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Analysieren von Android-Malware mit Apktool

Führen Sie eine statische Analyse von Android-APK-Malware mit apktool zur Ressourcendekompilierung, jadx zur Wiederherstellung von Java-Quellcode und androguard zur Manifest-Inspektion, Erkennung gefährlicher Berechtigungskombinationen sowie Identifizierung von verschleiertem Code, dynamischem Laden von Code und reflexionsbasierten API-Aufrufen durch. Verwenden Sie diese Methode, um eine verdächtige APK ohne Ausführung statisch zu triagieren oder um Erkennungsregeln für mobile Malware zu erstellen.

Was ist Analysieren von Android-Malware mit Apktool?

Diese Fähigkeit ermöglicht die statische Analyse von Android-APK-Malware unter Verwendung von Werkzeugen wie apktool, jadx und androguard. Sie extrahiert Berechtigungen, Aktivitäten, Dienste, Broadcast-Empfänger und verdächtige API-Aufrufe, ohne die Probe auszuführen. Mit androguard werden gefährliche Berechtigungskombinationen, verschleierte Codemuster, dynamisches Laden von Code, reflexionsbasierte API-Aufrufe und Netzwerkkommunikationsindikatoren programmatisch identifiziert. Die Analyse ist nützlich für die Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die Erstellung von Erkennungsregeln und für strukturierte Bedrohungsjagd in SOC-Umgebungen. Die Ausgabe erfolgt als JSON-Bericht mit Berechtigungsanalyse, Komponentenliste, verdächtigen API-Aufrufen, Netzwerk-Indikatoren und einem Risikoscore.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Analysieren von Android-Malware mit Apktool?

Übersicht

Android-Malware, die als APK-Dateien verteilt wird, kann statisch analysiert werden, um Berechtigungen, Aktivitäten, Dienste, Broadcast-Empfänger und verdächtige API-Aufrufe zu extrahieren, ohne die Probe auszuführen. Diese Fähigkeit verwendet androguard für die programmatische APK-Analyse und identifiziert gefährliche Berechtigungskombinationen, verschleierte Codemuster, dynamisches Laden von Code, reflexionsbasierte API-Aufrufe und Netzwerkkommunikationsindikatoren.

Wann verwenden

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die eine Analyse von Android-Malware mit apktool erfordern
  • Beim Erstellen von Erkennungsregeln oder Bedrohungsjagd-Abfragen für diesen Bereich
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diesen Analysetyp benötigen
  • Beim Validieren der Sicherheitsüberwachungsabdeckung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Python 3.9+ mit androguard
  • apktool (für Ressourcendekompilierung)
  • jadx (für Wiederherstellung von Java-Quellcode, optional)
  • Isolierte Analyseumgebung (VM oder Sandbox)
  • Beispiel-APK-Dateien zur Analyse

Schritte

  1. APK mit androguard parsen, um Manifest-Metadaten zu extrahieren
  2. Angeforderte Berechtigungen auflisten und gefährliche Kombinationen kennzeichnen
  3. Aktivitäten, Dienste, Empfänger und Anbieter aus dem Manifest auflisten
  4. Nach verdächtigen API-Aufrufen suchen (Reflexion, Krypto, SMS, Telefonie)
  5. Muster für dynamisches Laden von Code erkennen (DexClassLoader, Runtime.exec)
  6. Hartcodierte URLs, IPs und C2-Indikatoren aus Zeichenketten extrahieren
  7. Risikobewertungsbericht mit MITRE ATT&CK Mobile-Zuordnungen erstellen

Erwartete Ausgabe

  • JSON-Bericht mit Berechtigungsanalyse, Komponentenliste, verdächtigen API-Aufrufen, Netzwerk-Indikatoren und Risikoscore
  • Extrahierte Zeichenketten und potenzielle IOCs aus der APK

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-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,

analyzing-docker-container-forensics

Investigate compromised Docker containers by analyzing images, layers,

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See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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