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MISPを用いた脅威ランドスケープ分析

PyMISPを介してMISP(Malware Information Sharing Platform)インスタンスをクエリし、脅威ランドスケープを分析します。

MISPを用いた脅威ランドスケープ分析 とは?

このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がPyMISPライブラリを介してMISPインスタンスに接続し、組織の脅威ランドスケープを自動的に分析するためのものです。SOCアナリストやセキュリティエンジニアは、このスキルを使用して、脅威レベル別イベント統計、属性タイプ分布(IP、ドメイン、ハッシュ、URL)、MITRE ATT&CK技法の頻出ランキング、脅威アクターのアクティビティ(ギャラクシークラスター経由)、IOC提出の時間的トレンドを取得できます。Python 3.8+環境で`pymisp`をインストールし、MISPのURLとAPIキーを設定するだけで利用可能です。結果はJSONレポートとして出力され、検知ルールの構築、脅威ハンティング、セキュリティ監視のカバレッジ検証に役立ちます。

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

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ドキュメント

MISPを用いた脅威ランドスケープ分析 は何をしますか?

使用すべき場面

  • セキュリティインシデントを調査しており、MISPを用いた脅威ランドスケープの分析が必要な場合
  • 本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
  • 関連する攻撃手法に対するセキュリティ監視のカバレッジを検証する場合

前提条件

  • 脅威インテリジェンスの概念とツールに関する知識
  • 安全に実行するためのテスト環境またはラボ環境へのアクセス
  • Python 3.8+ および必要な依存関係のインストール
  • テスト活動に対する適切な承認

手順

  1. 依存関係のインストール: pip install pymisp
  2. MISP URLとAPIキーを設定します。
  3. エージェントを実行して脅威ランドスケープ分析を生成します:
    • 脅威レベルと日付範囲別のイベント統計を取得
    • 属性タイプ分布(IP、ドメイン、ハッシュ、URL)を分析
    • イベントタグから主要なMITRE ATT&CK技法を特定
    • ギャラクシークラスターを介して脅威アクターのアクティビティを追跡
    • IOC提出の時間的トレンド分析を生成
python scripts/agent.py --misp-url https://misp.local --api-key YOUR_KEY --days 90 --output landscape_report.json

例

脅威ランドスケープサマリー

期間: 過去90日間
分析したイベント数: 1,247
上位脅威レベル: 高 (43%)
上位属性タイプ: ip-dst (31%), domain (22%), sha256 (18%)
上位MITRE技法: T1566 フィッシング (89イベント)
上位脅威アクター: APT28 (34イベント)

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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