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침해 지표 분석

IP 주소, 도메인, 파일 해시 등 침해 지표(IOC)를 수집 및 분석하여 위험도를 평가하고 대응 조치를 지원합니다.

침해 지표 분석란 무엇인가요?

이 스킬은 보안 분석가가 피싱 이메일, 자동화된 피드, 또는 사고 조사 과정에서 발견된 침해 지표(IOC)를 신속하게 평가하고 맥락화하는 워크플로우를 제공합니다. VirusTotal, AbuseIPDB, MalwareBazaar 등 여러 위협 인텔리전스 소스를 활용하여 IP, 도메인, URL, 파일 해시, 이메일 주소 등 다양한 IOC 유형을 정규화하고 다각도로 분석합니다. 각 IOC에 대해 신뢰도 점수(높음/중간/낮음/오탐)를 할당하여 차단, 모니터링, 또는 허용 목록에 포함할지 판단합니다. 또한 MISP와 같은 위협 인텔리전스 플랫폼과 연동하여 기존 캠페인과의 연관성을 확인하고, 분석 결과를 문서화하여 STIX 형식으로 공유할 수 있습니다. 이 스킬은 Python 스크립트와 전용 API를 통해 자동화되며, CDN IP 차단이나 단일 소스 의존과 같은 일반적인 함정을 피하도록 설계되었습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-indicators-of-compromise

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문서

침해 지표 분석은(는) 무엇을 하나요?

사용 시기

이 스킬은 다음과 같은 경우에 사용하세요:

  • 피싱 이메일 또는 경보에서 IOC(URL, IP 주소, 파일 해시)가 생성되어 신속한 분류가 필요한 경우
  • 자동화된 피드에서 대량의 IOC가 전달되어 차단 제어에 적용 전 신뢰도 점수가 필요한 경우
  • 사고 조사 과정에서 관찰된 네트워크 아티팩트에 대한 맥락적 강화가 필요한 경우

높은 중요도의 차단 결정을 위해 이 스킬을 단독으로 사용하지 마십시오 — 특히 CDN, 클라우드 제공업체와 같은 공유 인프라의 경우 항상 자동 강화와 분석가의 판단을 함께 사용하세요.

전제 조건

  • 멀티 AV 및 샌드박스 조회를 위한 VirusTotal API 키(무료 또는 Enterprise)
  • IP 평판 확인을 위한 AbuseIPDB API 키
  • 알려진 캠페인과 교차 참조를 위한 MISP 인스턴스 또는 TIP
  • requests 및 vt-py 라이브러리가 설치된 Python, 또는 사전 구축된 커넥터가 있는 SOAR 플랫폼

워크플로우

1단계: IOC 유형 정규화 및 분류

강화 전에 각 IOC를 분류합니다:

  • IPv4/IPv6 주소: RFC 1918 사설 IP인지 확인(외부 강화 생략), 형식 검증
  • 도메인/FQDN: 안전한 처리를 위해 디팡(defang) 처리(evil[.]com), tldextract를 통해 등록된 도메인 추출
  • URL: 도메인과 경로를 별도로 추출, 리다이렉터 확인
  • 파일 해시: 해시 유형 식별(MD5/SHA-1/SHA-256), 고유성을 위해 SHA-256 선호
  • 이메일 주소: 도메인(MX/DMARC 확인)과 로컬 파트로 분할하여 패턴 분석

실수로 클릭하는 것을 방지하기 위해 문서에서 IOC를 디팡 처리하십시오(.을 [.]로, ://을 [://]로 대체).

2단계: 다중 소스 강화

VirusTotal (파일 해시, URL, IP, 도메인):

import vt

client = vt.Client("YOUR_VT_API_KEY")

# 파일 해시 조회
file_obj = client.get_object(f"/files/{sha256_hash}")
detections = file_obj.last_analysis_stats
print(f"악성: {detections['malicious']}/{sum(detections.values())}")

# 도메인 분석
domain_obj = client.get_object(f"/domains/{domain}")
print(domain_obj.last_analysis_stats)
print(domain_obj.reputation)
client.close()

AbuseIPDB (IP 주소):

import requests

response = requests.get(
    "https://api.abuseipdb.com/api/v2/check",
    headers={"Key": "YOUR_KEY", "Accept": "application/json"},
    params={"ipAddress": "1.2.3.4", "maxAgeInDays": 90}
)
data = response.json()["data"]
print(f"신뢰도: {data['abuseConfidenceScore']}%, 신고 수: {data['totalReports']}")

MalwareBazaar (파일 해시):

response = requests.post(
    "https://mb-api.abuse.ch/api/v1/",
    data={"query": "get_info", "hash": sha256_hash}
)
result = response.json()
if result["query_status"] == "ok":
    print(result["data"][0]["tags"], result["data"][0]["signature"])

3단계: 캠페인 연관성 부여

IOC와 일치하는 기존 이벤트를 MISP에서 조회합니다:

from pymisp import PyMISP

misp = PyMISP("https://misp.example.com", "API_KEY")
results = misp.search(value="evil-domain.com", type_attribute="domain")
for event in results:
    print(event["Event"]["info"], event["Event"]["threat_level_id"])

IP 맥락(호스팅 제공업체, 오픈 포트, 배너)을 확인하기 위해 Shodan을 확인하여 IP가 불법 호스팅에 속하는지 또는 합법적인 클라우드 제공업체(오탐 위험)에 속하는지 식별합니다.

