Detector libraryFile blast radius

File blast radius

ഒരു ചെറിയ ടാസ്ക്. മുപ്പത് ഫയലുകൾ മാറ്റി.

ഒരു ഏജന്റ് ടാസ്ക് പ്രതീക്ഷിച്ചതിലും കൂടുതൽ ഫയലുകളിൽ എത്തുമ്പോൾ കാണുക.

പ്രശ്നം കാണുക. Finding മനസ്സിലാക്കുക.

ഇംഗ്ലീഷ് narration, captions സഹിതം.

ഇത് എങ്ങനെ ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്നു

നിങ്ങൾ ഒരു ചെറിയ തിരുത്ത് ആവശ്യപ്പെട്ടു. ഏജന്റ് പ്രോജക്ടിലുടനീളം ഫയലുകൾ തൊടാൻ തുടങ്ങുന്നു. വിശാലമായ ഒരു റീഫാക്ടർ ശരിയായേക്കാം, പക്ഷേ ഒരു ഒറ്റ ലൈൻ മാറ്റത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ശ്രദ്ധ ഇത് അർഹിക്കുന്നു.

ഫയൽ ഓപ്പറേഷനുകൾ ഒരു സമയം ഒന്നായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുമ്പോൾ അപകടം കാണാതെ പോകാൻ എളുപ്പമാണ്. ഓരോ എഡിറ്റും ഒറ്റയ്ക്ക് ചെറുതായി കാണപ്പെടുന്നു. ഒന്നിച്ച്, അവ യഥാർഥ ടാസ്ക് സൂചിപ്പിച്ചതിനേക്കാൾ വളരെ വലിയ പ്രോജക്ടിന്റെ ഭാഗത്തെ ബാധിക്കാം.

ClawMetry എന്ത് detect ചെയ്യുന്നു

ClawMetry ഫയൽ മാറ്റങ്ങളുടെ വ്യാപ്തിക്കും വിനാശകരമായ കമാൻഡ് പാറ്റേണുകൾക്കുമായി ക്യാപ്ചർ ചെയ്ത ടൂൾ ആർഗ്യുമെന്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഒരു വിശാലമായ എഡിറ്റ് ഒരു file blast radius മുന്നറിയിപ്പ് ഉയർത്താം. ഒരു റൂട്ട് ലൊക്കേഷൻ ലക്ഷ്യമാക്കിയ അംഗീകൃത ആവർത്തന ഡിലീഷൻ ഒരു ക്രിട്ടിക്കൽ കണ്ടെത്തൽ ഉയർത്താം.

Finding മാറ്റുന്ന വ്യത്യാസം

Trigger ആകുന്ന ഉദാഹരണം

30 വ്യത്യസ്ത ഫയൽ എഴുത്തുകൾ

മുന്നറിയിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ

നിശബ്ദ താരതമ്യം

4 വ്യത്യസ്ത ഫയൽ എഴുത്തുകൾ

ഈ detector-ന് finding ഇല്ല.

പരിശോധിച്ച താരതമ്യത്തിൽ, മുപ്പത് വ്യത്യസ്ത ഫയലുകളിലേക്കുള്ള എഴുത്തുകൾ ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് ഉയർത്തുന്നു. നാല് ഫയലുകളിലേക്കുള്ള എഴുത്തുകൾ നിശ്ശബ്ദമായി തുടരുന്നു. വിശാല-എഡിറ്റ് പരിധി റൺടൈമും അതിന്റെ ബേസ്‌ലൈനും അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടാം. കണ്ടെത്തൽ അവലോകനം കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഒരു എണ്ണവും അതിർത്തി തെളിവും നൽകുന്നു.

Detector result പരിശോധിക്കുക
{
  "kind": "file_blast_radius",
  "severity": "warning",
  "evidence": {
    "distinct_files": 30,
    "write_calls": 30,
    "threshold": 25,
    "threshold_source": "static",
    "baseline": null,
    "outside_workspace": 0,
    "destructive": [],
    "samples": [
      "example/f0.py",
      "example/f1.py",
      "example/f2.py"
    ],
    "observed": "tool_arguments"
  }
}
Inputs-ഉം complete results-ഉം download ചെയ്യുക (JSON)
ഉദാഹരണം എങ്ങനെ പരിശോധിച്ചു

ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ authored event data-യോ disposable configuration files-ഓ ഉപയോഗിച്ച് published detector evaluate ചെയ്യുന്നു. Videos ആ behaviors ചിത്രീകരിക്കുന്നു. ഇവ live agents-ന്റെയോ product interface-ന്റെയോ recordings അല്ല. ഉദാഹരണങ്ങളിലെ ഒരു command-ഉം execute ചെയ്തിട്ടില്ല.

Result ഈ inputs-നുള്ള behavior സ്ഥാപിക്കുന്നു. Runtime ingestion, prevention, അല്ലെങ്കിൽ real compromise സ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. Pinned source contract പരിശോധിക്കുക.

അടുത്തതായി എന്ത് പരിശോധിക്കണം

ബാധിക്കപ്പെട്ട വ്യാപ്തി അഭ്യർഥനയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. യഥാർഥ ഡിഫ് പരിശോധിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് ജനറേറ്റ് ചെയ്ത മാറ്റങ്ങളും ഡിലീഷനുകളും. ഫലം അംഗീകരിക്കുന്നതിനു മുമ്പ് ഉൾപ്പെട്ട ഫയലുകൾ ടെസ്റ്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതായി സ്ഥിരീകരിക്കുക. ഇനിയും സന്ദർഭം ഉള്ളപ്പോൾ അപ്രതീക്ഷിതമായ വിശാല മാറ്റം പിടിക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യം.

  1. സ്കോപ്പ് ടാസ്കുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക
  2. യഥാർഥ ഡിഫ് അവലോകനം ചെയ്യുക
  3. ടെസ്റ്റുകളും ഡിലീഷനുകളും പരിശോധിക്കുക

ഈ signal എന്ത് സ്ഥാപിക്കുന്നു

ഇത് ടൂൾ ആർഗ്യുമെന്റുകൾ വായിക്കുന്നു, ഫൈൽസിസ്റ്റം syscall-കൾ അല്ല. ആക്ഷനു ശേഷം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും പേരിട്ട എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും വിജയകരമായി എന്ന് തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നില്ല.

പ്രധാനപ്പെട്ട നിമിഷങ്ങൾ ദൃശ്യമായി നിലനിർത്തുക.

Agent activity follow ചെയ്യുക, findings പരിശോധിക്കുക, ശ്രദ്ധ ആവശ്യമുള്ളത് തീരുമാനിക്കുക.