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Analyse von Persistenzmechanismen in Linux

Durchsuchen Sie Linux-Systeme nach Persistenzmechanismen wie Crontab/Systemd-Einträgen, LD_PRELOAD-Injection, Shell-Profil-Modifikationen (.bashrc, .profile) und SSH-Authorized-Keys-Hintertüren; korrelieren Sie die Ergebnisse mit Auditd-Protokollen und erstellen Sie eine Installationszeitleiste. Nutzen Sie dies bei der Incident-Response oder Bedrohungssuche, um festzustellen oder zu bestätigen, wie ein Angreifer den Zugriff auf einen kompromittierten Linux-Host aufrechterhalten hat.

Was ist Analyse von Persistenzmechanismen in Linux?

Diese Fähigkeit automatisiert die umfassende Durchsuchung eines Linux-Systems nach gängigen Persistenzmechanismen, die von Angreifern genutzt werden. Sie scannt Crontab-Einträge, Systemd-Units, LD_PRELOAD-Hijacking, Shell-Profile und SSH-Authorized-Keys-Dateien. Die Ergebnisse werden mit Auditd-Protokollen korreliert, um eine detaillierte Zeitleiste der Persistenzinstallation zu erstellen. Dies ist besonders nützlich für Incident-Response-Teams und Threat-Hunting-Analysten, die schnell feststellen müssen, wie ein Angreifer den Zugriff aufrechterhalten hat. Die Fähigkeit erfordert Root-/sudo-Zugriff oder ein forensisches Image und unterstützt die Erstellung risikobewerteter Berichte mit MITRE-ATT&CK-Mapping und konkreten Bereinigungsbefehlen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Analyse von Persistenzmechanismen in Linux?

Übersicht

Angreifer etablieren Persistenz auf Linux-Systemen durch Crontab-Jobs, systemd Service/Timer-Units, LD_PRELOAD-Bibliotheksinjektion, Shell-Profil-Modifikationen (.bashrc, .profile), SSH-Authorized-Keys-Hintertüren und Init-Script-Manipulation. Diese Fähigkeit scannt nach allen bekannten Persistenzvektoren, prüft Dateizeitstempel und -integrität und korreliert die Ergebnisse mit Auditd-Protokollen, um eine Zeitleiste der Persistenzinstallation zu erstellen.

Verwendung

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

Voraussetzungen

  • Root- oder sudo-Zugriff auf dem Ziel-Linux-System (oder ein forensisches Image)
  • auditd konfiguriert mit Dateiüberwachungsregeln für Persistenzpfade
  • Python 3.8+ mit Standardbibliothek (os, subprocess, json)
  • Optional: OSSEC/Wazuh-Agent für Dateiintegritätsüberwachungs-Warnmeldungen

Schritte

  1. Crontab-Einträge scannen – Alle Benutzer-Crontabs, /etc/cron.d/, /etc/cron.daily/ und Anacron-Jobs auf verdächtige Befehle durchsuchen
  2. Systemd-Units prüfen – /etc/systemd/system/ und ~/.config/systemd/user/ auf nicht paketverwaltete Service- und Timer-Units überprüfen
  3. LD_PRELOAD-Hijacking erkennen – /etc/ld.so.preload und die Umgebungsvariable LD_PRELOAD auf injizierte Shared Libraries prüfen
  4. Shell-Profile inspizieren – .bashrc, .bash_profile, .profile, /etc/profile.d/ auf injizierte Befehle oder Reverse Shells scannen
  5. SSH Authorized Keys prüfen – Alle authorized_keys-Dateien auf nicht autorisierte öffentliche Schlüssel mit Befehlseinschränkungen auditieren
  6. Auditd-Protokolle korrelieren – Auditd-Protokolle nach Dateimodifikationsereignissen auf Persistenzpfaden durchsuchen, um eine Installationszeitleiste zu erstellen
  7. Persistenzbericht erstellen – Einen risikobewerteten Bericht aller entdeckten Persistenzmechanismen erstellen

Erwartete Ausgabe

  • JSON-Bericht aller gefundenen Persistenzmechanismen mit Risikobewertungen
  • Zeitleiste der Persistenzinstallation aus der Auditd-Korrelation
  • MITRE-ATT&CK-Technikzuordnung (T1053, T1543, T1574, T1546)
  • Bereinigungsbefehle für jeden erkannten Persistenzmechanismus

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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