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Analyse von Linux-Systemartefakten

Untersuchen Sie Linux-Systemartefakte (Authentifizierungsprotokolle, Cron-/Systemd-Persistenzmechanismen) im Rahmen einer Incident-Response.

Was ist Analyse von Linux-Systemartefakten?

Diese Anleitung ermöglicht forensischen Analysten die strukturierte Untersuchung kompromittierter Linux-Systeme. Sie deckt die Extraktion und Analyse von Authentifizierungsprotokollen (auth.log, secure), Benutzerkonten (passwd, shadow), Shell-Verläufen (bash_history, zsh_history) sowie Persistenzmechanismen (Cron, systemd, SSH-Keys) ab. Die Bereitstellung erfolgt als reine Bash- und Python-Skriptsammlung, die auf gängigen Linux-Distributionen ohne zusätzliche Abhängigkeiten ausgeführt werden kann. Der Fokus liegt auf der Identifizierung von Rootkits, Backdoors, Manipulationen an Binärdateien und verdächtigen Benutzeraktivitäten. Besonders nützlich ist die vorgefertigte Liste verdächtiger Kommandos in Shell-Verläufen sowie die automatisierte Erkennung anomaler UID-0-Konten oder geänderter PAM-Konfigurationen. Für die vollständige Artefaktsammlung ist Root-Zugriff erforderlich, die Analyse selbst kann jedoch auch von einem Live-System oder forensischen Abbildern durchgeführt werden.

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

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Dokumentation

Was macht Analyse von Linux-Systemartefakten?

Verwendungszweck

  • Bei der Untersuchung eines kompromittierten Linux-Servers oder -Workstations
  • Zur Identifizierung von Persistenzmechanismen (cron, systemd, SSH-Keys)
  • Bei der Rückverfolgung von Benutzeraktivitäten durch Shell-History und Authentifizierungsprotokolle
  • Während der Incident-Response zur Bestimmung des Umfangs einer Linux-basierten Sicherheitsverletzung
  • Zum Erkennen von Rootkits, Backdoors und unbefugten Änderungen

Voraussetzungen

  • Forensisches Abbild oder Live-Zugriff auf das Linux-System (schreibgeschützt)
  • Verständnis der Linux-Dateisystemhierarchie (FHS)
  • Kenntnisse über gängige Linux-Protokollspeicherorte (/var/log/)
  • Werkzeuge: chkrootkit, rkhunter, AIDE, auditd-Protokolle
  • Vertrautheit mit systemd, cron und PAM-Konfigurationen
  • Root-Zugriff für vollständige Artefaktsammlung

Arbeitsablauf

Schritt 1: Montieren und Sammeln von Systemartefakten

# Forensisches Abbild schreibgeschützt einhängen
mount -o ro,loop,offset=$((2048*512)) /cases/case-2024-001/images/linux_evidence.dd /mnt/evidence

# Sammlungsverzeichnisse erstellen
mkdir -p /cases/case-2024-001/linux/{logs,config,users,persistence,network}

# Authentifizierungsprotokolle sammeln
cp /mnt/evidence/var/log/auth.log* /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/secure* /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/syslog* /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/kern.log* /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/audit/audit.log* /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/wtmp /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/btmp /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/lastlog /cases/case-2024-001/linux/logs/
cp /mnt/evidence/var/log/faillog /cases/case-2024-001/linux/logs/

# Benutzerartefakte sammeln
for user_dir in /mnt/evidence/home/*/; do
    username=$(basename "$user_dir")
    mkdir -p /cases/case-2024-001/linux/users/$username
    cp "$user_dir"/.bash_history /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.zsh_history /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp -r "$user_dir"/.ssh/ /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.bashrc /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.profile /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.viminfo /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.wget-hsts /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
    cp "$user_dir"/.python_history /cases/case-2024-001/linux/users/$username/ 2>/dev/null
done

# Root-Benutzer-Artefakte sammeln
cp /mnt/evidence/root/.bash_history /cases/case-2024-001/linux/users/root/ 2>/dev/null
cp -r /mnt/evidence/root/.ssh/ /cases/case-2024-001/linux/users/root/ 2>/dev/null

# Systemkonfiguration sammeln
cp /mnt/evidence/etc/passwd /cases/case-2024-001/linux/config/
cp /mnt/evidence/etc/shadow /cases/case-2024-001/linux/config/
cp /mnt/evidence/etc/group /cases/case-2024-001/linux/config/
cp /mnt/evidence/etc/sudoers /cases/case-2024-001/linux/config/
cp -r /mnt/evidence/etc/sudoers.d/ /cases/case-2024-001/linux/config/
cp /mnt/evidence/etc/hosts /cases/case-2024-001/linux/config/
cp /mnt/evidence/etc/resolv.conf /cases/case-2024-001/linux/config/
cp -r /mnt/evidence/etc/ssh/ /cases/case-2024-001/linux/config/

