SKILLEMALL.ai

CC reverse-engineering-rust-malware

Выполняет обратную разработку вредоносного ПО, скомпилированного на Rust, с использованием IDA Pro и Ghidra, охватывая методы для строк fat-pointer без нулевого завершения, мономорфизированного/дублированного общего кода, цепочек развертывания Result/Option, извлечения зависимостей crate и специфичных для Rust управляющих потоков и соглашений о вызовах. Используйте при анализе образцов вредоносного ПО на основе Rust (например, BlackCat/ALPHV, Hive, Buer Loader) или артефактов атаки в авторизованной, контролируемой среде.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reverse engineers Rust-compiled malware using IDA Pro and Ghidra, cove…»

Reverse engineers Rust-compiled malware using IDA Pro and Ghidra, covering techniques for non-null-terminated fat-pointer strings, monomorphized/duplicated generic code, Result/Option unwrap chains, crate dependency extraction, and Rust-specific control flow and calling conventions. Use when analyzing Rust-based malware samples (e.g. BlackCat/ALPHV, Hive, Buer Loader) or attack artifacts in an authorized, controlled environment.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 551 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выполняет обратную разработку вредоносного ПО, скомпилированного на Rust, с использованием IDA Pro и Ghidra, охватывая методы для строк fat-pointer без…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:26
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | aes / chacha20 / rsa | Encryption | Ransomware encryption |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:37
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Rust has become increasingly popular for malware development due to its cross-compilation, memory safety guarantees, and the complexity it introduces for reverse engineers. Rust binaries contain the e
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:44
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - When conducting red team exercises or penetration testing engagements
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:113
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "keylogger": "Key logging",
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:188
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - [Bishop Fox - Rust for Malware Development](https://bishopfox.com/blog/rust-for-malware-development)

    Просканировано файлов: 7. 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 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1551 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -43 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 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.