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analisar-indicadores-de-rede-de-ransomware

Identificar indicadores de rede relacionados a ransomware, incluindo padrões de beaconing C2, conexões a nós de saída TOR, fluxos de exfiltração de dados e troca de chaves de criptografia, analisando dados do Zeek conn.log e NetFlow. Use durante caça a ameaças por atividade ativa de ransomware na rede ou ao investigar suspeitas de exfiltração pré-criptografia durante resposta a incidentes.

O que é analisar-indicadores-de-rede-de-ransomware?

Esta skill automatiza a análise de logs de rede (Zeek conn.log e NetFlow) para detectar indicadores de atividade de ransomware, como padrões de beaconing (callbacks periódicos), conexões a nós de saída TOR, exfiltração de dados e padrões DNS suspeitos. Ela é útil para equipes de segurança (SOC, Threat Hunting, IR) que precisam investigar rapidamente possíveis infecções por ransomware ou validar a cobertura de monitoramento. Suporta Python 3.8+ e utiliza listas de nós TOR e IOCs de C2 para correlação. O resultado é um relatório JSON estruturado com pontuação de risco composta e mapeamento MITRE ATT&CK (T1071, T1573, T1041), facilitando a integração com ferramentas de análise e resposta a incidentes.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-ransomware-network-indicators

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Documentação

Analisando Indicadores de Rede de Ransomware

Visão Geral

Antes e durante a execução do ransomware, adversários estabelecem canais C2, exfiltram dados e baixam chaves de criptografia. Esta skill analisa dados do Zeek conn.log e NetFlow para detectar padrões de beaconing (callbacks em intervalos regulares), conexões a nós de saída TOR conhecidos, grandes transferências de dados de saída e atividade DNS suspeita associada a famílias de ransomware.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem análise de indicadores de rede de ransomware
  • 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

  • Arquivos Zeek conn.log ou exportações NetFlow CSV/JSON
  • Python 3.8+ com biblioteca padrão
  • Lista de nós de saída TOR (obtida do Tor Project ou feeds de inteligência de ameaças)
  • Opcional: Lista de IOCs de C2 de ransomware conhecidos

Etapas

  1. Analisar Logs de Conexão — Ingerir Zeek conn.log (TSV) ou registros NetFlow em formato estruturado
  2. Detectar Padrões de Beaconing — Calcular estatísticas de intervalo de conexão (média, desvio padrão, coeficiente de variação) para identificar callbacks periódicos
  3. Verificar Conexões a Nós de Saída TOR — Cruzar IPs de destino com a lista atual de nós de saída TOR
  4. Identificar Exfiltração de Dados — Sinalizar conexões com proporções anormalmente altas de bytes de saída para IPs externos
  5. Analisar Padrões DNS — Detectar consultas de domínio semelhantes a DGA e subdomínios de alta entropia
  6. Pontuar e Correlacionar — Aplicar pontuação de risco composta em todos os tipos de indicadores
  7. Gerar Relatório — Produzir relatório estruturado com linha do tempo e mapeamento MITRE ATT&CK

Saída Esperada

  • Relatório JSON com detecções de beaconing e estatísticas de intervalo
  • Alertas de conexão a nós de saída TOR
  • Análise de fluxos de exfiltração de dados
  • Pontuação de risco composta de ransomware com mapeamento MITRE (T1071, T1573, T1041)

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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