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plantilla-comunicacion-incidentes-malware

Construye plantillas de comunicación estructuradas para incidentes de malware (ransomware, etc.).

¿Qué es plantilla-comunicacion-incidentes-malware?

Esta habilidad proporciona un marco completo de comunicación para incidentes de malware, diseñado para ayudar a equipos de seguridad, responsables de TI y ejecutivos a gestionar la comunicación de manera estructurada y eficaz durante incidentes críticos. Incluye plantillas detalladas para notificaciones internas, informes ejecutivos, avisos técnicos, notificaciones regulatorias y comunicación con clientes, cubriendo diferentes tipos de malware (ransomware, wiper, troyano, gusano) y niveles de gravedad (P1 a P4). Es útil para garantizar que las partes adecuadas reciban la información correcta en el momento oportuno, evitando el pánico y manteniendo la transparencia. Soporta cualquier plataforma o herramienta de respuesta a incidentes que admita markdown, como sistemas de ticketing, wikis o documentos internos. Funciona al proporcionar plantillas listas para usar con marcadores de posición para adaptar la información específica del incidente, junto con una matriz de escalamiento que define los plazos de notificación según la severidad.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/building-malware-incident-communication-template

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Documentación

Plantilla de Comunicación para Incidentes de Malware

Descripción General

La comunicación eficaz durante incidentes de malware es fundamental para una respuesta coordinada, la gestión de las partes interesadas y el cumplimiento normativo. Un marco de comunicación estructurado garantiza que las personas adecuadas reciban la información apropiada en el momento oportuno, previniendo el pánico mientras se mantiene la transparencia. Las plantillas de comunicación deben cubrir la escalación interna, informes ejecutivos, avisos técnicos para equipos de TI, notificaciones a clientes, divulgaciones regulatorias y declaraciones a medios de comunicación. El marco debe considerar diferentes tipos de malware (ransomware, wiper, troyano, gusano) y niveles de gravedad que determinan la velocidad de escalación y la audiencia.

Cuándo Usarlo

  • Al implementar o configurar capacidades de plantilla de comunicación para incidentes de malware en su entorno
  • Al establecer controles de seguridad alineados con requisitos de cumplimiento
  • Al crear o mejorar la arquitectura de seguridad para este dominio
  • Al realizar evaluaciones de seguridad que requieran esta implementación

Requisitos Previos

  • Familiaridad con conceptos y herramientas de respuesta a incidentes
  • Acceso a un entorno de pruebas o laboratorio para ejecución segura
  • Python 3.8+ con las dependencias necesarias instaladas
  • Autorización adecuada para cualquier actividad de prueba

Marco de Comunicación

Clasificación de Gravedad

GravedadDescripciónPlazo de NotificaciónAudiencia
P1 - CríticoRansomware, wiper o infección generalizada que afecta las operaciones del negocioDentro de 15 minutosCISO, CEO, Legal, Junta Directiva (si aplica)
P2 - AltoMalware dirigido en sistemas críticos, se sospecha exfiltración de datosDentro de 1 horaCISO, Director de TI, Legal
P3 - MedioInfección de malware contenida, propagación limitadaDentro de 4 horasGerente de Seguridad, Director de TI
P4 - BajoInfección en un solo endpoint, rápidamente contenidaDentro de 24 horasLíder del Equipo de Seguridad

Canales de Comunicación

CanalCaso de UsoNivel de Seguridad
Llamadas telefónicas fuera de bandaNotificaciones críticas inicialesMás alto
Mensajería encriptada (Signal)Coordinación del equipo IR en tiempo realAlto
Correo electrónico seguro (encriptado)Notificaciones formales, documentaciónAlto
Sala de guerra (física/virtual)Coordinación continua del incidenteMedio
Sistema de tickets de incidentesSeguimiento de estado y documentaciónMedio
Intranet de la empresaComunicación amplia a empleadosEstándar

Plantilla 1: Notificación Inicial de Incidente (Interna)

ASUNTO: [GRAVEDAD] Incidente de Malware - Notificación Inicial - [FECHA/HORA UTC]

CLASIFICACIÓN: CONFIDENCIAL - SOLO EQUIPO IR

ID DE INCIDENTE: IR-[AÑO]-[NÚMERO]
HORA DE DETECCIÓN: [AAAA-MM-DD HH:MM UTC]
HORA DE NOTIFICACIÓN: [AAAA-MM-DD HH:MM UTC]
GRAVEDAD: [P1/P2/P3/P4]

RESUMEN:
Se ha detectado un incidente de malware que afecta [NÚMERO] sistemas en
[DEPARTAMENTO/UBICACIÓN]. El malware ha sido identificado como [TIPO] con
características [CONOCIDAS/DESCONOCIDAS].

