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analyse-artefacts-empire-powershell

Détectez les artefacts du framework post-exploitation PowerShell Empire dans les journaux Windows Script Block Logging (ID événement 4104) et Module Logging (ID événement 4103), y compris la chaîne de lanceur par défaut, les charges utiles encodées en Base64 contenant WebClient/FromBase64String, les invocations de modules connus (Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast) et les motifs d'URL de staging. Utilisez-le pour chasser ou confirmer une activité C2 Empire dans les journaux d'événements Windows.

Qu'est-ce que analyse-artefacts-empire-powershell ?

Cette compétence analyse les journaux d'événements Windows à la recherche de traces laissées par PowerShell Empire, un framework post-exploitation utilisé pour des attaques C2. Elle se concentre sur le Script Block Logging (Event ID 4104) et le Module Logging (Event ID 4103) pour détecter le lanceur par défaut d'Empire, les charges utiles Base64 contenant `System.Net.WebClient` et `FromBase64String`, ainsi que des invocations de modules connus comme Invoke-Mimikatz et Invoke-Kerberoast. L'utilisateur peut ainsi chasser ou confirmer une activité Empire en analysant des fichiers EVTX ou des journaux bruts, et obtenir un rapport JSON structuré avec les IOCs, les décodages Base64, une chronologie des événements suspects, les correspondances MITRE ATT&CK et des scores de sévérité. Pratique pour les analystes SOC, les chasseurs de menaces et les experts en détection qui souhaitent automatiser ou standardiser l'analyse des artefacts Empire dans un environnement Windows.

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Documentation

Analyse des artefacts PowerShell Empire

Vue d'ensemble

PowerShell Empire est un framework post-exploitation composé de listeners, stagers et agents. Ses artefacts laissent des traces détectables dans les journaux d'événements Windows, en particulier dans le Script Block Logging PowerShell (ID événement 4104) et le Module Logging (ID événement 4103). Cette compétence analyse les journaux d'événements pour trouver la chaîne de lanceur par défaut d'Empire (powershell -noP -sta -w 1 -enc), les charges utiles encodées en Base64 contenant System.Net.WebClient et FromBase64String, les invocations de modules connus (Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast, Invoke-TokenManipulation) ainsi que les motifs d'URL de staging.

Quand l'utiliser

  • Lors d'investigations d'incidents de sécurité nécessitant l'analyse d'artefacts PowerShell Empire
  • Lors de la création de règles de détection ou de requêtes de threat hunting 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 les techniques d'attaque associées

Prérequis

  • Python 3.9+ avec accès au journal des événements Windows ou aux fichiers EVTX exportés
  • Script Block Logging PowerShell (ID événement 4104) activé via la stratégie de groupe
  • Module Logging (ID événement 4103) activé pour une couverture complète

Principaux motifs de détection

  1. Lanceur par défaut — powershell -noP -sta -w 1 -enc suivi d'un blob Base64
  2. Indicateurs de stager — System.Net.WebClient, DownloadData, DownloadString, FromBase64String
  3. Signatures de module — Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast, Invoke-TokenManipulation, Invoke-PSInject, Invoke-DCOM
  4. Chaînes User-Agent — user agents par défaut d'Empire dans la configuration du listener HTTP
  5. URL de staging — /login/process.php, /admin/get.php et autres motifs d'URI par défaut

Sortie

Rapport JSON contenant les IOCs identifiés, les charges utiles Base64 décodées, la chronologie des événements suspects, les correspondances avec les techniques MITRE ATT&CK et les scores de sévérité.

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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