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Análisis de Vulnerabilidades en Contratos Inteligentes de Ether…

Realiza análisis estático y simbólico de contratos inteligentes Solidity utilizando Slither y Mythril.

¿Qué es Análisis de Vulnerabilidades en Contratos Inteligentes de Ether…?

Este skill automatiza el análisis de seguridad de contratos inteligentes Solidity en Ethereum mediante dos herramientas complementarias: Slither (análisis estático) y Mythril (ejecución simbólica). Slither detecta rápidamente más de 90 patrones de vulnerabilidad usando una representación intermedia, ideal para encontrar problemas comunes como reentrancia, desbordamientos de enteros o problemas de control de acceso. Mythril, por su parte, explora rutas de ejecución complejas mediante SMT solving para descubrir vulnerabilidades que requieren análisis sensible a la ruta. Es especialmente útil para desarrolladores y auditores que necesitan evaluar la seguridad de contratos antes del despliegue, ya que identifica fallos críticos en segundos y permite generar informes estructurados con clasificaciones SWC, niveles de severidad y recomendaciones de remediación. El resultado es un informe JSON que correlaciona y prioriza los hallazgos de ambas herramientas, filtrando falsos positivos y destacando las vulnerabilidades con mayor impacto financiero.

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npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities

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Documentación

Análisis de Vulnerabilidades en Contratos Inteligentes de Ethereum

Resumen

Las vulnerabilidades en contratos inteligentes han provocado pérdidas de miles de millones de dólares en protocolos DeFi. A diferencia del software tradicional, los contratos inteligentes desplegados son inmutables y manejan activos financieros reales, por lo que el análisis de seguridad previo al despliegue es crítico. Slither realiza análisis estático rápido utilizando una representación intermedia para detectar más de 90 patrones de vulnerabilidad en segundos, mientras que Mythril utiliza ejecución simbólica y resolución SMT para descubrir vulnerabilidades complejas en rutas de ejecución, como reentrancia y desbordamientos de enteros. Este skill cubre la ejecución de ambas herramientas sobre contratos Solidity, la interpretación de resultados, la clasificación de hallazgos por severidad y la generación de informes de auditoría.

Cuándo Usarlo

  • Al investigar incidentes de seguridad que requieran analizar vulnerabilidades en contratos inteligentes de Ethereum
  • Al construir reglas de detección o consultas de caza de amenazas para este dominio
  • Cuando los analistas del SOC necesiten procedimientos estructurados para este tipo de análisis
  • Al validar la cobertura de monitoreo de seguridad para técnicas de ataque relacionadas

Prerrequisitos

  • Python 3.10+ con pip
  • Slither (pip install slither-analyzer) y compilador solc
  • Mythril (pip install mythril) junto con solc-select para la gestión de versiones del compilador
  • Código fuente Solidity o bytecode de contrato compilado
  • Framework Foundry o Hardhat (opcional, para análisis a nivel de proyecto)

Pasos

Paso 1: Ejecutar Análisis Estático con Slither

Ejecuta Slither sobre el código base del contrato para identificar patrones de vulnerabilidad, oportunidades de optimización y problemas de calidad de código utilizando sus más de 90 detectores integrados.

Paso 2: Ejecutar Ejecución Simbólica con Mythril

Ejecuta el análisis profundo de Mythril para explorar rutas de ejecución y descubrir reentrancia, llamadas externas no verificadas y vulnerabilidades aritméticas que requieren un análisis sensible a la ruta.

Paso 3: Clasificar y Correlacionar Hallazgos

Combina los resultados de ambas herramientas, elimina hallazgos duplicados, evalúa la severidad basándote en la explotabilidad y el impacto financiero, y filtra falsos positivos.

Paso 4: Generar Informe de Auditoría

Produce un informe de auditoría estructurado con descripciones de vulnerabilidades, ubicaciones de código afectadas, escenarios de explotación y recomendaciones de remediación.

Salida Esperada

Informe JSON que enumera las vulnerabilidades con identificadores SWC (Clasificación de Debilidades de Contratos Inteligentes), clasificaciones de severidad, funciones afectadas y correcciones sugeridas.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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