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Análise e planilhas35 mil · #5463

analyzing-malicious-url-with-urlscan

Ajuda seu agente a verificar sites perigosos. Ele mostra o que acontece em um site, como imagens e códigos, para ver se é seguro.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda você a investigar sites suspeitos. Ela visita o site em um ambiente seguro, tira fotos, mostra o código e o que ele faz, para que você possa ver se é perigoso sem correr riscos.

Quando usar

  • ✓Quando você encontra um link estranho e quer saber se é seguro.
  • ✓Ao investigar um possível golpe online.
  • ✓Para verificar se um site está tentando roubar suas informações.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise este link suspeito: [endereço do link]”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você envia o link para o serviço URLScan.io. Ele visita o link em um ambiente isolado e te mostra um relatório completo com imagens, detalhes técnicos e informações sobre o site.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-malicious-url-with-urlscan

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/analyzing-malicious-url-with-urlscan/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Analisando URLs Maliciosas com URLScan

Visão Geral

URLScan.io é um serviço gratuito para escanear e analisar URLs suspeitas. Ele captura capturas de tela, conteúdo DOM, transações HTTP, comportamento de JavaScript e conexões de rede de páginas da web em um ambiente isolado. Esta habilidade abrange o uso da interface web e da API do URLScan para investigar URLs de phishing, páginas de coleta de credenciais e redirecionamentos maliciosos sem expor o sistema do analista a riscos.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem a análise de URLs maliciosas com urlscan
  • 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

  • Conta URLScan.io (nível gratuito disponível, chave de API para automação)
  • Python 3.8+ com a biblioteca requests
  • Compreensão de protocolos HTTP e tecnologias web
  • Familiaridade com padrões de URL de phishing

Conceitos Chave

Capacidades do URLScan

  1. Navegação segura: Renderiza URLs em uma instância isolada do Chromium
  2. Captura de tela: Instantâneo visual da página renderizada
  3. Análise DOM: Conteúdo HTML completo após a execução do JavaScript
  4. Log de rede: Todas as requisições HTTP feitas pela página (formato HAR)
  5. Análise de certificado: Detalhes do certificado SSL/TLS
  6. Detecção de tecnologia: Identifica frameworks e bibliotecas web
  7. Mapeamento IP/ASN: Inteligência de infraestrutura
  8. Verdicto: Classificação comunitária e automatizada

Sinais de Alerta de URLs de Phishing

  • Domínios recém-registrados (< 30 dias)
  • Serviços de hospedagem gratuitos (Wix, GitHub Pages, Firebase)
  • Encurtadores de URL escondendo o destino final
  • Profundidade excessiva de subdomínios (login.microsoft.com.evil.com)
  • Nome da marca no subdomínio ou caminho, não no domínio
  • Portas não padrão
  • URIs de dados ou conteúdo codificado em base64
  • Páginas com muito JavaScript e HTML mínimo

Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Enviar URL para o URLScan

Web: Navigate to https://urlscan.io and submit the suspicious URL
API: POST https://urlscan.io/api/v1/scan/
     Header: API-Key: your-api-key
     Body: {"url": "https://suspicious-url.com", "visibility": "private"}

Etapa 2: Analisar Resultados

  • Revisar a captura de tela para identificar falsificação de marca
  • Verificar redirecionamentos e o URL de destino final
  • Examinar o DOM em busca de formulários de entrada de credenciais
  • Revisar as requisições de rede em busca de endpoints de exfiltração de dados
  • Verificar a validade e o emissor do certificado SSL

Etapa 3: Extrair IOCs

  • Domínios e IPs contatados
  • URLs na cadeia de redirecionamento
  • Hashes SHA-256 dos recursos da página
  • Hashes de arquivos JavaScript

Etapa 4: Cruzar com Inteligência de Ameaças

Use a scripts/process.py para automatizar a varredura de URLs, extrair IOCs e cruzar com VirusTotal, PhishTank e Google Safe Browsing.

Ferramentas e Recursos

Validação

  • Escanear com sucesso uma URL suspeita via API
  • Extrair captura de tela e identificar falsificação de marca
  • Documentar a cadeia completa de redirecionamento
  • Gerar lista de IOCs a partir dos resultados do escaneamento
  • Cruzar os achados com pelo menos 2 fontes de inteligência de ameaças
Perguntas frequentes

O que é URLScan.io?

É um serviço gratuito que analisa sites suspeitos, mostrando como eles se comportam e se são perigosos.

Preciso pagar para usar?

Não, o uso básico é gratuito. Para automatizar tarefas, pode ser necessário uma chave de API.

O que são 'IOCs'?

IOCs são 'Indicadores de Comprometimento', que são informações como endereços de sites ou números IP que podem indicar atividade maliciosa.

Detalhes

Descrição original do autor

URLScan.io is a free service for scanning and analyzing suspicious URLs. It captures screenshots, DOM content, HTTP transactions, JavaScript behavior, and network connections of web pages in an isolat

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5463
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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