
Bb Local Toolkit (Grade F)Lietotāju testēšanas drošuma testi klādes F, parāda kā izlikties var būt ar Claude AI. Klādes F. Kopiena bug bounty darbības plūsma — kā arī iepazīšanos (poddomēnu skenotājs, iedzīvotu resursu atrašana, identificēšana iekārtu specifikas, HackerOne apgabalu, avotu koda pārbaude, pre-hack),
Pārskats
Galvenās funkcijas
- Poddomēnu skenotājs
- Iedzīvotu resursu atrašana
- Identificēšana un vienkāršošana
- HackerOne apgabalu
- Avotu koda pārbaude
- Atbrīvojošu resursu meklēšana (IDOR, SSRF, XSS u.c.)
Cenas
- Modelis
- Free
- Kategorija
- Taktu
- Vērtējums
- Nav atsauksmju
Lietošanas gadījumi
Bug Bounty Atriebības
Lietot Bb Local toolkit, lai sadzītiet savu bug bounty darbību plūsmu, no izpētes līdz ziņojumam, un identificēt savas mērķu ievainību.
Drošības testēšana
Tuklēti savu Bb Local toolkit, lai izpilnotu savu drošības pārzīšanu, LLM/AI drošības testēšanu, un identificēt savu mērķa iespējas.
Plusi un mīnusi
Plusi
- Pilnas bug bounty darbības plūsmas
- Platais daudzdoņu izlaidums
- LLM/AI drošības testēšanas iespējas
- Kritiskie noteikumi un drošības labās praksē
Mīnusi
- Augsta mācību kurva izraisītās tās bagātīgās iespējām
- Pielīdzināmība informācijas pārdozēšanai
- Trešās svarīgas noteiktās noteiktās noteiktās regula atskatīšana, lai izvairsu nezinīgos rezultātus
Atsauksmes
Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.
Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!
Jautājumi
Kāpēc tas pastāv?
Lielākā daļa bugu meklēšanas Claude konfigurāciju ir vai nu pārāk vispārīgas (viens liels "drošības" pieprasījums) vai pārāk fragmentētas (js atzīmē 30 atklātu ziņojumu un atkārtoti to lasa katrā iesaistīšanās). Neviena no tām nepalielinās mērogu pāri otram mērķim. Šis komplekts tika izstrādāts un pārbaudīts caur autorizētiem iesaistīšanās procesiem, kas atklāja dažādus iespējas trūkumus: Bug‑bounty iesaistīšanās — atklāja četras trūkumu, ko sākotnējais 3‑prasmju komplekts neizdevās slēgt: 1. Nav hipotezes disciplīnas — melnraksti rakstīti pirms validācijas → pazuduši gadi, samazināta derīguma attiecība. 2. Nav programmas atskaites taktikas — VRT noklusējums automātiski samazināja P3 vērtīgas atklāšanas uz P4. 3. Nav iesaistīšanās koordinācijas — atklāšanas, pierādījumi un iesniegšanas ID izkliedēti caur mapēm. 4. Nav pierādījumu higiēnas — ekrānuzņēmumi izpludināja sīkdatnes un uzbruktāja PII. Ārējā red‑team iesaistīšanās — atklāja piecus papildu trūkumus, ko bug‑bounty noklusējumi padarīja sliktākus: 1. Konservatīvie noklusējumi atcēla reālos atklājumus — WAPT pieeja apturējās testus agrāk aizsargātos mērķos, kur red‑team turpinājums būtu atklājis izlaišanas ķēdes → redteam‑mindset. 2. Nav pusiesaistīšanās situācijas apzināšanās — klients SOC izlabojis apstiprinātu SQLi 30 minūšu laikā; ārējais uzbrukšanas cilvēks slēga 14 kontus tiešā testēšanas sesijā — abi bija neredzami bez skaidras detektēšanas metodoloģijas → mid‑engagement‑ir‑d
Asked by Marcus Bell · Apr 3, 2026
Why your model switched mid‑session?
Separate from refusals, and easy to miss. On Opus 5, a narrow set of higher‑risk cyber requests — Anthropic names exploit generation, binary‑based vulnerability scanning and penetration testing — fall back to Opus 4.8 rather than being refused. You get a notice and the response is labelled with the model that answered, but in a long agentic run that is easy to scroll past, so it can look like Opus 5 quietly got worse. See why Claude switched models. What to do depends on what you are actually doing: | Situation | What helps | |---|---| | Auditing your own code — reviewing a repo you own for defects | Say so. "Defensive review of my own repo", "check this against the OWASP Top 10", "secure refactor to remediate" describe the work accurately and read as remediation. | | Authorized offensive work — live engagement, PoC for a bounty submission | This is what the bundle is for, and the supported route is CVP. Do not reword an offensive engagement to look defensive to get past a classifier — enroll instead. | | You just want the switching off | Settings → Capabilities disables automatic model switching. | /hunt states the engagement frame (authorized, scope‑bounded, remediable finding) on its first turn for exactly this reason — engagement context belongs in the session explicitly, not implied.
Asked by Noelia Campos · Mar 15, 2026
How it works?
A 6‑phase, non‑linear workflow — recon → map & rank → hunt → validate → report — with scope enforced in code and a 7‑Question Gate before anything is submitted. Two ways to drive it: Plain English — describe what you're testing and the relevant skill loads automatically. /hunt scaffold + cbh CLI — engagement‑folder structure, state, and orchestration. Includes a usage guide and worked example, a 6‑phase architecture & skill‑to‑phase map, and the cbh CLI.
Asked by Ravi Chandrasekaran · Mar 3, 2026
Kas ir iekļauts?
82 prasmes, automātiski ielādētas pēc tēmas — bez nosaukuma izsaukšanas. Aptvērumi ārējā uzbrukuma virsmas: | Kategorija | # | Piemēri | |---|---|---| | Web lietojumprogrammas meklēšana | 13 | XSS, SQLi, SSRF, IDOR, LFI, SSTI, XXE, CSRF, CORS, atvērta pāradresācija | | Autentifikācija & identitāte | 7 | auth‑bypass, sesija, OAuth, SAML, MFA‑bypass, ATO | | API & infrastruktūra | 15 | GraphQL, gRPC, WebSocket, API‑misconfig, host‑header, RCE | | Uzlabota & paralēla | 6 | race‑condition, HTTP smuggling, deserialization, cache‑poison | | Ģenra‑specifiskās | 4 | Next.js, Node.js, Laravel, Spring Boot | | Uzņēmuma identitāte & mākoņs | 3 | M365/Entra, Okta, cloud‑IAM‑deep | | Infrastruktūra & aprīkojums | 4 | VMware vCenter, enterprise VPN, SharePoint, ASP.NET/NTLM | | Sarkanā komandas taktika | 4 | redteam‑mindset, APK pipeline, piegādes ķēdes atklāšana, vidēja iesaistes IR | | Atklāšana & OSINT | 4 | web2‑recon, offensive‑osint, subdomain | | Darbības, ziņošana & specializēts | 11 | metodoloģija, triage‑validācija, pierādījumu higiēna, VRT‑uzsvarota ziņošana | Pilnīga meklējama katalogs → docs/skills.md. Tāpat tiek piegādātas 15 slashes komandām (/hunt, /recon, /report, …) un deterministiska iesaistes dzinējs (engine/), kas mape uz mērķa uzbrukuma virsmu un maršrutē katru atradumu uz prasmi, kas to apstrādā.
Asked by Dumisani Ndlovu · Feb 13, 2026
Kāds tas ir?
claude-bughunter ir drop-in skill bundle priekš Claude Code skills sistēmas. Instalējiet reizi, un Claude Code pārtrādās no čatbota uz senior bug-hunting pētnieku vai red‑team operatoru: tas zina tehnoloģijas, ķēžu šablonus, VRT mapi, platformas CVE ķēdes, kā arī higiēnu — un tas paliek noteiktajā apjomā. Četras slāņu hierarhija: Think — bb‑methodology + redteam‑mindset: 5‑fāžu nelineārā darba plūsma, kritiskā domāšanas rāmjs, un red‑team operatoru disciplina. Hunt webapps — 48 hunt‑skills, kuras izvēlētas no 681 HackerOne atklātajām atskaitēm: klasifikācijas atkarīgie detektēšanas modeļi, slēptie slēdzieni, bypass tabulas un ķēžu šabloni. Hit the perimeter — uzņēmuma platformas ķēdes (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL‑VPN appliances, SharePoint, cloud IAM): pašreizējās 2024–2026 CVE ķēdes + post‑credential eskalācija. Ship it — triage‑validation + reporting + evidence‑hygiene: 7‑Question Gate, VRT‑aware severity, OOS rebuttals, PII redaction, un red‑team deliverables. Visi automātiski iestieptie pēc tēmas — aprakstiet, ko testējat vienkāršā angļu valodā un attiecīgās prasmju noslogojumus. Nav nepieciešams izsaukt ar nosaukumu.
Asked by Mireille Dupont · Jan 18, 2026
Uzdod jautājumu
Taktu alternatīvas

