SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail

Расследует компрометацию учетной записи AWS, запрашивая CloudTrail с помощью LookupEvents из boto3 или AWS Athena SQL по журналам, доставляемым в S3, фильтруя по подозрительным пользовательским агентам, исходным IP-адресам и именам событий для реконструкции временной шкалы действий злоумышленника. Используйте при отслеживании несанкционированных вызовов API, эксфильтрации данных из S3, эскалации привилегий IAM или раскрытия учетных данных, а также при создании отчета о расследовании с выводами и шагами по устранению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigate AWS account compromise by querying CloudTrail with boto3's…»

Investigate AWS account compromise by querying CloudTrail with boto3's LookupEvents or AWS Athena SQL over S3-delivered logs, filtering on suspicious user agents, source IPs, and event names to reconstruct an attacker timeline. Use when tracing unauthorized API calls, S3 data exfiltration, IAM privilege escalation, or credential exposure, and building a forensic report of findings and remediation steps.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 646 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Расследует компрометацию учетной записи AWS, запрашивая CloudTrail с помощью LookupEvents из boto3 или AWS Athena SQL по журналам, доставляемым в S3, фильтруя…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияAWSБезопасностьИИ 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:98
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | AssumeRole | STS | Lateral movement / privilege escalation |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/agent.py:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "UpdateLoginProfile", "Crea…331", "Upda…1v2",
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/agent.py:29
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "Crea…331", "Crea…331",
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:6
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      data exfiltration, IAM privilege escalation, or credential exposure, and building a forensic
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:42
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - When analyzing S3 data exfiltration or IAM privilege escalation

    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"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, 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: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 646 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -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 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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