SKILLEMALL.ai

CC collecting-volatile-evidence-from-compromised-host

Собрать временные криминалистические данные с скомпрометированного хоста, следуя порядку волатильности, сохраняя память, сетевые соединения, запущенные процессы и состояние системы с документированной цепочкой владения, прежде чем они будут утеряны. Использовать перед изоляцией, отключением или устранением последствий скомпрометированного хоста, особенно при подозрении на вредоносное ПО без файлов или резидентное в памяти, когда требуется анализ первопричин или когда доказательства должны быть представлены в суде.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect volatile forensic evidence from a compromised host by followin…»

Collect volatile forensic evidence from a compromised host by following the order of volatility, preserving memory, network connections, running processes, and system state with documented chain of custody before they are lost. Use before isolating, shutting down, or remediating a compromised host, especially when fileless or memory-resident malware is suspected, root cause analysis is needed, or the evidence must hold up in legal proceedings.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 234 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Собрать временные криминалистические данные с скомпрометированного хоста, следуя порядку волатильности, сохраняя память, сетевые соединения, запущенные…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
87
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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.

Автору

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

    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
    • средняя Опасные команды cmd-persistence references/api-reference.md:45
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)
      ls -la /etc/cron.d/ >> /evidence/crontab.txt
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention references/api-reference.md:44
      Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
      crontab -l > /evidence/crontab.txt
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention references/workflows.md:78
      Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
      [ ] Cron: crontab -l, /etc/cron.*
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-persistence scripts/agent.py:39
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      "tool_linux": ["crontab -l", "ls /etc/cron.d/"], "tool_windows": "schtasks /query /FO CSV /V"},
      детекторстрока в коде
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/agent.py:39
      Упоминание редактирования crontab (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      "tool_linux": ["crontab -l", "ls /etc/cron.d/"], "tool_windows": "schtasks /query /FO CSV /V"},
      детекторстрока в коде
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:173
      Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
      crontab -l > "$EVIDENCE_DIR/crontab_current.txt" 2>/dev/null  # Linux
      security-скилл
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:242
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      5. **Lateral Movement in Progress**: Attacker moving between systems. Authentication tokens and network sessions in memory reveal scope.

    Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 8. 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 "mitre_attack"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nist_csf"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2234 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.