Saugamības pārbaudīta datu-AI prasmju funkcija Claude AI. Grēds A. Izmantojiet, kad sākat funkciju darbu, kas prasa izolāciju no pašreizējās darba vietas vai pirms izpildes plānu - izveido izolēti git worktrees

Drošības pārbaudīts datu-AI uzdevums Claude AI. Grēds A. GA4 BigQuery Eksporta shēmas atsauce — pilnīga lauku atsauce, iekļautas struktūras, vaicājumu modeļi un veiktspējas padomi

Drošības pārbaudīta datu AI prasme Claude AI. Grads A.

Sekuritātes testētu izstrādes iemaņu kalāšana ar Claude AI. Kvalitāti A. Saraksts, ko viena funkcija/metode saistījušas

Drošības pārbaudīta datu-AI prasmju rīks Claude AI. Grēds A. Nosauciet Haskell testa moduļus pēc testējamā modula ar Spec sufiksu tajā pašā nosaukuma telpā. Lietojiet, kad rakstāt vai pārskatāt Haskell testa moduli.

Izvēlētais dati-IA spēks par Claude AI. Grade A. Simulēt 5 dalībnieku ekspertu padomes diskusiju svarīgām lēmumiem. Lietot, lai novērtētu plānu, arhitektūras izvēles, funkciju dizainu vai nekādus citus lēmumus, kas prasību dažādus ekspertu skatu pārstāvju pārskatu.

Rīkotāja, kas testēta kārtībā, lai izmantotu Claude AI. A klasē ar MVC. Pārstāv ADVPL peles — izveidot atstājīgs gridus MVC standarta tēlēs.
Drošības pārbaudīta devops prasmība Claude AI. Grēds A. **WORKFLOW SKILL** — Uztur repozitorija dokumentācijas precizitāti un svaigumu visā dokumentācijas vietnē, agenta failos un izmaiņu žurnālā. KAD: "update docs"
Trending now

Precīza Pildījuma Palīdzība ar Vispārējām Izskaidrojumiem

Dokumentu intelekta API, kas parse, dalās, OCR un izvelk strukturētus datus no kompleksām PDF, slaidēm un kalkulāciju tabulām.

Atvērts multimodāls 12B modelis, kas apstrādā iekavētus attēlus un tekstu ar 128K konteksta logu.

Finansētas atbildes, maksām uz klikšķi.
