Hunt Ato (Grade A) logo

Hunt Ato (Grade A)Sicherheitstest-qualifizierte Test-Sicherheitsfunktion für Claude AI. Grade A.

(0)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Hunt Ato (Grade A) ist eine Sicherheitstest-Fähigkeit für Claude AI, die sich auf Account-Takeover (ATO)-Schwachstellen konzentriert. Sie liefert eine Taxonomie von 9 unterschiedlichen Pfaden zum ATO, darunter Passwort-Reset-Fehler, E-Mail-Änderung ohne erneute Authentifizierung, CSRF beim Account-Linking über OAuth, MFA-Umgehung, Session-Fixierung, JWT-Manipulation, Passwortänderung ohne Step‑Up, Brute‑Force bei sozialen Wiederherstellungsfragen/Sicherheitsfragen sowie SSO-Subdomain-Takeover bei OAuth redirect_uri. Die Fähigkeit deckt zudem Ketten von Schwachstellen ab, die zu persistentem ATO führen können.

Hauptfunktionen

  • Account-Takeover-Taxonomie
  • 9 verschiedene Wege zum ATO
  • Ketten von Schwachstellen, die zu ATO führen
  • Richtlinien für Tests und Validierung
  • Ausführliche Erklärungen jedes Schwachstellenpfads

Preise

Modell
Free
Kategorie
Fähigkeiten
Bewertung
Noch keine Bewertungen

Anwendungsfälle

Testen von Passwort-Reset-Schwachstellen

Verwenden Sie Hunt Ato, um Schwachstellen im Passwort-Reset zu testen, einschließlich Host-Header-Injektion und vorhersehbarer Reset‑Tokens.

Identifikation von ATO-Ketten

Verwenden Sie Hunt Ato, um Schwachstellenketten zu identifizieren, die zu persistentem ATO führen können, wie z. B. Cookie‑Diebstahl und Passwort‑Orakel.

Pro & Contra

Pro

  • Umfassende Taxonomie von ATO-Schwachstellen
  • Ausführliche Erklärungen jedes Schwachstellenpfads
  • Bietet Richtlinien für Tests und Validierung
  • Deckt verschiedene Ketten von Schwachstellen ab, die zu ATO führen

Contra

  • Erfordert Fachwissen in Sicherheitstests und ATO-Schwachstellen
  • Könnte nicht alle möglichen ATO-Szenarien abdecken
  • Die Validierung erfordert die Demonstration eines Übernahmeversuchs eines Testkontos

Bewertungen

Melde dich an, um eine Bewertung abzugeben.

Noch keine Bewertungen. Sei die/der Erste!

Fragen & Antworten

Warum existiert das?

Die meisten Bug‑Hunting‑Setups für Claude sind entweder zu allgemein (ein großer „Security“-Prompt) oder zu fragmentiert (man legt 30 veröffentlichte Reports als Lesezeichen an und muss sie bei jedem Einsatz neu durchgehen). Keine dieser Varianten skaliert über das zweite Ziel hinaus. Dieses Bundle wurde in autorisierten Einsätzen entwickelt und validiert, die verschiedene Fähigkeitslücken aufdeckten: **Bug‑Bounty‑Engagement** – zeigte vier Lücken, die ein einfacher 3‑Skill‑Stack nicht schließen konnte: 1. Keine Hypothesen‑Disziplin – Entwürfe wurden vor der Validierung geschrieben → verschwendete Stunden, schlechtere Validitätsquote. 2. Keine programmierspezifischen Reporting‑Taktiken – VRT‑Standard‑Automatisierung stuft P3‑würdige Findings fälschlich zu P4 herab. 3. Fehlende Koordination im Engagement – Findings, Evidenz und Submission‑IDs waren über verschiedene Ordner verteilt. 4. Keine Evidenz‑Hygiene – Screenshots leckten Cookies und persönliche Daten von Opfern. **Externes Red‑Team‑Engagement** – deckte fünf weitere Lücken auf, die durch Bug‑Bounty‑Standard‑Einstellungen noch verstärkt wurden: 1. Konservative Vorgaben zogen echte Findings zurück – ein WAPT‑Mindset stoppte Tests frühzeitig auf gesicherten Zielen, wo ein Red‑Team‑Fortsetzen Bypass‑Ketten hätte aufzeigen können → redteam‑mindset. 2. Keine Situations‑awareness während des Engagements – das SOC des Kunden patchte eine bestätigte SQLi innerhalb von 30 Minuten; ein externer Angreifer sperrte 14 Konten während einer Live‑Test‑Session – beides blieb unsichtbar ohne explizite Erkennungs‑Methodik → mid‑engagement‑ir‑detection. 3. Keine Enterprise‑Plattform‑Angriffsketten – M365 + Entra ID, lokales SharePoint, Cisco SSL‑VPN, vCenter und 7 Android‑APKs erforderten aktuelles CVE‑Wissen (2024‑2026) und plattformspezifische Taktiken → m365‑entra‑attack, o

Asked by Vasyl Kovalenko · Aug 2, 2025

Warum hat Ihr Modell mitten in der Sitzung gewechselt?

