CB detecting-attacks-on-scada-systems
Этот навык охватывает обнаружение кибератак на системы управления и сбора данных (SCADA), включая атаки «человек посередине» на промышленные протоколы, несанкционированное внедрение команд в ПЛК, компрометацию HMI, манипулирование данными историка и отказ в обслуживании коммуникаций системы управления. Он использует специализированные системы обнаружения вторжений OT, обнаружение аномалий промышленных протоколов и аналитику данных процессов для выявления атак, которые упускают традиционные ИТ-инструменты безопасности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill covers detecting cyber attacks targeting Supervisory Contro…»
This skill covers detecting cyber attacks targeting Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems including man-in-the-middle attacks on industrial protocols, unauthorized command injection into PLCs, HMI compromise, historian data manipulation, and denial-of-service against control system communications. It leverages OT-specific intrusion detection systems, industrial protocol anomaly detection, and process data analytics to identify attacks that traditional IT security tools miss.
Этот навык охватывает обнаружение кибератак на системы управления и сбора данных (SCADA), включая атаки «человек посередине» на промышленные протоколы…
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6633 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_ai_rmf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "atlas_techniques" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6633 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 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 498 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.