для таких фреймворков, как Cobalt Strike, Metasploit или Sliver.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom pr…»

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom protocols to reverse-engineer beacon patterns, command structures, data encoding, and infrastructure (primary servers, fallback domains, dead drops). Use after reverse engineering reveals network traffic needing protocol analysis or when building detection signatures for a framework like Cobalt Strike, Metasploit, or Sliver.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 399 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Анализирует C2-связь вредоносного ПО через HTTP, HTTPS, DNS и пользовательские протоколы для реверс-инжиниринга шаблонов маяков, структур команд, кодирования…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураБезопасностьтип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 SKILL.md:40
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - Building network-level detection signatures for a specific C2 framework (Cobalt Strike, Metasploit, Sliver)
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:45
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      **Do not use** for general network anomaly detection; this is specifically for understanding known or suspected C2 protocols from malware analysis.
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:174
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Step 4: Identify C2 Framework
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:179
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Known C2 Framework Signatures:
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:199
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - .NET-based C2 framework

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "subdomain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3399 токенов

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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