CC performing-threat-hunting-with-elastic-siem
Выполняет проактивную охоту на угрозы в Elastic Security SIEM с использованием запросов KQL/EQL, правил обнаружения и анализа временной шкалы для выявления угроз, которые уклоняются от автоматического обнаружения. Используйте, когда командам SOC необходимо искать конкретные техники ATT&CK, расследовать аномальное поведение или проверять пробелы в покрытии обнаружения с использованием Elasticsearch и Kibana Security.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs proactive threat hunting in Elastic Security SIEM using KQL/E…»
Performs proactive threat hunting in Elastic Security SIEM using KQL/EQL queries, detection rules, and Timeline investigation to identify threats that evade automated detection. Use when SOC teams need to hunt for specific ATT&CK techniques, investigate anomalous behaviors, or validate detection coverage gaps using Elasticsearch and Kibana Security.
Выполняет проактивную охоту на угрозы в Elastic Security SIEM с использованием запросов KQL/EQL, правил обнаружения и анализа временной шкалы для выявления…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, 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 · 7
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 7
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/api-reference.md:5Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Performs proactive threat hunting against Elasticsearch indices using structured queries for LOLBin abuse, credential dumping, lateral movement, and persistence mechanisms mapped to MITRE ATT&CK.
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/api-reference.md:27Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- **ATT&CK**: T1003 (OS Credential Dumping)
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:57Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- Red team exercises reveal detection gaps that need hunting query development
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:121Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)**Detect credential dumping sequence (T1003):**
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:132Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)**Detect lateral movement via PsExec (T1021.002):**
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:173Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)"name": "Command and Control"
в кавычках
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-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_ai_rmf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "atlas_techniques" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "d3fend_techniques" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2203 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 351 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.