IMPACTO ACTUAL:
- Sistemas afectados: [CANTIDAD y DESCRIPCIÓN]
- Funciones de negocio impactadas: [LISTA]
- Datos en riesgo: [DESCRIPCIÓN]
- Estado actual de propagación: [CONTENIDO/EN PROPAGACIÓN/DESCONOCIDO]

ACCIONES INMEDIATAS TOMADAS:
1. [ACCIÓN - ej., Endpoints afectados aislados de la red]
2. [ACCIÓN - ej., Políticas de contención de EDR activadas]
3. [ACCIÓN - ej., Equipo de seguridad movilizado]

PRÓXIMOS PASOS:
1. [ACCIÓN PLANIFICADA con PLAZO]
2. [ACCIÓN PLANIFICADA con PLAZO]

COMANDANTE DEL INCIDENTE: [NOMBRE]
CONTACTO: [TELÉFONO/CANAL ENCRIPTADO]

PRÓXIMA ACTUALIZACIÓN: [HORA] o antes si la situación cambia

---
No reenvíe esta notificación fuera del equipo IR.

Plantilla 2: Informe Ejecutivo

ASUNTO: Informe Ejecutivo - Incidente de Malware IR-[AÑO]-[NÚMERO]

PARA: [CEO / CISO / CIO / Junta Directiva]
DE: [Comandante del Incidente]
FECHA: [FECHA]
ACTUALIZACIÓN: [#]

RESUMEN DE LA SITUACIÓN:
[2-3 oraciones describiendo el incidente en términos de negocio]

IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Impacto en ingresos: [ESTIMADO/NINGUNO/EN EVALUACIÓN]
- Impacto operativo: [DESCRIPCIÓN]
- Impacto al cliente: [DESCRIPCIÓN]
- Implicaciones regulatorias: [DESCRIPCIÓN]

ESTADO ACTUAL: [DETECTADO / CONTENIDO / ERRADICANDO / RECUPERANDO]

DECISIONES CLAVE REQUERIDAS:
1. [DECISIÓN con contexto y recomendación]
2. [DECISIÓN con contexto y recomendación]

CRONOGRAMA:
- [HORA]: Incidente detectado
- [HORA]: Inicio de contención
- [HORA]: [HITO]
- [HORA]: Recuperación estimada (si se conoce)

ESTADO DE COMUNICACIÓN EXTERNA:
- Notificación regulatoria: [REQUERIDA/PRESENTADA/NO REQUERIDA]
- Notificación al cliente: [REQUERIDA/PLANEADA/NO REQUERIDA]
- Autoridades: [INVOLUCRADAS/PLANEADO/NO APLICA]

REQUISITOS DE RECURSOS:
- [RECURSO NECESARIO - ej., Contratación de firma externa de IR]
- [RECURSO NECESARIO - ej., Hardware adicional para reconstrucción]

PRÓXIMA ACTUALIZACIÓN: [HORA]

Plantilla 3: Aviso Técnico para Equipos de TI

ASUNTO: AVISO TÉCNICO - [NOMBRE DEL MALWARE] - Acción Inmediata Requerida

GRAVEDAD: [CRÍTICO/ALTO/MEDIO]
FECHA: [FECHA/HORA UTC]
ID DE AVISO: TA-[AÑO]-[NÚMERO]

DESCRIPCIÓN DE LA AMENAZA:
[Descripción técnica del malware, comportamiento e indicadores]

SISTEMAS AFECTADOS:
- Sistemas Operativos: [LISTA]
- Aplicaciones: [LISTA]
- Segmentos de red: [LISTA]

INDICADORES DE COMPROMISO (IOCs):
Hashes de Archivos:
  MD5: [HASH]
  SHA256: [HASH]

Nombres de Archivos:
  [NOMBRE DE ARCHIVO]

Indicadores de Red:
  Dominios C2: [DOMINIO]
  IPs C2: [DIRECCIÓN IP]
  User-Agent: [CADENA]

Claves de Registro:
  [RUTA DE REGISTRO]

MÉTODOS DE DETECCIÓN:
- EDR: [REGLAS/FIRMA DE DETECCIÓN]
- SIEM: [REGLAS DE CORRELACIÓN]
- Red: [FIRMAS IDS/IPS]

ACCIONES REQUERIDAS:
Prioridad 1 (Inmediata):
  [ ] Bloquear IOCs en firewall/proxy
  [ ] Aplicar reglas de contención de EDR
  [ ] Escanear todos los endpoints para IOCs

Prioridad 2 (Dentro de 4 horas):
  [ ] Aplicar parches [KB/NÚMERO CVE]
  [ ] Actualizar firmas de antivirus
  [ ] Revisar registros para indicadores históricos

Prioridad 3 (Dentro de 24 horas):
  [ ] Realizar búsqueda a nivel empresarial
  [ ] Validar integridad de las copias de seguridad
  [ ] Actualizar reglas de detección

CONTACTO: SOC - [TELÉFONO] | Ingeniería de Seguridad - [TELÉFONO]

Plantilla 4: Notificación Regulatoria

[MEMBRETE DE LA ORGANIZACIÓN]

[ENTIDAD REGULADORA]
[DIRECCIÓN]

Fecha: [FECHA]

RE: Notificación de Incidente de Seguridad de Datos - [NÚMERO DE REFERENCIA]

Estimado [TÍTULO/NOMBRE],

De conformidad con [REGULACIÓN - ej., Artículo 33 del GDPR, Ley de Notificación de
Violaciones Estatales], [ORGANIZACIÓN] notifica un incidente de seguridad de datos.

