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构建恶意软件事件沟通模板

为恶意软件事件(如勒索软件)构建结构化沟通模板,确保响应协调、利益相关者管理和合规性。

构建恶意软件事件沟通模板 是什么?

此技能提供了一套全面的结构化沟通模板,专为恶意软件事件(包括勒索软件、擦除器、特洛伊木马和蠕虫)设计,适用于Claude Code、Coder 和 Codex 等 AI 代理平台。它能帮助安全团队在事件响应期间,根据严重级别(P1 至 P4)和接收者类型(内部、高管、技术、监管和客户)生成适当的通知。这些模板涵盖了从初始内部通知、高管简报、IT 团队技术公告到监管声明和客户通知的全流程,并包含了截止时间、升级矩阵和通信渠道(如加密消息和机要电话)等关键细节。通过使用此技能,用户可确保沟通高效、合规且信息完整,避免因信息匮乏或延迟而导致混乱或违规。

兼容平台~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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文档

构建恶意软件事件沟通模板 是做什么的?

概述

在恶意软件事件中,有效沟通对于协调响应、管理利益相关者和满足监管合规要求至关重要。一个结构化的沟通框架能确保合适的人在合适的时间获得合适的信息,避免恐慌,同时保持透明度。沟通模板应涵盖内部升级、高管简报、IT 团队技术公告、客户通知、监管披露和媒体声明。该框架必须考虑不同恶意软件类型(勒索软件、擦除器、特洛伊木马、蠕虫)及其严重级别,从而决定升级速度和受众。

何时使用

  • 在你的环境中部署或配置构建恶意软件事件沟通模板功能时
  • 建立符合合规要求的安全控制时
  • 构建或改进该领域的安全架构时
  • 进行需要此实施的安全评估时

前提条件

  • 熟悉事件响应的概念和工具
  • 可访问用于安全执行的测试或实验室环境
  • Python 3.8+ 并安装所需的依赖项
  • 对任何测试活动拥有适当的授权

沟通框架

严重级别分类

严重级别描述通知时限受众
P1 - 关键勒索软件、擦除器或影响业务运营的大规模感染15 分钟内CISO、CEO、法务、董事会(如适用)
P2 - 高级针对关键系统的恶意软件,怀疑数据泄露1 小时内CISO、IT 总监、法务
P3 - 中等已控制的恶意软件感染,传播范围有限4 小时内安全经理、IT 总监
P4 - 低单个端点感染,已快速控制24 小时内安全团队负责人

沟通渠道

渠道使用场景安全级别
带外电话初始关键通知最高
加密消息 (Signal)实时 IR 团队协调高级
安全电子邮件 (加密)正式通知、文档高级
作战室 (物理/虚拟)持续事件协调中等
事件工单系统状态跟踪和文档记录中等
公司内网员工广泛沟通标准

模板 1: 初始事件通知 (内部)

主题:[严重级别] 恶意软件事件 - 初始通知 - [日期/时间 UTC]

分类:机密 - 仅 IR 团队

事件 ID:IR-[年份]-[编号]
检测时间:[YYYY-MM-DD HH:MM UTC]
通知时间:[YYYY-MM-DD HH:MM UTC]
严重级别:[P1/P2/P3/P4]

摘要:
检测到一起恶意软件事件,影响 [部门/地点] 的 [数量] 个系统。
该恶意软件已被识别为 [类型],具有 [已知/未知] 特征。

当前影响:
- 受影响的系统:[数量及描述]
- 受影响的业务功能:[列表]
- 面临风险的数���:[描述]
- 当前传播状态:[已控制/蔓延中/未知]

已采取的即时措施:
1. [措施 - 例:受影响端点已与网络隔离]
2. [措施 - 例:已激活 EDR 遏制策略]
3. [措施 - 例:安全团队已集结]

下一步措施:
1. [计划措施及时间线]
2. [计划措施及时间线]

事件负责人:[姓名]
联系方式:[电话/加密渠道]

下次更新:[时间] 或情况变动时提前

---
请勿在 IR 团队之外转发此通知。

模板 2: 高管简报

主题:高管简报 - 恶意软件事件 IR-[年份]-[编号]

发送至:[CEO / CISO / CIO / 董事会]
发送者:[事件负责人]
日期:[日期]
更新:[序号]

情况摘要:
[用业务术语描述事件的 2-3 句话]

业务影响:
- 收入影响:[估算/无/评估中]
- 运营影响:[描述]
- 客户影响:[描述]
- 监管影响:[描述]

当前状态:[已检测 / 已控制 / 清除中 / 恢复中]

所需关键决策:
1. [决策背景与建议]
2. [决策背景与建议]

时间线:
- [时间]:事件检测
- [时间]:开始遏制
- [时间]:[里程碑]
- [时间]:预计恢复(如已知)

外部沟通状态:
- 监管通知:[已要求/已提交/不要求]
- 客户通知:[已要求/已计划/不要求]
- 执法机构:[已接洽/已计划/不适用]

