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Skillpedia
Segurança48 mil · #3594

mid-engagement-ir-detection

Ensina seu agente de IA a proteger aplicações contra ataques.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a entender se a segurança de um site está mudando enquanto você a testa. Ela detecta se o site está se defendendo ativamente contra suas ações ou se outra pessoa está tentando invadi-lo ao mesmo tempo.

Quando usar

  • ✓Quando você está testando a segurança de um site que está sendo monitorado.
  • ✓Se uma falha de segurança que você encontrou para de funcionar de repente.
  • ✓Se o tempo de resposta do site muda muito ou aparecem erros inesperados.

Exemplo do que pedir para a IA

“Detecte se o site está se defendendo enquanto eu o testo.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/mid-engagement-ir-detection/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/mid-engagement-ir-detection/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta compara como o site se comporta antes e depois de você realizar testes. Ela procura por mudanças como respostas mais lentas, novos avisos de segurança ou bloqueios inesperados.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill mid-engagement-ir-detection

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/mid-engagement-ir-detection/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Quando usar esta habilidade

Ativar quando:

  • Executando testes ativos contra um alvo com monitoramento SOC ativo
  • Uma descoberta confirmada de vulnerabilidade para de se reproduzir na nova verificação
  • O tempo de linha de base muda inesperadamente (3× mais lento, erros súbitos, novos cabeçalhos)
  • Os tamanhos de resposta mudam entre as janelas de teste
  • Novos cookies ou cabeçalhos WAF aparecem que não estavam lá no início da sessão
  • As taxas de bloqueio/erro mudam entre as janelas de teste (especialmente a contagem BLOQUEADA para ataques de credenciais)
  • O engajamento é "assumir violação" ou "caixa branca" — o cliente sabe que você está testando

NÃO usar para:

  • Bug bounty (o cliente não sabe que você está lá; sem IR em tempo real)
  • Reconhecimento puro (nenhuma mudança de estado acontecendo)
  • Varredura de vulnerabilidade única (sem dimensão temporal)

A percepção central

Em um engajamento de equipe vermelha real contra um SOC competente, o estado de segurança do alvo não é estático. Ele muda durante o seu teste em resposta ao seu tráfego. Essas mudanças de estado são:

  1. Em si achados valiosos (observações operacionais positivas sobre a capacidade de resposta do IR)
  2. Evidência de confirmação (correção no meio do engajamento = a vulnerabilidade original era real)
  3. Sinais de classificação (implantação de regra WAF vs. correção de código — profundidade de remediação diferente)

Anti-padrão: tratar a falha de reprodução como evidência de que o sinal original foi um falso positivo. Artefatos originais de PoC capturados antes da mudança ainda são a descoberta de vulnerabilidade.


A disciplina — capturar antes, comparar depois

Antes de qualquer teste ativo:

# Capture pre-test fingerprint of the target
fingerprint = {
    "ts_pre": time.time(),
    "ip_seen": "<operator-src-ip>",
    "baseline_response_time_ms": <measure>,
    "baseline_response_size_bytes": <measure>,
    "response_headers": <capture set>,
    "waf_cookies": <list>,
    "lockout_count_in_state": <count from o365_attempts.json>,
}

Persistir para engagement_log/fingerprint_pre.json.

Durante o teste:

Registre cada resultado de teste com contexto completo (timestamp, IP, payload, código de resposta, tamanho da resposta, tempo de resposta, cabeçalhos, se relevante) para JSONL append-only.

Após a sessão de teste OU na primeira nova verificação falha:

fingerprint_post = same structure
delta = {
    "baseline_time_change_ms": post.time - pre.time,
    "baseline_size_change_bytes": post.size - pre.size,
    "new_headers_appeared": post.headers - pre.headers,
    "new_waf_cookies": post.cookies - pre.cookies,
    "new_lockouts": post.locked_count - pre.locked_count,
}

Se qualquer delta for significativo — investigue, não retifique.


As três principais observações de IR

Observação 1 — Implantação de regra WAF no meio do engajamento

Sintomas:

  • Payloads originais retornam resposta idêntica → nenhum sinal na nova verificação
  • Tamanho do corpo idêntico à linha de base (reflexão da página de login)
  • Tempo reverte para a linha de base, independentemente do payload
  • Novo cookie ou cabeçalho nas respostas (por exemplo, cf-bm, __cf_bm, awselb)
  • Palavra-chave específica na URL/corpo agora aciona um código de resposta diferente (403, 406, 429)

Confirmação: tente novamente com variantes de evasão de WAF:

  • Codifique a URL do payload de forma diferente (%27 vs %5cu0027)
  • Altere o método de requisição (POST → PUT, GET → POST)
  • Tipo de conteúdo diferente (form-urlencoded → multipart)
  • Ritmo mais lento (5s → 60s entre requisições)
  • Palavras-chave em maiúsculas e minúsculas misturadas (SLEEP → SlEeP)

Se as variantes de evasão de WAF restaurarem o sinal, a mitigação está na camada WAF (contornável).

Se mesmo as variantes de evasão de WAF permanecerem bloqueadas, a mitigação provavelmente está no código.

Modelo de descoberta:

Assunto: Mitigação implantada no meio do engajamento para <vulnerabilidade X>
Observação: No timestamp T0 do engajamento, a vulnerabilidade <X> em <endpoint> foi
confirmada via <PoC>. Em T0+<minutos>, a nova verificação via payload original não
reproduz mais a diferença de tempo/erro/tamanho. <Variante de evasão de WAF> [restaura/não
restaura] o sinal.

Descrição: Este padrão é consistente com o SOC do cliente observando o tráfego do engajamento
e implantando uma mitigação em tempo real. Avaliação da profundidade da mitigação:
[na-WAF, contornável] vs [no-código, durável].

Impacto (positivo): O SOC do cliente tem visibilidade de nível de detecção no tráfego da aplicação
E a autoridade para implantar mitigações em aproximadamente <minutos> após a detecção.

Impacto (ressalva): A vulnerabilidade original existiu e foi explorável por pelo
menos a janela de engajamento antes da mitigação. Se a mitigação for apenas na camada WAF,
a falha subjacente no nível do código permanece explorável por meio de payloads alternativos.

Recomendação:

…
Perguntas frequentes

Por que é importante saber se a segurança está mudando?

Isso mostra que o sistema de segurança do site está funcionando e reagindo ao que você faz. Também pode indicar que outra pessoa está tentando atacar o site ao mesmo tempo.

O que fazer se eu encontrar uma falha que para de funcionar?

Não descarte a falha. A ferramenta ajuda a registrar que a falha existiu antes da mudança, mesmo que ela não funcione mais. Isso é uma evidência importante.

Quando NÃO devo usar esta ferramenta?

Não use para caça a bugs (bug bounty), onde o dono do site não sabe que você está testando, ou para varreduras rápidas sem analisar mudanças ao longo do tempo.

Detalhes

Descrição original do autor

Methodology for detecting client SOC patches, attacker activity, and security-state changes that occur DURING a red-team engagement

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3594
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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