
Target Profiling
- 27 installs
- 1.6k repo stars
- Updated July 19, 2026
- wgpsec/aboutsecurity
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
About
target-profiling is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted coding.
- target-profiling
- AI & Agent Building
- AI-coding skill
Target Profiling by the numbers
- 27 all-time installs (skills.sh)
- +2 installs in the week ending Jul 27, 2026 (Skillselion tracking)
- Ranked #9,601 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/wgpsec/aboutsecurity --skill target-profilingAdd your badge
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| Installs | 27 |
|---|---|
| repo stars | ★ 1.6k |
| Last updated | July 19, 2026 |
| Repository | wgpsec/aboutsecurity ↗ |
What it does
Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.
Files
目标全景画像方法论
本技能与 recon-full(主动扫描)互补:recon-full 负责「发现」,target-profiling 负责「分析和整理」。如果还没做侦察,先执行 recon-full。
Phase 1: 数据汇总
用 evidence_list(按类型筛选资产记录)和 list_vulns 获取已有的侦察数据。如果数据不足,补充执行:
subfinder -d domain/ksubdomain -d domain— 子域名naabu -host target— 端口(nmap 作为备选)httpx -u target -tech-detect/curl -sI target— 指纹
Phase 2: 攻击面分析
2.1 技术栈分布
统计目标使用的技术栈,识别统一管理的和独立部署的系统:
- 统一框架(如全站 Spring Boot)→ 一个漏洞可能影响所有系统
- 混合技术栈 → 各系统独立评估
2.2 暴露面评估
按风险等级分类已发现的服务:
极高风险(应优先攻击):
- 管理后台(admin/manager/console)
- 开发/测试环境(dev/staging/test)
- 暴露的数据库端口(3306/5432/6379/27017)
- CI/CD 系统(Jenkins/GitLab/Harbor)
高风险:
- 带已知漏洞的组件(旧版 Spring/Struts/Log4j)
- 认证页面(可能存在弱密码/默认凭据)
- API 端点(可能缺少认证)
中风险:
- 标准 Web 应用(需要进一步手动测试)
- 邮件/VPN 入口(社工攻击入口)
低风险:
- CDN/静态资源
- 纯展示型网站
2.3 网络拓扑推断
从子域名和 IP 分布推断网络结构:
- 同一 IP 段 → 可能同一机房/VPC
- CDN 后的真实 IP → 可能绕过 WAF
- 内外网混部 → 横向移动的潜在路径
Phase 3: 输出目标档案
生成结构化报告,包含: 1. 资产清单:域名/IP/端口/服务/版本 2. 技术栈总览:框架/中间件/CMS 分布 3. 攻击优先级:按风险等级排序的攻击目标列表 4. 推荐攻击路径:基于发现的信息,建议 2-3 条最有可能成功的攻击路径 5. 信息缺口:还需要进一步侦察的方面
网络拓扑推断
- 子网分析:10.0.1.x 可能是 Web 段(同一子网的 Web 服务器),10.0.2.x 可能是数据库段(不同子网,有网络隔离)
信息缺口识别
- 子域名来源单一:缺 OSINT、缺爬虫,覆盖不足
- 端口不全:默认 Top 1000 端口不够,需要全端口(65535)扫描
- 非标准端口(30000+)高端口可能隐藏服务
{
"skill_name": "target-profiling",
"evals": [
{
"id": 1,
"name": "profiling-four-tier-risk-classification",
"prompt": "侦察发现以下资产:1) admin.target.com:8443 (Tomcat Manager) 2) www.target.com (企业官网) 3) cdn.target.com (静态资源) 4) dev-api.target.com (返回 Spring Boot Actuator)。请按风险等级从高到低排序并说明理由。",
"expected_output": "极高: admin(管理后台)+dev-api(开发环境+Actuator暴露) > 中: www(标准Web) > 低: cdn(静态资源)",
"expectations": [
"极高|admin|管理后台|Tomcat Manager",
"极高|dev|开发环境|Actuator|安全措施弱",
"中风险|www|标准Web|需手动测试",
"低风险|cdn|静态资源|无动态内容",
"管理后台|开发测试|优先攻击"
],
"required_terms": [
"admin",
"dev",
"标准Web"
]
},
{
"id": 2,
"name": "profiling-subnet-topology-inference",
"prompt": "子域名解析结果显示:web1.target.com→10.0.1.10, web2.target.com→10.0.1.11, db.target.com→10.0.2.20, vpn.target.com→203.0.113.5。你能从 IP 分布推断出什么网络架构信息?",
"expected_output": "10.0.1.x = Web服务器段, 10.0.2.x = 数据库段(不同子网隔离), 203.0.113.5 = 公网IP(VPN入口)。Web→DB可能有横向移动路径",
"expectations": [
"10.0.1|Web段|同一子网|Web服务器",
"10.0.2|数据库段|不同子网|网络隔离",
"子网|VLAN|网段隔离|网络拓扑",
"横向移动|从Web到DB|跨网段",
"VPN|公网IP|外部入口|203.0.113"
],
"required_terms": [
"10.0.1",
"10.0.2",
"VPN"
]
},
{
"id": 3,
"name": "profiling-info-gap-identification",
"prompt": "你完成了目标画像:发现 3 个 Web 应用、2 个数据库端口、1 个 VPN。但你注意到 DNS 枚举只用了字典爆破,端口扫描只扫了 Top 1000。你的信息缺口报告应该指出哪些不足?",
"expected_output": "子域名来源单一(缺OSINT+爬虫补充),端口扫描不全面(缺全端口扫描),缺少非标准端口30000+的发现",
"expectations": [
"子域名来源单一|缺OSINT|缺爬虫|覆盖不足",
"端口不全|Top 1000|全端口|65535",
"非标准端口|30000+|高端口|隐藏服务",
"信息缺口|不足|需补充|遗漏",
"推荐补充|建议|下一步侦察"
],
"required_terms": [
"缺OSINT",
"Top 1000"
]
}
]
}
{
"skill_id": "target-profiling",
"recall_tests": [
{
"id": 1,
"type": "keyword_positive",
"description": "核心关键词",
"keywords": [
"profiling",
"画像",
"fingerprint",
"target"
]
},
{
"id": 2,
"type": "keyword_positive",
"description": "资产分析",
"keywords": [
"攻击面评估",
"资产分析",
"port"
]
},
{
"id": 3,
"type": "keyword_negative",
"description": "不应被提权召回",
"keywords": [
"privilege escalation",
"suid"
]
}
],
"llm_tests": [
{
"id": 1,
"name": "target-profiling-scenario",
"scenario": "需要对目标组织进行全面画像分析。请搜索目标画像方法论。",
"max_rounds": 2,
"expect_tool_calls": [
{
"tool": "list_skills",
"keyword_contains": "target|profiling|画像|profile|分析"
},
{
"tool": "read_skill",
"id": "target-profiling"
}
]
}
]
}