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análisis-de-mecanismos-de-persistencia-en-linux

Escanea sistemas Linux en busca de mecanismos de persistencia, incluyendo entradas de crontab/systemd, inyección LD_PRELOAD, modificaciones de perfiles de shell (.bashrc, .profile) y puertas traseras SSH authorized_keys, y correlaciona los hallazgos con registros auditd para elaborar una línea de tiempo de instalación. Útil durante la respuesta a incidentes o la búsqueda de amenazas para detectar o confirmar cómo un adversario mantuvo el acceso a un host Linux comprometido.

¿Qué es análisis-de-mecanismos-de-persistencia-en-linux?

Esta habilidad permite a un agente de IA realizar un análisis exhaustivo de mecanismos de persistencia en sistemas Linux, comúnmente utilizados por adversarios para mantener acceso prolongado a un host comprometido. Escanea una amplia gama de vectores de persistencia, como tareas cron, unidades systemd, inyección de librerías LD_PRELOAD, modificaciones en perfiles de shell (.bashrc, .profile), puertas traseras SSH y manipulación de scripts de inicio. Además, correlaciona los hallazgos con los registros de auditd para construir una línea de tiempo detallada de la instalación de la persistencia, lo que resulta invaluable en investigaciones de incidentes y cacería de amenazas. La salida incluye un informe JSON con puntuaciones de riesgo, mapeo de técnicas MITRE ATT&CK y comandos de remediación, siendo compatible con entornos Linux estándar y herramientas como OSSEC/Wazuh.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-persistence-mechanisms-in-linux

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Documentación

Análisis de mecanismos de persistencia en Linux

Resumen

Los adversarios establecen persistencia en sistemas Linux a través de tareas cron, unidades de servicio/temporizador systemd, inyección de librerías LD_PRELOAD, modificaciones de perfiles de shell (.bashrc, .profile), puertas traseras SSH authorized_keys y manipulación de scripts de inicio. Esta habilidad escanea todos los vectores de persistencia conocidos, verifica marcas de tiempo e integridad de archivos, y correlaciona los hallazgos con registros auditd para construir una línea de tiempo de instalación de persistencia.

Cuándo usarlo

Al investigar incidentes de seguridad que requieren analizar mecanismos de persistencia en Linux
Al construir reglas de detección o consultas de cacería de amenazas para este dominio
Cuando los analistas del SOC necesitan procedimientos estructurados para este tipo de análisis
Al validar la cobertura de monitoreo de seguridad para técnicas de ataque relacionadas

Requisitos previos

Acceso root o sudo en el sistema Linux objetivo (o imagen forense)
auditd configurado con reglas de monitoreo de archivos en rutas de persistencia
Python 3.8+ con librería estándar (os, subprocess, json)
Opcional: agente OSSEC/Wazuh para alertas de monitoreo de integridad de archivos

Pasos

Escanear entradas de crontab — Enumerar todos los crontabs de usuario, /etc/cron.d/, /etc/cron.daily/ y trabajos anacron en busca de comandos sospechosos
Auditar unidades systemd — Verificar /etc/systemd/system/ y ~/.config/systemd/user/ en busca de unidades de servicio y temporizador no gestionadas por paquetes
Detectar secuestro LD_PRELOAD — Revisar /etc/ld.so.preload y la variable de entorno LD_PRELOAD en busca de librerías compartidas inyectadas
Inspeccionar perfiles de shell — Escanear .bashrc, .bash_profile, .profile, /etc/profile.d/ en busca de comandos inyectados o shells reversos
Verificar claves SSH autorizadas — Auditar todos los archivos authorized_keys en busca de claves públicas no autorizadas con restricciones de comando
Correlacionar registros auditd — Buscar en los registros auditd eventos de modificación de archivos en rutas de persistencia para construir una línea de tiempo de instalación
Generar informe de persistencia — Producir un informe con puntuación de riesgo de todos los mecanismos de persistencia descubiertos

Salida esperada

Informe JSON de todos los mecanismos de persistencia encontrados con puntuaciones de riesgo
Línea de tiempo de instalación de persistencia a partir de la correlación auditd
Mapeo de técnicas MITRE ATT&CK (T1053, T1543, T1574, T1546)
Comandos de remediación para cada mecanismo de persistencia detectado

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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