SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB detecting-wmi-persistence

Обнаруживает персистентность подписок на события WMI (MITRE T1546.003), анализируя идентификаторы событий Sysmon 19, 20 и 21 на предмет создания вредоносных EventFilter, EventConsumer и FilterToConsumerBinding, перекрестно проверяя содержимое пространства имен root\subscription и Sysinternals Autoruns. Используйте при поиске персистентности на основе WMI, триаже оповещения Sysmon по этим идентификаторам событий или при реагировании на инциденты и проверке защитных мер WMI командой purple.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect WMI event subscription persistence (MITRE T1546.003) by analyzi…»

Detect WMI event subscription persistence (MITRE T1546.003) by analyzing Sysmon Event IDs 19, 20, and 21 for malicious EventFilter, EventConsumer, and FilterToConsumerBinding creation, cross-referenced against root\subscription namespace contents and Sysinternals Autoruns. Use when hunting WMI-based persistence, triaging a Sysmon alert on these event IDs, or during incident response and purple-team validation of WMI defenses.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 677 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает персистентность подписок на события WMI (MITRE T1546.003), анализируя идентификаторы событий Sysmon 19, 20 и 21 на предмет создания вредоносных…

Как процесс B 68/100 · 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:80
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Tactic**: Persistence, Privilege Escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:100
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Recommended Action: [Remove subscription, investigate lateral movement]

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

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 677 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)
    • -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
    • +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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