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Windows Prefetch 분석 (Python)

windowsprefetch Python 라이브러리를 사용하여 Windows Prefetch(.pf) 파일을 파싱하고 분석합니다.

Windows Prefetch 분석 (Python)란 무엇인가요?

이 스킬은 보안 분석가나 포렌식 전문가가 Windows Prefetch 파일(.pf)을 분석하여 애플리케이션 실행 기록, 실행 횟수, 타임스탬프, 로드된 DLL 및 접근된 디렉토리 정보를 추출하는 방법을 제공합니다. windowsprefetch 라이브러리를 활용하여 실행 타임라인을 재구성하고, 실행 파일 이름과 로드된 리소스를 비교하여 위장된 바이너리나 이름이 변경된 악성 도구를 탐지합니다. 또한, 비정상적인 실행 패턴을 식별하여 랜섬웨어, 측면 이동 또는 정보 탈취와 같은 공격 징후를 찾아냅니다. 이 스킬은 보안 인시던트 조사, 위협 헌팅, 탐지 규칙 개발에 유용하며, Python 3.9 이상 환경과 C:\Windows\Prefetch 디렉토리에서 수집한 Prefetch 파일(v17~30)을 필요로 합니다.

지원 대상~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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문서

Windows Prefetch 분석 (Python)은(는) 무엇을 하나요?

개요

Windows Prefetch 파일(.pf)에는 실행 파일 이름, 실행 횟수, 타임스탬프, 로드된 DLL 및 접근된 디렉토리 등 애플리케이션 실행 데이터가 기록됩니다. 이 스킬은 windowsprefetch Python 라이브러리를 사용하여 Prefetch 파일을 파싱하고, 실행 타임라인을 재구성하며, 실행 파일 이름과 로드된 리소스를 비교하여 이름이 변경되었거나 위장된 바이너리를 탐지하고, 맬웨어 실행 또는 측면 이동을 나타낼 수 있는 의심스러운 프로그램을 식별하는 방법을 다룹니다.

사용 시기

  • 보안 인시던트 조사 시 Windows Prefetch를 Python으로 분석해야 하는 경우
  • 이 도메인에 대한 탐지 규칙 또는 위협 헌팅 쿼리를 구축하는 경우
  • SOC 분석가가 이 분석 유형에 대한 체계적인 절차를 필요로 하는 경우
  • 관련 공격 기술에 대한 보안 모니터링 적용 범위를 검증하는 경우

사전 요구 사항

  • Python 3.9+ 및 windowsprefetch 라이브러리 (pip install windowsprefetch)
  • C:\Windows\Prefetch\ 디렉토리의 Windows Prefetch 파일 (버전 17-30 지원)
  • Windows Prefetch 파일 이름 규칙 이해 (EXECUTABLE-HASH.pf)

단계

1단계: Prefetch 파일 수집

대상 시스템의 C:\Windows\Prefetch\ 디렉토리에서 .pf 파일을 수집합니다.

2단계: 실행 기록 파싱

실행 파일 이름, 실행 횟수, 마지막 실행 타임스탬프 및 볼륨 정보를 추출합니다.

3단계: 의심스러운 실행 탐지

알려진 공격 도구(mimikatz, psexec 등), 이름이 변경된 바이너리 및 비정상적인 실행 패턴을 플래그로 표시합니다.

4단계: 실행 타임라인 구축

모든 Prefetch 파일에서 시간순 실행 타임라인을 재구성합니다.

예상 출력

JSON 보고서: 실행 기록, 의심스러운 실행 파일, 이름 변경 바이너리 지표 및 타임라인 재구성 결과를 포함합니다.

출력 예시

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

Windows Prefetch Analyzer v2.1
================================
Source: /evidence/Windows/Prefetch/
Prefetch Format: Windows 10 (MAM compressed, version 30)
Files Found: 234

--- Execution Timeline (Incident Window: 2024-01-15 to 2024-01-18) ---
Last Executed (UTC)     | Run Count | Filename                    | Hash     | Path
------------------------|-----------|-----------------------------|----------|------------------------------------------
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

--- Renamed Binary Detection ---
ALERT: UPDATE_CLIENT.EXE loaded DLLs consistent with Cobalt Strike beacon:
  Referenced DLLs: wininet.dll, ws2_32.dll, advapi32.dll, dnsapi.dll, netapi32.dll
  Volume: \VOLUME{01d94f2a3b5c7d8e-A4E73F21} (C:)
  Directories referenced:
    C:\ProgramData\Updates\
    C:\Windows\System32\

--- Execution Frequency Analysis ---
Most Executed (Top 5):
  1. SVCHOST.EXE          (267 runs)
  2. CHROME.EXE           (189 runs)
  3. EXPLORER.EXE         (156 runs)
  4. RUNTIMEBROKER.EXE    (134 runs)
  5. OUTLOOK.EXE          (98 runs)

First-Time Executions (Never seen before incident window):
  6 executables first run between 2024-01-15 and 2024-01-18

Summary:
  Total prefetch files:         234
  Suspicious executables:       6
  Renamed binary indicators:    1 (update_client.exe)
  Anti-forensics tools:         2 (sdelete64.exe, wevtutil.exe)
  JSON report: /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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