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Analyse des journaux de serveurs Web pour détection d'intrusion

Analyse les journaux d'accès Apache et Nginx pour détecter les tentatives d'injection SQL, les traversées de répertoires, les XSS, les scans et les attaques par force brute.

Qu'est-ce que Analyse des journaux de serveurs Web pour détection d'intrusion ?

Cette compétence permet aux agents IA et aux analystes SOC d'automatiser l'analyse des journaux d'accès de serveurs Web (Apache et Nginx) afin de détecter les signes d'intrusion. Elle applique des règles de détection couvrant les injections SQL, les traversées de répertoires (LFI), les attaques XSS, les signatures de scanners (Nikto, sqlmap, etc.) et les attaques par force brute sur les points de connexion. L'agent parse chaque entrée de journal au format Common Log, extrait les champs clés (IP, horodatage, méthode, URI, code de statut, taille, user-agent, referer) et enrichit les données avec des informations GeoIP via une base de données. Le résultat est un rapport hiérarchisé des activités suspectes, exportable en JSON. Cette capacité utilise Python 3.8+ avec des bibliothèques spécifiques (geoip2, user-agents) et s'intègre facilement dans un pipeline d'analyse ou un playbook de réponse aux incidents.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-web-server-logs-for-intrusion

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Documentation

Que fait Analyse des journaux de serveurs Web pour détection d'intrusion ?

Quand l'utiliser

  • Lors de l'investigation d'incidents de sécurité nécessitant l'analyse des journaux de serveurs Web pour détecter des intrusions
  • 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 la surveillance de sécurité pour les techniques d'attaque associées

Prérequis

  • Connaissance des concepts et outils des opérations de sécurité
  • Accès à un environnement de test ou de laboratoire pour une exécution sécurisée
  • Python 3.8+ avec les dépendances requises installées
  • Autorisation appropriée pour toute activité de test

Instructions

  1. Installer les dépendances : pip install geoip2 user-agents
  2. Collecter les journaux d'accès du serveur Web au format Combined Log (Apache) ou au format par défaut de Nginx.
  3. Analyser chaque entrée de journal en extrayant : IP, horodatage, méthode, URI, code de statut, taille de la réponse, user-agent, referer.
  4. Appliquer les règles de détection :
    • Injection SQL : UNION SELECT, OR 1=1, ' OR ', motifs d'encodage hexadécimal
    • LFI / Traversée de répertoires : ../, /etc/passwd, /proc/self, php://filter
    • XSS : <script>, javascript:, onerror=, onload=
    • Signatures de scanners : user-agents nikto, sqlmap, dirbuster, gobuster, wfuzz
    • Force brute : > 50 requêtes POST vers des points de connexion depuis la même IP en 5 minutes
  5. Enrichir avec les données GeoIP et générer un rapport hiérarchisé des constatations.
python scripts/agent.py --log-file /var/log/nginx/access.log --geoip-db GeoLite2-City.mmdb --output web_intrusion_report.json

Exemples

Détection d'injection SQL dans l'URI

192.168.1.100 - - [15/Jan/2024:10:30:45 +0000] "GET /products?id=1' UNION SELECT username,password FROM users-- HTTP/1.1" 200 4532

Détection de User-Agent de scanner

Nikto/2.1.6, sqlmap/1.7, DirBuster-1.0-RC1, gobuster/3.1.0

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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