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랜섬웨어 결제 지갑 분석

블록체인 분석 도구(Chainalysis Reactor, WalletExplorer, blockchain.com API 등)를 활용하여 랜섬웨어 암호화폐 결제 흐름을 추적하고, 지갑 클러스터를 식별하며, 믹서와 거래소를 통한 자금 이동을 추적하여 법 집행 기관의 귀속을 지원합니다. 랜섬웨어 비트코인 결제 추적, 암호화폐 지갑 포렌식, 갈취 결제에 대한 블록체인 위협 인텔리전스 수집 시 사용합니다.

랜섬웨어 결제 지갑 분석란 무엇인가요?

이 스킬은 랜섬웨어 공격을 받은 조직이 랜섬노트에서 발견한 암호화폐 지갑 주소를 체계적으로 분석하고 자금 흐름을 추적하는 방법을 제공합니다. 블록체인 탐색기 API(blockchain.com, WalletExplorer)와 Python 스크립트를 활용하여 지갑 거래 내역을 조회하고, UTXO 모델 기반으로 자금 이동 맵을 구성하며, 혼합 서비스(믹서), 피체인, 거래소 입금 주소 등 주요 패턴을 식별합니다. 또한, 알려진 랜섬웨어 인프라와의 교차 참조를 통해 공격 그룹을 귀속하고, 법 집행 기관이나 위협 인텔리전스 분석가가 사용할 수 있는 구조화된 귀속 보고서를 생성합니다. 이 스킬은 수동적이고 읽기 전용 분석에 적합하며, 라이브 결제 차단이나 범죄자와의 직접 상호작용에는 사용하지 않습니다.

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

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문서

랜섬웨어 결제 지갑 분석은(는) 무엇을 하나요?

사용 시기

  • 조직이 랜섬웨어에 감염되었고, 랜섬노트에 조사가 필요한 비트코인 또는 암호화폐 지갑 주소가 포함된 경우
  • 법 집행 기관이나 침해 대응자가 피해자가 지불한 후 랜섬 결제가 어디로 흘러갔는지 추적해야 하는 경우
  • 위협 인텔리전스 분석가가 여러 사고에 걸쳐 결제 인프라를 클러스터링하여 랜섬웨어 캠페인을 귀속시키는 경우
  • 조사관이 랜섬웨어 그룹이 여러 피해자에 걸쳐 지갑 인프라를 재사용하는지 확인해야 하는 경우
  • 규정 준수 또는 법무 팀이 기소, 제재 집행 또는 보험 청구를 위한 자금 흐름 증거가 필요한 경우

이 스킬을 실시간 결제 차단이나 랜섬웨어 운영자와의 직접 상호작용에는 사용하지 마십시오. 모든 분석은 공개 블록체인 데이터에 대해 수동적이고 읽기 전용으로 수행되어야 합니다.

사전 요구 사항

  • Python 3.8+ 및 requests, json, hashlib 라이브러리
  • 블록체인 탐색기 API(blockchain.com, WalletExplorer.com, Blockstream.info)에 대한 접근 권한
  • 비트코인 거래 모델(UTXO, 입력, 출력, 잔돈 주소)에 대한 이해
  • 일반적인 난독화 기법(믹서, 텀블러, 피체인, 크로스체인 스왑)에 대한 이해
  • 선택 사항: 엔터프라이즈급 클러스터 분석을 위한 Chainalysis Reactor 라이선스
  • 선택 사항: 고급 트랜잭션 그래프 시각화를 위한 OXT.me

워크플로우

1단계: 랜섬노트에서 지갑 주소 추출

랜섬노트를 파싱하여 결제 주소를 식별합니다:

일반적인 주소 형식:
  비트코인 (P2PKH):   1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5SLmv7DivfNa  (1로 시작)
  비트코인 (P2SH):    3J98t1WpEZ73CNmQviecrnyiWrnqRhWNLy  (3으로 시작)
  비트코인 (Bech32):  bc1qar0srrr7xfkvy5l643lydnw9re59gtzzwf5mdq (bc1로 시작)
  모네로:             4... (95자, 추적이 훨씬 어려움)
  이더리움:          0x... (16진수 40자)

2단계: 블록체인 탐색기에서 거래 내역 조회

지갑과 관련된 모든 거래를 검색합니다:

import requests

def get_wallet_transactions(address):
    """blockchain.com API를 사용하여 주소의 거래 내역을 조회합니다."""
    url = f"https://blockchain.info/rawaddr/{address}"
    resp = requests.get(url, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return {
        "address": address,
        "n_tx": data.get("n_tx", 0),
        "total_received_satoshi": data.get("total_received", 0),
        "total_sent_satoshi": data.get("total_sent", 0),
        "final_balance_satoshi": data.get("final_balance", 0),
        "transactions": data.get("txs", []),
    }

