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脅威インテリジェンスフィード分析

構造化・非構造化の脅威インテリジェンスフィードを分析し、IOCの抽出、正規化、重複排除、エンリッチメントを自動化します。

脅威インテリジェンスフィード分析 とは?

このスキルは、商用およびOSINTの脅威インテリジェンスフィードを分析・管理するための包括的なワークフローを提供します。NIST SP 800-150に基づく重み付けスコアリングマトリックスを使用してフィードを評価し、TAXII 2.1やREST APIでインジェストし、STIX 2.1スキーマに正規化します。重複排除とエンリッチメントを実施した後、SIEMやEDR等のコンシューミングシステムに配信します。主にThreatConnect、MISP、OpenCTIなどのTIPと連携し、Recorded Future、VirusTotal、PassiveTotalなどの商用フィードを統合します。このスキルは、IOCの鮮度管理、コンテキスト欠損、TLP違反などの一般的な落とし穴を回避しながら、シグナル対ノイズ比を最適化し、組織の脅威プロファイルに適合した高品質な脅威インテリジェンスを提供します。

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

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ドキュメント

脅威インテリジェンスフィードの分析

使用時

以下の状況でこのスキルを使用します:

  • 新しい商用またはOSINT脅威フィードをインジェストし、そのシグナル対ノイズ比を評価する場合
  • 異種IOCフォーマット(STIX 2.1、OpenIOC、YARA、Sigma)を統一スキーマに正規化する場合
  • 組織の脅威プロファイルに対するフィードの新鮮さ、精度、関連性を評価する場合
  • IOCをSIEMイベントと相関させる自動エンリッチメントパイプラインを構築する場合

使用しないでください: CTIベースラインを確立せずに、生のパケットキャプチャ分析やライブインシデントトリアージにこのスキルを使用しないでください。

前提条件

  • ThreatConnect、MISP、OpenCTIなどの脅威インテリジェンスプラットフォーム(TIP)へのアクセス
  • Recorded Future、Mandiant Advantage、VirusTotal Enterpriseのうち少なくとも1つの商用フィードのAPIキー
  • TAXII 2.1クライアントライブラリ(taxii2-client Pythonパッケージまたは同等品)
  • TIPのインジケータデータベースに対する読み取り/書き込み権限を持つロール

ワークフロー

ステップ1:フィードソースの列挙と優先順位付け

利用可能なすべてのフィードをタイプ別(商用、政府、ISAC、OSINT)に分類してリストアップします:

  • 商用:Recorded Future、Mandiant Advantage、CrowdStrike Falcon Intelligence
  • 政府:CISA AIS(Automated Indicator Sharing)、FBI InfraGard、MS-ISAC
  • OSINT:AlienVault OTX、Abuse.ch、PhishTank、Emerging Threats

各フィードを以下の基準でスコアリングします:更新頻度、過去の精度率、自セクターのカバレッジ、属性深度。NIST SP 800-150(サイバー脅威情報共有ガイド)の基準に基づく重み付けスコアリングマトリックスを使用します。

ステップ2:TAXII 2.1またはAPI経由でのインジェスト

TAXII対応フィードの場合:

taxii2-client discover https://feed.example.com/taxii/
taxii2-client get-collection --collection-id <id> --since 2024-01-01

REST APIフィード(例:Recorded Future)の場合:

  • /v2/indicator/search に risk_score_min=65 を指定してクエリし、低信頼度IOCをフィルタリング
  • APIの回復性のためにレート制限と指数バックオフを適用

ステップ3:STIX 2.1への正規化

各IOCをOASIS標準スキーマを使用してSTIX 2.1オブジェクトに変換します:

  • IPアドレス → indicator オブジェクト、pattern: "[ipv4-addr:value = '...']"
  • ドメイン → indicator、pattern: "[domain-name:value = '...']"
  • ファイルハッシュ → indicator、pattern: "[file:hashes.SHA-256 = '...']"

インジケータを threat-actor や malware オブジェクトにリンクする relationship オブジェクトを添付します。ソースの精度評価に基づいて confidence フィールド(0〜100)を使用します。

ステップ4:重複排除とエンリッチメント

正規化された値とタイプを複合キーとして使用して、既存のTIPデータベースに対して重複排除を実行します。生き残ったIOCをエンリッチメントします:

  • VirusTotal:検出率、サンドボックスの動作レポート
  • PassiveTotal(RiskIQ):WHOIS履歴、パッシブDNS、SSL証明書チェーン
  • Shodan:バナーデータ、オープンポート、地理的位置

ステップ5:コンシューミングシステムへの配信

エンリッチされたインジケータをTAXII 2.1プッシュ経由でSIEM(Splunk、Microsoft Sentinel)、ファイアウォール(Palo Alto XSOARプレイブック)、EDRプラットフォームにエクスポートします。インジケータタイプごとにTTL(生存時間)を設定します:IPアドレスは30日、ドメインは90日、ファイルハッシュは1年。

主要概念

用語定義
STIX 2.1構造化脅威情報表現 — IOC、脅威アクター、キャンペーン、関係性を含むCTIオブジェクトのためのOASIS標準JSONスキーマ
TAXII 2.1信頼できる自動化されたインテリジェンス交換 — サーバーとクライアント間でSTIXコンテンツを共有するためのHTTPSベースのプロトコル
IOC侵害インジケータ — システムが侵害された可能性を示す観測可能なアーティファクト(IP、ドメイン、ハッシュ、URL)
TLPトラフィックライトプロトコル — CTIの共有制限を定義する色分けされた分類(RED/AMBER/GREEN/WHITE)
信頼度スコアインジケータの悪意属性に対するプロデューサーの確信度を反映した数値(STIXでは0〜100)
フィード精度本番検出における真陽性率で測定されるフィードの過去の正確性率

ツールとシステム

  • ThreatConnect TC Exchange:100以上の商用およびOSINTフィードを集約。IOCエンリッチメントのための自動化プレイブックを提供。
  • MISP(Malware Information Sharing Platform):STIX/TAXIIをサポートするオープンソースTIP。ISACや政府CERTで広く使用されている。
  • OpenCTI:ネイティブMITRE ATT&CK統合とグラフベースの関係性可視化を備えたオープンソースプラットフォーム。
  • Recorded Future:AI搭載のリスクスコアリングとリアルタイムのダークウェブ監視を備えた商用フィード。
  • taxii2-client:TAXII 2.0/2.1クライアント操作用のPythonライブラリ(pip install taxii2-client)。
  • PyMISP:MISPフィード管理とIOC提出のためのPython API。

一般的な落とし穴

  • IOCの古さ:IPアドレスとドメインは頻繁に変更されるため、1年前のIOCを適用すると誤検出が発生します。TTLポリシーを適用してください。
  • コンテキストの欠如:関連キャンペーンや敵対者を理解せずにIOCをブロックすると、正当なビジネストラフィック(例:悪意のあるアクターと共有されるCDN IP)を妨害する可能性があります。
  • 重複排除なしのフィード重複:重複排除なしで5つのフィードから同じIOCをインジェストすると、インジケータ数とSIEMルールの複雑性が増大します。
  • TLP違反:許可された境界外でRED分類のインテリジェンスを再配布すると、共有契約と信頼関係に違反します。
  • 低信頼度インジケータの過度なブロック:信頼度が50未満のインジケータは、ブロックではなく検出のみのルールをトリガーするようにし、運用上の混乱を避けてください。

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

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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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