RESUMEN DEL INCIDENTE:
El [FECHA], [ORGANIZACIÓN] detectó un incidente de malware que afecta sistemas que
contienen [TIPO DE DATOS]. El incidente fue detectado a través de [MÉTODO DE DETECCIÓN].

DATOS POTENCIALMENTE AFECTADOS:
- Tipos de datos: [DATOS PERSONALES, FINANCIEROS, DE SALUD, etc.]
- Número de individuos: [CANTIDAD o ESTIMACIÓN]
- Categorías de individuos: [CLIENTES, EMPLEADOS, etc.]

CRONOGRAMA:
- [FECHA]: Ocurrió el incidente (estimado)
- [FECHA]: Incidente detectado
- [FECHA]: Se logró la contención
- [FECHA]: Esta notificación

MEDIDAS TOMADAS:
1. [ACCIÓN DE CONTENCIÓN]
2. [ACCIÓN DE INVESTIGACIÓN]
3. [ACCIÓN DE REMEDIACIÓN]

MEDIDAS PARA MITIGAR EFECTOS ADVERSOS:
1. [MITIGACIÓN - ej., Monitoreo de crédito ofrecido]
2. [MITIGACIÓN - ej., Restablecimiento de contraseñas forzado]

INFORMACIÓN DE CONTACTO:
[NOMBRE DEL DPO/OFICIAL DE PRIVACIDAD]
[TÍTULO]
[CORREO ELECTRÓNICO]
[TELÉFONO]

Atentamente,
[FIRMANTE]
[TÍTULO]

Plantilla 5: Notificación al Cliente/Público

ASUNTO: Aviso de Seguridad Importante de [ORGANIZACIÓN]

Estimado [CLIENTE/USUARIO],

Le escribimos para informarle sobre un incidente de seguridad que pudo haber afectado
su información.

QUÉ SUCEDIÓ:
El [FECHA], detectamos actividad no autorizada en nuestros sistemas que involucra
software malicioso. Activamos de inmediato nuestros procedimientos de respuesta a incidentes
y contratamos a expertos líderes en ciberseguridad para investigar.

QUÉ INFORMACIÓN ESTUVO INVOLUCRADA:
Según nuestra investigación, los siguientes tipos de información pudieron haber sido
afectados: [LISTA - ej., nombres, direcciones de correo electrónico, etc.]

QUÉ ESTAMOS HACIENDO:
- Hemos contenido el incidente y eliminado el software malicioso
- Hemos contratado a [FIRMA FORENSE] para realizar una investigación exhaustiva
- Hemos mejorado nuestros controles de seguridad para prevenir incidentes similares
- Hemos notificado a las autoridades regulatorias correspondientes

QUÉ PUEDE HACER USTED:
- Cambie su contraseña para su cuenta de [ORGANIZACIÓN]
- Active la autenticación multifactor si aún no lo ha hecho
- Monitoree sus cuentas para detectar actividad inusual
- [Recomendaciones adicionales específicas]

RECURSOS ADICIONALES:
- [LÍNEA DE SOPORTE DEDICADA]
- [URL DE LA PÁGINA DE PREGUNTAS FRECUENTES]
- [INSCRIPCIÓN EN MONITOREO DE CRÉDITO - si aplica]

Lamentamos sinceramente cualquier preocupación que esto pueda causar y seguimos comprometidos
a proteger su información.

[FIRMANTE]
[TÍTULO]

Flujo de Trabajo de Comunicación

Matriz de Escalación

Malware Detectado
  |
  v
[Clasificar Gravedad: P1/P2/P3/P4]
  |
  |-- P1: Notificar dentro de 15 min
  |     |-- Comandante del Incidente
  |     |-- CISO (llamada telefónica)
  |     |-- CEO (llamada telefónica)
  |     |-- Asesoría Legal
  |     |-- Firma externa de IR
  |     |-- Autoridades (si aplica)
  |
  |-- P2: Notificar dentro de 1 hora
  |     |-- CISO
  |     |-- Director de TI
  |     |-- Asesoría Legal
  |
  |-- P3: Notificar dentro de 4 horas
  |     |-- Gerente de Seguridad
  |     |-- Director de TI
  |
  |-- P4: Notificar dentro de 24 horas
        |-- Líder del Equipo de Seguridad

Referencias

  • NIST SP 800-61 Rev 2: Guías de Comunicación de Incidentes
  • Artículo 33 del GDPR: Requisitos de Notificación de Violaciones de Datos
  • Manual del Manejador de Incidentes de SANS: Mejores Prácticas de Comunicación
  • Guías de Reporte de Incidentes de CISA

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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