SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC detecting-aws-iam-privilege-escalation

Выявляет пути повышения привилегий в AWS IAM с использованием boto3 и анализа политик Cloudsplaining для выявления чрезмерно разрешительных политик, опасных комбинаций разрешений и нарушений наименьших привилегий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect AWS IAM privilege escalation paths using boto3 and Cloudsplaini…»

Detect AWS IAM privilege escalation paths using boto3 and Cloudsplaining policy analysis to identify overly permissive policies, dangerous permission combinations, and least-privilege violations

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 461 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выявляет пути повышения привилегий в AWS IAM с использованием boto3 и анализа политик Cloudsplaining для выявления чрезмерно разрешительных политик, опасных…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторAWSИИ и агентытип 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
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 8

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 8
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:1
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # AWS IAM Privilege Escalation Detection API Reference
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:33
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      # Scan authorization file for privilege escalation
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:40
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Known Privilege Escalation Vectors
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: Detect AWS IAM privilege escalation paths using boto3 and Cloudsplaining
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:32
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      # Detecting AWS IAM Privilege Escalation
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:36
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      This skill uses boto3 and Cloudsplaining-style analysis to identify IAM privilege escalation paths in AWS accounts. It downloads the account authorization details, analyzes each policy for dangerous p
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:41
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - When investigating security incidents that require detecting aws iam privilege escalation
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:55
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      2. **Analyze Policies for Privilege Escalation** — Check each policy for known escalation permission combinations

    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 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 461 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -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
    • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.