Schritt 2: Benutzerkonten und Authentifizierung analysieren

# Benutzerkonten auf Anomalien analysieren
python3 << 'PYEOF'
print("=== BENUTZERKONTEN-ANALYSE ===\n")

# /etc/passwd parsen
with open('/cases/case-2024-001/linux/config/passwd') as f:
    for line in f:
        parts = line.strip().split(':')
        if len(parts) >= 7:
            username, _, uid, gid, comment, home, shell = parts[0], parts[1], int(parts[2]), int(parts[3]), parts[4], parts[5], parts[6]

            # Konten mit UID 0 markieren (Root-Äquivalent)
            if uid == 0 and username != 'root':
                print(f"  ALARM: UID-0-Konto: {username} (Shell: {shell})")

            # Konten mit Login-Shells markieren, die diese nicht haben sollten
            if shell not in ('/bin/false', '/usr/sbin/nologin', '/bin/sync') and uid >= 1000:
                print(f"  Benutzer: {username} (UID:{uid}, Shell:{shell}, Home:{home})")

            # Systemkonten mit Login-Shells markieren
            if uid < 1000 and uid > 0 and shell in ('/bin/bash', '/bin/sh', '/bin/zsh'):
                print(f"  WARNUNG: Systemkonto mit Shell: {username} (UID:{uid}, Shell:{shell})")

# /etc/shadow für Kontostatus parsen
print("\n=== PASSWORTSTATUS ===")
with open('/cases/case-2024-001/linux/config/shadow') as f:
    for line in f:
        parts = line.strip().split(':')
        if len(parts) >= 3:
            username = parts[0]
            pwd_hash = parts[1]
            last_change = parts[2]

            if pwd_hash and pwd_hash not in ('*', '!', '!!', ''):
                hash_type = 'Unbekannt'
                if pwd_hash.startswith('$6$'): hash_type = 'SHA-512'
                elif pwd_hash.startswith('$5$'): hash_type = 'SHA-256'
                elif pwd_hash.startswith('$y$'): hash_type = 'yescrypt'
                elif pwd_hash.startswith('$1$'): hash_type = 'MD5 (SCHWACH)'
                print(f"  {username}: {hash_type}-Hash, letzte Änderung: Tag {last_change}")
PYEOF

# Anmeldeverlauf analysieren
last -f /cases/case-2024-001/linux/logs/wtmp > /cases/case-2024-001/linux/analysis/login_history.txt
lastb -f /cases/case-2024-001/linux/logs/btmp > /cases/case-2024-001/linux/analysis/failed_logins.txt 2>/dev/null

Schritt 3: Persistenzmechanismen untersuchen

# Cron-Jobs für alle Benutzer prüfen
echo "=== CRON-JOBS ===" > /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt

# System-Cron
for cronfile in /mnt/evidence/etc/crontab /mnt/evidence/etc/cron.d/*; do
    echo "--- $cronfile ---" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
    cat "$cronfile" 2>/dev/null >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
    echo "" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
done

# Benutzer-Crontabs
for cronfile in /mnt/evidence/var/spool/cron/crontabs/*; do
    echo "--- Benutzer-Crontab: $(basename $cronfile) ---" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
    cat "$cronfile" 2>/dev/null >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
    echo "" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/cron_analysis.txt
done

# systemd-Dienste auf Persistenz prüfen
echo "=== SYSTEMD-DIENSTE ===" > /cases/case-2024-001/linux/persistence/systemd_analysis.txt
find /mnt/evidence/etc/systemd/system/ -name "*.service" -newer /mnt/evidence/etc/os-release \
   >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/systemd_analysis.txt

for svc in /mnt/evidence/etc/systemd/system/*.service; do
    echo "--- $(basename $svc) ---" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/systemd_analysis.txt
    cat "$svc" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/systemd_analysis.txt
    echo "" >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/systemd_analysis.txt
done

# Autorisierte SSH-Schlüssel prüfen (Backdoor-Erkennung)
echo "=== SSH AUTHORIZED KEYS ===" > /cases/case-2024-001/linux/persistence/ssh_keys.txt
find /mnt/evidence/home/ /mnt/evidence/root/ -name "authorized_keys" -exec sh -c \
   'echo "--- {} ---"; cat {}; echo ""' \; >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/ssh_keys.txt

