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Analyse von TLS-Zertifikatstransparenzprotokollen

Durchsucht Certificate-Transparency-Protokolle mittels crt.sh und pycrtsh, um Phishing- oder betrügerische Zertifikate zu erkennen.

Was ist Analyse von TLS-Zertifikatstransparenzprotokollen?

Diese Fähigkeit ermöglicht es Sicherheitsanalysten, TLS-Zertifikatstransparenzprotokolle (Certificate Transparency, CT) mit crt.sh und der Python-Bibliothek pycrtsh zu durchsuchen. Sie unterstützt die Erkennung von Phishing-Infrastruktur, indem Zertifikate gefunden werden, die für markenähnliche Domains (z. B. Typosquatting) von unerwarteten Zertifizierungsstellen ausgestellt wurden. Die Fähigkeit ist nützlich für SOC-Analysten, Threat Hunter und Sicherheitsingenieure, die Vorfalluntersuchungen durchführen, Erkennungsregeln entwickeln oder die Abdeckung von Sicherheitsmonitoring validieren möchten. Sie funktioniert plattformunabhängig mit Python 3.8+ und erfordert lediglich die Installation der pycrtsh-Bibliothek. Im Kern werden CT-Protokolle abgefragt, Ergebnisse nach Levenshtein-Distanz auf Typosquatting geprüft, und gefundene Zertifikate mit bekannter Phishing-Infrastruktur abgeglichen. Die Ausgabe erfolgt als strukturierte Liste mit Zertifikatsdetails, die direkt in Analyse-Workflows eingebunden werden kann.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Analyse von TLS-Zertifikatstransparenzprotokollen?

Verwendungszweck

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die eine Analyse von TLS-Zertifikatstransparenzprotokollen 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 Sicherheitsmonitoring-Abdeckung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Konzepten und Werkzeugen der Sicherheitsoperationen
  • Zugriff auf eine Test- oder Laborumgebung für die sichere Ausführung
  • Python 3.8+ mit installierten erforderlichen Abhängigkeiten
  • Entsprechende Autorisierung für etwaige Testaktivitäten

Anleitung

Durchsuchen Sie die crt.sh Certificate-Transparency-Datenbank, um Zertifikate zu finden, die für Domains ähnlich der eigenen Marke ausgestellt wurden, und Phishing-Infrastruktur zu erkennen.

from pycrtsh import Crtsh

c = Crtsh()
# Suche nach Zertifikaten, die einer Domain entsprechen
zertifikate = c.search("example.com")
for zert in zertifikate:
    print(zert["id"], zert["name_value"])

# Vollständige Zertifikatsdetails abrufen
details = c.get(zertifikate[0]["id"], type="id")

Wichtige Analyseschritte:

  1. Durchsuchen Sie crt.sh nach allen Zertifikaten, die Ihrem Domainmuster entsprechen
  2. Identifizieren Sie Zertifikate mit Typosquatting-Varianten (Levenshtein-Distanz)
  3. Markieren Sie Zertifikate von unerwarteten Zertifizierungsstellen
  4. Überwachen Sie Wildcard-Zertifikate auf verdächtigen Subdomains
  5. Gleichen Sie die Ergebnisse mit bekannter Phishing-Infrastruktur ab

Beispiele

from pycrtsh import Crtsh
c = Crtsh()
zertifikate = c.search("%.example.com")
for zert in zertifikate:
    print(f"Aussteller: {zert.get('issuer_name')}, Domain: {zert.get('name_value')}")

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

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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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