Communitygithub.com

Analysieren von Windows-Shellbag-Artefakten

Analysiert Windows Shellbag (BagMRU)-Registry-Artefakte mit SBECmd und bietet detaillierte Einblicke in Ordnerzugriffe über Windows Explorer.

Was ist Analysieren von Windows-Shellbag-Artefakten?

Diese Fähigkeit beschreibt die forensische Analyse von Windows-Shellbag-Artefakten mithilfe des EZ-Tools-Sets (SBECmd und ShellBags Explorer). Shellbags sind Registry-Schlüssel, die aufzeichnen, wie ein Benutzer über Windows Explorer mit Ordnern interagiert – einschließlich Einstellungen wie Fensterposition, Sortierreihenfolge und Ansichtsmodus. Aus forensischer Sicht liefern sie unwiderlegbare Beweise für den Zugriff auf Ordner, selbst wenn diese bereits gelöscht wurden oder das Speichermedium nicht mehr angeschlossen ist. Die Fähigkeit behandelt die relevanten Registry-Pfade (NTUSER.DAT und UsrClass.dat), die Verwendung von SBECmd zur Befehlszeilenanalyse sowie ShellBags Explorer für die interaktive Untersuchung. Praktische Szenarien wie der Nachweis von USB-Gerätezugriffen, der Zugriff auf Netzwerkfreigaben und die Identifizierung gelöschter Ordner werden detailliert erläutert. Die Plattformunterstützung umfasst Windows 7/8/10/11 und die Analyse kann sowohl an live-Systemen als auch an bereitgestellten Registry-Hives durchgeführt werden.

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

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Analysieren von Windows-Shellbag-Artefakten?

Überblick

Shellbags sind Windows-Registry-Artefakte, die nachverfolgen, wie Benutzer über Windows Explorer mit Ordnern interagieren. Sie speichern Ansichtseinstellungen wie Symbolgröße, Fensterposition, Sortierreihenfolge und Ansichtsmodus. Aus forensischer Sicht liefern Shellbags eindeutige Beweise für Ordnerzugriffe – selbst für Ordner, die nicht mehr auf dem System vorhanden sind. Wenn ein Benutzer über Windows Explorer, den Öffnen/Speichern-Dialog oder die Systemsteuerung zu einem Ordner navigiert, wird in der Benutzer-Registry-Hive ein Shellbag-Eintrag erstellt oder aktualisiert. Diese Einträge bleiben auch nach dem Löschen von Ordnern, dem Trennen von Laufwerken und sogar nach dem Zurücksetzen von Benutzerprofilen bestehen, was sie für den Nachweis unerlässlich macht, dass ein Benutzer zu bestimmten Verzeichnissen auf lokalen Laufwerken, USB-Geräten, Netzwerkfreigaben oder ZIP-Archiven navigiert ist.

Verwendungszweck

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die die Analyse von Windows-Shellbag-Artefakten erfordern
  • Bei der Erstellung von Erkennungsregeln oder Bedrohungsjagd-Abfragen für diesen Bereich
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diesen Analysetyp benötigen
  • Bei der Validierung der Abdeckung der Sicherheitsüberwachung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Konzepten und Tools der digitalen Forensik
  • Zugriff auf eine Test- oder Laborumgebung für die sichere Ausführung
  • Python 3.8+ mit installierten erforderlichen Abhängigkeiten
  • Entsprechende Autorisierung für alle Testaktivitäten

Registry-Speicherorte

Windows 7/8/10/11

HiveSchlüsselpfadSpeichert
NTUSER.DATSoftware\Microsoft\Windows\Shell\BagMRUOrdnerhierarchiebaum
NTUSER.DATSoftware\Microsoft\Windows\Shell\BagsAnsichtseinstellungen pro Ordner
UsrClass.datLocal Settings\Software\Microsoft\Windows\Shell\BagMRUDesktop/Explorer-Shell
UsrClass.datLocal Settings\Software\Microsoft\Windows\Shell\BagsZusätzliche Ansichtseinstellungen