# rc.local und Init-Skripte prüfen
cat /mnt/evidence/etc/rc.local 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/linux/persistence/rc_local.txt

# /etc/profile.d/ auf login-ausgelöste Skripte prüfen
ls -la /mnt/evidence/etc/profile.d/ > /cases/case-2024-001/linux/persistence/profile_scripts.txt

# Auf LD_PRELOAD-Hijacking prüfen
grep -r "LD_PRELOAD" /mnt/evidence/etc/ 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/linux/persistence/ld_preload.txt
cat /mnt/evidence/etc/ld.so.preload 2>/dev/null >> /cases/case-2024-001/linux/persistence/ld_preload.txt

Schritt 4: Shell-Verlauf und Befehlsausführung analysieren

# Bash-Verlauf für jeden Benutzer analysieren
python3 << 'PYEOF'
import os, glob

print("=== SHELL-VERLAUFSANALYSE ===\n")

suspicious_commands = [
    'wget', 'curl', 'nc ', 'ncat', 'netcat', 'python -c', 'python3 -c',
    'perl -e', 'base64', 'chmod 777', 'chmod +s', '/dev/tcp', '/dev/udp',
    'nmap', 'masscan', 'hydra', 'john', 'hashcat', 'passwd', 'useradd',
    'iptables -F', 'ufw disable', 'history -c', 'rm -rf /', 'dd if=',
    'crontab', 'at ', 'systemctl enable', 'ssh-keygen', 'scp ', 'rsync',
    'tar czf', 'zip -r', 'openssl enc', 'gpg --encrypt', 'shred',
    'chattr', 'setfacl', 'awk', '/tmp/', '/dev/shm/'
]

for hist_file in glob.glob('/cases/case-2024-001/linux/users/*/.bash_history'):
    username = hist_file.split('/')[-2]
    print(f"Benutzer: {username}")

    with open(hist_file, 'r', errors='ignore') as f:
        lines = f.readlines()

    print(f"  Befehle insgesamt: {len(lines)}")
    flagged = []
    for i, line in enumerate(lines):
        line = line.strip()
        for cmd in suspicious_commands:
            if cmd in line.lower():
                flagged.append((i+1, line))
                break

    if flagged:
        print(f"  Verdächtige Befehle: {len(flagged)}")
        for lineno, cmd in flagged:
            print(f"    Zeile {lineno}: {cmd[:120]}")
    print()
PYEOF

Schritt 5: Auf Rootkits und modifizierte Binärdateien prüfen

# Auf bekannte Rootkit-Indikatoren prüfen
# System-Binär-Hashes mit bekannten guten Hashes vergleichen
find /mnt/evidence/usr/bin/ /mnt/evidence/usr/sbin/ /mnt/evidence/bin/ /mnt/evidence/sbin/ \
   -type f -executable -exec sha256sum {} \; > /cases/case-2024-001/linux/analysis/binary_hashes.txt

# Auf SUID/SGID-Binärdateien prüfen (potentielle Privilegienausweitung)
find /mnt/evidence/ -perm -4000 -type f 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/linux/analysis/suid_files.txt
find /mnt/evidence/ -perm -2000 -type f 2>/dev/null > /cases/case-2024-001/linux/analysis/sgid_files.txt

# Auf verdächtige Dateien in /tmp und /dev/shm prüfen
find /mnt/evidence/tmp/ /mnt/evidence/dev/shm/ -type f 2>/dev/null \
   -exec file {} \; > /cases/case-2024-001/linux/analysis/tmp_files.txt

# Auf versteckte Dateien und Verzeichnisse prüfen
find /mnt/evidence/ -name ".*" -not -path "*/\." -type f 2>/dev/null | \
   head -100 > /cases/case-2024-001/linux/analysis/hidden_files.txt

# Kernel-Module prüfen
ls -la /mnt/evidence/lib/modules/$(ls /mnt/evidence/lib/modules/ | head -1)/extra/ 2>/dev/null \
   > /cases/case-2024-001/linux/analysis/extra_modules.txt

# Auf geänderte PAM-Konfiguration prüfen (Authentifizierungs-Backdoors)
diff /mnt/evidence/etc/pam.d/ /cases/baseline/pam.d/ 2>/dev/null \
   > /cases/case-2024-001/linux/analysis/pam_changes.txt

