
Cloud Iam Deep (Grade A)Sekuritātes pārbaudīta testēšanas sekuritātes prasme Claude AI. Gradas A. Cloud IAM red-team uzbrukuma ķēde uz AWS, Azure, GCP – fokusēta uz EKSTERNĪBAS ekspluatācijas ceļiem un pēc credential atklāšanas privilēģijas.
Pārskats
Galvenās funkcijas
- IAM enumerēšana AWS, Azure un GCP
- STS/AssumeRole ķēde un Azure Managed Identity ļaunprātīga izmantošana
- GCP service account JSON ļaunprātīga izmantošana un IMDSv1/v2 uzbrukumi
- K8s ServiceAccount token privilēģiju analīze un role-trust-policy confused-deputy
- Krustkonta assume-role enumerēšana un IAM privilēģiju eskalācijas modeļi
- AWS Cognito Identity Pool neautorizēta role uzbrukuma ķēde
Cenas
- Modelis
- Free
- Kategorija
- Taktu
- Vērtējums
- Nav atsauksmju
Lietošanas gadījumi
Mākoņu akreditācijas virspuse
Lieto, kad mākoņu akreditācija parādās, piemēram, atslēga, konfidenciāls token vai JSON fails, un nepieciešams noteikt, ko tā piešķir un kā eskalēt privilēģijas.
Post-RCE pivots
Lietojiet pēc attālināta kodu izpildes (RCE) uzbrukuma uz mākoņsistēmu, lai pāriet uz mākoņkontroles planu.
Plusi un mīnusi
Plusi
- Pilnvērtīga IAM enumerēšanas un privilēģiju eskalācijas pārklāšana vairākos mākoņplatformu
- Fokusēta uz eksterālo ekspluatācijas ceļiem un post-credential atklāšanas privilēģiju analīzi
- Iekļautas rīku un tehnoloģiju kolekcijas, lai identificētu un ļaunprātīgi izmantotu mākoņakreditācijas
Mīnusi
- Ierobežota uz eksterālo ekspluatācijas ceļiem un var nebūt pilnīgi piemērota iekšējo draudu analīzei
- Prasa iepriekšēju zināšanu par mākoņsistēmas drošību un IAM koncepcijām
- Var nebūt piemērota vietējai infrastruktūrai vai ne mākoņorientētiem drošības testēšanas scenārijiem
Atsauksmes
Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.
Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!
Jautājumi
Why this exists?
Most bug‑hunting Claude setups are either too generic (one big "security" prompt) or too fragmented (you bookmark 30 disclosed reports and re‑read them every engagement). Neither scales past the second target. This bundle was built and validated through authorized engagements that exposed different capability gaps: Bug‑bounty engagement — surfaced four gaps a starter 3‑skill stack could not close: 1. No hypothesis discipline — drafts written before validation → wasted hours, hurt validity ratio 2. No per‑program reporting tactics — VRT defaults auto‑downgraded P3‑worthy findings to P4 3. No engagement coordination — findings, evidence, and submission IDs scattered across folders 4. No evidence hygiene — screenshots leaked cookies and victim PII External red‑team engagement — exposed five additional gaps that bug‑bounty defaults made worse: 1. Conservative defaults retracted real findings — WAPT mindset stopped tests early on defended targets where red‑team continuation would have surfaced bypass chains → redteam‑mindset 2. No mid‑engagement situational awareness — client SOC patched confirmed SQLi within 30 min; external attacker locked 14 accounts during a live test session — both invisible without explicit detection methodology → mid‑engagement‑ir‑detection 3. No enterprise‑platform attack chains — M365 + Entra ID, on‑prem SharePoint, Cisco SSL VPN, vCenter, and 7 Android APKs all needed current 2024‑2026 CVE knowledge and platform‑specific tradecraft → m365‑entra‑attack, .
Asked by Zelda Brandt · Sep 4, 2025
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 Anders Lindgren · Aug 28, 2025
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, worked example, 6‑phase architecture diagram, and the cbh CLI.
Asked by Frank Müller · Aug 16, 2025
What's inside?
82 skills, auto‑loaded by topic — no invocation by name. Coverage across the external attack surface: | Category | # | Examples | |---|---|---| | Web application hunting | 13 | XSS, SQLi, SSRF, IDOR, LFI, SSTI, XXE, CSRF, CORS, open‑redirect | | Authentication & identity | 7 | auth‑bypass, session, OAuth, SAML, MFA‑bypass, ATO | | API & infrastructure | 15 | GraphQL, gRPC, WebSocket, API‑misconfig, host‑header, RCE | | Advanced & concurrency | 6 | race‑condition, HTTP smuggling, deserialization, cache‑poison | | Framework‑specific | 4 | Next.js, Node.js, Laravel, Spring Boot | | Enterprise identity & cloud ★ | 3 | M365/Entra, Okta, cloud‑IAM‑deep | | Infrastructure & 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 & specialized | 11 | methodology, triage‑validation, evidence‑hygiene, VRT‑aware reporting | Full searchable catalog → docs/skills.md. Also ships 15 slash commands (/hunt, /recon, /report, …) and a deterministic engagement engine (engine/) that maps a target's attack surface and routes each finding to the skill that handles it.
Asked by Carmela Esposito · Aug 12, 2025
What is this?
claude-bughunter is a drop-in skill bundle for the Claude Code skills system. Install once and Claude Code stops being a chatbot and starts behaving like a senior bug‑hunting researcher or red‑team operator: it knows the techniques, the chain templates, the VRT mappings, the platform CVE chains, and the hygiene — and it stays in scope. Four layers stack: Think — bb‑methodology + redteam‑mindset: the 5‑phase non‑linear workflow, critical‑thinking framework, and red‑team operator discipline. Hunt webapps — 48 hunt‑skills curated from 681 disclosed HackerOne reports: per‑class detection patterns, payloads, bypass tables, and chain templates. Hit the perimeter — enterprise platform chains (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL‑VPN appliances, SharePoint, cloud IAM): current 2024–2026 CVE chains + post‑credential escalation. Ship it — triage‑validation + reporting + evidence‑hygiene: the 7‑Question Gate, VRT‑aware severity, OOS rebuttals, PII redaction, and red‑team deliverables. All triggered automatically by topic — describe what you're testing in plain English and the relevant skill loads. No invocation by name.
Asked by George Papadakis · Aug 10, 2025
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.
