SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC hunting-for-ntlm-relay-attacks

Обнаруживает атаки NTLM relay (MITRE T1557.001), анализируя события Windows Event ID 4624 типа входа 3 с аутентификацией NTLMSSP, отмечая несоответствия IP-адреса и имени хоста, сигнатуры отравления Responder/LLMNR, статус подписи SMB и аномальные шаблоны междоменной аутентификации. Используйте при расследовании активности ретрансляции учетных данных в Active Directory или при создании правил обнаружения для атак NTLM relay и атак, основанных на принуждении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects NTLM relay attacks (MITRE T1557.001) by analyzing Windows Even…»

Detects NTLM relay attacks (MITRE T1557.001) by analyzing Windows Event ID 4624 logon type 3 with NTLMSSP authentication, flagging IP-to-hostname mismatches, Responder/LLMNR poisoning signatures, SMB signing status, and anomalous cross-domain authentication patterns. Use when investigating credential-relay activity in Active Directory or building detections for NTLM relay and coercion-based attacks.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 470 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Обнаруживает атаки NTLM relay (MITRE T1557.001), анализируя события Windows Event ID 4624 типа входа 3 с аутентификацией NTLMSSP, отмечая несоответствия…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураДизайнИИ и агентытип 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%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:103
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **T1003.001** — OS Credential Dumping: LSASS Memory

    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 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), 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: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 470 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -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 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.