SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC performing-log-analysis-for-forensic-investigation

Собирает, анализирует и сопоставляет системные, прикладные и журналы безопасности для реконструкции событий и установления временных шкал во время криминалистических расследований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect, parse, and correlate system, application, and security logs t…»

Collect, parse, and correlate system, application, and security logs to reconstruct events and establish timelines during forensic investigations.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 024 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Собирает, анализирует и сопоставляет системные, прикладные и журналы безопасности для реконструкции событий и установления временных шкал во время…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаДизайнРазработкатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:18
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | 4648 | Explicit credentials | Lateral movement indicator |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:28
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | `/var/log/auth.log` | SSH, sudo, su | Failed/successful SSH, privilege escalation |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:33
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - During post-breach investigation to identify initial access, lateral movement, and exfiltration
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:105
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # 4648 - Logon using explicit credentials (runas, lateral movement)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:220
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Look for lateral movement patterns
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:246
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      2. Privilege Escalation: [timestamp] - New admin account created
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:247
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      3. Lateral Movement: [timestamp] - Pass-the-hash detected across 3 systems

    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 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда 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: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3024 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +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 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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