SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC detecting-azure-service-principal-abuse

Обнаруживайте злоупотребления субъектами-службами Azure в Microsoft Entra ID с помощью KQL-запросов (Sentinel/Splunk) к журналам аудита и входа Azure AD, охватывающих добавленные учетные данные, назначение привилегированных ролей, обход подтверждения администратора и перечисление субъектов-служб. Используйте при расследовании предполагаемого повышения привилегий или сохранения доступа через субъекты-службы, или при создании запросов для поиска угроз злоупотребления удостоверениями в Entra ID.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect Azure service principal abuse in Microsoft Entra ID using KQL d…»

Detect Azure service principal abuse in Microsoft Entra ID using KQL detection queries (Sentinel/Splunk) against Azure AD Audit and Sign-in Logs, covering added credentials, privileged role assignment, admin consent bypass, and service principal enumeration. Use when investigating suspected privilege escalation or persistence via service principals, or building threat-hunting queries for Entra ID identity abuse.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 904 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживайте злоупотребления субъектами-службами Azure в Microsoft Entra ID с помощью KQL-запросов (Sentinel/Splunk) к журналам аудита и входа Azure AD…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторAzureИнфраструктуратип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:17
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      3. Check role assignments for privilege escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:6
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      enumeration. Use when investigating suspected privilege escalation or persistence
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:46
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Azure service principals are identity objects used by applications, services, and automation tools to access Azure resources. Attackers exploit service principals for privilege escalation, lateral mov
      детектор

    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 "d3fend_techniques"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1904 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
    • -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 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.