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modelo-de-comunicacao-para-incidentes-de-malware

Cria modelos estruturados de comunicação para incidentes de malware (ransomware, wiper, trojan, worm), abrangendo notificações internas, briefings executivos, comunicados técnicos, notificações regulatórias e públicas.

O que é modelo-de-comunicacao-para-incidentes-de-malware?

Este skill fornece uma estrutura completa de modelos de comunicação para incidentes de malware, incluindo ransomware, wiper, trojan e worm. Ele é projetado para coordenar a resposta a incidentes, gerenciar stakeholders e garantir conformidade regulatória. O skill define uma matriz de classificação de gravidade (P1 a P4) com prazos de notificação e audiências específicas, além de canais de comunicação seguros. Inclui cinco modelos prontos para uso: notificação inicial interna, briefing executivo, comunicado técnico para equipes de TI, notificação regulatória e notificação ao cliente/público. Cada modelo possui campos preenchíveis para detalhes do incidente, impacto, ações tomadas e próximos passos. O fluxo de trabalho de escalonamento é apresentado de forma visual, com recomendações de contato com base na gravidade. Referências a padrões como NIST SP 800-61 e GDPR Artigo 33 reforçam a conformidade. O skill é útil para arquitetos de segurança, analistas SOC, gerentes de incidentes e qualquer profissional que precise estabelecer ou melhorar processos de comunicação em resposta a malware.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/building-malware-incident-communication-template

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Documentação

Modelo de Comunicação para Incidentes de Malware

Visão Geral

A comunicação eficaz durante incidentes de malware é crítica para uma resposta coordenada, gerenciamento de stakeholders e conformidade regulatória. Uma estrutura de comunicação bem definida garante que as pessoas certas recebam informações adequadas no momento certo, prevenindo pânico enquanto mantém a transparência. Os modelos de comunicação devem cobrir escalonamento interno, briefings executivos, comunicados técnicos para equipes de TI, notificações a clientes, divulgações regulatórias e comunicados à imprensa. A estrutura deve considerar diferentes tipos de malware (ransomware, wiper, trojan, worm) e níveis de gravidade que determinam a velocidade de escalonamento e o público-alvo.

Quando Usar

  • Ao implantar ou configurar capacidades de modelo de comunicação para incidentes de malware em seu ambiente
  • Ao estabelecer controles de segurança alinhados a requisitos de conformidade
  • Ao construir ou melhorar a arquitetura de segurança para este domínio
  • Ao realizar avaliações de segurança que exigem esta implementação

Pré-requisitos

  • Familiaridade com conceitos e ferramentas de resposta a incidentes
  • Acesso a um ambiente de teste ou laboratório para execução segura
  • Python 3.8+ com as dependências necessárias instaladas
  • Autorização apropriada para quaisquer atividades de teste

Estrutura de Comunicação

Classificação de Gravidade

GravidadeDescriçãoPrazo de NotificaçãoPúblico
P1 - CríticoRansomware, wiper ou infecção generalizada afetando operações de negóciosEm até 15 minutosCISO, CEO, Jurídico, Conselho (se aplicável)
P2 - AltoMalware direcionado em sistemas críticos, suspeita de exfiltração de dadosEm até 1 horaCISO, Diretor de TI, Jurídico
P3 - MédioInfecção por malware contida, propagação limitadaEm até 4 horasGerente de Segurança, Diretor de TI
P4 - BaixoInfecção em endpoint único, rapidamente contidaEm até 24 horasLíder da Equipe de Segurança

Canais de Comunicação

CanalCaso de UsoNível de Segurança
Chamadas telefônicas fora de bandaNotificações críticas iniciaisMais alto
Mensagens criptografadas (Signal)Coordenação em tempo real da equipe de RIAlto
E-mail seguro (criptografado)Notificações formais, documentaçãoAlto
Sala de guerra (física/virtual)Coordenação contínua de incidentesMédio
Sistema de ticket de incidentesAcompanhamento de status e documentaçãoMédio
Intranet da empresaComunicação ampla com funcionáriosPadrão

Modelo 1: Notificação Inicial de Incidente (Interno)

ASSUNTO: [GRAVIDADE] Incidente de Malware - Notificação Inicial - [DATA/HORA UTC]

CLASSIFICAÇÃO: CONFIDENCIAL - APENAS EQUIPE DE RI

ID DO INCIDENTE: IR-[ANO]-[NÚMERO]
HORA DA DETECÇÃO: [AAAA-MM-DD HH:MM UTC]
HORA DA NOTIFICAÇÃO: [AAAA-MM-DD HH:MM UTC]
GRAVIDADE: [P1/P2/P3/P4]

SUMÁRIO:
Um incidente de malware foi detectado afetando [NÚMERO] sistemas em
[DEPARTAMENTO/LOCAL]. O malware foi identificado como [TIPO] com
características [CONHECIDAS/DESCONHECIDAS].

