SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC implementing-ransomware-kill-switch-detection

Анализирует механизмы kill switch программ-вымогателей, включая защитные механизмы на основе мьютексов, kill switch на основе доменов (например, в стиле WannaCry) и проверки завершения работы через реестр, затем внедряет вакцинацию мьютексов и мониторинг доменов kill switch для остановки программ-вымогателей до их запуска. Используется при анализе защитных механизмов образца или при развертывании вакцинации/мониторинга в качестве защитного контроля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes ransomware kill switch mechanisms, including mutex-based exec…»

Analyzes ransomware kill switch mechanisms, including mutex-based execution guards, domain-based kill switches (e.g. WannaCry-style), and registry termination checks, then implements mutex vaccination and kill switch domain monitoring to stop ransomware before it runs. Use when analyzing a sample's execution guards or deploying vaccination/monitoring as a defensive control.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 077 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Анализирует механизмы kill switch программ-вымогателей, включая защитные механизмы на основе мьютексов, kill switch на основе доменов (например, в стиле…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 12

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 12
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:1
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # API Reference: Ransomware Kill Switch Detection
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:39
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Known Ransomware Kill Switch Mutexes
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/api-reference.md:44
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Global\kasK…A82 | Conti | Instance mutex |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/agent.py:29
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "Global\\kasK…A82": {
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/agent.py:49
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "Global\\MsWi…xA0": {
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:2
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      name: implementing-ransomware-kill-switch-detection
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: 'Analyzes ransomware kill switch mechanisms, including mutex-based execution
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:6
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ransomware before it runs. Use when analyzing a sample''s execution guards or deploying
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:11
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      subdomain: ransomware-defense
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:13
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - ransomware
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:93
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Conti:        kasK…A82
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:144
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "Global\\kasK…A82",        # Conti
      в кавычках

    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 "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2077 токенов

    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
    • -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
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.