SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC hunting-for-living-off-the-land-binaries

Проактивно ищет злонамеренное использование злоумышленниками легитимных подписанных системных бинарных файлов (LOLBins) для выполнения вредоносных полезных нагрузок, загрузки файлов или прокси-выполнения, уклоняясь при этом от списков разрешенных приложений и средств защиты от обнаружения. Используйте при создании правил обнаружения LOLBins для EDR/SIEM или при поиске угроз, связанных с уклонением от защиты с использованием доверенных системных бинарных файлов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Proactively hunts for adversary abuse of legitimate, signed system bin…»

Proactively hunts for adversary abuse of legitimate, signed system binaries (LOLBins) used to execute malicious payloads, download files, or proxy execution while evading application allowlisting and defense-evasion controls. Use when building LOLBins detection rules for EDR/SIEM or when threat hunting for defense-evasion activity involving trusted system binaries.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 165 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проактивно ищет злонамеренное использование злоумышленниками легитимных подписанных системных бинарных файлов (LOLBins) для выполнения вредоносных полезных…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, 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%
97
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security assets/template.md:22
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - [ ] Red Team Exercise Result
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:88
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - `wmiprvse.exe` -> `rund…exe` (WMI lateral movement)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:48
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - During red team/purple team exercises validating detection coverage for T1218

    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 62/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, 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: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1165 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 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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