SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC hardening-docker-containers-for-production

Укрепляет Dockerfiles, образы и настройки времени выполнения для отдельных контейнеров в соответствии с CIS Docker Benchmark v1.8.0: пользователи не-root, отброшенные возможности, файловая система root только для чтения, профили seccomp и AppArmor, а также минимальные многоэтапные сборки, проверенные с помощью docker-bench-security, Hadolint и Dockle. Используйте при подготовке контейнера или Dockerfile к производству, или при аудите образов и настроек времени выполнения в соответствии с элементами управления CIS Docker. Ключевые слова: Dockerfile, USER, --cap-drop, read-only rootfs, seccomp, AppArmor, multi-stage, Hadolint, Dockle. Не используйте для конфигурации самого демона Docker — используйте hardening-docker-daemon-configuration.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hardens Dockerfiles, images, and per-container runtime settings agains…»

Hardens Dockerfiles, images, and per-container runtime settings against the CIS Docker Benchmark v1.8.0: non-root users, dropped capabilities, read-only root filesystem, seccomp and AppArmor profiles, and minimal multi-stage builds, validated with docker-bench-security, Hadolint, and Dockle. Use when preparing a container or Dockerfile for production, or auditing images and runtime flags against CIS Docker controls. Keywords: Dockerfile, USER, --cap-drop, read-only rootfs, seccomp, AppArmor, multi-stage, Hadolint, Dockle. Do not use for the Docker daemon's own configuration - use hardening-docker-daemon-configuration.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 570 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Укрепляет Dockerfiles, образы и настройки времени выполнения для отдельных контейнеров в соответствии с CIS Docker Benchmark v1.8.0: пользователи не-root…

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

ПроцедураDockerGitHubИИ и агентыБезопасностьтип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
77
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 Опасные команды cmd-privilege assets/template.md:25
      Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
      - [ ] setuid/setgid binaries removed
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/standards.md:37
      Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
      - 4.8: Ensure setuid and setgid permissions are removed
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/workflows.md:10
      Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
      Non-root USER          No ADD, use COPY     Sign image        Remove setuid
      security-скилл
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:38
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Hardening Docker containers for production involves applying security best practices aligned with CIS Docker Benchmark v1.8.0 to minimize attack surface, prevent privilege escalation, and enforce leas

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

    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: 5, 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1570 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -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
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 625 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.