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analyse-de-paquets-reseau-avec-scapy

Utiliser Scapy pour forger, envoyer, sniffer et disséquer des paquets TCP/UDP/ICMP/DNS, analyser des fichiers pcap, implémenter des scans SYN et détecter du trafic anormal tel que des paquets fragmentés ou malformés. À utiliser lors de reconnaissances réseau autorisées, d'analyses forensiques au niveau protocole, ou de construction de détection d'anomalies de trafic lors de tests de sécurité.

Qu'est-ce que analyse-de-paquets-reseau-avec-scapy ?

Cette compétence permet à un agent d'IA d'utiliser Scapy, une bibliothèque Python de manipulation de paquets réseau, pour effectuer des analyses de sécurité réseau avancées. Elle couvre la création et l'envoi de paquets personnalisés (TCP, UDP, ICMP, DNS), le sniffing en direct, l'analyse de fichiers pcap/pcapng, l'extraction de champs protocolaires, la détection de scans SYN, d'exfiltration DNS et de paquets fragmentés ou malformés. La compétence est conçue pour les analystes SOC, les ingénieurs en sécurité et les développeurs effectuant des tests d'intrusion autorisés ou des analyses forensiques. Elle nécessite Python 3.8+, la bibliothèque Scapy, des privilèges root/administrateur pour les sockets bruts, et une autorisation préalable pour les opérations sur le réseau cible. Les résultats sont structurés sous forme de rapports JSON incluant statistiques de trafic, distribution des protocoles, anomalies détectées et résumés par flux.

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Documentation

Analyse de Paquets Réseau avec Scapy

Vue d'ensemble

Scapy est une bibliothèque Python de manipulation de paquets qui permet de forger, envoyer, sniffer et disséquer des paquets réseau à des niveaux de protocoles granulaires. Cette compétence couvre l'utilisation de Scapy pour des tâches liées à la sécurité, notamment la création de paquets TCP/UDP/ICMP, l'analyse de fichiers pcap, l'extraction de champs protocolaires, l'implémentation de scans SYN, l'analyse de requêtes DNS et la détection de motifs de trafic anormaux tels que des paquets anormalement fragmentés ou des en-têtes malformés.

Quand utiliser

  • Lors d'investigations d'incidents de sécurité nécessitant l'analyse de paquets réseau avec Scapy
  • Lors de la construction de règles de détection ou de requêtes de chasse aux menaces pour ce domaine
  • Lorsque les analystes SOC ont besoin de procédures structurées pour ce type d'analyse
  • Lors de la validation de la couverture de surveillance de sécurité pour des techniques d'attaque connexes

Prérequis

  • Python 3.8+ avec la bibliothèque scapy installée (pip install scapy)
  • Privilèges root/administrateur pour les opérations sur sockets bruts (sniffing, envoi)
  • Npcap (Windows) ou libpcap (Linux) pour la capture de paquets
  • Autorisation pour effectuer des opérations sur les paquets sur le réseau cible

Étapes

  1. Lire et analyser les fichiers pcap/pcapng avec rdpcap() pour une analyse hors ligne
  2. Extraire les couches protocolaires (IP, TCP, UDP, DNS, HTTP) et les valeurs des champs
  3. Calculer les statistiques de trafic : principaux émetteurs, distribution des protocoles, fréquence des ports
  4. Détecter les motifs d'inondation SYN en analysant les ratios de flags TCP
  5. Identifier les indicateurs d'exfiltration DNS via la longueur des requêtes et l'analyse d'entropie
  6. Forger des paquets de sonde personnalisés pour des tests réseau autorisés
  7. Exporter les résultats sous forme de rapport JSON structuré

Sortie attendue

Rapport JSON contenant les statistiques de paquets, la distribution des protocoles, les principales adresses IP source/destination, les anomalies détectées (inondations SYN, indicateurs de tunnellisation DNS, attaques de fragmentation), et des résumés par flux.

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

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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,

Skills associés

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Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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