IMPACTO ATUAL:
- Sistemas afetados: [CONTAGEM e DESCRIÇÃO]
- Funções de negócio impactadas: [LISTA]
- Dados em risco: [DESCRIÇÃO]
- Status atual de propagação: [CONTIDO/PROPAGANDO/DESCONHECIDO]

AÇÕES IMEDIATAS TOMADAS:
1. [AÇÃO - ex.: Endpoints afetados isolados da rede]
2. [AÇÃO - ex.: Políticas de contenção do EDR ativadas]
3. [AÇÃO - ex.: Equipe de segurança mobilizada]

PRÓXIMOS PASSOS:
1. [AÇÃO PLANEJADA com PRAZO]
2. [AÇÃO PLANEJADA com PRAZO]

COMANDANTE DO INCIDENTE: [NOME]
CONTATO: [TELEFONE/CANAL CRIPTOGRAFADO]

PRÓXIMA ATUALIZAÇÃO: [HORA] ou antes se a situação mudar

---
Não encaminhe esta notificação fora da equipe de RI.

Modelo 2: Briefing Executivo

ASSUNTO: Briefing Executivo - Incidente de Malware IR-[ANO]-[NÚMERO]

PARA: [CEO / CISO / CIO / Conselho]
DE: [Comandante do Incidente]
DATA: [DATA]
ATUALIZAÇÃO: [#]

SUMÁRIO DA SITUAÇÃO:
[2-3 frases descrevendo o incidente em termos de negócio]

IMPACTO NOS NEGÓCIOS:
- Impacto na receita: [ESTIMADO/NENHUM/EM AVALIAÇÃO]
- Impacto operacional: [DESCRIÇÃO]
- Impacto no cliente: [DESCRIÇÃO]
- Implicações regulatórias: [DESCRIÇÃO]

STATUS ATUAL: [DETECTADO / CONTIDO / ERRADICANDO / RECUPERANDO]

DECISÕES NECESSÁRIAS:
1. [DECISÃO com contexto e recomendação]
2. [DECISÃO com contexto e recomendação]

CRONOGRAMA:
- [HORA]: Incidente detectado
- [HORA]: Contenção iniciada
- [HORA]: [MARCO]
- [HORA]: Recuperação estimada (se conhecida)

STATUS DA COMUNICAÇÃO EXTERNA:
- Notificação regulatória: [REQUERIDA/ENVIADA/NÃO REQUERIDA]
- Notificação ao cliente: [REQUERIDA/PLANEJADA/NÃO REQUERIDA]
- Autoridades policiais: [ACIONADAS/PLANEJADAS/NÃO APLICÁVEL]

REQUISITOS DE RECURSOS:
- [RECURSO NECESSÁRIO - ex.: Contratação de firma externa de RI]
- [RECURSO NECESSÁRIO - ex.: Hardware adicional para reconstrução]

PRÓXIMA ATUALIZAÇÃO: [HORA]

Modelo 3: Comunicado Técnico para Equipes de TI

ASSUNTO: COMUNICADO TÉCNICO - [NOME DO MALWARE] - Ação Imediata Necessária

GRAVIDADE: [CRÍTICA/ALTA/MÉDIA]
DATA: [DATA/HORA UTC]
ID DO COMUNICADO: CT-[ANO]-[NÚMERO]

DESCRIÇÃO DA AMEAÇA:
[Descrição técnica do malware, comportamento e indicadores]

SISTEMAS AFETADOS:
- Sistemas Operacionais: [LISTA]
- Aplicações: [LISTA]
- Segmentos de rede: [LISTA]

INDICADORES DE COMPROMETIMENTO (IOCs):
Hashes de Arquivos:
  MD5: [HASH]
  SHA256: [HASH]

Nomes de Arquivos:
  [NOME DO ARQUIVO]

Indicadores de Rede:
  Domínios C2: [DOMÍNIO]
  IPs C2: [ENDEREÇO IP]
  User-Agent: [STRING]

Chaves de Registro:
  [CAMINHO DO REGISTRO]

MÉTODOS DE DETECÇÃO:
- EDR: [REGRUA/ASSINATURA DE DETECÇÃO]
- SIEM: [REGRA DE CORRELAÇÃO]
- Rede: [ASSINATURA IDS/IPS]

AÇÕES NECESSÁRIAS:
Prioridade 1 (Imediata):
  [ ] Bloquear IOCs no firewall/proxy
  [ ] Aplicar regras de contenção do EDR
  [ ] Escanear todos os endpoints em busca de IOCs

Prioridade 2 (Em até 4 horas):
  [ ] Aplicar patches [KB/NÚMERO CVE]
  [ ] Atualizar assinaturas de antivírus
  [ ] Revisar logs em busca de indicadores históricos

Prioridade 3 (Em até 24 horas):
  [ ] Conduzir varredura em toda a empresa
  [ ] Validar integridade dos backups
  [ ] Atualizar regras de detecção

CONTATO: SOC - [TELEFONE] | Engenharia de Segurança - [TELEFONE]

Modelo 4: Notificação Regulatória

[TIMBRADO DA ORGANIZAÇÃO]

[ÓRGÃO REGULADOR]
[ENDEREÇO]

Data: [DATA]

RE: Notificação de Incidente de Segurança de Dados - [NÚMERO DE REFERÊNCIA]

Prezado(a) [TÍTULO/NOME],

Nos termos do [REGULAMENTO - ex.: GDPR Artigo 33, Lei de Notificação de Violação de Dados Estadual],
[ORGANIZAÇÃO] está notificando sobre um incidente de segurança de dados.

