SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB detecting-command-and-control-over-dns

Обнаруживает командно-контрольный (C2) трафик, туннелируемый через DNS из таких инструментов, как Iodine, dnscat2, dns2tcp и Cobalt Strike DNS beacon, используя анализ энтропии Шеннона поддоменов запросов, классификацию DGA на основе машинного обучения, корреляцию пассивного DNS и сигнатуры Zeek/Suricata. Используйте при расследовании предполагаемого DNS-туннелирования, классификации DGA-доменов, обнаружении DNS-маяков или при создании правил аномалий DNS для SOC/SIEM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect command-and-control (C2) traffic tunneled over DNS from tools l…»

Detect command-and-control (C2) traffic tunneled over DNS from tools like Iodine, dnscat2, dns2tcp, and Cobalt Strike DNS beacon, using Shannon entropy analysis of query subdomains, ML-based DGA classification, passive DNS correlation, and Zeek/Suricata signatures. Use when investigating suspected DNS tunneling, classifying DGA domains, detecting DNS beaconing, or building DNS anomaly rules for a SOC/SIEM.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 12 517 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает командно-контрольный (C2) трафик, туннелируемый через DNS из таких инструментов, как Iodine, dnscat2, dns2tcp и Cobalt Strike DNS beacon…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: стоимость исполнения, повторный запуск

АнализаторЛюди 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Стоимость исполнения вес 6
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:35
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    # Detecting Command and Control Over DNS
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:331
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Known C2 framework patterns
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:1256
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **Cobalt Strike DNS Beacon** | Commercial C2 framework's DNS communication mode that uses A, AAAA, and TXT records to receive tasks and return results via DNS resolution |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:1295
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    - Not checking other hosts for similar patterns (lateral movement may have already occurred)
    детектор

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12517 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • 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 67/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12517 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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
  • -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 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.