资源需求:
- [资源需求 - 例如:聘请外部 IR 公司]
- [资源需求 - 例如:用于重建的额外硬件]

下次更新:[时间]

模板 3: IT 团队技术公告

主题:技术公告 - [恶意软件名称] - 需要立即行动

严重级别:[关键/高级/中等]
日期:[日期/时间 UTC]
公告 ID:TA-[年份]-[编号]

威胁描述:
[恶意软件、行为及指标的技术描述]

受影响的系统:
- 操作系统:[列表]
- 应用程序:[列表]
- 网段:[列表]

失陷指标 (IoC):
文件哈希:
  MD5:[哈希值]
  SHA256:[哈希值]

文件名:
  [文件名]

网络指标:
  C2 域名:[域名]
  C2 IP:[IP 地址]
  User-Agent:[字符串]

注册表项:
  [注册表路径]

检测方法:
- EDR:[检测规则/签名]
- SIEM:[关联规则]
- 网络:[IDS/IPS 签名]

所需措施:
优先级 1(立即):
  [ ] 在防火墙/代理上阻止 IoC
  [ ] 下发 EDR 遏制规则
  [ ] 扫描所有端点的 IoC

优先级 2(4 小时内):
  [ ] 应用补丁 [KB/CVE 编号]
  [ ] 更新防病毒签名
  [ ] 审查日志中的历史指标

优先级 3(24 小时内):
  [ ] 在全企业范围内进行狩猎
  [ ] 验证备份完整性
  [ ] 更新检测规则

联系方式:SOC - [电话] | 安全工程 - [电话]

模板 4: 监管通知

[组织信笺]

[监管机构]
[地址]

日期:[日期]

主题:数据安全事件通知 - [参考编号]

尊敬的 [头衔/姓名]:

根据 [法规 - 例如 GDPR 第 33 条、州数据泄露通知法],
[组织] 现就一起数据安全事件提供通知。

事件摘要:
在 [日期],[组织] 检测到一起恶意软件事件,影响包含
[数据类型] 的系统。该事件通过 [检测方法] 发现。

可能受影响的数据:
- 数据类型:[个人数据、财务、健康等]
- 涉及人数:[数量或估计]
- 个人类别:[客户、员工等]

时间线:
- [日期]:事件发生(估计)
- [日期]:事件检测
- [日期]:实现遏制
- [日期]:本通知

已采取的措施:
1. [遏制措施]
2. [调查措施]
3. [补救措施]

减轻不利影响的措施:
1. [减轻措施 - 例如:提供信用监控]
2. [减轻措施 - 例如:强制重置密码]

联系方式:
[DPO/隐私官姓名]
[头衔]
[电子邮件]
[电话]

此致
[签字人]
[头衔]

模板 5: 客户/公众通知

主题:[组织] 的重要安全通知

尊敬的 [客户/用户]:

我们写信通知您,可能发生了影响您信息的安全事件。

发生了什么:
在 [日期],我们检测到我们系统中出现了涉及恶意软件的未授权活动。
我们立即启动事件响应程序,并聘请了顶尖的网络安全专家进行调查。

涉及哪些信息:
根据我们的调查,以下类型的信息可能受到影响:
[列表 - 例如:姓名、电子邮件地址等]

我们正在采取的措施:
- 我们已经遏制了事件并清除了恶意软件
- 我们已经聘请 [取证公司] 进行彻底调查
- 我们已加强安全控制以防止类似事件
- 我们已通知相关监管机构

您可以采取的措施:
- 更改您的 [组织] 账户密码
- 如尚未启用,请启用多因素身份验证
- 监控您的账户是否存在异常活动
- [其他具体建议]

其他资源:
- [专用支持热线]
- [常见问题页面 URL]
- [信用监控注册链接 - 如适用]

对于由此可能引起的任何担忧,我们深表歉意,并致力于保护您的信息。

[签字人]
[头衔]

沟通工作流

升级矩阵

检测到恶意软件
  |
  v
[分类严重级别:P1/P2/P3/P4]
  |
  |-- P1:15 分钟内通知
  |     |-- 事件负责人
  |     |-- CISO(电话)
  |     |-- CEO(电话)
  |     |-- 法务顾问
  |     |-- 外部 IR 公司
  |     |-- 执法机构(如适用)
  |
  |-- P2:1 小时内通知
  |     |-- CISO
  |     |-- IT 总监
  |     |-- 法务顾问
  |
  |-- P3:4 小时内通知
  |     |-- 安全经理
  |     |-- IT 总监
  |
  |-- P4:24 小时内通知
        |-- 安全团队负责人

参考资料

  • NIST SP 800-61 Rev 2:事件沟通指南
  • GDPR 第 33 条:数据泄露通知要求
  • SANS 事件处理手册:沟通最佳实践
  • CISA 事件报告指南

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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