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分析網路攻擊鏈

根據洛克希德馬丁網路攻擊鏈(Cyber Kill Chain)分析入侵活動。

分析網路攻擊鏈 是什麼?

此技能旨在協助安全分析師運用洛克希德馬丁網路攻擊鏈框架,對入侵事件進行系統性分析。它能引導使用者將觀察到的敵方行為對應到攻擊鏈的七個階段(偵察、武器化、傳遞、利用、安裝、命令與控制、達成目標),並識別每個階段的完成情況與偵測點。此外,該技能也整合了 MITRE ATT&CK 框架,以提供更細緻的技術戰術映射,並針對每個階段提出具體的防禦行動方案(如偵測、拒絕、破壞等)。最終,它能幫助產出結構化的攻擊鏈分析報告,包含攻擊敘事、分階段證據、偵測成效評估以及優先順序的防禦改善路線圖,支援包含 Claude Code、Cursor、Codex 在內等多種 AI 代理平台。

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

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說明文件

分析網路攻擊鏈 是做什麼的?

使用時機

請在以下情況使用此技能:

  • 進行事件後分析,以判斷對手在攻擊序列中進展到哪個階段
  • 設計分層防禦控制,目標是盡早在攻擊的初期階段就予以中斷
  • 製作威脅情資報告,向非技術背景的利害關係人清楚說明攻擊進展

請勿將此技能當作獨立框架使用 — 應搭配 MITRE ATT&CK 以獲得超越 7 階段攻擊鏈所能提供的技術細節層級。

先決條件

  • 完整的事件時間線,並將數位鑑識證據對應到特定的敵方行動
  • MITRE ATT&CK 企業矩陣,以便在每個攻擊鏈階段內進行技術層級的映射
  • 可存取關於可疑敵對組織典型攻擊鏈進程的威脅情資
  • 來自應變團隊的事件後報告或 IR 時間線

工作流程

步驟 1:將觀察到的行動映射到攻擊鏈階段

洛克希德馬丁網路攻擊鏈包含七個階段。請將所有觀察到的敵方行動進行映射:

階段 1 - 偵察:敵方在攻擊前收集目標資訊。

  • 指標:來自敵對 IP 的 DNS 查詢、LinkedIn 爬蟲、職位分析、針對組織基礎設施的 Shodan 掃描

階段 2 - 武裝化:敵方建立攻擊工具(惡意軟體 + 漏洞利用程式)。

  • 指標:惡意軟體編譯時間戳記、漏洞利用文件元資料、惡意軟體樣本中的建置工具痕跡

階段 3 - 傳遞:敵方將武器傳送至目標。

  • 指標:釣魚郵件、惡意附件、路過式下載、USB 掉落、供應鏈攻擊

階段 4 - 利用:敵方利用漏洞執行程式碼。

  • 指標:應用程式/作業系統日誌中的 CVE 漏洞利用事件、記憶體毀損痕跡、shellcode 執行

階段 5 - 安裝:敵方在目標上建立持久化機制。

  • 指標:新的排程工作、登錄檔執行機碼、服務安裝、網頁後門、開機病毒

階段 6 - 命令與控制 (C2):敵方與受駭系統進行通訊。

  • 指標:信標流量(固定間隔)、DNS 隧道、連線至不常見網域的 HTTPS、C2 框架特徵(Cobalt Strike、Sliver)

階段 7 - 達成目標:敵方達成最終目的。

  • 指標:資料準備/外洩、橫向移動、勒索軟體執行、破壞性活動

步驟 2:識別階段完成情況與偵測點

為事件建立階段矩陣:

階段 1: 偵察       → 已完成(未偵測)
階段 2: 武裝化     → 已完成(未偵測 — 攻擊前)
階段 3: 傳遞       → 已完成;釣魚郵件繞過 SEG
階段 4: 利用       → 已完成;CVE-2023-23397 被利用
階段 5: 安裝       → 已偵測:EDR 標記了排程工作建立(攻擊在此處受阻)
階段 6: C2         → 未達成(安裝遭阻擋)
階段 7: 目標       → 未達成

對於每個完成但未被偵測的階段,請記錄其防禦控制缺口。

步驟 3:映射至 MITRE ATT&CK 以取得技術細節

每個攻擊鏈階段對應到多個 ATT&CK 戰術:

  • 傳遞 → 初始入侵 (TA0001)
  • 利用 → 執行 (TA0002)
  • 安裝 → 持久化 (TA0003)、權限提升 (TA0004)
  • C2 → 命令與控制 (TA0011)
  • 達成目標 → 滲漏 (TA0010)、影響 (TA0040)

在每個階段內,列舉觀察到的特定 ATT&CK 技術,並映射至現有偵測機制。

步驟 4:為每個階段識別行動方案

針對每個階段,記錄適用的防禦行動方案:

  • 偵測行動方案:哪些偵測機制會警示此階段的敵方活動?
  • 拒絕行動方案:哪些控制措施能防止敵方完成此階段?
  • 破壞行動方案:哪些控制措施能中斷敵方在此階段的行動?
  • 削弱行動方案:哪些控制措施能降低敵方在此階段的有效性?
  • 欺騙行動方案:哪些欺騙機制(蜜罐、金絲雀標記)能揭露此階段的活動?
  • 摧毀行動方案:哪些主動防禦能力能癱瘓敵方基礎設施?

步驟 5:產出攻擊鏈分析報告

將發現結果整理為:

  1. 攻擊敘事(各階段時間線)
  2. 分階段分析(附帶證據)
  3. 偵測點分析(哪些有效、哪些失效)
  4. 各階段防禦建議(按成本效益排序)
  5. 控制改善路線圖

關鍵概念

術語定義
攻擊鏈敵方入侵階段的序列模型;中斷任何一環理論上即可阻止攻擊
行動方案映射至每個攻擊鏈階段的防禦回應:偵測、拒絕、破壞、削弱、欺騙、摧毀
信標受駭主機定期、規律地向敵方伺服器發出的 C2 回呼模式;可透過頻率分析偵測
階段完成敵方成功完成一個攻擊鏈階段並進展至下一個;縱深防禦旨在防止此情況發生
情報取得/損失分析在階段 5(相較於階段 3)偵測是否減少了關於敵方能力或意圖的情報

工具與系統

  • MITRE ATT&CK Navigator:將攻擊鏈階段疊加至 ATT&CK 技術覆蓋範圍,進行整合分析
  • Elastic Security EQL:用於在 Elastic SIEM 中查詢多階段攻擊序列的事件查詢語言
  • Splunk ES:用於攻擊鏈階段排序的時間線視覺化與相關性搜尋
  • MISP:透過星系叢集進行攻擊鏈標記,用於結構化事件文件記錄

常見陷阱

  • 線性假設:敵方不一定線性推進 — 他們可能會跳過階段(上一波攻擊已完成的武裝化)或循環回去(偵測後重建 C2)。
  • 忽略階段 1 和 2:偵察和武裝化發生在防禦方可見範圍之外。有關這些階段的情報需仰賴外部來源(OSINT、威脅情資)。
  • 遺漏內部威脅:攻擊鏈是為外部敵人所設計。內部威脅可能直接跳到階段 7 而無需經歷較早的階段。
  • 與 ATT&CK 戰術混淆:7 階段攻擊鏈和 14 個 ATT&CK 戰術互補但不等同。保持區別以避免分析混亂。

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,

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