
Cloud Iam Deep (Grade A)Güvenlik TESTi için uzmanlık için Claude AI. Grade A. Bulut IAM kırmızı takım saldırı 链 across AWS, Azure, GCP - Dışsal kullanım yollarına odaklanan ve post-kredi discovery yetki analizine
Genel Bakış
Temel özellikler
- AWS, Azure ve GCP için IAM tespiti
- STS/AssumeRole zincirleme ve Azure Yönetilen Kimlik Etkinliği manipülasyonu
- GCP servis hesabı JSON manipülasyonu ve IMDSv1/v2 saldırıları
- K8s Servis Hesabı token yetki analizi ve rol-bağlı politik karıştırılan deputasyon
- Çok hesapta assume-role tespiti ve İAM yetki yükselme örnekleri
- AWS Cognito Kimlik Havuzu sansürlü-rol saldırı zinciri
Fiyatlar
- Model
- Free
- Kategori
- Yetenekler
- Puan
- Henüz inceleme yok
Kullanım senaryoları
Bulut Kimlik Yüzeyinin Tespiti
Bir bulut kimliği ortaya çıkarsa, örneğin bir anahtar, sırlar, bir token veya JSON dosyası, ve bu nedir ve kaç yetkiyi yükseltir gerektiğini belirmek için kullanın.
Post-RCE Pivot
Bir remote code execution (RCE) saldırısı ile bulut-hosted bir örnekte bir pivot kullanmak için kullanın. Buluttaki kontrol planına yönlendirin.
Artılar ve eksiler
Artılar
- Çoklu bulut platformlarında İAM tespiti ve yetki yükselmesi için kapsamlı kapsama
- Dışsal kullanım yollarına odaklanma ve post-kredi discovery yetki analizi
- Bulut kimliklerini tanımlamak ve manipüle etmek için araçlar ve tekniklerin içerdiği
Eksiler
- Dışsal saldırı yollarına odaklanma nedeniyle iç tehditleri kapsamamaları
- Gevşek bulut güvenlik ve İAM konularında önceki bilgiye ihtiyaç duyulabilir
- Yerel veya bulut ile ilgili değildir ise lokal ortamlarda veya yerel güvenlik testinde uygun bulunmayabilir
İncelemeler
İnceleme bırakmak için giriş yap.
Henüz inceleme yok. İlk sen ol!
Sorular
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
Soru sor
Yetenekler alternatifleri

Klavye AI için güvenlik test edilmiş développement yeteneği. Grade A. Bir Power Pages sitesi browserlara ne gönderiyorsa güvenlik başlıklarını kontrol edip ayarlar - İçerik Güvenlik Politikası, çerçeveye ve tıklanma korumalı saldırıya karşı koruma.

Güvenlik kontrolü yapılan Claude AI için veri-ai yetenek. Sınıf A. Oluşturma sırasında veya işleme planını çalıştırmadan önce görüntülü çalışma alanı oluşturmak için kullan - geçerli çalışma alanı ayrı bölgede izole eder.

Güvenlik test edilmiş veri-ai becerisi için Claude AI için A sınıfı. GA4 BigQuery_export Scheması Referansı - tam alan referansı, iç içe yapılar, sorgu paternleri ve performans ipuçları

Meta Capi - Güvenlik test edilmiş data-yetenek, Claude AI için. Grade A. Meta Konversiyon API (CAPI) Yapılandırması Referansı - mimari, olay tipleri, müşteri bilgileri şifreleme, tekrarsızlık, uygulama örnekleri, AEM

Amaçlı geliştirme yeteneği için güvenli test edilmiş Claude AI'de Sınıf A. Fonksiyonu/metodu kullandığı listelemek (direkt çağrı grafı)

Güvenlik test edilmemiş data-ai becerisi için Claude AI'ye. Grade A. Modülün altında test ediyorsanız, aynı namespace'de test modülünün ismini alan Haskell test modülünü 'Spec Sufışıyla adlandırın. Modül yazarken veya incelemelerde bu test modülünü kullanın.

Güvenlik test edilmiş veri-ay data becerisi için Claude AI için Grade A. Büyük kararlar için uzmandan beş üyenin uzman bir kurul deliberasyonunu simule edin. Planlar, mimari seçimlerin, işlev tasarımları veya herhangi bir kararın değerlendirilmesi için kullanın.

Uygulama güvenliktest edilen bir geliştirme yeteneği, Claude AI için. Grade A. MVC avançado üzerinden PE (Giriş noktası), standart ekranlarda özel gridler ekleme (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 üzerinden *STRU)
Trending now

Belge zeka API, karmaşık PDF'ler, sunumlar ve tabloları okur ve yapılandırılmış verileri ayırarak, ayrıştırır, ayırır, OCR yapar ve çıkartır.

Sponsorlu yanıtlar, tık başına tahsil edilen

Daha doğru Homework Yardımıyla Tam Açıklamalar

Çıkarılmış modda 12B model, 128K bağlam penceresi ile karışık görüntü ve metin ile işlenir.
