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ランサムウェア支払いウォレット分析

ブロックチェーン分析ツール(Chainalysis Reactor、WalletExplorer、blockchain.com APIなど)を使用してランサムウェアの暗号通貨支払いフローを追跡し、ウォレットクラスターを特定してミキサーや取引所を通じた資金移動を追跡し、法執行機関の属性特定を支援します。ランサムウェアのビットコイン支払い追跡、暗号通貨ウォレットフォレンジック、恐喝支払いに関するブロックチェーン脅威インテリジェンス収集に使用します。

ランサムウェア支払いウォレット分析 とは?

このスキルは、ランサムウェア攻撃に関連する暗号通貨支払いの資金フローを追跡するための包括的なブロックチェーン分析機能を提供します。主な目的は、ランサムノートに含まれるウォレットアドレスから、ビットコインやその他の暗号通貨の取引を調査し、マネーロンダリングや資金の流れを可視化することです。このスキルは、Pythonスクリプトを使用してblockchain.com、WalletExplorer、Blockstream.infoなどの公開APIにアクセスし、取引履歴を取得、UTXOやクラスター分析、ピールチェーン、ミキサーなどの手法を用いて資金の流れをマッピングします。また、Chainalysis ReactorやOXT.meなどの高度なツールと連携し、法執行機関や脅威インテリジェンスアナリストがランサムウェアグループの属性を特定し、複数のインシデントにまたがる支払いインフラをクラスタリングするのに役立ちます。生成されるレポートは、資金フローや関連ウォレットのクラスター分析を含む構造化されたインテリジェンスレポートであり、コンプライアンスや法的手続きの証拠として利用できます。このスキルは受動的かつ読み取り専用の公開ブロックチェーンデータ分析に限定され、直接的な支払い傍受やランサムウェア攻撃者との対話には使用しないでください。

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

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ドキュメント

ランサムウェア支払いウォレット分析 は何をしますか?

使用すべき状況

  • 組織がランサムウェア攻撃を受け、身代金要求書に調査が必要なBitcoinまたは暗号通貨ウォレットアドレスが含まれている場合
  • 法執行機関やインシデント対応担当者が、被害者が支払いを行った後の身代金の送金経路を追跡する必要がある場合
  • 脅威インテリジェンスアナリストが、複数のインシデントにわたる支払いインフラをクラスタリングしてランサムウェアキャンペーンの属性特定を行っている場合
  • 調査担当者が、ランサムウェアグループが複数の被害者に対してウォレットインフラを再利用しているかどうかを判断する必要がある場合
  • コンプライアンス部門や法務部門が、検察、制裁執行、または保険金請求のために資金の流れの証拠を必要とする場合

このスキルは、ライブでの支払い傍受やランサムウェア運営者との直接のやり取りには使用しないでください。すべての分析は、公開ブロックチェーンデータに対する受動的かつ読み取り専用の操作である必要があります。

前提条件

  • Python 3.8+(requests、json、hashlib ライブラリを含む)
  • ブロックチェーンエクスプローラーAPI(blockchain.com、WalletExplorer.com、Blockstream.info)へのアクセス
  • Bitcoin取引モデル(UTXO、入力、出力、おつりアドレス)に関する知識
  • 一般的な難読化手法(ミキサー、タンブラー、ピールチェーン、クロスチェーンスワップ)の理解
  • オプション: エンタープライズグレードのクラスター分析用Chainalysis Reactorライセンス
  • オプション: 高度なトランザクショングラフ可視化のためのOXT.me

ワークフロー

ステップ1: 身代金要求書からウォレットアドレスを抽出

身代金要求書を解析して支払いアドレスを特定します:

一般的なアドレス形式:
  Bitcoin (P2PKH):   1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5SLmv7DivfNa  (1で始まる)
  Bitcoin (P2SH):    3J98t1WpEZ73CNmQviecrnyiWrnqRhWNLy  (3で始まる)
  Bitcoin (Bech32):  bc1qar0srrr7xfkvy5l643lydnw9re59gtzzwf5mdq (bc1で始まる)
  Monero:            4... (95文字、追跡が非常に困難)
  Ethereum:          0x... (40文字の16進数)

ステップ2: ブロックチェーンエクスプローラーで取引履歴を照会

ウォレットに関連するすべてのトランザクションを取得します:

import requests

def get_wallet_transactions(address):
    """blockchain.com APIにアドレスの取引を問い合わせます。"""
    url = f"https://blockchain.info/rawaddr/{address}"
    resp = requests.get(url, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return {
        "address": address,
        "n_tx": data.get("n_tx", 0),
        "total_received_satoshi": data.get("total_received", 0),
        "total_sent_satoshi": data.get("total_sent", 0),
        "final_balance_satoshi": data.get("final_balance", 0),
        "transactions": data.get("txs", []),
    }

