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analyse-des-vulnérabilités-des-smart-contracts-ethereum

Effectuer une analyse statique et symbolique des smart contracts Solidity à l'aide de Slither et Mythril.

Qu'est-ce que analyse-des-vulnérabilités-des-smart-contracts-ethereum ?

Ce skill permet d'analyser les vulnérabilités des smart contracts Ethereum en combinant deux outils puissants : Slither et Mythril. Slither effectue une analyse statique rapide basée sur une représentation intermédiaire pour détecter plus de 90 schémas de vulnérabilité en quelques secondes. Mythril utilise l'exécution symbolique et la résolution SMT pour explorer les chemins d'exécution complexes et découvrir des failles comme la réentrance ou les débordements d'entiers. L'utilisateur peut ainsi lancer les deux outils, corréler leurs résultats, trier les découvertes par sévérité et générer un rapport d'audit structuré au format JSON. Ce skill est indispensable pour les développeurs Solidity, les auditeurs de sécurité et les équipes DeFi qui souhaitent sécuriser leurs contrats avant déploiement.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities

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Documentation

Analyse des vulnérabilités des smart contracts Ethereum

Présentation

Les vulnérabilités des smart contracts ont entraîné des pertes de plusieurs milliards de dollars à travers les protocoles DeFi. Contrairement aux logiciels traditionnels, les smart contracts déployés sont immuables et gèrent des actifs financiers réels, ce qui rend cruciale l'analyse de sécurité avant le déploiement. Slither effectue une analyse statique rapide à l'aide d'une représentation intermédiaire pour détecter plus de 90 schémas de vulnérabilité en quelques secondes, tandis que Mythril utilise l'exécution symbolique et la résolution SMT pour découvrir des vulnérabilités complexes liées aux chemins d'exécution, comme la réentrance et les débordements d'entiers. Ce skill couvre l'exécution des deux outils sur des contrats Solidity, l'interprétation des résultats, le tri des découvertes par sévérité et la génération de rapports d'audit.

Quand l'utiliser

  • Lors de l'investigation d'incidents de sécurité nécessitant l'analyse de vulnérabilités de smart contracts Ethereum
  • Lors de la construction de règles de détection ou de requêtes de chasse aux menaces pour ce domaine
  • Lorsque les analystes SOC ont besoin de procédures structurées pour ce type d'analyse
  • Lors de la validation de la couverture de surveillance de sécurité pour des techniques d'attaque connexes

Prérequis

  • Python 3.10+ avec pip
  • Slither (pip install slither-analyzer) et le compilateur solc
  • Mythril (pip install mythril) avec solc-select pour la gestion des versions du compilateur
  • Code source Solidity ou bytecode de contrat compilé
  • Framework de développement Foundry ou Hardhat (optionnel, pour l'analyse au niveau du projet)

Étapes

Étape 1 : Lancer l'analyse statique Slither

Exécutez Slither sur la base de code du contrat pour identifier les schémas de vulnérabilité, les opportunités d'optimisation et les problèmes de qualité du code à l'aide de ses 90+ détecteurs intégrés.

Étape 2 : Lancer l'exécution symbolique Mythril

Lancez l'analyse approfondie de Mythril pour explorer les chemins d'exécution et découvrir les vulnérabilités de réentrance, les appels externes non contrôlés et les failles arithmétiques nécessitant une analyse sensible au chemin.

Étape 3 : Trier et corréler les résultats

Combinez les résultats des deux outils, dédupliquez les découvertes, évaluez la sévérité en fonction de l'exploitabilité et de l'impact financier, et filtrez les faux positifs.

Étape 4 : Générer le rapport d'audit

Produisez un rapport d'audit structuré comprenant les descriptions des vulnérabilités, les emplacements de code affectés, les scénarios d'exploitation et les recommandations de correction.

Résultat attendu

Rapport JSON listant les vulnérabilités avec leurs identifiants SWC (Smart Contract Weakness Classification), leur sévérité, les fonctions affectées et les correctifs suggérés.

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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