Abgesehen von Ablehnungen und leicht zu übersehen, fällt bei Opus 5 ein eng begrenzter Satz höherer Risiko‑Cyber‑Anfragen — Anthropic nennt sie Exploit‑Generierung, binärbasierte Schwachstellenscans und Penetrationstests — auf Opus 4.8 zurück, anstatt abgelehnt zu werden. Sie erhalten einen Hinweis und die Antwort ist mit dem Modell gekennzeichnet, das geantwortet hat, aber in einem langen agentischen Lauf ist das leicht zu übersehen, sodass es so aussehen kann, als wäre Opus 5 stillschweigend schlechter geworden. Siehe, warum Claude Modelle gewechselt hat. Was zu tun ist, hängt davon ab, was Sie tatsächlich tun: | Situation | Was hilft | |---|---| | Eigenen Code prüfen — ein Repository, das Sie besitzen, auf Defekte überprüfen | Geben Sie das an. "Defensivere Überprüfung meines eigenen Repos", "dies gegen die OWASP Top 10 prüfen", "sichere Refaktorisierung zur Behebung" beschreiben die Arbeit genau und wirken wie eine Remediation. Das ist kein Workaround; die Arbeit ist tatsächlich defensiv. | | Autorisierte offensive Arbeit — Live‑Engagement, PoC für eine Bounty‑Einreichung | Dafür ist das Bundle gedacht, und der unterstützte Weg ist CVP. Formulieren Sie ein offensives Engagement nicht um, um es defensiv erscheinen zu lassen und einen Klassifikator zu umgehen — melden Sie sich stattdessen an. | | Sie möchten einfach das Umschalten deaktivieren | Einstellungen → Fähigkeiten deaktiviert das automatische Modell‑Umschalten. | /hunt gibt im ersten Zug den Engagement‑Rahmen (autorisiert, scope‑gebunden, behebbarer Befund) genau aus diesem Grund an — der Engagement‑Kontext gehört explizit in die Sitzung, nicht implizit.

Asked by Katarzyna Zielinska · Jun 21, 2025

Wie funktioniert das?

Ein 6‑phasiger, nicht‑linearer Workflow — Recon → Map & Rank → Hunt → Validate → Report — mit im Code durchgesetztem Scope und einem 7‑Fragen‑Gate, bevor irgendetwas eingereicht wird. Zwei Möglichkeiten, ihn zu steuern: Plain English — beschreiben Sie, was Sie testen, und die relevanten Skill‑Loads werden automatisch generiert. /hunt scaffold + cbh CLI — Engagement‑Folder‑Struktur, State und Orchestrierung. → Nutzungs‑Guide & Beispiel · 6‑Phasen‑Architektur & Skill‑zu‑Phase‑Map · cbh CLI

Asked by Jarrah Whitlock · Jun 7, 2025

Was ist enthalten?

82 Skills, automatisch nach Thema geladen — keine Aufruf‑per‑Name‑Benennung. Abdeckung der externen Angriffsfläche: | Kategorie | # | Beispiele | |---|---|---| | Web‑Application‑Hunting | 13 | XSS, SQLi, SSRF, IDOR, LFI, SSTI, XXE, CSRF, CORS, Open‑Redirect | | Authentifizierung & Identität | 7 | Auth‑Bypass, Session, OAuth, SAML, MFA‑Bypass, ATO | | API & Infrastruktur | 15 | GraphQL, gRPC, WebSocket, API‑Misconfig, Host‑Header, RCE | | Fortgeschritten & Parallelität | 6 | Race‑Condition, HTTP‑Smuggling, Deserialization, Cache‑Poison | | Framework‑spezifisch | 4 | Next.js, Node.js, Laravel, Spring Boot | | Unternehmens‑Identität & Cloud ★ | 3 | M365/Entra, Okta, Cloud‑IAM‑Deep | | Infrastruktur & Appliance ★ | 4 | VMware vCenter, Enterprise VPN, SharePoint, ASP.NET/NTLM | | Red‑Team‑Tradecraft ★ | 4 | Redteam‑Mindset, APK‑Pipeline, Supply‑Chain‑Recon, Mid‑Engagement‑IR | | Recon & OSINT | 4 | Web2‑Recon, Offensive‑OSINT, Subdomain | | Workflow, Reporting & Spezialisierte | 11 | Methodology, Triage‑Validation, Evidence‑Hygiene, VRT‑Aware Reporting | Voll durchsuchbarer Katalog → docs/skills.md. Zusätzlich werden 15 Slash‑Commands (/hunt, /recon, /report, …) und eine deterministische Engagement‑Engine (engine/) bereitgestellt, die die Angriffsfläche eines Ziels abbildet und jedes Ergebnis an das passende Skill weiterleitet.

