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analyzing-windows-prefetch-with-python

windowsprefetch Python ライブラリを使って Windows プリフェッチ (.pf) ファイルを解析します。

analyzing-windows-prefetch-with-python とは?

このスキルは、Windows プリフェッチファイル (.pf) を Python の `windowsprefetch` ライブラリで解析し、アプリケーション実行履歴の再構築、ファイル名改変や偽装されたバイナリの検出、不審なプログラムの識別を支援します。セキュリティインシデント調査、検知ルールの開発、脅威ハンティングに有用であり、Windows 10 以降でサポートされているバージョン 17~30 のプリフェッチファイルを扱います。解析結果は実行履歴、改変バイナリの兆候、タイムラインを含む JSON レポートとして出力されます。

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

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ドキュメント

Python を使った Windows プリフェッチの解析

概要

Windows プリフェッチファイル (.pf) は、実行可能ファイル名、実行回数、タイムスタンプ、読み込まれた DLL、アクセスされたディレクトリなど、アプリケーションの実行データを記録します。このスキルでは、windowsprefetch Python ライブラリを使用してプリフェッチファイルを解析し、実行タイムラインを再構築したり、実行可能ファイル名と読み込まれたリソースを比較して名前が変更されたり偽装されたバイナリを検出し、マルウェアの実行や横方向の移動を示す可能性のある不審なプログラムを特定する方法を説明します。

使用するタイミング

  • セキュリティインシデントの調査において、Python を使った Windows プリフェッチの分析が必要な場合
  • 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

  • Python 3.9 以上と windowsprefetch ライブラリ (pip install windowsprefetch)
  • Windows プリフェッチファイル (C:\Windows\Prefetch\ から、バージョン 17~30 に対応)
  • Windows プリフェッチファイルの命名規則 (EXECUTABLE-HASH.pf) に関する理解

手順

ステップ 1: プリフェッチファイルを収集する

対象システムの C:\Windows\Prefetch\ ディレクトリから .pf ファイルを収集します。

ステップ 2: 実行履歴を解析する

実行可能ファイル名、実行回数、最終実行タイムスタンプ、ボリューム情報を抽出します。

ステップ 3: 不審な実行を検出する

既知の攻撃ツール (mimikatz、psexec など)、名前が変更されたバイナリ、異常な実行パターンをフラグ付けします。

ステップ 4: 実行タイムラインを構築する

すべてのプリフェッチファイルから時系列の実行タイムラインを再構築します。

期待される出力

実行履歴、不審な実行可能ファイル、名前変更されたバイナリの兆候、タイムライン再構築を含む JSON レポート。

出力例

$ python3 prefetch_analyzer.py --dir /evidence/Windows/Prefetch --output /analysis/prefetch_report

Windows Prefetch Analyzer v2.1
================================
ソース: /evidence/Windows/Prefetch/
プリフェッチ形式: Windows 10 (MAM 圧縮、バージョン 30)
見つかったファイル数: 234

--- 実行タイムライン (インシデント期間: 2024-01-15 から 2024-01-18) ---
最終実行 (UTC)          | 実行回数 | ファイル名                    | ハッシュ   | パス
------------------------|-----------|-----------------------------|----------|------------------------------------------
2024-01-15 14:33:15     | 1         | Q4_REPORT.XLSM-2A1B3C4D.pf | 2A1B3C4D | C:\Users\jsmith\Downloads\Q4_Report.xlsm
2024-01-15 14:35:44     | 1         | POWERSHELL.EXE-A2B3C4D5.pf  | A2B3C4D5 | C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe
2024-01-15 14:36:30     | 3         | UPDATE_CLIENT.EXE-B3C4D5E6.pf| B3C4D5E6| C:\ProgramData\Updates\update_client.exe
2024-01-15 15:10:22     | 1         | NETSCAN.EXE-C4D5E6F7.pf     | C4D5E6F7 | C:\Users\jsmith\Downloads\netscan.exe
2024-01-16 02:28:00     | 1         | PROCDUMP64.EXE-D5E6F7A8.pf  | D5E6F7A8 | C:\Windows\Temp\procdump64.exe
2024-01-16 02:30:15     | 2         | MIMIKATZ.EXE-E6F7A8B9.pf    | E6F7A8B9 | C:\Windows\Temp\mimikatz.exe
2024-01-16 02:40:00     | 4         | PSEXEC.EXE-F7A8B9C0.pf      | F7A8B9C0 | C:\Users\jsmith\AppData\Local\Temp\psexec.exe
2024-01-17 02:45:00     | 1         | SDELETE64.EXE-A8B9C0D1.pf   | A8B9C0D1 | C:\Windows\Temp\sdelete64.exe
2024-01-18 03:00:45     | 1         | WEVTUTIL.EXE-B9C0D1E2.pf    | B9C0D1E2 | C:\Windows\System32\wevtutil.exe

--- 名前変更バイナリの検出 ---
警告: UPDATE_CLIENT.EXE が Cobalt Strike ビーコンと一致する DLL を読み込んでいます:
  参照 DLL: wininet.dll、ws2_32.dll、advapi32.dll、dnsapi.dll、netapi32.dll
  ボリューム: \VOLUME{01d94f2a3b5c7d8e-A4E73F21} (C:)
  参照ディレクトリ:
    C:\ProgramData\Updates\
    C:\Windows\System32\

--- 実行頻度分析 ---
最も実行されたもの (上位 5 件):
  1. SVCHOST.EXE          (267 回)
  2. CHROME.EXE           (189 回)
  3. EXPLORER.EXE         (156 回)
  4. RUNTIMEBROKER.EXE    (134 回)
  5. OUTLOOK.EXE          (98 回)

初回実行 (インシデント期間以前に未確認):
  6 個の実行可能ファイルが 2024-01-15 から 2024-01-18 の間に初めて実行されました

サマリー:
  プリフェッチファイルの合計数:         234
  不審な実行可能ファイル:               6
  名前変更バイナリの兆候:               1 (update_client.exe)
  アンチフォレンジックツール:           2 (sdelete64.exe、wevtutil.exe)
  JSON レポート: /analysis/prefetch_report/prefetch_timeline.json

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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