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Análise de Prefetch do Windows com Python

Analise arquivos Prefetch (.pf) do Windows usando a biblioteca Python windowsprefetch.

O que é Análise de Prefetch do Windows com Python?

Esta skill capacita agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) a analisar arquivos Prefetch do Windows (.pf) utilizando a biblioteca Python `windowsprefetch`. Ela fornece um guia estruturado para coletar, analisar e extrair informações críticas de arquivos Prefetch, incluindo nomes de executáveis, contagens de execução, carimbos de data/hora, DLLs carregadas e diretórios acessados. É especialmente útil em investigações de segurança cibernética para reconstruir linhas do tempo de execução, detectar binários renomeados ou disfarçados (por exemplo, que carregam DLLs suspeitas como as do Cobalt Strike) e identificar programas anômalos que possam indicar execução de malware ou movimento lateral. A skill cobre desde a coleta de arquivos até a geração de relatórios JSON detalhados, com exemplos práticos de saída. Ela é compatível com ambientes Python 3.9+ e versões de Prefetch 17 a 30.

Funciona com~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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Documentação

Analisando Prefetch do Windows com Python

Visão Geral

Arquivos Prefetch do Windows (.pf) registram dados de execução de aplicativos, incluindo nomes de executáveis, contagens de execução, carimbos de data/hora, DLLs carregadas e diretórios acessados. Esta skill aborda a análise de arquivos Prefetch usando a biblioteca Python windowsprefetch para reconstruir linhas do tempo de execução, detectar binários renomeados ou disfarçados comparando nomes de executáveis com recursos carregados e identificar programas suspeitos que podem indicar execução de malware ou movimento lateral.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem a análise de prefetch do Windows com python
  • 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

  • Python 3.9+ com a biblioteca windowsprefetch (pip install windowsprefetch)
  • Arquivos Prefetch do Windows de C:\Windows\Prefetch\ (versões 17-30 suportadas)
  • Compreensão das convenções de nomenclatura de arquivos Prefetch do Windows (EXECUTÁVEL-HASH.pf)

Passos

Passo 1: Coletar Arquivos Prefetch

Colete os arquivos .pf do diretório C:\Windows\Prefetch\ do sistema alvo.

Passo 2: Analisar o Histórico de Execução

Extraia o nome do executável, a contagem de execuções, os últimos carimbos de data/hora de execução e informações de volume.

Passo 3: Detectar Execução Suspeita

Sinalize ferramentas de ataque conhecidas (mimikatz, psexec, etc.), binários renomeados e padrões de execução incomuns.

Passo 4: Construir Linha do Tempo de Execução

Reconstrua a linha do tempo cronológica de execução a partir de todos os arquivos Prefetch.

Saída Esperada

Relatório JSON com histórico de execução, executáveis suspeitos, indicadores de binários renomeados e reconstrução da linha do tempo.

Exemplo de Saída

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

Analisador de Prefetch do Windows v2.1
=======================================
Origem: /evidencia/Windows/Prefetch/
Formato Prefetch: Windows 10 (compactado MAM, versão 30)
Arquivos Encontrados: 234

--- Linha do Tempo de Execução (Janela do Incidente: 2024-01-15 a 2024-01-18) ---
Última Execução (UTC)  | Contagem | Nome do Arquivo               | Hash    | Caminho
-----------------------|----------|-------------------------------|---------|------------------------------------------
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

--- Detecção de Binários Renomeados ---
ALERTA: UPDATE_CLIENT.EXE carregou DLLs consistentes com o beacon do Cobalt Strike:
  DLLs Referenciadas: wininet.dll, ws2_32.dll, advapi32.dll, dnsapi.dll, netapi32.dll
  Volume: \VOLUME{01d94f2a3b5c7d8e-A4E73F21} (C:)
  Diretórios referenciados:
    C:\ProgramData\Updates\
    C:\Windows\System32\

--- Análise de Frequência de Execução ---
Mais Executados (Top 5):
  1. SVCHOST.EXE          (267 execuções)
  2. CHROME.EXE           (189 execuções)
  3. EXPLORER.EXE         (156 execuções)
  4. RUNTIMEBROKER.EXE    (134 execuções)
  5. OUTLOOK.EXE          (98 execuções)

Primeiras Execuções (Nunca vistos antes da janela do incidente):
  6 executáveis executados pela primeira vez entre 2024-01-15 e 2024-01-18

Resumo:
  Total de arquivos prefetch:         234
  Executáveis suspeitos:              6
  Indicadores de binários renomeados: 1 (update_client.exe)
  Ferramentas anti-forense:           2 (sdelete64.exe, wevtutil.exe)
  Relatório JSON: /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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