SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC testing-api-authentication-weaknesses

Тестирует механизмы аутентификации API на наличие уязвимостей, включая некорректную проверку токенов, отсутствие аутентификации на конечных точках, слабые политики паролей, подверженность брутфорсу учетных данных, утечку токенов в URL-адресах или журналах и ошибки управления сеансами. Тестировщик оценивает реализацию JWT, обработку ключей API, потоки OAuth и энтропию токенов сеанса для выявления обходов аутентификации. Соответствует OWASP API2:2023 Broken Authentication. Активируется для запросов, связанных с тестированием аутентификации API, оценкой проверки токенов, тестированием безопасности учетных данных или обходом аутентификации API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tests API authentication mechanisms for weaknesses including broken to…»

Tests API authentication mechanisms for weaknesses including broken token validation, missing authentication on endpoints, weak password policies, credential stuffing susceptibility, token leakage in URLs or logs, and session management flaws. The tester evaluates JWT implementation, API key handling, OAuth flows, and session token entropy to identify authentication bypasses. Maps to OWASP API2:2023 Broken Authentication. Activates for requests involving API authentication testing, token validation assessment, credential security testing, or API auth bypass.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 133 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Тестирует механизмы аутентификации API на наличие уязвимостей, включая некорректную проверку токенов, отсутствие аутентификации на конечных точках, слабые…

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

ИнтеграцияБезопасностьтип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:299
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Test privilege escalation via claim modification

    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: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, 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
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4133 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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