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analyzing-linux-kernel-rootkits

Volatility3 を使用して Linux メモリダンプからカーネルレベルのルートキットを検出します

analyzing-linux-kernel-rootkits とは?

このスキルは、Linux カーネルルートキットの解析に特化したメモリフォレンジック手順を提供します。ルートキットはリング 0 で動作し、カーネルデータ構造を改ざんしてプロセス、ファイル、ネットワーク接続、モジュールをユーザー空間ツールから隠蔽します。主な手法は Volatility3 プラグイン(linux.check_syscall、linux.lsmod、linux.hidden_modules、linux.check_idt など)を用いたシステムコールテーブルフック、隠しカーネルモジュール、関数ポインタの検出と、/proc、/sys、カーネルデータ構造間のクロスビュー分析による不整合の特定です。また、rkhunter や chkrootkit を使用したライブシステムスキャンも補完的に行います。このスキルはセキュリティインシデント調査、検知ルール構築、脅威ハンティング、SOC アナリストの分析手順標準化に役立ち、最終的に JSON 形式のレポートを出力します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-linux-kernel-rootkits

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ドキュメント

Linux カーネルルートキットの解析

概要

Linux カーネルルートキットはリング 0 で動作し、カーネルデータ構造を改ざんしてプロセス、ファイル、ネットワーク接続、カーネルモジュールをユーザー空間ツールから隠蔽します。検出にはメモリフォレンジック(Volatility3 による物理メモリダンプの解析)またはクロスビュー分析(/proc、/sys、カーネルデータ構造の比較による不整合の特定)が必要です。このスキルでは、Volatility3 の Linux プラグインを使用してシステムコールテーブルフック、隠しカーネルモジュール、改ざんされた関数ポインタを検出し、さらに rkhunter および chkrootkit によるライブシステムスキャンを補完的に行う手順を網羅します。

使用すべきケース

  • Linux カーネルルートキットの解析が必要なセキュリティインシデントを調査する場合
  • このドメインに対する検知ルールや脅威ハンティングクエリを構築する場合
  • SOC アナリストがこの分析タイプの構造化された手順を必要とする場合
  • 関連する攻撃手法に対するセキュリティ監視のカバレッジを検証する場合

前提条件

  • Volatility3 がインストールされていること(pip install volatility3)
  • Linux メモリダンプ(LiME、AVML、または /proc/kcore で取得)
  • 対象カーネルバージョンに一致する Volatility3 の Linux シンボルテーブル(ISF)
  • ライブシステムスキャン用の rkhunter および chkrootkit
  • 比較用の既知の正常なカーネルイメージ

手順

ステップ 1: メモリダンプの取得

LiME カーネルモジュール(クラウドインスタンスの場合は AVML)を使用して Linux 物理メモリをキャプチャします。

ステップ 2: Volatility3 による解析

linux.check_syscall、linux.lsmod、linux.hidden_modules、linux.check_idt プラグインを実行し、ルートキットアーティファクトを検出します。

ステップ 3: クロスビュー分析

/proc/modules、lsmod、/sys/module のモジュールリストを比較し、あるビューからは隠れていても別のビューでは存在するモジュールを特定します。

ステップ 4: ライブシステムスキャン

rkhunter と chkrootkit を実行し、既知のルートキットシグネチャ、不審なファイル、改ざんされたシステムバイナリを検出します。

期待される出力

検出されたシステムコールフック、隠しカーネルモジュール、改ざんされた IDT エントリ、不審な /proc の不一致、rkhunter の結果を含む JSON レポート。

出力例

$ sudo python3 rootkit_analyzer.py --memory /evidence/linux-mem.lime --profile Ubuntu2204

Linux Kernel Rootkit Analysis Report
=====================================
Memory Image: /evidence/linux-mem.lime
Kernel Version: 5.15.0-91-generic (Ubuntu 22.04 LTS)
Analysis Time: 2024-01-18 09:15:32 UTC

[+] Scanning syscall table for hooks...
    Syscall Table Base: 0xffffffff82200300
    Total syscalls checked: 449

    HOOKED SYSCALLS DETECTED:
    ┌─────────┬──────────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┐
    │ NR      │ Syscall          │ Expected Address     │ Current Address      │
    ├─────────┼──────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┤
    │ 0       │ sys_read         │ 0xffffffff8139a0e0   │ 0xffffffffc0a12000   │
    │ 2       │ sys_open         │ 0xffffffff8139b340   │ 0xffffffffc0a12180   │
    │ 78      │ sys_getdents64   │ 0xffffffff813f5210   │ 0xffffffffc0a12300   │
    │ 62      │ sys_kill         │ 0xffffffff8110c4a0   │ 0xffffffffc0a12480   │
    └─────────┴──────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────┘
    WARNING: 4 syscall hooks detected - rootkit behavior confirmed

[+] Checking for hidden kernel modules...
    Loaded modules (lsmod):         147
    Modules in kobject list:        149
    HIDDEN MODULES:
      - "netfilter_helper" at 0xffffffffc0a10000 (size: 12288)
      - "kworker_sched"    at 0xffffffffc0a14000 (size: 8192)

[+] Scanning /proc for discrepancies...
    Processes in task_struct list: 234
    Processes visible in /proc:   231
    HIDDEN PROCESSES:
      - PID 31337  cmd: "[kworker/0:3]"   (disguised as kernel thread)
      - PID 31442  cmd: "rsyslogd"         (fake, real rsyslogd is PID 892)
      - PID 31500  cmd: ""                 (unnamed process)

[+] Checking IDT entries...
    IDT entries scanned: 256
    Modified entries: 0 (clean)

[+] Running rkhunter scan...
    Checking for known rootkits:        68 variants checked
    Diamorphine rootkit:                WARNING - signatures match
    System binary checks:
      /usr/bin/ps:     MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/bin/netstat: MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/bin/ls:     MODIFIED (SHA-256 mismatch)
      /usr/sbin/ss:    OK

[+] Network analysis...
    Hidden connections (not in /proc/net/tcp):
      ESTABLISHED  0.0.0.0:0 -> 198.51.100.47:4443 (PID 31337)
      ESTABLISHED  0.0.0.0:0 -> 198.51.100.47:8080 (PID 31442)

Summary:
  Rootkit Type:         Loadable Kernel Module (LKM)
  Probable Family:      Diamorphine variant
  Syscall Hooks:        4 (read, open, getdents64, kill)
  Hidden Modules:       2
  Hidden Processes:     3
  Hidden Connections:   2 (C2: 198.51.100.47)
  Modified Binaries:    3 (/usr/bin/ps, netstat, ls)
  Risk Level:           CRITICAL

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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