BagMRU-Struktur

Der BagMRU-Schlüssel enthält eine hierarchische Struktur nummerierter Unterschlüssel, die die Verzeichnisstruktur darstellt. Jeder Wert eines Unterschlüssels enthält ein binäres Shell-Element (SHITEMID)-Blob, das die Ordneridentität codiert:

  • Root (BagMRU): Desktop-Namespace-Root
  • BagMRU\0: Typischerweise „Arbeitsplatz"
  • BagMRU\0\0: Erstes Laufwerk (z.B. C:)
  • BagMRU\0\0\0: Erster Unterordner auf C:

Jedes Shell-Element enthält:

  • Elementtyp (Ordner, Laufwerk, Netzwerk, ZIP, Systemsteuerung)
  • Kurzname (8.3-Format)
  • Langname (Unicode)
  • Erstellungs-/Änderungszeitstempel
  • MFT-Eintrag/Sequenz für NTFS-Ordner

Analyse mit EZ-Tools

SBECmd (Befehlszeile)

# Shellbags aus einem Verzeichnis von Registry-Hives parsen
SBECmd.exe -d "C:\Evidence\Registry" --csv C:\Output --csvf shellbags.csv

# Von einem Live-System parsen (erfordert Admin-Rechte)
SBECmd.exe --live --csv C:\Output --csvf live_shellbags.csv

# Wichtige Ausgabespalten:
# AbsolutePath - Vollständig rekonstruierter Pfad
# CreatedOn - Wann der Ordner zum ersten Mal durchsucht wurde
# ModifiedOn - Wann die Ansichtseinstellungen zuletzt geändert wurden
# AccessedOn - Letzter Zugriffszeitstempel
# ShellType - Typ des Shell-Elements (Verzeichnis, Laufwerk, Netzwerk usw.)
# Value - Rohdaten des Shell-Elements

ShellBags Explorer (GUI)

# GUI-Tool für interaktive Analyse starten
ShellBagsExplorer.exe

# Registry-Hives laden: Datei > Hive laden
# Navigieren Sie in der Baumstruktur, um die Ordnerhierarchie zu sehen
# Rechtsklick auf Einträge für detaillierte Shell-Element-Eigenschaften

Forensische Untersuchungsszenarien

Nachweis des Durchsuchens von USB-Geräten

Shellbag-Pfad: Arbeitsplatz\E:\Vertraulich\Projektdateien
ShellType: Verzeichnis (auf Wechselvolume)
CreatedOn: 2025-03-15 09:30:00 UTC

Dies beweist, dass der Benutzer zu E:\Vertraulich\Projektdateien
über Windows Explorer navigiert ist, selbst wenn das USB-Laufwerk nicht mehr angeschlossen ist.
Der Laufwerksbuchstabe E: und die Verzeichniszeitstempel können mit
USBSTOR- und MountPoints2-Registry-Einträgen korreliert werden.

Erkennung des Zugriffs auf Netzwerkfreigaben

Shellbag-Pfad: \\FileServer01\Finanzen\Q4_Berichte
ShellType: Netzwerkort
AccessedOn: 2025-02-20 14:15:00 UTC

Dies beweist, dass der Benutzer zu einer Netzwerkfreigabe navigiert ist, selbst wenn
die Freigabe stillgelegt oder der Zugriff entzogen wurde.

Identifizieren von Kenntnissen über gelöschte Ordner

Shellbag-Pfad: C:\Benutzer\Verdacht\Dokumente\Exfiltration_Staging
ShellType: Verzeichnis
CreatedOn: 2025-01-10 08:00:00 UTC

Obwohl C:\Benutzer\Verdacht\Dokumente\Exfiltration_Staging
nicht mehr existiert, beweist der Shellbag-Eintrag, dass der Benutzer
diesen Ordner erstellt und durchsucht hat.

