SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB performing-ios-app-security-assessment

Проводит комплексные оценки безопасности iOS-приложений с использованием Frida для динамической инструментации, Objection для исследования во время выполнения, обхода SSL pinning для перехвата трафика, извлечения keychain для анализа учетных данных и статического анализа IPA для проверки на уровне бинарного кода. Используйте при проведении авторизованных тестов на проникновение iOS, оценке состояния безопасности мобильных приложений по сравнению с OWASP MASTG или оценке контроля защиты данных и безопасности транспорта iOS-приложений. Активируется для запросов, связанных с пентестингом iOS-приложений, инструментацией iOS на основе Frida, обходом SSL pinning в мобильных приложениях или реверс-инжинирингом IPA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs comprehensive iOS application security assessments using Frid…»

Performs comprehensive iOS application security assessments using Frida for dynamic instrumentation, Objection for runtime exploration, SSL pinning bypass for traffic interception, keychain extraction for credential analysis, and IPA static analysis for binary-level review. Use when conducting authorized iOS penetration tests, evaluating mobile app security posture against OWASP MASTG, or assessing iOS app data protection and transport security controls. Activates for requests involving iOS app pentesting, Frida-based iOS instrumentation, mobile app SSL pinning bypass, or IPA reverse engineering.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 712 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проводит комплексные оценки безопасности iOS-приложений с использованием Frida для динамической инструментации, Objection для исследования во время…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторБезопасностьИИ 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Automates iOS application security testing using Frida dynamic instrumentation, Objection runtime exploration, SSL pinning bypass, keychain extraction, and IPA static analysis. Covers OWASP MASVS cate
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:9
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      involving iOS app pentesting, Frida-based iOS instrumentation, mobile app SSL pinning
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:43
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      This skill is intended for authorized security testing, penetration testing engagements, CTF competitions, and educational purposes only. Unauthorized access to applications or devices is illegal. Alw

    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 66/100

    • 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 (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: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2712 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
    • -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 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.