SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC hunting-bootkits-in-efi-system-partition

Создайте базовую линию EFI System Partition и ищите вредоносные EFI-бинарные файлы, такие как ESPecter, BlackLotus, Bootkitty и Glupteba, монтируя ESP, вычисляя хэши и проверяя загрузчики, сканируя с помощью YARA и помечая аномальные не-EFI файлы или изменения загрузчика вне диапазона. Используйте во время упреждающего поиска угроз для обеспечения постоянства на уровне прошивки/загрузчика (MITRE ATT&CK T1542.003) или при расследовании предполагаемой компрометации на уровне UEFI, которая сохраняется после переустановки ОС.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Baseline the EFI System Partition and hunt malicious EFI binaries such…»

Baseline the EFI System Partition and hunt malicious EFI binaries such as ESPecter, BlackLotus, Bootkitty, and Glupteba by mounting the ESP, hashing and verifying boot loaders, scanning with YARA, and flagging anomalous non-EFI files or out-of-band bootloader changes. Use during proactive threat hunts for firmware/bootkit persistence (MITRE ATT&CK T1542.003) or when investigating suspected UEFI-level compromise that survives OS reinstall.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 990 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создайте базовую линию EFI System Partition и ищите вредоносные EFI-бинарные файлы, такие как ESPecter, BlackLotus, Bootkitty и Glupteba, монтируя ESP…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubЛюди 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/agent.py:12
      Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
      sudo python3 esp_bootkit_hunter.py --esp /mnt/esp --baseline base…256
      строка в коде
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/agent.py:13
      Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
      sudo python3 esp_bootkit_hunter.py --device /dev/sda1 --mount --yara bootkit.yar
      строка в коде
    • низкая Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:180
      Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
      sudo dd if=/dev/sda1 of=/evidence/esp_$(hostname)_$(date +%F).img bs=4M conv=noerror,sync
      security-скилл

    Просканировано файлов: 5. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2990 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 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 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.