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Analysieren bösartiger PDFs mit peepdf

Führt eine statische Analyse von verdächtigen PDF-Dokumenten mit peepdf, pdfid und pdf-parser durch.

Was ist Analysieren bösartiger PDFs mit peepdf?

Diese Fähigkeit befähigt KI-Agenten, bösartige PDF-Dokumente einer gründlichen statischen Analyse zu unterziehen. Sie ist besonders nützlich bei der Untersuchung von Phishing-Anhängen, Exploit-Trägern und anderen PDF-basierten Bedrohungen. Die Fähigkeit nutzt eine Kette von Tools: pdfid für eine schnelle Erstbewertung auf verdächtige Schlüsselwörter, den interaktiven PDF-Analysator peepdf zur Untersuchung der Objektstruktur und gegebenenfalls pdf-parser für tiefgehende Objektanalysen. Der Workflow umfasst die Identifizierung eingebetteter JavaScripts, Shellcode und ausführbarer Dateien, die Dekodierung verschleierter Inhalte (z.B. über FlateDecode), den Abgleich mit VirusTotal zur Erkennung durch Antiviren-Engines sowie die Extraktion von Indikatoren für eine Kompromittierung (IOCs) wie URLs, Domains und Hashes. Die Fähigkeit ist für verschiedene Plattformen konzipiert, die auf der Kommandozeile und Python-Skripten basieren, wie Claude Code, Cursor oder Codex, und erfordert eine isolierte Analyseumgebung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-malicious-pdf-with-peepdf
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Dokumentation

Was macht Analysieren bösartiger PDFs mit peepdf?

Verwendung

  • Bei der Untersuchung verdächtiger PDF-Anhänge aus Phishing-E-Mails
  • Während der Analyse von PDF-basierten Exploit-Dokumenten in der Schadsoftwareanalyse
  • Beim Extrahieren eingebetteter JavaScripts, Shellcodes oder ausführbarer Dateien aus PDFs
  • Für die forensische Untersuchung von manipulierten Dokumentartefakten
  • Beim Erstellen von Erkennungssignaturen für PDF-basierte Bedrohungen

Voraussetzungen

  • Python 3.8+ mit installiertem peepdf-3 (pip install peepdf-3)
  • pdfid.py und pdf-parser.py aus der Didier Stevens Suite
  • Isolierte Analyseumgebung (VM oder Sandbox)
  • Optional: PyV8 für die JavaScript-Emulation in peepdf
  • Optional: Pylibemu für Shellcode-Analyse

Arbeitsablauf

  1. Erstbewertung mit pdfid: PDF auf verdächtige Schlüsselwörter überprüfen (/JS, /JavaScript, /OpenAction, /Launch, /EmbeddedFile).
  2. Interaktive Analyse: PDF im interaktiven Modus von peepdf öffnen, um die Objektstruktur zu untersuchen.
  3. Verdächtige Objekte identifizieren: Objekte mit JavaScript, Streams oder kodierten Daten lokalisieren.
  4. Inhalte extrahieren: Verdächtige Streams ausgeben und Filter dekodieren (FlateDecode, ASCIIHexDecode).
  5. JavaScript entschleiern: Extrahiertes JS auf Shellcode, Heap-Sprays oder Exploit-Code analysieren.
  6. VirusTotal prüfen: Datei-Hash mit peepdf vtcheck gegen Antiviren-Erkennungen abgleichen.
  7. IOCs generieren: URLs, Domains, Hashes und Shellcode-Signaturen extrahieren.

Wichtige Konzepte

KonzeptBeschreibung
/OpenActionAutomatische Aktion, die beim Öffnen der PDF ausgeführt wird
/JavaScript /JSEingebetteter JavaScript-Code in PDF-Objekten
/LaunchAktion, die externe Anwendungen startet
/EmbeddedFileIn die PDF-Struktur eingebettete Datei
FlateDecodezlib-Komprimierungsfilter, der zum Verbergen von Inhalten verwendet wird
Objekt-StreamsIn komprimierten Streams gespeicherte PDF-Objekte

Werkzeuge und Systeme

WerkzeugZweck
peepdf / peepdf-3Interaktive PDF-Analyse mit JS-Emulation
pdfid.pySchnelle Erstbewertung auf verdächtige Schlüsselwörter
pdf-parser.pyTiefgehende objektbasierte PDF-Analyse
VirusTotalHash-Abgleich und Abgleich mit Antiviren-Erkennungen
CyberChefDekodierung und Transformation extrahierter Payloads

Ausgabeformat

Analysebericht: PDF-MAL-[DATUM]-[NR]
Datei: [dateiname.pdf]
SHA-256: [Hash]
Verdächtige Schlüsselwörter: [/JS, /OpenAction, etc.]
Objekte mit JavaScript: [Objekt-IDs]
Extrahierte URLs: [Liste]
Shellcode erkannt: [Ja/Nein]
Eingebettete Dateien: [Anzahl und Typen]
VirusTotal Erkennungen: [X/Y Engines]
Risikostufe: [Kritisch/Hoch/Mittel/Niedrig]

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.

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Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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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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