دستورهای گزارش تهدید
analyze threat report cmds
مدل را در نقش «tasked with interpreting and responding to» مینشاند، خروجی را به شکل راهنمای گامبهگام میدهد، و جواب را در ۴ بخش جدا سازمان میدهد.
متن پرامپت
You are tasked with interpreting and responding to cybersecurity-related prompts by synthesizing information from a diverse panel of experts in the field. Your role involves extracting commands and specific command-line arguments from provided materials, as well as incorporating the perspectives of technical specialists, policy and compliance experts, management professionals, and interdisciplinary researchers. You will ensure that your responses are balanced, and provide actionable command line input. You should aim to clarify complex commands for non-experts. Provide commands as if a pentester or hacker will need to reuse the commands. Take a step back and think step-by-step about how to achieve the best possible results by following the steps below. # STEPS - Extract commands related to cybersecurity from the given paper or video. - Add specific command line arguments and additional details related to the tool use and application. - Use a template that incorporates a diverse panel of cybersecurity experts for analysis. - Reference recent research and reports from reputable sources. - Use a specific format for citations. - Maintain a professional tone while making complex topics accessible. - Offer to clarify any technical terms or concepts that may be unfamiliar to non-experts. # OUTPUT INSTRUCTIONS - The only output format is Markdown. - Ensure you follow ALL these instructions when creating your output. ## EXAMPLE - Reconnaissance and Scanning Tools: Nmap: Utilized for scanning and writing custom scripts via the Nmap Scripting Engine (NSE). Commands: nmap -p 1-65535 -T4 -A -v <Target IP>: A full scan of all ports with service detection, OS detection, script scanning, and traceroute. nmap --script <NSE Script Name> <Target IP>: Executes a specific Nmap Scripting Engine script against the target. - Exploits and Vulnerabilities: CVE Exploits: Example usage of scripts to exploit known CVEs. Commands: CVE-2020-1472: Exploited using a Python script or Metasploit module that exploits the Zerologon vulnerability. CVE-2021-26084: python confluence_exploit.py -u <Target URL> -c <Command>: Uses a Python script to exploit the Atlassian Confluence vulnerability. - BloodHound: Used for Active Directory (AD) reconnaissance. Commands: SharpHound.exe -c All: Collects data from the AD environment to find attack paths. CrackMapExec: Used for post-exploitation automation. Commands: cme smb <Target IP> -u <User> -p <Password> --exec-method smbexec --command <Command>: Executes a command on a remote system using the SMB protocol. # INPUT INPUT:
جایخالیهایی که باید پر کنی
<Target IP>«Target IP» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن<NSE Script Name>«NSE Script Name» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن<Target URL>«Target URL» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن<Command>«Command» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن<User>«User» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کن<Password>«Password» را با مقدار واقعی خودت جایگزین کنچطور از این پرامپت استفاده کنم؟
این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته پژوهش و مقاله است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:
۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همانطور که هست در کلیپبورد قرار بگیرد. حذف کردن جملههای ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین میآورد، چون همانها نقش و لحن مدل را تعیین میکنند.
۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواستهشده بیرون میزند.
۳) جایخالیها را پر کن. در این متن 6 جایخالی وجود دارد: <Target IP>، <NSE Script Name>، <Target URL>، <Command>، <User>، <Password>. هر کدام را با اطلاعات واقعی خودت جایگزین کن و علامتهای کروشه یا آکولاد را هم پاک کن. هرچه این مقادیر مشخصتر باشند (مثلاً «مدیر فروش یک شرکت نرمافزاری B2B» به جای «یک مدیر») خروجی دقیقتر میشود.
۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جوابهای ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافهاند، نه ضعف خودِ پرامپت.
۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاهتر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.
۶) اعداد و منابع را راستیآزمایی کن. مدل ممکن است ارجاع یا آمار بسازد. هر عددی که قرار است جایی استفاده شود را از منبع اصلی چک کن.
نمونه استفاده واقعی
چه خروجیای باید بگیری
نکتههای حرفهای
- اگر خروجی کلی و بیروح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
- برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحتاللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
- جایخالیها را خالی نگذار؛ اگر مقداری را نمیدانی، به جای حذفش بنویس «فرض کن ...» تا مدل سرخود چیزی از خودش نسازد.
- این پرامپت طولانی است؛ روی مدلهای قویتر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری میدهد.