Kernkonzepte

KonzeptBeschreibung
/var/log/auth.logPrimäres Authentifizierungsprotokoll auf Debian/Ubuntu-Systemen
/var/log/securePrimäres Authentifizierungsprotokoll auf RHEL/CentOS-Systemen
wtmp/btmpBinärprotokolle, die erfolgreiche und fehlgeschlagene Anmeldesitzungen aufzeichnen
.bash_historyBenutzerbefehlsverlauf (kann von Angreifern gelöscht werden)
crontabZeitgesteuerte Aufgaben, die häufig für Persistenz verwendet werden
authorized_keysSSH-öffentliche Schlüssel, die passwortlosen Zugriff auf ein Konto gewähren
SUID-BitDateiberechtigung, die die Ausführung als Dateibesitzer erlaubt (Angriffsvektor für Privilegienausweitung)
LD_PRELOADUmgebungsvariable, die eine gemeinsam genutzte Bibliothek vor allen anderen lädt (Hooking-Technik)

Werkzeuge und Systeme

WerkzeugZweck
chkrootkitRootkit-Erkennungsscanner für Linux-Systeme
rkhunterRootkit Hunter - prüft auf Rootkits, Backdoors und lokale Exploits
AIDEAdvanced Intrusion Detection Environment - Dateiintegritätsmonitor
auditdLinux-Audit-Framework für Systemaufruf- und Dateizugriffsüberwachung
last/lastbParse wtmp/btmp für Anmelde- und fehlgeschlagene Anmeldeverläufe
Plaso/log2timelineErstellung von Super-Zeitlinien, einschließlich Linux-Artefakten
osquerySQL-basierte Systemabfrage für Live-Forensik
VelociraptorEndpunkt-Agent mit Fähigkeiten zur Sammlung von Linux-Artefakten

Häufige Szenarien

Szenario 1: SSH-Brute-Force gefolgt von Kompromittierung Analysieren Sie auth.log auf fehlgeschlagene SSH-Versuche, gefolgt von Erfolg, identifizieren Sie die angreifende IP, prüfen Sie .bash_history auf Befehle nach der Kompromittierung, untersuchen Sie authorized_keys auf hinzugefügte Backdoor-Schlüssel, prüfen Sie crontab auf Persistenz, überprüfen Sie Netzwerkverbindungen.

Szenario 2: Webserver-Kompromittierung durch Anwendungssicherheitslücke Untersuchen Sie Webserver-Zugriffs- und Fehlerprotokolle auf Exploit-Versuche, prüfen Sie /tmp und /dev/shm auf Webshells, analysieren Sie die Aktivität des Webserver-Benutzers (www-data), prüfen Sie auf Privilegienausweitung über SUID-Binärdateien oder Kernel-Exploits, überprüfen Sie ausgehende Verbindungen.

Szenario 3: Insider-Bedrohung auf einem Datenbankserver Analysieren Sie den bash_history des verdächtigen Benutzers auf Datenbank-Dump-Befehle, prüfen Sie auf große tar/zip-Dateien im Home-Verzeichnis oder /tmp, untersuchen Sie scp/rsync-Befehle auf Datenübertragungen, überprüfen Sie Cron-Jobs auf automatisierten Datenabfluss, prüfen Sie USB-Geräteprotokolle.

Szenario 4: Crypto-Miner auf einer Cloud-Instanz Prüfen Sie auf Prozesse mit hoher CPU-Auslastung in /proc (live) oder systemd-Dienstdateien, untersuchen Sie Crontab-Einträge auf Miner-Neustartskripte, prüfen Sie /tmp auf Mining-Binärdateien, analysieren Sie Netzwerkverbindungen auf Kommunikation mit Mining-Pools, überprüfen Sie authorized_keys auf Angreiferzugriff.

Ausgabeformat

Linux-Forensik-Zusammenfassung:
  System: webserver01 (Ubuntu 22.04 LTS)
  Hostname: webserver01.corp.local
  Kernel: 5.15.0-91-generic

  Benutzerkonten:
    Insgesamt: 25 (3 mit UID 0 - 1 ANOMAL)
    Interaktive Shells: 8 Benutzer
    Kürzlich erstellt: admin2 (erstellt 2024-01-15)

  Authentifizierungsereignisse:
    Erfolgreiche SSH-Anmeldungen: 456
    Fehlgeschlagene SSH-Versuche: 12.345 (von 23 eindeutigen IPs)
    sudo-Ausführungen: 89

  Gefundene Persistenzmechanismen:
    Cron-Jobs: 3 verdächtig (Reverse Shell, Miner-Neustart)
    systemd-Dienste: 1 unbekannt (update-checker.service)
    SSH-Schlüssel: 2 unbefugte Schlüssel in root authorized_keys
    rc.local: Geändert mit Download-Cradle

  Verdächtige Aktivitäten:
    - bash_history enthält wget zu pastebin-URL
    - SUID-Binärdatei /t...

…

[truncated for translation]

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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