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URLScan을 통한 악성 URL 분석

URLScan.io는 의심스러운 URL을 스캔하고 분석하는 무료 서비스입니다.

URLScan을 통한 악성 URL 분석란 무엇인가요?

이 스킬은 URLScan.io를 활용하여 피싱 URL, 자격 증명 수집 페이지 및 악성 리디렉션을 안전하게 분석하는 방법을 제공합니다. URLScan.io는 격리된 환경에서 웹 페이지를 렌더링하여 스크린샷, DOM 콘텐츠, HTTP 트랜잭션, JavaScript 동작 및 네트워크 연결을 캡처합니다. 분석가의 시스템을 위험에 노출시키지 않고 URLScan의 웹 인터페이스와 API를 통해 의심스러운 URL을 제출하고, 결과를 분석하며, 침해 지표(IOC)를 추출하는 전체 워크플로우를 다룹니다. 또한 추출한 IOC를 VirusTotal, PhishTank, Google Safe Browsing과 같은 위협 인텔리전스 소스와 교차 참조하여 보다 정확한 위협 탐지 및 분석을 지원합니다. 이 스킬은 SOC 분석가, 위협 헌터 및 보안 연구원이 정형화된 절차에 따라 악성 URL을 분석하고 대응하는 데 유용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan

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문서

URLScan을 통한 악성 URL 분석은(는) 무엇을 하나요?

개요

URLScan.io는 의심스러운 URL을 스캔하고 분석하는 무료 서비스입니다. 격리된 환경에서 웹 페이지의 스크린샷, DOM 콘텐츠, HTTP 트랜잭션, JavaScript 동작 및 네트워크 연결을 캡처합니다. 이 스킬은 분석가의 시스템을 위험에 노출시키지 않고 피싱 URL, 자격 증명 수집 페이지 및 악성 리디렉션을 조사하기 위해 URLScan의 웹 인터페이스와 API를 사용하는 방법을 다룹니다.

사용 시기

  • URLScan으로 악성 URL 분석이 필요한 보안 인시던트를 조사할 때
  • 이 도메인에 대한 탐지 규칙 또는 위협 헌팅 쿼리를 구축할 때
  • SOC 분석가가 이 분석 유형에 대한 정형화된 절차가 필요할 때
  • 관련 공격 기술에 대한 보안 모니터링 적용 범위를 검증할 때

전제 조건

  • URLScan.io 계정 (무료 티어 사용 가능, 자동화를 위한 API 키 필요)
  • requests 라이브러리가 포함된 Python 3.8+
  • HTTP 프로토콜 및 웹 기술에 대한 이해
  • 피싱 URL 패턴에 대한 친숙함

주요 개념

URLScan 기능

  1. 안전한 브라우징: 격리된 Chromium 인스턴스에서 URL 렌더링
  2. 스크린샷 캡처: 렌더링된 페이지의 시각적 스냅샷
  3. DOM 분석: JavaScript 실행 후 전체 HTML 콘텐츠
  4. 네트워크 로그: 페이지가 만든 모든 HTTP 요청 (HAR 형식)
  5. 인증서 분석: SSL/TLS 인증서 세부 정보
  6. 기술 탐지: 웹 프레임워크 및 라이브러리 식별
  7. IP/ASN 매핑: 인프라 정보
  8. 판정: 커뮤니티 및 자동 분류

피싱 URL 위험 신호

  • 새로 등록된 도메인 (30일 미만)
  • 무료 호스팅 서비스 (Wix, GitHub Pages, Firebase)
  • 최종 목적지를 숨기는 URL 단축기
  • 과도한 서브도메인 깊이 (login.microsoft.com.evil.com)
  • 도메인이 아닌 서브도메인 또는 경로에 브랜드 이름 포함
  • 비표준 포트
  • Data URI 또는 base64 인코딩 콘텐츠
  • 최소한의 HTML로 JavaScript가 많은 페이지

워크플로우

1단계: URLScan에 URL 제출

웹: https://urlscan.io 로 이동하여 의심스러운 URL 제출
API: POST https://urlscan.io/api/v1/scan/
     헤더: API-Key: your-api-key
     본문: {"url": "https://suspicious-url.com", "visibility": "private"}

2단계: 결과 분석

  • 브랜드 사칭을 위해 스크린샷 검토
  • 리디렉션 및 최종 목적지 URL 확인
  • 자격 증명 입력 양식을 위해 DOM 검사
  • 데이터 유출 엔드포인트를 위해 네트워크 요청 검토
  • SSL 인증서 유효성 및 발급자 확인

3단계: IOC 추출

  • 연결된 도메인 및 IP
  • 리디렉션 체인의 URL
  • 페이지 리소스의 SHA-256 해시
  • JavaScript 파일 해시

4단계: 위협 인텔리전스와 교차 참조

scripts/process.py를 사용하여 URL 스캔을 자동화하고 IOC를 추출한 다음 VirusTotal, PhishTank 및 Google Safe Browsing과 교차 참조합니다.

도구 및 리소스

검증

  • API를 통해 의심스러운 URL을 성공적으로 스캔
  • 스크린샷을 추출하고 브랜드 사칭 식별
  • 전체 리디렉션 체인 문서화
  • 스캔 결과에서 IOC 목록 생성
  • 최소 2개의 위협 인텔리전스 소스와 결과 교차 참조

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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