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Analyse von Sandbox- und VM-Umgehungstechniken in Malware

Erkennen von Sandbox- und VM-Umgehungstechniken in Malware-Beispielen durch Verhaltensanalyse.

Was ist Analyse von Sandbox- und VM-Umgehungstechniken in Malware?

Diese Fähigkeit ermöglicht die automatisierte Analyse von Malware-Proben auf Sandbox- und VM-Umgehungstechniken (MITRE ATT&CK T1497). Sie wertet Verhaltensberichte aus Cuckoo Sandbox und AnyRun aus und identifiziert Indikatoren wie zeitbasierte Prüfungen (GetTickCount, QueryPerformanceCounter, Schlafinflation), VM-Artefakterkennung (Registry-Keys, MAC-Adress-Präfixe, Prozessnamen wie vmtoolsd.exe), Benutzerinteraktionsprüfungen (Mausbewegungen, Tastatureingaben) und Umgebungs-Fingerprinting (Festplattengröße, CPU-Anzahl, RAM). Die erkannten Techniken werden mit einem Evasions-Schweregrad bewertet, nach MITRE ATT&CK Sub-Techniken klassifiziert und als strukturiertes JSON-Report ausgegeben. Dies hilft Sicherheitsanalysten, bösartiges Verhalten zu erkennen, das auf Analyseumgebungen abzielt, und unterstützt die Entwicklung von Erkennungsregeln und Bedrohungsjagd-Abfragen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
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Dokumentation

Was macht Analyse von Sandbox- und VM-Umgehungstechniken in Malware?

Übersicht

Sandbox-Umgehung (MITRE ATT&CK T1497) ermöglicht es Malware, Analyseumgebungen zu erkennen und ihr Verhalten zu ändern, um einer Erkennung zu entgehen. Diese Fähigkeit analysiert Verhaltensberichte von Cuckoo Sandbox und AnyRun auf Umgehungsindikatoren, darunter zeitbasierte Prüfungen (GetTickCount, QueryPerformanceCounter, Schlafinflation), VM-Artefakterkennung (Registry-Keys, MAC-Adress-Präfixe, Prozessnamen wie vmtoolsd.exe), Benutzerinteraktionsprüfungen (Mausbewegungen, Tastatureingaben) und Umgebungs-Fingerprinting (Festplattengröße, CPU-Anzahl, RAM). Erkennungsregeln markieren Proben mit diesen Verhaltensweisen für eine tiefergehende manuelle Analyse.

Verwendungszwecke

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

Voraussetzungen

  • Cuckoo Sandbox 2.0+ oder ein AnyRun-Konto für Verhaltensanalyseberichte
  • Python 3.8+ mit der json-Bibliothek zum Parsen von Berichten
  • Verhaltensexportberichte im JSON-Format

Schritte

  1. Parsen der Cuckoo/AnyRun-Verhaltensberichte im JSON-Format
  2. Extrahieren der API-Aufrufsequenzen für zeitbezogene Funktionen
  3. Identifizieren der VM-Artefakterkennung über Registry-Abfragen und WMI-Aufrufe
  4. Erkennen von Schlafinflation durch Vergleichen der angeforderten mit der tatsächlichen Schlafdauer
  5. Markieren von Benutzerinteraktionsprüfungen (GetCursorPos-, GetAsyncKeyState-Muster)
  6. Bewerten des Umgehungs-Schweregrads basierend auf Anzahl und Vielfalt der Techniken
  7. Zuordnen der erkannten Techniken zu MITRE ATT&CK T1497 Sub-Techniken

Erwartete Ausgabe

JSON-Bericht mit Liste der erkannten Umgehungstechniken, MITRE ATT&CK-Zuordnung, API-Aufruf-Beweisen, Umgehungs-Schweregrad und Klassifizierung der Umgehungskategorien (Timing, VM-Erkennung, Benutzerinteraktion, Umgebungs-Fingerprinting).

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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