Asked by Sami Virtanen · May 30, 2025

Was ist das?

claude-bughunter ist ein Drop‑in‑Skill‑Bundle für das Claude‑Code‑Skills‑System. Nach einmaliger Installation verhält sich Claude Code nicht mehr wie ein Chatbot, sondern wie ein Senior‑Bug‑Hunter‑Researcher oder Red‑Team‑Operator: Es kennt die Techniken, die Chain‑Templates, die VRT‑Mappings, die Plattform‑CVE‑Chains und die Hygiene – und bleibt im Scope. Vier Schichten werden kombiniert: Think — bb‑Methodology + Redteam‑Mindset: der 5‑phasenige nicht‑lineare Workflow, das Critical‑Thinking‑Framework und die Disziplin eines Red‑Team‑Operators. Hunt Webapps — 48 Hunt‑Skills, kuratiert aus 681 veröffentlichten HackerOne‑Reports: detections‑Muster pro Klasse, Payloads, Bypass‑Tabellen und Chain‑Templates. Hit the perimeter — Enterprise‑Plattform‑Chains (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL‑VPN‑Appliances, SharePoint, Cloud‑IAM): aktuelle CVE‑Chains 2024‑2026 + Post‑Credential‑Escalation. Ship it — Triage‑Validierung + Reporting + Evidence‑Hygiene: das 7‑Question‑Gate, VRT‑aware Severity, OOS‑Rebuttals, PII‑Redaction und Red‑Team‑Deliverables. Alles wird automatisch durch das Thema ausgelöst — beschreibe, was du testest, in einfachem Englisch und die relevanten Skill‑Loads. Keine Aufruf‑per‑Name.

Asked by George Papadakis · May 24, 2025

Frage stellen

Alternativen zu Fähigkeiten

Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetesteter Daten- und KI-Workflows für Claude AI. Klasse A. Verwenden, wenn Sie Feature-Arbeiten starten, die von der aktuellen Arbeitsumgebung isoliert werden müssen, oder bevor Sie Implementierungspläne ausführen - erstellt isolated Git Worktrees

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetestete Daten-AI-Fähigkeit für Claude AI. (Grade A). GA4 BigQuery Export-Schema-Referenz — vollständiger Feldbezug, verknüpfte Strukturen, Abfragemuster und Leistungs-Tipps

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgeprüfte data-ai-Fähigkeit für Claude AI. Grade A.

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitstests für die Entwicklung von Claude AI. Note: A. Aufrufgraph der direkten Aufrufe auflisten

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetestete daten-AI-Fähigkeit für Claude AI. Grade A. Benenne Haskell-Testmodule nach dem zu testenden Modul mit einem Spec-Suffix im gleichen Namespace.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)Fähigkeiten

Erforscht-geprüftes Datenspiel für AI. Bester Ruf. Simuliere eine Diskussion einer 5-köpfigen Expertenjury für wichtige Entscheidungen. Verwendung für die Bewertung von Plänen, Architekturauswahl, Funktionsdesigns oder jeder Entscheidung.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgeprüfte Entwicklungsfertigkeit für Claude AI. Grade A. Fortgeschrittenes MVC über PE (Punkte des Eingangs) – benutzerdefinierte Grids zu Standard-MVC-Bildschirmen hinzufügen (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)

(0)
Free
D
Docs Writer (Grade A)Fähigkeiten

Sicherheitsgetestete Workflow-Fähigkeit für Claude AI. Klasse A. **WORKFLOW-SKILL** — Gewährleistung der Genauigkeit und Aktualität der Repository-Dokumentation auf allen Seiten: Dokumentationsseite, Agenten-Dateien und Changelog. WANN: 'update docs'

(0)
Free