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PowerShell Empire 아티팩트 분석

Windows Script Block Logging(이벤트 ID 4104) 및 Module Logging(이벤트 ID 4103)에서 PowerShell Empire 사후 침투 프레임워크 아티팩트를 탐지합니다. 기본 실행 문자열, Base64로 인코딩된 WebClient/FromBase64String 페이로드, 알려진 모듈 호출(Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast) 및 스테이징 URL 패턴을 포함합니다. Windows 이벤트 로그에서 Empire C2 활동을 헌팅하거나 확인할 때 사용하세요.

PowerShell Empire 아티팩트 분석란 무엇인가요?

이 스킬은 PowerShell Empire 사후 침투 프레임워크 아티팩트를 Windows 이벤트 로그에서 식별하기 위한 전문 분석 도구입니다. PowerShell Script Block Logging(이벤트 ID 4104) 및 Module Logging(이벤트 ID 4103)을 활용하여 Empire의 기본 실행 문자열(`powershell -noP -sta -w 1 -enc`), Base64 인코딩 WebClient/FromBase64String 페이로드, Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast, Invoke-TokenManipulation과 같은 알려진 모듈 호출, 그리고 `/login/process.php`, `/admin/get.php` 같은 기본 스테이징 URL 패턴을 탐지합니다. SOC 분석가가 보안 모니터링 범위를 검증하고, 위협 헌팅 쿼리를 작성하며, 보안 사고를 조사할 때 구조화된 절차를 제공합니다. Python 3.9+ 환경에서 Windows 이벤트 로그 또는 EVTX 파일을 분석하며, 결과는 일치된 IOC, 디코딩된 Base64 페이로드, 의심스러운 이벤트 타임라인, MITRE ATT&CK 기술 매핑 및 심각도 점수를 포함한 JSON 보고서로 출력됩니다.

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

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문서

PowerShell Empire 아티팩트 분석은(는) 무엇을 하나요?

개요

PowerShell Empire은 리스너, 스테이저, 에이전트로 구성된 사후 침투 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 아티팩트는 Windows 이벤트 로그, 특히 PowerShell Script Block Logging(이벤트 ID 4104) 및 Module Logging(이벤트 ID 4103)에서 탐지 가능한 흔적을 남깁니다. 이 스킬은 Empire의 기본 실행 문자열(powershell -noP -sta -w 1 -enc), System.Net.WebClient와 FromBase64String을 포함하는 Base64 인코딩 페이로드, 알려진 모듈 호출(Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast, Invoke-TokenManipulation) 및 스테이징 URL 패턴을 이벤트 로그에서 분석합니다.

사용 시기

  • PowerShell Empire 아티팩트 분석이 필요한 보안 사고를 조사할 때
  • 이 도메인에 대한 탐지 규칙 또는 위협 헌팅 쿼리를 구축할 때
  • SOC 분석가가 이 분석 유형에 대한 구조화된 절차가 필요할 때
  • 관련 공격 기술에 대한 보안 모니터링 범위를 검증할 때

전제 조건

  • Python 3.9+ 및 Windows 이벤트 로그 또는 내보낸 EVTX 파일 접근 권한
  • 그룹 정책을 통해 활성화된 PowerShell Script Block Logging(이벤트 ID 4104)
  • 포괄적인 범위를 위해 활성화된 Module Logging(이벤트 ID 4103)

주요 탐지 패턴

  1. 기본 실행기 — powershell -noP -sta -w 1 -enc 뒤에 Base64 블록이 이어짐
  2. 스테이저 지표 — System.Net.WebClient, DownloadData, DownloadString, FromBase64String
  3. 모듈 시그니처 — Invoke-Mimikatz, Invoke-Kerberoast, Invoke-TokenManipulation, Invoke-PSInject, Invoke-DCOM
  4. 사용자 에이전트 문자열 — HTTP 리스너 구성의 기본 Empire 사용자 에이전트
  5. 스테이징 URL — /login/process.php, /admin/get.php 및 유사한 기본 URI 패턴

출력

일치된 IOC, 디코딩된 Base64 페이로드, 의심스러운 이벤트 타임라인, MITRE ATT&CK 기술 매핑 및 심각도 점수를 포함하는 JSON 보고서입니다.

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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