Communitygithub.com

分析网络杀伤链

根据洛克希德·马丁网络杀伤链模型分析入侵活动,确定对手在攻击序列中的进展程度。

分析网络杀伤链 是什么?

此技能用于对入侵活动进行结构化分析,遵循洛克希德·马丁网络杀伤链的七个阶段:侦察、武器化、交付、利用、安装、命令与控制(C2)以及目标行动。它帮助安全分析师、事件响应人员和威胁情报团队确定对手在攻击序列中推进了多远,识别检测缺口,并规划分层防御控制措施。该技能支持手动分析和与SIEM平台的集成,并且应与MITRE ATT&CK框架配合使用,以获取更详细的技术级映射。工作流程包括将观察到的行动映射到各个阶段,标记阶段完成和检测点,为防御行动(检测、拒绝、破坏等)制定行动路线,并生成包含攻击叙述和按阶段排列的防御建议的综合杀伤链分析报告。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-cyber-kill-chain

在你喜欢的 AI 中提问

打开一个已预加载此 Agent Skill 的新对话。

文档

分析网络杀伤链 是做什么的?

何时使用

在以下场景中使用此技能:

  • 进行事后分析,以确定对手在攻击序列中推进了多远
  • 设计分层防御控制,旨在尽早中断攻击
  • 制作威胁情报报告,向非技术利益相关者传达攻击进展情况

不要将此技能作为独立框架使用——应结合MITRE ATT&CK以获取超越7阶段杀伤链提供的技术级粒度。

前提条件

  • 完整的事件时间线,包含映射到特定对手行动的取证产物
  • MITRE ATT&CK企业矩阵,用于每个杀伤链阶段内的技术级映射
  • 访问关于疑似对手群体典型杀伤链进展的威胁情报
  • 来自响应团队的事后报告或事件响应时间线

工作流程

步骤1:将观察到的行动映射到杀伤链阶段

洛克希德·马丁网络杀伤链包含七个阶段。映射所有观察到的对手行动:

阶段1 - 侦察:对手在攻击前收集目标信息。

  • 指标:来自对手IP的DNS查询、LinkedIn抓取、职位发布分析、对组织基础设施的Shodan扫描

阶段2 - 武器化:对手创建攻击工具(恶意软件+漏洞利用)。

  • 指标:恶意软件编译时间戳、漏洞利用文档元数据、恶意软件样本中的构建工具产物

阶段3 - 交付:对手将武器传输给目标。

  • 指标:钓鱼邮件、恶意附件、路过式下载、USB插入、供应链攻陷

阶段4 - 利用:对手利用漏洞执行代码。

  • 指标:应用程序/操作系统日志中的CVE利用事件、内存损坏产物、Shellcode执行

阶段5 - 安装:对手在目标上建立持久性。

  • 指标:新计划任务、注册表启动项、服务安装、网络shell、Bootkit

阶段6 - 命令与控制 (C2):对手与被攻陷的系统通信。

  • 指标:信标流量(固定间隔)、DNS隧道、HTTPS连接到不常见域名、C2框架签名(Cobalt Strike, Sliver)

阶段7 - 目标行动:对手实现目标。

  • 指标:数据准备/窃取、横向移动、勒索软件执行、破坏性活动

步骤2:识别阶段完成和检测点

为事件创建一个阶段矩阵:

阶段1: 侦察        → 已完成(未检测到)
阶段2: 武器化      → 已完成(未检测到——攻击前)
阶段3: 交付        → 已完成;钓鱼邮件绕过了邮件安全网关
阶段4: 利用        → 已完成;CVE-2023-23397被利用
阶段5: 安装        → 已检测到:EDR标记了计划任务创建(攻击在此处停滞)
阶段6: C2          → 未实现(安装被阻止)
阶段7: 目标行动    → 未实现

对于每个已完成但未被检测到的阶段,记录防御控制缺口。

步骤3:映射到MITRE ATT&CK以获取技术细节

每个杀伤链阶段对应多个ATT&CK策略:

  • 交付 → 初始访问 (TA0001)
  • 利用 → 执行 (TA0002)
  • 安装 → 持久化 (TA0003)、权限提升 (TA0004)
  • C2 → 命令与控制 (TA0011)
  • 目标行动 → 数据窃取 (TA0010)、影响 (TA0040)

在每个阶段内,列举观察到的具体ATT&CK技术,并映射到现有检测。

步骤4:识别每个阶段的行动路线

对于每个阶段,记录适用的防御行动路线:

  • 检测行动路线:哪些检测能在该阶段对对手活动发出警报?
  • 拒绝行动路线:哪些控制能阻止对手完成该阶段?
  • 破坏行动路线:哪些控制能中断对手在该阶段的进程?
  • 降级行动路线:哪些控制能降低对手在该阶段的有效性?
  • 欺骗行动路线:哪些欺骗手段(蜜罐、金丝雀令牌)能暴露该阶段的活动?
  • 摧毁行动路线:哪些主动防御能力能中和对手的基础设施?

步骤5:生成杀伤链分析报告

按以下结构组织发现:

  1. 攻击叙述(各阶段的时间线)
  2. 按阶段的分析及证据
  3. 检测点分析(哪些有效,哪些失败)
  4. 按成本/有效性排序的每个阶段防御建议
  5. 控制改进路线图

关键概念

术语定义
杀伤链对手入侵阶段的顺序模型;打破任何一环理论上即可阻止攻击
行动路线 (COA)映射到每个杀伤链阶段的防御响应:检测、拒绝、破坏、降级、欺骗、摧毁
信标通信受控主机向对手服务器发送的周期性C2通信模式;可通过频率分析检测
阶段完成对手成功完成某个杀伤链阶段并进入下一阶段;纵深防御旨在阻止此过程
情报得失分析在阶段5(而非阶段3)进行检测是否会减少关于对手能力或意图的情报

工具与系统

  • MITRE ATT&CK Navigator:将杀伤链阶段与ATT&CK技术覆盖叠加,进行集成分析
  • Elastic Security EQL:事件查询语言,用于在Elastic SIEM中查询多阶段攻击序列
  • Splunk ES:时间线可视化和关联搜索,用于杀伤链阶段排序
  • MISP:通过星系集群进行杀伤链标记,用于结构化事件记录

常见陷阱

  • 线性假设:对手并非总是线性推进——他们可能跳过阶段(武器化已在之前的战役中完成)或循环(检测后重新建立C2)。
  • 忽略阶段1和2:侦察和武器化发生在防御者可见范围之外。关于这些阶段的情报需要外部来源(OSINT、威胁情报)。
  • 遗漏内部威胁:杀伤链是为外部对手设计的。内部威胁可能直接跳到阶段7,而不经过早期阶段。
  • 与ATT&CK战术混淆:7阶段杀伤链和14个ATT&CK战术是互补的,但并非直接等价。保持区分以防止分析混淆。

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-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,

analyzing-docker-container-forensics

Investigate compromised Docker containers by analyzing images, layers,

相关技能