SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB monitoring-darkweb-sources

Отслеживает форумы даркнета, торговые площадки, сайты с утечками данных и сайты с утечками данных программ-вымогателей на предмет упоминаний активов организации, утечек учетных данных, угроз атак и коммуникаций злоумышленников для предоставления разведданных раннего предупреждения. Используйте при настройке мониторинга даркнета, расследовании конкретных заявлений об утечке данных или обогащении расследований инцидентов контекстом даркнета. Активируется по запросам, связанным с OSINT в даркнете, мониторингом сайтов с утечками, раскрытием учетных данных, даркнетом Recorded Future или разведкой скрытых сервисов Tor.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitors dark web forums, marketplaces, paste sites, and ransomware le…»

Monitors dark web forums, marketplaces, paste sites, and ransomware leak sites for mentions of organizational assets, leaked credentials, threatened attacks, and threat actor communications to provide early warning intelligence. Use when establishing dark web monitoring coverage, investigating specific data breach claims, or enriching incident investigations with dark web context. Activates for requests involving dark web OSINT, leak site monitoring, credential exposure, Recorded Future dark web, or Tor hidden service intelligence.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 638 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Отслеживает форумы даркнета, торговые площадки, сайты с утечками данных и сайты с утечками данных программ-вымогателей на предмет упоминаний активов…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки

ПроцедураЛичная продуктивностьтип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
50
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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:19
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Ransomware.live API
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:23
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | `/recentvictims` | GET | List recent ransomware leak site victims |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:24
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | `/groups` | GET | List tracked ransomware groups |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:25
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | `/group/{name}` | GET | Get details for a specific ransomware group |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:36
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **requests**: HTTP client for HIBP, Dehashed, and ransomware.live APIs
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: 'Monitors dark web forums, marketplaces, paste sites, and ransomware
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:18
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - ransomware-leaks
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:78
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Investigating a reported data breach claim found on a ransomware leak site or paste site
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:121
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Step 3: Investigate Ransomware Leak Sites
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:123
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Ransomware groups maintain .onion leak sites. Monitor these through commercial services rather than direct access. When a claim appears about your organization:

    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_ai_rmf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "atlas_techniques"
    • 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 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: 43
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1638 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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
    • -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 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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