4단계: 신뢰도 점수 및 처리 방침 할당

계층적 의사 결정 프레임워크를 적용합니다:

  • 차단 (높은 신뢰도 ≥ 70%): VT에서 15개 이상의 AV 탐지, AbuseIPDB 점수 ≥ 70, 알려진 악성코드 패밀리 또는 캠페인과 일치
  • 모니터링/경보 (중간 40–69%): 5–14개 AV 탐지, 중간 수준 AbuseIPDB 점수, 캠페인 연관성 없음
  • 허용 목록/조사 (낮음 < 40%): 4개 이하 AV 탐지, 신고 기록 없음, 합법적인 서비스(Google, Cloudflare CDN IP)
  • 오탐: 합법적인 비즈니스 서비스가 잘못 플래그된 경우, 문서화하고 향후 경보에서 제외

5단계: 문서화 및 배포

TIP/MISP에 다음 내용을 기록합니다:

  • 수집된 모든 강화 데이터(타임스탬프, 출처, 점수)
  • 처리 방침 결정 및 근거
  • 수행된 차단 조치(방화벽, 프록시, DNS 싱크홀)
  • 관련 사건 티켓 번호

적절한 신뢰도 필드와 함께 STIX 지표 객체로 내보냅니다.

주요 개념

용어정의
IOC침해 지표 — 잠재적인 침해를 나타내는 관찰 가능한 네트워크 또는 호스트 아티팩트
강화여러 인텔리전스 소스로부터 원시 IOC에 맥락 데이터를 추가하는 프로세스
디팡문서에서 실수로 활성화되는 것을 방지하기 위해 IOC를 수정(.을 [.]로 대체)
오탐률양성 아티팩트가 잘못 악성으로 플래그되는 비율, 차단 임계값 조정에 중요
싱크홀악성 도메인 조회를 트래픽을 완전히 차단하지 않고 탐지를 위해 양성 IP로 리디렉션하는 DNS 서버
TTL차단 제어에서 IOC의 유효 기간, IP 지표는 30일 후, 도메인은 90일 후 만료

도구 및 시스템

  • VirusTotal: 70개 이상의 AV 엔진, 샌드박스 보고서, 커뮤니티 댓글을 갖춘 멀티 엔진 악성코드 스캐너 및 위협 인텔리전스 플랫폼
  • AbuseIPDB: 90일 남용 신고 기록이 있는 커뮤니티 관리 IP 평판 데이터베이스
  • MalwareBazaar (abuse.ch): YARA 규칙 연관성 및 악성코드 패밀리 태깅이 포함된 무료 악성코드 해시 저장소
  • URLScan.io: 피싱 URL 분류를 위해 스크린샷, DOM, 네트워크 요청을 캡처하는 무료 URL 분석 서비스
  • Shodan: IP 강화를 위해 호스팅 제공업체, 오픈 포트, 배너 정보를 제공하는 인터넷 전체 스캔 데이터

일반적인 함정

  • 공유 인프라 차단: CDN IP(Cloudflare 104.21.x.x, AWS CloudFront)는 합법적으로 악성 콘텐츠를 호스팅할 수 있지만 IP를 차단하면 수천 개의 합법적인 사이트가 중단됩니다.
  • VT 점수 집착: 낮은 VT 탐지 수가 양성을 의미하지는 않습니다 — 제로데이 악성코드와 맞춤형 APT 도구는 종종 처음에는 0점을 기록합니다. 샌드박스 동작, MISP, 패시브 DNS를 확인하십시오.
  • 디팡 누락: 이메일 또는 Confluence 문서에 활성 IOC를 붙여넣으면 자동 URL 스캐너나 피싱 도구가 트리거될 수 있습니다.
  • 만료 정책 없음: TTL이 없는 IOC는 블랙리스트에 무기한 축적되어 인프라가 합법적인 사용자에 의해 재사용됨에 따라 오탐을 생성합니다.
  • 단일 소스 과의존: VirusTotal은 AV 의견을 집계하지만, 모두 잘못되었거나 새로운 악성코드보다 뒤처질 수 있습니다. 높은 중요도 결정에는 3개 이상의 독립적인 소스를 사용하십시오.

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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