Einschränkungen

  • Shellbags zeichnen nur Interaktionen auf Ordnerebene auf, nicht den Zugriff auf einzelne Dateien
  • Werden nur über die Windows Explorer-Shell und die Öffnen/Speichern-Dialoge erstellt
  • Befehlszeilenzugriff (cmd, PowerShell) generiert keine Shellbag-Einträge
  • Programmatischer Dateizugriff über APIs generiert keine Shellbag-Einträge
  • Zeitstempel können Änderungen der Ansichtseinstellungen widerspiegeln, nicht unbedingt den Ordnerzugriff
  • Windows kann Shellbag-Einträge beim Herunterfahren des Explorers stapelweise aktualisieren

Referenzen

Beispielausgabe

$ SBECmd.exe -d "C:\Evidence\Users\jsmith" --csv /analysis/shellbag_output

SBECmd v2.1.0 - ShellBags Explorer (Command Line)
====================================================
Processing hives for user: jsmith
  NTUSER.DAT:  C:\Evidence\Users\jsmith\NTUSER.DAT
  UsrClass.dat: C:\Evidence\Users\jsmith\AppData\Local\Microsoft\Windows\UsrClass.dat

[+] NTUSER.DAT shellbag entries:   456
[+] UsrClass.dat shellbag entries: 1,234
[+] Total shellbag entries:        1,690

--- Folder Access Timeline (Incident Window) ---
Last Accessed (UTC)     | Folder Path                                             | Type        | Access Count
------------------------|---------------------------------------------------------|-------------|-------------
2024-01-15 14:34:05     | C:\Users\jsmith\Downloads                               | File System | 45
2024-01-15 14:36:25     | C:\ProgramData\Updates                                  | File System | 3
2024-01-15 15:05:00     | \\FILESERV01\Finance                                    | Network     | 2
2024-01-15 15:12:30     | \\FILESERV01\Finance\Q4_Reports                          | Network     | 1
2024-01-15 15:30:00     | E:\                                                     | Removable   | 4
2024-01-15 15:30:45     | E:\Backup                                               | Removable   | 3
2024-01-15 15:31:20     | E:\Backup\Corporate_Data                                | Removable   | 2
2024-01-15 16:12:45     | \\FILESERV01\HR\Employees                                | Network     | 1
2024-01-15 16:15:00     | \\FILESERV01\HR\Employees\Records_2024                   | Network     | 1
2024-01-16 02:35:00     | C:\Windows\Temp                                         | File System | 5
2024-01-17 02:44:00     | C:\ProgramData\svc                                     | File System | 2
2024-01-18 01:10:00     | C:\Users\jsmith\AppData\Local\Temp                      | File System | 8

--- Network Share Access ---
  \\FILESERV01\Finance             First: 2023-09-10  Last: 2024-01-15
  \\FILESERV01\Finance\Q4_Reports  First: 2024-01-15  Last: 2024-01-15  (NEW)
  \\FILESERV01\HR\Employees        First: 2024-01-15  Last: 2024-01-15  (NEW)
  \\DC01\SYSVOL                    First: 2023-03-15  Last: 2024-01-16  (anomalous access time)

--- Removable Device Access ---
  E:\ (USB Drive)
    Volume Name:    BACKUP_DRIVE
    First Accessed: 2024-01-15 15:30:00 UTC
    Last Accessed:  2024-01-15 15:45:22 UTC
    Folders Browsed: 3 (E:,\, E:\Backup, E:\Backup\Corporate_Data)

--- Deleted/No Longer Existing Paths ---
  C:\ProgramData\Updates\                (folder deleted, shellbag persists)
  C:\ProgramData\svc\                    (folder deleted, shellbag persists)
  C:\Windows\Temp\tools\                 (folder deleted, shellbag persists)

Summary:
  Total unique folders accessed:  1,690
  Network shares accessed:        4 (2 newly accessed during incident)
  Removable media:                1 USB device (data staging suspected)
  Deleted folder evidence:        3 paths (anti-forensics indicator)
  CSV exported to:                /analysis/shellbag_output/

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,

Verwandte Skills