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Análise de URL Maliciosa com URLScan

URLScan.io é um serviço gratuito para escanear e analisar URLs suspeitas.

O que é Análise de URL Maliciosa com URLScan?

Esta habilidade permite que agentes de IA e analistas de segurança investiguem URLs maliciosas de forma segura utilizando o URLScan.io. O URLScan renderiza a URL em um ambiente Chromium isolado, capturando screenshots, conteúdo DOM, logs de rede, certificados SSL e detectando tecnologias web. A habilidade abrange desde o envio manual via interface web até a automação completa via API, com scripts Python para extração de IOCs e correlação com fontes de inteligência como VirusTotal, PhishTank e Google Safe Browsing. É ideal para SOCs que precisam analisar phishing, URLs de roubo de credenciais e redirecionamentos maliciosos sem expor o sistema do analista a riscos. A habilidade inclui um fluxo de trabalho estruturado com validação, ferramentas de apoio e uma lista de indicadores de comprometimento (IOCs) típicos de URLs suspeitas.

Funciona com~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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Documentação

O que Análise de URL Maliciosa com URLScan faz?

Visão Geral

O URLScan.io é um serviço gratuito para escanear e analisar URLs suspeitas. Ele captura screenshots, conteúdo DOM, transações HTTP, comportamento JavaScript e conexões de rede de páginas web em um ambiente isolado. Esta habilidade cobre o uso da interface web e da API do URLScan para investigar URLs de phishing, páginas de roubo de credenciais e redirecionamentos maliciosos sem expor o sistema do analista ao risco.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem análise de URLs maliciosas com URLScan
  • Ao construir regras de detecção ou consultas de caça a ameaças para este domínio
  • Quando analistas de SOC precisam de procedimentos estruturados para este tipo de análise
  • Ao validar a cobertura de monitoramento de segurança para técnicas de ataque relacionadas

Pré-requisitos

  • Conta no URLScan.io (nível gratuito disponível, chave de API para automação)
  • Python 3.8+ com a biblioteca requests
  • Compreensão de protocolos HTTP e tecnologias web
  • Familiaridade com padrões de URLs de phishing

Conceitos-chave

Capacidades do URLScan

  1. Navegação segura: Renderiza URLs em uma instância isolada do Chromium
  2. Captura de screenshot: Instantâneo visual da página renderizada
  3. Análise DOM: Conteúdo HTML completo após execução JavaScript
  4. Log de rede: Todas as requisições HTTP feitas pela página (formato HAR)
  5. Análise de certificado: Detalhes do certificado SSL/TLS
  6. Detecção de tecnologia: Identifica frameworks web e bibliotecas
  7. Mapeamento IP/ASN: Inteligência de infraestrutura
  8. Veredito: Classificação comunitária e automatizada

Sinais de Alerta em URLs de Phishing

  • Domínios recém-registrados (< 30 dias)
  • Serviços de hospedagem gratuita (Wix, GitHub Pages, Firebase)
  • Encurtadores de URL ocultando o destino final
  • Profundidade excessiva de subdomínios (login.microsoft.com.evil.com)
  • Nome da marca no subdomínio ou caminho, não no domínio
  • Portas não padrão
  • Data URIs ou conteúdo codificado em base64
  • Páginas pesadas em JavaScript com HTML mínimo

Fluxo de Trabalho

Passo 1: Enviar URL para URLScan

Web: Navegue até https://urlscan.io e envie a URL suspeita
API: POST https://urlscan.io/api/v1/scan/
     Cabeçalho: API-Key: sua-chave-api
     Corpo: {"url": "https://url-suspeita.com", "visibility": "private"}

Passo 2: Analisar Resultados

  • Revise o screenshot em busca de falsificação de marca
  • Verifique redirecionamentos e URL de destino final
  • Examine o DOM em busca de formulários de entrada de credenciais
  • Revise as requisições de rede para endpoints de exfiltração de dados
  • Verifique a validade do certificado SSL e seu emissor

Passo 3: Extrair IOCs

  • Domínios e IPs contatados
  • URLs na cadeia de redirecionamento
  • Hashes SHA-256 dos recursos da página
  • Hashes de arquivos JavaScript

Passo 4: Correlacionar com Inteligência de Ameaças

Use o scripts/process.py para automatizar a varredura de URLs, extrair IOCs e correlacionar com VirusTotal, PhishTank e Google Safe Browsing.

Ferramentas e Recursos

Validação

  • Escaneie com sucesso uma URL suspeita via API
  • Extraia o screenshot e identifique falsificação de marca
  • Documente a cadeia completa de redirecionamentos
  • Gere uma lista de IOCs a partir dos resultados da varredura
  • Correlacione as descobertas com pelo menos 2 fontes de inteligência de ameaças

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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