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URLScanによる悪意のあるURL分析

URLScan.ioは、不審なURLをスキャンして分析するための無料サービスです。

URLScanによる悪意のあるURL分析 とは？

このスキルは、URLScan.ioを使用した悪意のあるURLの分析手順を提供します。URLScan.ioは、隔離環境でWebページをレンダリングし、スクリーンショット、DOMコンテンツ、HTTPトランザクション、JavaScriptの動作、ネットワーク接続をキャプチャするため、分析者のシステムをリスクにさらすことなくフィッシングURLやクレデンシャルハーベスティングページ、悪意のあるリダイレクトを調査できます。このスキルは、WebインターフェースとAPIの両方をカバーしており、SOCアナリストやセキュリティ研究者が構造化された手順に従って分析を実施できるように設計されています。Python 3.8以上とrequestsライブラリを使用した自動化も可能で、VirusTotalやPhishTankなどの脅威インテリジェンスとクロスリファレンスすることで、検出ルールの構築やセキュリティモニタリングの検証に役立ちます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan
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ドキュメント

URLScanによる悪意のあるURL分析 は何をしますか？

概要

URLScan.ioは、不審なURLをスキャンして分析するための無料サービスです。隔離環境でWebページのスクリーンショット、DOMコンテンツ、HTTPトランザクション、JavaScriptの動作、ネットワーク接続をキャプチャします。このスキルでは、URLScanのWebインターフェースとAPIを使用して、分析者のシステムをリスクにさらすことなく、フィッシングURL、クレデンシャルハーベスティングページ、悪意のあるリダイレクトを調査する方法を説明します。

使用するタイミング

  • URLScanを使用した悪意のあるURLの分析を必要とするセキュリティインシデントを調査する場合
  • このドメインに関する検出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に対して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モニタリングのカバレッジを検証する場合

前提条件

  • URLScan.ioアカウント（無料ティア利用可能、自動化にはAPIキーが必要）
  • Python 3.8以上（requestsライブラリをインストール）
  • HTTPプロトコルとWeb技術に関する理解
  • フィッシングURLのパターンに関する知識

主要な概念

URLScanの機能

  1. 安全なブラウジング: 隔離されたChromiumインスタンスでURLをレンダリング
  2. スクリーンショットのキャプチャ: レンダリングされたページの視覚的なスナップショット
  3. DOM分析: JavaScript実行後の完全なHTMLコンテンツ
  4. ネットワークログ: ページによって行われたすべてのHTTPリクエスト（HAR形式）
  5. 証明書分析: SSL/TLS証明書の詳細
  6. 技術検出: Webフレームワークとライブラリの識別
  7. IP/ASNマッピング: インフラストラクチャのインテリジェンス
  8. 判定: コミュニティおよび自動分類

フィッシングURLの危険信号

  • 新しく登録されたドメイン（30日未満）
  • 無料ホスティングサービス（Wix、GitHub Pages、Firebase）
  • 最終的な宛先を隠すURL短縮サービス
  • 過剰なサブドメイン階層（login.microsoft.com.evil.com）
  • ブランド名がドメインではなくサブドメインやパスにある
  • 非標準ポート
  • データURIまたはbase64エンコードされたコンテンツ
  • 最小限のHTMLでJavaScriptが多用されたページ

ワークフロー

ステップ1: URLをURLScanに送信

Web: https://urlscan.io にアクセスし、不審なURLを送信
API: POST https://urlscan.io/api/v1/scan/
     ヘッダー: API-Key: your-api-key
     本文: {"url": "https://suspicious-url.com", "visibility": "private"}

ステップ2: 結果を分析

  • スクリーンショットを確認し、ブランドのなりすましを特定
  • リダイレクトと最終的な宛先URLを確認
  • DOMを確認してクレデンシャル入力フォームを探す
  • ネットワークリクエストを確認し、データ流出エンドポイントを見つける
  • SSL証明書の有効性と発行者を確認

ステップ3: IOCを抽出

  • 接続されたドメインとIP
  • リダイレクトチェーン内のURL
  • ページリソースのSHA-256ハッシュ
  • JavaScriptファイルのハッシュ

ステップ4: 脅威インテリジェンスとクロスリファレンス

scripts/process.py を使用してURLスキャンを自動化し、IOCを抽出し、VirusTotal、PhishTank、Google Safe Browsingとクロスリファレンスします。

ツールとリソース

検証

  • API経由で不審なURLのスキャンに成功する
  • スクリーンショットを抽出し、ブランドのなりすましを特定する
  • 完全なリダイレクトチェーンを文書化する
  • スキャン結果からIOCリストを生成する
  • 少なくとも2つの脅威インテリジェンスソースで所見をクロスリファレンスする

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.

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Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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