SUMÁRIO DO INCIDENTE:
Em [DATA], [ORGANIZAÇÃO] detectou um incidente de malware afetando sistemas que contêm
[TIPO DE DADOS]. O incidente foi detectado por meio de [MÉTODO DE DETECÇÃO].

DADOS POTENCIALMENTE AFETADOS:
- Tipos de dados: [DADOS PESSOAIS, FINANCEIROS, DE SAÚDE, etc.]
- Número de indivíduos: [CONTAGEM ou ESTIMATIVA]
- Categorias de indivíduos: [CLIENTES, FUNCIONÁRIOS, etc.]

CRONOGRAMA:
- [DATA]: Incidente ocorreu (estimado)
- [DATA]: Incidente detectado
- [DATA]: Contenção alcançada
- [DATA]: Esta notificação

MEDIDAS TOMADAS:
1. [AÇÃO DE CONTENÇÃO]
2. [AÇÃO DE INVESTIGAÇÃO]
3. [AÇÃO DE REMEDIAÇÃO]

MEDIDAS PARA MITIGAR EFEITOS ADVERSOS:
1. [MITIGAÇÃO - ex.: Monitoramento de crédito oferecido]
2. [MITIGAÇÃO - ex.: Redefinições de senha impostas]

INFORMAÇÕES DE CONTATO:
[NOME DO ENCARREGADO DE DADOS/OFICIAL DE PRIVACIDADE]
[TÍTULO]
[E-MAIL]
[TELEFONE]

Respeitosamente,
[ASSINANTE]
[TÍTULO]

Modelo 5: Notificação ao Cliente/Público

ASSUNTO: Aviso Importante de Segurança da [ORGANIZAÇÃO]

Prezado(a) [CLIENTE/USUÁRIO],

Estamos escrevendo para informá-lo(a) sobre um incidente de segurança que pode ter afetado
suas informações.

O QUE ACONTECEU:
Em [DATA], detectamos atividade não autorizada em nossos sistemas envolvendo
software malicioso. Imediatamente ativamos nossos procedimentos de resposta a incidentes
e contratamos especialistas líderes em segurança cibernética para investigar.

QUAIS INFORMAÇÕES FORAM ENVOLVIDAS:
Com base em nossa investigação, os seguintes tipos de informações podem ter
sido afetados: [LISTA - ex.: nomes, endereços de e-mail, etc.]

O QUE ESTAMOS FAZENDO:
- Contivemos o incidente e removemos o software malicioso
- Contratamos [EMPRESA DE PERÍCIA] para conduzir uma investigação completa
- Reforçamos nossos controles de segurança para prevenir incidentes semelhantes
- Notificamos as autoridades regulatórias competentes

O QUE VOCÊ PODE FAZER:
- Altere sua senha da sua conta [ORGANIZAÇÃO]
- Ative a autenticação multifator, se ainda não estiver ativa
- Monitore suas contas em busca de atividades incomuns
- [Recomendações adicionais específicas]

RECURSOS ADICIONAIS:
- [LINHA DE SUPORTE DEDICADA]
- [URL DA PÁGINA DE PERGUNTAS FREQUENTES]
- [INSCRIÇÃO EM MONITORAMENTO DE CRÉDITO - se aplicável]

Pedimos sinceras desculpas por qualquer preocupação que isso possa causar e permanecemos
comprometidos em proteger suas informações.

[ASSINANTE]
[TÍTULO]

Fluxo de Trabalho de Comunicação

Matriz de Escalonamento

Malware Detectado
  |
  v
[Classificar Gravidade: P1/P2/P3/P4]
  |
  |-- P1: Notificar em até 15 min
  |     |-- Comandante do Incidente
  |     |-- CISO (ligação telefônica)
  |     |-- CEO (ligação telefônica)
  |     |-- Consultoria Jurídica
  |     |-- Firma externa de RI
  |     |-- Autoridades policiais (se aplicável)
  |
  |-- P2: Notificar em até 1 hora
  |     |-- CISO
  |     |-- Diretor de TI
  |     |-- Consultoria Jurídica
  |
  |-- P3: Notificar em até 4 horas
  |     |-- Gerente de Segurança
  |     |-- Diretor de TI
  |
  |-- P4: Notificar em até 24 horas
        |-- Líder da Equipe de Segurança

Referências

  • NIST SP 800-61 Rev 2: Diretrizes de Comunicação de Incidentes
  • GDPR Artigo 33: Requisitos de Notificação de Violação de Dados
  • Manual do Manipulador de Incidentes SANS: Melhores Práticas de Comunicação
  • Diretrizes de Notificação de Incidentes da CISA

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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