SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC validating-backup-integrity-for-recovery

Проверяет целостность резервных копий с помощью криптографической проверки хэшей, автоматизированного тестирования восстановления, обнаружения повреждений и проверок восстанавливаемости, чтобы подтвердить надежность резервных копий для аварийного восстановления и реагирования на программы-вымогатели. Используйте перед тем, как полагаться на резервные копии для восстановления, при создании конвейеров проверки после резервного копирования, аудите инфраструктуры резервного копирования на соответствие требованиям или при проверке неизменяемых/воздушно-изолированных резервных копий на предмет скрытых повреждений или несанкционированного доступа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validates backup integrity through cryptographic hash verification, au…»

Validates backup integrity through cryptographic hash verification, automated restore testing, corruption detection, and recoverability checks to confirm backups are reliable for disaster recovery and ransomware response. Use before relying on backups for recovery, when building post-backup validation pipelines, auditing backup infrastructure for compliance, or checking immutable/air-gapped backups for silent corruption or tampering.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 612 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проверяет целостность резервных копий с помощью криптографической проверки хэшей, автоматизированного тестирования восстановления, обнаружения повреждений и…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторAWSИнфраструктураБезопасностьтип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:18
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      # Scan for ransomware artifacts in restored data
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:19
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      python agent.py --ransomware-scan /restore-test
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:99
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | 7.8 - 8.0 | Encrypted or fully random data (ransomware indicator) |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:101
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Ransomware Scan Output
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:117
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Known Ransomware Extensions Detected
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      confirm backups are reliable for disaster recovery and ransomware response. Use
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:60
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Verifying backup integrity before relying on backups for ransomware recovery
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:141
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      ### Step 5: Detect Ransomware Artifacts in Backups
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:143
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Before trusting a backup for recovery, scan for ransomware indicators:
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:146
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Check for common ransomware file extensions

    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"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1612 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.