3단계: 자금 흐름 매핑 및 클러스터 식별

랜섬 지갑에서 하위 주소로의 출력을 추적합니다:

자금 흐름 분석:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
피해자 결제 ──► 랜섬 지갑 ──► 통합 지갑
                                 ├─► 믹서/텀블러 서비스
                                 ├─► 거래소 입금 주소
                                 └─► 피체인 (연속적인 소액 출력)

주요 지표:
  - 통합: 여러 랜섬 결제가 하나의 지갑에 집계됨
  - 피체인: 출력액이 점차 감소하는 연속 거래
  - 믹서 사용: 알려진 믹서 주소(Wasabi, Samourai, ChipMixer)로 자금 전송
  - 거래소 현금화: 알려진 거래소 지갑(Binance, Kraken 핫 월렛)에 입금

4단계: 알려진 지갑 데이터베이스와 교차 참조

알려진 랜섬웨어 인프라와 주소를 대조합니다:

# WalletExplorer에서 엔터티 식별 확인
def check_wallet_explorer(address):
    url = f"https://www.walletexplorer.com/api/1/address?address={address}&caller=research"
    resp = requests.get(url, timeout=30)
    data = resp.json()
    return {
        "wallet_id": data.get("wallet_id"),
        "label": data.get("label", "Unknown"),
        "is_exchange": data.get("is_exchange", False),
    }

5단계: 귀속 보고서 생성

조사 결과를 구조화된 인텔리전스 보고서로 정리합니다:

랜섬웨어 지갑 분석 보고서
====================================
랜섬 주소:             bc1q...xyz
패밀리 귀속:           LockBit 3.0 (랜섬노트 형식 기준)
총 수신 금액:          4.25 BTC (결제 시점 기준 $178,500)
총 송신 금액:          4.25 BTC (지갑 완전 소진)
결제 건수:            3건 (3명의 다른 피해자 추정)

자금 흐름:
  결제 1: 1.5 BTC → 통합 지갑 → Binance 입금
  결제 2: 1.0 BTC → Wasabi 믹서 → 알 수 없음
  결제 3: 1.75 BTC → 피체인 (12홉) → OKX 입금

클러스터 분석:
  관련 지갑: 동일 클러스터 내 47개 주소 식별
  총 클러스터 규모: 156.3 BTC ($6.5M USD)
  첫 활동: 2024-01-15
  마지막 활동: 2024-09-22

검증

  • API를 조회하기 전에 지갑 주소 형식이 유효한지 확인합니다.
  • 거래 타임스탬프를 알려진 침해 타임라인과 교차 참조합니다.
  • 공통 입력 소유권 휴리스틱을 확인하여 클러스터 연관성을 검증합니다.
  • 제재된 주소에 대해 OFAC SDN 목록과 결과를 비교합니다.
  • 여러 출처(WalletExplorer, OXT, Chainalysis)에서 거래소 귀속을 확인합니다.

주요 개념

용어정의
UTXO사용되지 않은 거래 출력; 거래 체인을 통해 소유권을 추적하는 비트코인의 기본 단위
클러스터 분석공통 입력 소유권 및 잔돈 주소 휴리스틱을 사용하여 동일한 엔터티가 제어하는 것으로 추정되는 여러 비트코인 주소를 그룹화
피체인많은 연속 거래를 통해 자금을 전송하고 각 거래에서 소액을 새 주소로 떼어내는 자금 세탁 패턴
CoinJoin/믹서여러 사용자의 거래를 결합하여 송신자와 수신자 간의 연결을 난독화하는 개인정보 보호 기술
공통 입력 소유권단일 거래의 모든 입력은 동일한 엔터티가 제어한다고 가정하는 휴리스틱

도구 및 시스템

  • Chainalysis Reactor: 엔터티 귀속 및 크로스체인 추적 기능을 갖춘 엔터프라이즈 블록체인 조사 플랫폼
  • WalletExplorer: 비트코인 주소를 클러스터링하고 알려진 서비스(거래소, 믹서, 마켓)에 레이블을 지정하는 무료 도구
  • OXT.me: UTXO 그래프 분석을 통한 고급 비트코인 거래 시각화
  • Blockstream.info: 전체 API 액세스가 가능한 오픈 소스 비트코인 블록 탐색기
  • blockchain.com API: 비트코인 주소 잔액 및 거래 내역 조회를 위한 무료 API
  • OFAC SDN 목록: 규정 준수 확인을 위한 미국 재무부 제재 주소 목록

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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