SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC detecting-azure-lateral-movement

Обнаруживает боковое перемещение в средах Azure AD/Entra ID с использованием журналов аудита Microsoft Graph API, запросов поиска KQL Azure Sentinel и корреляции аномалий входа для выявления повышения привилегий, кражи токенов и межтенантного пивотинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect lateral movement in Azure AD/Entra ID environments using Micros…»

Detect lateral movement in Azure AD/Entra ID environments using Microsoft Graph API audit logs, Azure Sentinel KQL hunting queries, and sign-in anomaly correlation to identify privilege escalation, token theft, and cross-tenant pivoting.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 650 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает боковое перемещение в средах Azure AD/Entra ID с использованием журналов аудита Microsoft Graph API, запросов поиска KQL Azure Sentinel и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторAzureБезопасностьЛюди и наймтип 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
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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) (определение детектора / чёрного списка)
      # API Reference: Detecting Azure Lateral Movement
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:24
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Sentinel KQL - Lateral Movement Detections
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:81
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Azure AD Lateral Movement: https://attack.mitre.org/techniques/T1550/001/
    • 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 lateral movement in Azure AD/Entra ID environments using Microsoft
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      to identify privilege escalation, token theft, and cross-tenant pivoting.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:33
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      # Detecting Azure Lateral Movement
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:37
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Lateral movement in Azure AD/Entra ID differs from on-premises environments. Attackers pivot through OAuth application consent grants, service principal abuse, cross-tenant access policies, and stolen
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:42
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - When investigating security incidents that require detecting azure lateral movement
      детектор

    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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 650 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +1Лицензия указана

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