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PowerShell Empire アーティファクト解析

Windows スクリプトブロックログ(イベントID 4104)およびモジュールログ(イベントID 4103)から、PowerShell Empire ポストエクスプロイテーションフレームワークのアーティファクトを検出します。デフォルトのランチャー文字列、Base64エンコードされたWebClient/FromBase64Stringペイロード、既知のモジュール呼び出し(Invoke-Mimikatz、Invoke-Kerberoast)、ステージングURLパターンを特定し、WindowsイベントログにおけるEmpire C2アクティビティのハンティングや確認に使用します。

PowerShell Empire アーティファクト解析 とは?

PowerShell Empire アーティファクト解析スキルは、Windows イベントログ(特に PowerShell スクリプトブロックログ イベントID 4104 とモジュールログ イベントID 4103)を調査し、ポストエクスプロイテーションフレームワーク Empire の痕跡を検出します。セキュリティインシデント対応、脅威ハンティング、検知ルールの開発において、デフォルトのランチャー文字列(`powershell -noP -sta -w 1 -enc`)、Base64 エンコードされた WebClient/FromBase64String ペイロード、Invoke-Mimikatz などの既知のモジュール呼び出し、ステージングURLパターンを特定します。Python 3.9 以上と EVTX ファイルまたは Windows イベントログへのアクセスが必要で、グループポリシーによるスクリプトブロックログおよびモジュールログの有効化が前提です。出力は、一致したIOC、デコードされたBase64ペイロード、イベントタイムライン、MITRE ATT&CK テクニックマッピング、重要度スコアを含むJSONレポートです。

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

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ドキュメント

PowerShell Empire アーティファクトの解析

概要

PowerShell Empire は、リスナー、ステージャー、エージェントで構成されるポストエクスプロイテーションフレームワークです。そのアーティファクトは、Windows イベントログ、特に PowerShell スクリプトブロックログ(イベントID 4104)およびモジュールログ(イベントID 4103)に検出可能な痕跡を残します。このスキルは、Empire のデフォルトランチャー文字列(powershell -noP -sta -w 1 -enc)、System.Net.WebClient および FromBase64String を含む Base64 エンコードペイロード、既知のモジュール呼び出し(Invoke-Mimikatz、Invoke-Kerberoast、Invoke-TokenManipulation)、およびステージング URL パターンについてイベントログを解析します。

使用タイミング

  • PowerShell Empire アーティファク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
  • このドメインに関する検知ルールや脅威ハンティングクエリを作成する場合
  • 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
  • 関連する攻撃テクニックに対するセキュリティ監視の適用範囲を検証する場合

前提条件

  • Python 3.9 以上、Windows イベントログまたはエクスポートされた EVTX ファイルへのアクセス権
  • グループポリシーにより有効化された PowerShell スクリプトブロックログ(イベントID 4104)
  • 包括的なカバレッジのために有効化されたモジュールログ(イベントID 4103)

主要な検出パターン

  1. デフォルトランチャー — powershell -noP -sta -w 1 -enc に続く Base64 ブロブ
  2. ステージャーインジケータ — System.Net.WebClient、DownloadData、DownloadString、FromBase64String
  3. モジュールシグネチャ — Invoke-Mimikatz、Invoke-Kerberoast、Invoke-TokenManipulation、Invoke-PSInject、Invoke-DCOM
  4. ユーザーエージェント文字列 — HTTP リスナー設定におけるデフォルトの Empire ユーザーエージェント
  5. ステージング URL — /login/process.php、/admin/get.php および類似のデフォルト URI パターン

出力

一致した IOCs、デコードされた Base64 ペイロード、不審なイベントのタイムライン、MITRE ATT&CK テクニックマッピング、および重要度スコアを含む JSON レポート。

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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