CC performing-memory-forensics-with-volatility3
Анализирует дампы оперативной памяти (RAM) с помощью фреймворка Volatility 3 для извлечения запущенных процессов, сетевых соединений, загруженных модулей, учетных данных и ключей шифрования, а также для обнаружения уклонения процессов, внедрения DLL или скрытых процессов/руткитов. Используйте во время реагирования на инциденты на скомпрометированной или подозрительной системе, когда только криминалистический анализ диска недостаточен и необходимо восстановить из памяти данные о вредоносном ПО или вторжении.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze volatile memory (RAM) dumps using the Volatility 3 framework t…»
Analyze volatile memory (RAM) dumps using the Volatility 3 framework to extract running processes, network connections, loaded modules, credentials, and encryption keys, and to detect process hollowing, DLL injection, or hidden processes/rootkits. Use during incident response on a compromised or suspect system when disk-based forensics alone is insufficient and volatile evidence of malware or intrusion must be recovered from memory.
Анализирует дампы оперативной памяти (RAM) с помощью фреймворка Volatility 3 для извлечения запущенных процессов, сетевых соединений, загруженных модулей…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск
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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:269Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Run hashdump and lsadump to extract cached credentials, identify mimikatz execution in cmdline output, check for lsass.exe memory dumps in filesystem artifacts, correlate with lateral movement evidenc
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:274Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)**Scenario 4: Ransomware Incident Recovery**
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:275Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Extract encryption keys from ransomware process memory before system shutdown, identify the ransomware variant using YARA, find the initial execution point through command line artifacts, map lateral
Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 5. 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 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 (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
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2798 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 436 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.