ステップ3: 資金フローをマッピングしクラスターを特定

身代金ウォレットから下流のアドレスへの出力を追跡します:

資金フロー分析:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
被害者支払い ──► 身代金ウォレット ──► 集約ウォレット
                                  ├─► ミキサー/タンブラーサービス
                                  ├─► 取引所入金アドレス
                                  └─► ピールチェーン (連続する小額出力)

主な指標:
  - 集約: 複数の身代金支払いが1つのウォレットに集約される
  - ピールチェーン: 出力が減少していく連続トランザクション
  - ミキサーの使用: 既知のミキサーアドレス(Wasabi、Samourai、ChipMixer)への送金
  - 取引所での現金化: 既知の取引所ウォレット(Binance、Krakenのホットウォレット)への入金

ステップ4: 既知のウォレットデータベースと相互参照

既知のランサムウェアインフラストラクチャに対してアドレスをチェックします:

# WalletExplorerでエンティティ識別を確認
def check_wallet_explorer(address):
    url = f"https://www.walletexplorer.com/api/1/address?address={address}&caller=research"
    resp = requests.get(url, timeout=30)
    data = resp.json()
    return {
        "wallet_id": data.get("wallet_id"),
        "label": data.get("label", "不明"),
        "is_exchange": data.get("is_exchange", False),
    }

ステップ5: 属性特定レポートの生成

調査結果を構造化されたインテリジェンスレポートにまとめます:

ランサムウェアウォレット分析レポート
====================================
身代金アドレス:      bc1q...xyz
ファミリー属性:  LockBit 3.0(身代金要求書の形式に基づく)
総受取額:      4.25 BTC(支払い時点で$178,500)
総送金額:      4.25 BTC(ウォレットは完全に空)
支払い回数:  3件(おそらく3人の別々の被害者)

資金フロー:
  支払い1: 1.5 BTC → 集約ウォレット → Binance入金
  支払い2: 1.0 BTC → Wasabiミキサー → 不明
  支払い3: 1.75 BTC → ピールチェーン(12ホップ) → OKX入金

クラスター分析:
  関連ウォレット: 同じクラスター内で47個のアドレスを特定
  クラスター総ボリューム: 156.3 BTC(650万米ドル)
  最初のアクティビティ: 2024-01-15
  最後のアクティビティ: 2024-09-22

検証

  • APIに問い合わせる前に、ウォレットアドレスの形式が有効であることを確認する
  • トランザクションのタイムスタンプと既知のインシデントのタイムラインを相互参照する
  • 共通入力所有権ヒューリスティックをチェックしてクラスターの関連性を検証する
  • OFAC SDNリストと照合して制裁対象アドレスを確認する
  • WalletExplorer、OXT、Chainalysisなどの複数のソースから取引所の属性を検証する

主要な概念

用語定義
UTXO未使用トランザクション出力。Bitcoinの基本単位であり、トランザクションの連鎖を通じて所有権を追跡します
クラスター分析共通入力所有権とおつりアドレスヒューリスティックを使用して、同じエンティティによって制御されていると推定される複数のBitcoinアドレスをグループ化すること
ピールチェーン多くの連続トランザクションを通じて資金を送り、各トランザクションで少量を新しいアドレスに分離するマネーロンダリングパターン
CoinJoin/ミキサー複数のユーザーのトランザクションを組み合わせて、送信者と受信者の間のリンクを隠すプライバシー技術
共通入力所有権単一のトランザクションに対するすべての入力は同じエンティティによって制御されていると仮定するヒューリスティック

ツールとシステム

  • Chainalysis Reactor: エンティティ属性とクロスチェーン追跡機能を備えたエンタープライズブロックチェーン調査プラットフォーム
  • WalletExplorer: Bitcoinアドレスをクラスタリングし、既知のサービス(取引所、ミキサー、マーケット)にラベルを付ける無料ツール
  • OXT.me: UTXOグラフ分析による高度なBitcoinトランザクション可視化ツール
  • Blockstream.info: 完全なAPIアクセスを備えたオープンソースのBitcoinブロックエクスプローラー
  • blockchain.com API: Bitcoinアドレスの残高と取引履歴を照会するための無料API
  • OFAC SDNリスト: コンプライアンスチェックのための米国財務省制裁対象アドレスリスト

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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