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ランサムウェアネットワーク指標分析

Zeek conn.logやNetFlowデータを分析し、C2ビーコン通信パターン、TOR出口ノード接続、データ漏洩フロー、暗号化鍵交換など、ランサムウェアに関連するネットワーク指標を特定します。アクティブなランサムウェアネットワーク活動の脅威ハンティングや、インシデント対応中の暗号化前漏洩の調査に使用します。

ランサムウェアネットワーク指標分析 とは？

このスキルは、ランサムウェア実行前後における敵対者のネットワーク活動を検出するための総合的な分析手順を提供します。Zeek conn.logとNetFlowデータを解析し、定期的なコールバックを示すビーコン通信パターン、既知のTOR出口ノードへの接続、外部IPへの異常な大規模送信データ転送、およびランサムウェアファミリに関連する不審なDNSアクティビティを特定します。また、複数の指標に基づく複合リスクスコアリングとMITRE ATT&CKフレームワークへのマッピングを行い、構造化されたJSONレポートを生成します。このスキルは、SOCアナリストや脅威ハンターがランサムウェアのネットワーク指標を体系的に分析し、検知ルールの構築やセキュリティ監視範囲の検証を行う際に特に有用です。

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

ランサムウェアネットワーク指標の分析

概要

ランサムウェア実行前および実行中、敵対者はC2チャネルを確立し、データを漏洩させ、暗号化鍵をダウンロードします。このスキルはZeek conn.logおよびNetFlowデータを分析し、ビーコン通信パターン（定期的な間隔でのコールバック）、既知のTOR出口ノードへの接続、大規模な外部送信データ転送、およびランサムウェアファミリに関連する不審なDNSアクティビティを検出します。

使用するタイミング

  • ランサムウェアネットワーク指標の分析が必要なセキュリティインシデントを調査する場合
  • このドメイン向けの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ための構造化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範囲を検証する場合

前提条件

  • Zeek conn.logファイルまたはNetFlow CSV/JSONエクスポート
  • Python 3.8以降（標準ライブラリ付き）
  • TOR出口ノードリスト（Tor Projectまたは脅威インテリジェンスフィードから取得）
  • オプション: 既知のランサムウェアC2 IOCリスト

手順

  1. 接続ログのパース — Zeek conn.log（TSV）またはNetFlowレコードを構造化形式に取り込む
  2. ビーコン通信パターンの検出 — 接続間隔統計（平均、標準偏差、変動係数）を計算し、定期的なコールバックを特定する
  3. TOR出口ノード接続の確認 — 送信先IPを現在のTOR出口ノードリストとクロスリファレンスする
  4. データ漏洩の特定 — 外部IPへの異常に高い送信バイト比率を持つ接続にフラグを立てる
  5. DNSパターンの分析 — DGA風のドメインクエリと高エントロピーサブドメインを検出する
  6. スコアリングと相関 — すべての指標タイプにわたる複合リスクスコアリングを適用する
  7. レポートの生成 — タイムラインとMITRE ATT&CKマッピングを含む構造化レポートを生成する

期待される出力

  • ビーコン通信検出と間隔統計を含むJSONレポート
  • TOR出口ノード接続アラート
  • データ漏洩フロー分析
  • MITREマッピング（T1071、T1573、T1041）を含む複合ランサムウェアリスクスコア

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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