CC analyzing-linux-elf-malware
Анализирует вредоносные Linux ELF бинарные файлы — ботнеты, криптомайнеры, программы-вымогатели и руткиты, нацеленные на Linux серверы, контейнеры и облачную инфраструктуру — посредством статического анализа, динамического отслеживания и обратной инженерии образцов x86_64 и ARM. Используйте при расследовании Linux-вредоносов, сортировке подозрительных ELF бинарных файлов, оценке скомпрометированного Linux сервера или анализе вредоносов, нацеленных на контейнеры.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze malicious Linux ELF binaries — botnets, cryptominers, ransomwa…»
Analyze malicious Linux ELF binaries — botnets, cryptominers, ransomware, and rootkits targeting Linux servers, containers, and cloud infrastructure — through static analysis, dynamic tracing, and reverse engineering of x86_64 and ARM samples. Use when investigating Linux malware, triaging a suspicious ELF binary, assessing a compromised Linux server, or analyzing container-targeted malware.
Анализирует вредоносные Linux ELF бинарные файлы — ботнеты, криптомайнеры, программы-вымогатели и руткиты, нацеленные на Linux серверы, контейнеры и облачную…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- 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 · 8
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 8
-
средняя Опасные команды
cmd-cryptominerSKILL.md:318Установка или запуск майнера криптовалюты на машине пользователя (документация security-скилла)3. Extract strings and search for mining pool addresses (stratum+tcp://) and wallet addresses
security-скилл -
средняя Опасные команды
cmd-cryptominerSKILL.md:344Установка или запуск майнера криптовалюты на машине пользователя (документация security-скилла)Family: XMRig Cryptominer (modified)
security-скилл -
средняя Опасные команды
cmd-cryptominerSKILL.md:356Установка или запуск майнера криптовалюты на машине пользователя (документация security-скилла)Mining Pool: stratum+tcp://pool.minexmr[.]com:4444
security-скилл -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/api-reference.md:1Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)# API Reference: Linux ELF Malware Analysis Tools
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:3Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)description: 'Analyze malicious Linux ELF binaries — botnets, cryptominers, ransomware,
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:61Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- Analyzing Linux botnets (Mirai, Gafgyt, XorDDoS), cryptominers, or ransomware
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:333Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)LINUX ELF MALWARE ANALYSIS REPORT
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:357Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)C2 Server: hxxp://update.malicious[.]com/config
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, 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 2817 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.