SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC detecting-t1055-process-injection-with-sysmon

Обнаруживает методы внедрения процессов (T1055), включая внедрение DLL, подмену процессов и внедрение APC, путем анализа событий Sysmon ID 1, 7, 8, 10 и 25 для межпроцессных операций с памятью, создания удаленных потоков и аномальных загрузок DLL. Используйте при поиске активности уклонения от защиты, скрывающей код внутри легитимных процессов, при расследовании оповещения EDR о подозрительном межпроцессном доступе или при проверке покрытия Sysmon для обнаружения внедрения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect process injection techniques (T1055) - including DLL injection,…»

Detect process injection techniques (T1055) - including DLL injection, process hollowing, and APC injection - by analyzing Sysmon Event IDs 1, 7, 8, 10, and 25 for cross-process memory operations, remote thread creation, and anomalous DLL loads. Use when hunting defense-evasion activity that hides code inside legitimate processes, investigating an EDR alert on suspicious cross-process access, or validating Sysmon coverage for injection detection.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 706 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает методы внедрения процессов (T1055), включая внедрение DLL, подмену процессов и внедрение APC, путем анализа событий Sysmon ID 1, 7, 8, 10 и 25…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураЛюди 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:32
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | 0x0040 | PROCESS_VM_READ | Medium - credential dumping |

    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 60/100

    • 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: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1706 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)
    • -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 450 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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