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Análisis de URL maliciosa con URLScan

URLScan.io es un servicio gratuito para escanear y analizar URL sospechosas.

¿Qué es Análisis de URL maliciosa con URLScan?

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo completo para analizar URL maliciosas utilizando URLScan.io, un servicio que ejecuta URL en un entorno aislado de Chromium para capturar capturas de pantalla, contenido DOM, registros de red y más. Es especialmente útil para investigadores de seguridad y analistas de SOC que investigan incidentes de phishing, sitios de robo de credenciales y redirecciones maliciosas, ya que permite realizar el análisis sin exponer el sistema del analista a riesgos. La habilidad cubre tanto la interfaz web como la API de URLScan, e incluye pasos para extraer indicadores de compromiso (IOCs) y cruzarlos con fuentes de inteligencia de amenazas como VirusTotal, PhishTank y Google Safe Browsing. También se proporciona un script automatizado en Python para agilizar el proceso y generar informes estructurados, lo que la hace ideal para integrarse en flujos de respuesta a incidentes y caza de amenazas.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan

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Documentación

¿Qué hace Análisis de URL maliciosa con URLScan?

Resumen

URLScan.io es un servicio gratuito para escanear y analizar URL sospechosas. Captura capturas de pantalla, contenido DOM, transacciones HTTP, comportamiento de JavaScript y conexiones de red de páginas web en un entorno aislado. Esta habilidad cubre el uso de la interfaz web y la API de URLScan para investigar URL de phishing, sitios de robo de credenciales y redirecciones maliciosas sin exponer el sistema del analista a riesgos.

Cuándo usarlo

  • Al investigar incidentes de seguridad que requieren analizar URL maliciosas con urlscan
  • Al construir reglas de detección o consultas de caza de amenazas para este dominio
  • Cuando los analistas de SOC necesitan procedimientos estructurados para este tipo de análisis
  • Al validar la cobertura de monitoreo de seguridad para técnicas de ataque relacionadas

Prerrequisitos

  • Cuenta de URLScan.io (nivel gratuito disponible, clave API para automatización)
  • Python 3.8+ con la librería requests
  • Comprensión de protocolos HTTP y tecnologías web
  • Familiaridad con patrones de URL de phishing

Conceptos clave

Capacidades de URLScan

  1. Navegación segura: Renderiza URL en una instancia aislada de Chromium
  2. Captura de pantalla: Instantánea visual de la página renderizada
  3. Análisis DOM: Contenido HTML completo después de la ejecución de JavaScript
  4. Registro de red: Todas las solicitudes HTTP realizadas por la página (formato HAR)
  5. Análisis de certificados: Detalles del certificado SSL/TLS
  6. Detección de tecnologías: Identifica frameworks y librerías web
  7. Mapa IP/ASN: Inteligencia de infraestructura
  8. Veredicto: Clasificación comunitaria y automatizada

Señales de alerta en URL de phishing

  • Dominios registrados recientemente (< 30 días)
  • Servicios de hosting gratuitos (Wix, GitHub Pages, Firebase)
  • Acortadores de URL que ocultan el destino final
  • Excesiva profundidad de subdominios (login.microsoft.com.evil.com)
  • Nombre de marca en subdominio o ruta, no en el dominio
  • Puertos no estándar
  • Data URIs o contenido codificado en base64
  • Páginas con mucho JavaScript y poco HTML

Flujo de trabajo

Paso 1: Enviar URL a URLScan

Web: Navega a https://urlscan.io y envía la URL sospechosa
API: POST https://urlscan.io/api/v1/scan/
     Cabecera: API-Key: tu-clave-api
     Cuerpo: {"url": "https://suspicious-url.com", "visibility": "private"}

Paso 2: Analizar resultados

  • Revisa la captura de pantalla en busca de suplantación de marca
  • Verifica las redirecciones y la URL de destino final
  • Examina el DOM en busca de formularios de ingreso de credenciales
  • Revisa las solicitudes de red para identificar puntos de exfiltración de datos
  • Verifica la validez y el emisor del certificado SSL

Paso 3: Extraer IOCs

  • Dominios y direcciones IP contactadas
  • URLs en la cadena de redirección
  • Hashes SHA-256 de los recursos de la página
  • Hashes de archivos JavaScript

Paso 4: Cruzar con inteligencia de amenazas

Usa el scripts/process.py para automatizar el escaneo de URL, extraer IOCs y cruzarlos con VirusTotal, PhishTank y Google Safe Browsing.

Herramientas y recursos

Validación

  • Escanea exitosamente una URL sospechosa mediante API
  • Extrae la captura de pantalla e identifica suplantación de marca
  • Documenta la cadena completa de redirecciones
  • Genera una lista de IOCs a partir de los resultados del escaneo
  • Cruza los hallazgos con al menos 2 fuentes de inteligencia de amenazas

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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