SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC performing-iot-security-assessment

Выполняет комплексную оценку безопасности IoT-устройств и их экосистем путем тестирования аппаратных интерфейсов, прошивок, сетевых коммуникаций, облачных API и сопутствующих мобильных приложений. Тестировщик использует извлечение и анализ прошивок, аппаратную отладку через UART и JTAG, анализ сетевых протоколов и эксплуатацию во время выполнения для выявления уязвимостей на всех уровнях IoT-стека. Активируется для запросов, связанных с тестированием безопасности IoT, оценкой встраиваемых устройств, анализом безопасности прошивок или тестированием на проникновение умных устройств.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs comprehensive security assessments of IoT devices and their e…»

Performs comprehensive security assessments of IoT devices and their ecosystems by testing hardware interfaces, firmware, network communications, cloud APIs, and companion mobile applications. The tester uses firmware extraction and analysis, hardware debugging via UART and JTAG, network protocol analysis, and runtime exploitation to identify vulnerabilities across all layers of the IoT stack. Activates for requests involving IoT security testing, embedded device assessment, firmware security analysis, or smart device penetration testing.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 935 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выполняет комплексную оценку безопасности IoT-устройств и их экосистем путем тестирования аппаратных интерфейсов, прошивок, сетевых коммуникаций, облачных API…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторБезопасностьтип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:9
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      security analysis, or smart device penetration testing.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:121
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Lateral movement**: Demonstrate how a compromised IoT device can be used to attack other devices on the network
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:148
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Context**: A company plans to deploy 200 IP cameras from a single vendor across its offices. Before deployment, the security team requests a penetration test of the camera to identify vulnerabilitie

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    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 61/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, 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
    • 85Шаги. Шагов: 69, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2935 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
    • -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 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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