SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC detecting-oauth-token-theft

Обнаруживает кражу и повторное использование OAuth-токенов в Microsoft Entra ID (Azure AD) и реагирует на них, охватывая кражу токенов доступа, повторное использование токенов обновления, злоупотребление Primary Refresh Token (PRT), атаки pass-the-cookie и политики условного доступа Token Protection. Используйте для оповещений о невозможном путешествии или аномальном использовании токенов, при подозрении на перехват сеанса, анализ журналов входа или настройку защиты токенов в Azure/M365.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and respond to OAuth token theft and replay in Microsoft Entra…»

Detect and respond to OAuth token theft and replay in Microsoft Entra ID (Azure AD), covering access token theft, refresh token replay, Primary Refresh Token (PRT) abuse, pass-the-cookie attacks, and Token Protection conditional access policies. Use for impossible-travel or anomalous token-usage alerts, suspected session hijacking, sign-in log analysis, or configuring token-binding defenses in Azure/M365.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 825 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает кражу и повторное использование OAuth-токенов в Microsoft Entra ID (Azure AD) и реагирует на них, охватывая кражу токенов доступа, повторное…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияAzureБезопасностьтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/api-reference.md:6
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -H "Authorization: Bearer $MS_TOKEN" \
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/api-reference.md:25
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -H "Authorization: SSWS $OKTA_TOKEN" \
      security-скилл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:226
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Get-…ant -UserId "us…@….com" |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:230
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Remo…ant -OAu…tId "<grant-id>"

    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"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2825 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -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 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.