CC performing-endpoint-forensics-investigation
Проводит расследование цифровых криминалистических данных на скомпрометированных конечных точках, включая получение данных из памяти, создание образов дисков, анализ артефактов и реконструкцию временной шкалы. Используйте при расследовании инцидентов безопасности, сборе доказательств для судебных разбирательств или анализе масштабов компрометации конечной точки. Активируется для запросов, связанных с криминалистикой конечных точек, анализом памяти, криминалистикой дисков или расследованием инцидентов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs digital forensics investigation on compromised endpoints incl…»
Performs digital forensics investigation on compromised endpoints including memory acquisition, disk imaging, artifact analysis, and timeline reconstruction. Use when investigating security incidents, collecting evidence for legal proceedings, or analyzing endpoint compromise scope. Activates for requests involving endpoint forensics, memory analysis, disk forensics, or incident investigation.
Проводит расследование цифровых криминалистических данных на скомпрометированных конечных точках, включая получение данных из памяти, создание образов дисков…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- 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 · 8
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 8
-
средняя Опасные команды
cmd-persistencescripts/agent.py:89Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)r"HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run",
строка в коде -
средняя Опасные команды
cmd-persistencescripts/agent.py:90Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)r"HKCU\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run",
строка в коде -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityassets/template.md:33Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)| Lateral movement | | | |
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/workflows.md:22Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)├── Malware analysis (if samples found)
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:217Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- Lateral movement
Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1849 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -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
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.