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Analyse von Linux-Kernel-Rootkits

Erkennen von Kernel-Level-Rootkits in Linux-Arbeitsspeicherauszügen mit Volatility3

Was ist Analyse von Linux-Kernel-Rootkits?

Diese Skill-Anleitung beschreibt die strukturierte Analyse von Linux-Kernel-Rootkits mittels Arbeitsspeicherforensik und Live-System-Scans. Kernel-Rootkits operieren auf Ring 0 und manipulieren Kernel-Datenstrukturen, um Prozesse, Dateien, Netzwerkverbindungen und Module vor Benutzerraum-Tools zu verstecken. Die Analyse erfolgt mit Volatility3-Plugins wie `linux.check_syscall`, `linux.lsmod`, `linux.hidden_modules` und `linux.check_idt`, um Syscall-Hooks, versteckte Module und modifizierte Funktionszeiger aufzudecken. Ergänzend werden Cross-View-Analysen zwischen /proc, /sys und Kernel-Datenstrukturen sowie Live-Scans mit rkhunter und chkrootkit durchgeführt. Die Skill unterstützt SOC-Analysten, Bedrohungsjäger und Forensiker bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen und der Validierung von Erkennungsregeln.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-linux-kernel-rootkits

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Dokumentation

Was macht Analyse von Linux-Kernel-Rootkits?

Überblick

Linux-Kernel-Rootkits operieren auf Ring 0 und manipulieren Kernel-Datenstrukturen, um Prozesse, Dateien, Netzwerkverbindungen und Kernel-Module vor Benutzerraum-Tools zu verstecken. Die Erkennung erfordert entweder Arbeitsspeicherforensik (Analyse von physischen Arbeitsspeicherauszügen mit Volatility3) oder Cross-View-Analyse (Vergleich von /proc, /sys und Kernel-Datenstrukturen auf Inkonsistenzen). Diese Skill-Anleitung behandelt den Einsatz von Volatility3 Linux-Plugins zur Erkennung von Syscall-Table-Hooks, versteckten Kernel-Modulen und modifizierten Funktionszeigern, ergänzt durch Live-System-Scans mit rkhunter und chkrootkit.

Wann verwenden

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die die Analyse von Linux-Kernel-Rootkits erfordern
  • Beim Erstellen von Erkennungsregeln oder Threat-Hunting-Abfragen für diese Domäne
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diesen Analysetyp benötigen
  • Bei der Validierung der Sicherheitsüberwachungsabdeckung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Volatility3 installiert (pip install volatility3)
  • Linux-Arbeitsspeicherauszug (erfasst via LiME, AVML oder /proc/kcore)
  • Volatility3 Linux-Symboltabelle (ISF), die zur Ziel-Kernel-Version passt
  • rkhunter und chkrootkit für Live-System-Scans
  • Referenz-Bekannt-gut-Kernel-Image zum Vergleich

Schritte

Schritt 1: Arbeitsspeicherauszug erfassen

Erfassen Sie den physischen Linux-Arbeitsspeicher mit dem LiME-Kernel-Modul oder AVML für Cloud-Instanzen.

Schritt 2: Mit Volatility3 analysieren

Führen Sie die Plugins linux.check_syscall, linux.lsmod, linux.hidden_modules und linux.check_idt aus, um Rootkit-Artefakte zu erkennen.

Schritt 3: Cross-View-Analyse

Vergleichen Sie die Modullisten aus /proc/modules, lsmod und /sys/module, um Module zu identifizieren, die in einer Ansicht versteckt sind, in einer anderen jedoch vorhanden.

Schritt 4: Live-System-Scan

Führen Sie rkhunter und chkrootkit aus, um bekannte Rootkit-Signaturen, verdächtige Dateien und modifizierte Systembinärdateien zu erkennen.

Erwartete Ausgabe

JSON-Bericht mit erkannten Syscall-Hooks, versteckten Kernel-Modulen, modifizierten IDT-Einträgen, verdächtigen /proc-Diskrepanzen und rkhunter-Ergebnissen.

Beispielausgabe

$ sudo python3 rootkit_analyzer.py --memory /evidence/linux-mem.lime --profile Ubuntu2204

Linux Kernel Rootkit Analysis Report
=====================================
Memory Image: /evidence/linux-mem.lime
Kernel Version: 5.15.0-91-generic (Ubuntu 22.04 LTS)
Analysis Time: 2024-01-18 09:15:32 UTC

[+] Scanning syscall table for hooks...
    Syscall Table Base: 0xffffffff82200300
    Total syscalls checked: 449

    HOOKED SYSCALLS DETECTED:
    ┌─────────┬──────────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┐
    │ NR      │ Syscall          │ Expected Address     │ Current Address      │
    ├─────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┤
    │ 0       │ sys_read         │ 0xffffffff8139a0e0   │ 0xffffffffc0a12000   │
    │ 2       │ sys_open         │ 0xffffffff8139b340   │ 0xffffffffc0a12180   │
    │ 78      │ sys_getdents64   │ 0xffffffff813f5210   │ 0xffffffffc0a12300   │
    │ 62      │ sys_kill         │ 0xffffffff8110c4a0   │ 0xffffffffc0a12480   │
    └─────────┴──────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────┘
    WARNING: 4 syscall hooks detected - rootkit behavior confirmed

[+] Checking for hidden kernel modules...
    Loaded modules (lsmod):         147
    Modules in kobject list:        149
    HIDDEN MODULES:
      - "netfilter_helper" at 0xffffffffc0a10000 (size: 12288)
      - "kworker_sched"    at 0xffffffffc0a14000 (size: 8192)

[+] Scanning /proc for discrepancies...
    Processes in task_struct list: 234
    Processes visible in /proc:   231
    HIDDEN PROCESSES:
      - PID 31337  cmd: "[kworker/0:3]"   (disguised as kernel thread)
      - PID 31442  cmd: "rsyslogd"         (fake, real rsyslogd is PID 892)
      - PID 31500  cmd: ""                 (unnamed process)

[+] Checking IDT entries...
    IDT entries scanned: 256
    Modified entries: 0 (clean)

[+] Running rkhunter scan...
    Checking for known rootkits:        68 variants checked
    Diamorphine rootkit:                WARNING - signatures match
    System binary checks:
      /usr/bin/ps:     MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/bin/netstat: MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/bin/ls:     MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/sbin/ss:    OK

[+] Network analysis...
    Hidden connections (not in /proc/net/tcp):
      ESTABLISHED  0.0.0.0:0 -> 198.51.100.47:4443 (PID 31337)
      ESTABLISHED  0.0.0.0:0 -> 198.51.100.47:8080 (PID 31442)

Summary:
  Rootkit Type:         Loadable Kernel Module (LKM)
  Probable Family:      Diamorphine variant
  Syscall Hooks:        4 (read, open, getdents64, kill)
  Hidden Modules:       2
  Hidden Processes:     3
  Hidden Connections:   2 (C2: 198.51.100.47)
  Modified Binaries:    3 (/usr/bin/ps, netstat, ls)
  Risk Level:           CRITICAL

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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