SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB detecting-service-account-abuse

Обнаруживает злоупотребления служебными учетными записями, отслеживая аномальные интерактивные входы, повышение привилегий и боковое перемещение с использованием телеметрии EDR/SIEM (CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender, Splunk, Elastic Security, Sysmon, Velociraptor) и правил обнаружения Sigma. Используйте при поиске злоупотреблений служебными учетными записями или при расследовании случаев, когда служебная учетная запись выполняет неожиданные интерактивные входы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect abuse of service accounts by hunting for anomalous interactive…»

Detect abuse of service accounts by hunting for anomalous interactive logons, privilege escalation, and lateral movement using EDR/SIEM telemetry (CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender, Splunk, Elastic Security, Sysmon, Velociraptor) and Sigma detection rules. Use when hunting for service-account misuse or investigating a service account performing unexpected interactive logons.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 674 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает злоупотребления служебными учетными записями, отслеживая аномальные интерактивные входы, повышение привилегий и боковое перемещение с…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:38
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Atomic Red Team Tests: https://github.com/redcanaryco/atomic-red-team
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:46
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Trace lateral movement and privilege escalation paths
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:4
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      logons, privilege escalation, and lateral movement using EDR/SIEM telemetry
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:91
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      3. **Scenario 3**: Backup service lateral movement off-hours

    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 75/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 674 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)
    • -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 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.