CB building-automated-malware-submission-pipeline
Создает автоматизированный конвейер отправки и анализа вредоносного ПО, который собирает подозрительные файлы с конечных точек и шлюзов электронной почты, отправляет их в песочницы и многодвижковые сканеры, а также генерирует вердикты с IOC для интеграции с SIEM. Используйте, когда командам SOC необходимо масштабировать анализ вредоносного ПО за пределы ручных отправлений в песочницу для обработки большого объема оповещений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds an automated malware submission and analysis pipeline that coll…»
Builds an automated malware submission and analysis pipeline that collects suspicious files from endpoints and email gateways, submits them to sandbox environments and multi-engine scanners, and generates verdicts with IOCs for SIEM integration. Use when SOC teams need to scale malware analysis beyond manual sandbox submissions for high-volume alert triage.
Создает автоматизированный конвейер отправки и анализа вредоносного ПО, который собирает подозрительные файлы с конечных точек и шлюзов электронной почты…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: 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 · 6
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 6
-
средняя Опасные команды
cmd-persistenceSKILL.md:499Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)Registry: HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run\Update
security-скилл -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:6Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Use when SOC teams need to scale malware analysis beyond manual sandbox submissions
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:368Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)"""Send malware analysis verdict to Splunk HEC"""
в кавычках -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:416Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)"""Execute full malware analysis pipeline"""
в кавычках -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:461Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)- **Cuckoo Sandbox**: Open-source automated malware analysis platform with behavioral analysis and network capture
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:478Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)MALWARE ANALYSIS REPORT — Pipeline Submission
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"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4541 токенов
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.