SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB testing-api-for-broken-object-level-authorization

Тестирует REST и GraphQL API на предмет нарушений авторизации на уровне объектов (BOLA/IDOR, OWASP API1:2023), перехватывая вызовы API, идентифицируя параметры идентификатора объекта (числовые идентификаторы, UUID, строки), и систематически подставляя идентификаторы, принадлежащие другим пользователям, чтобы проверить, применяет ли сервер авторизацию на уровне объекта. Используйте, когда вас просят протестировать BOLA или IDOR в API, проверить авторизацию на уровне объекта или оценить API на предмет обхода контроля доступа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tests REST and GraphQL APIs for Broken Object Level Authorization (BOL…»

Tests REST and GraphQL APIs for Broken Object Level Authorization (BOLA/IDOR, OWASP API1:2023) by intercepting API calls, identifying object ID parameters (numeric IDs, UUIDs, slugs), and systematically substituting IDs belonging to other users to check whether the server enforces per-object authorization. Use when asked to test BOLA or IDOR in an API, verify object-level authorization, or assess an API for access control bypass.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 834 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Тестирует REST и GraphQL API на предмет нарушений авторизации на уровне объектов (BOLA/IDOR, OWASP API1:2023), перехватывая вызовы API, идентифицируя…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:133
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Step 3: BOLA Testing - Horizontal Privilege Escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:318
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **Horizontal Privilege Escalation** | Accessing resources belonging to another user at the same privilege level by manipulating object identifiers |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:319
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **Vertical Privilege Escalation** | Accessing resources or functions restricted to a higher privilege level (e.g., regular user accessing admin endpoints) |

    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 69/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда 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
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3834 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 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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