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Análise e planilhas35 mil · #5472

analyzing-network-flow-data-with-netflow

Faz seu agente entender dados de tráfego de rede para achar atividades incomuns. Ele identifica padrões que podem indicar ataques ou roubo de dados.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa dados de tráfego de rede (chamados NetFlow/IPFIX) para encontrar atividades suspeitas. Ela procura por padrões incomuns de tráfego que podem indicar ataques ou vazamento de dados.

Quando usar

  • ✓Para investigar um incidente de segurança na rede.
  • ✓Para procurar por atividades maliciosas na rede.
  • ✓Para verificar se a sua rede está protegida contra certos tipos de ataques.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise os dados de tráfego de rede para encontrar atividades suspeitas.”

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-network-flow-data-with-netflow/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

A ferramenta lê os dados de tráfego de rede, compara com o tráfego normal e alerta sobre atividades incomuns como picos de dados, conexões estranhas ou padrões repetitivos que podem ser perigosos.

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-network-flow-data-with-netflow

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/analyzing-network-flow-data-with-netflow/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 Dados de Fluxo de Rede com Netflow

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem a análise de dados de fluxo de rede com Netflow
  • Ao criar 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

  • Familiaridade com conceitos e ferramentas de segurança de rede
  • 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

Instruções

  1. Instale as dependências: pip install netflow
  2. Colete dados NetFlow/IPFIX de roteadores ou use o coletor integrado: python -m netflow.collector -p 9995
  3. Analise os dados de fluxo capturados usando netflow.parse_packet().
  4. Analise os fluxos para:
    • Varredura de porta: origem única para muitos destinos na mesma porta
    • Exfiltração de dados: fluxos de saída com alta contagem de bytes para destinos incomuns
    • Beaconing de C2: conexões periódicas com intervalos consistentes
    • Anomalias volumétricas: picos de tráfego além dos limites de linha de base
  5. Gere um relatório de descobertas priorizadas.
python scripts/agent.py --flow-file captured_flows.json --output netflow_report.json

Exemplos

Analisar Pacote NetFlow v9

import netflow
data, _ = netflow.parse_packet(raw_bytes, templates={})
for flow in data.flows:
    print(flow.IPV4_SRC_ADDR, flow.IPV4_DST_ADDR, flow.IN_BYTES)
Perguntas frequentes

O que são NetFlow/IPFIX?

São formatos que descrevem o tráfego de rede, como quem se conectou a quem, por quanto tempo e quantos dados foram trocados.

Que tipos de atividades suspeitas ela pode encontrar?

Ela pode detectar varreduras de portas (tentativas de achar portas abertas), exfiltração de dados (roubo de informações), comunicação com servidores maliciosos (C2 beaconing) e picos anormais de tráfego.

Preciso ser um especialista em redes para usar?

É útil ter algum conhecimento básico de segurança de rede, mas a ferramenta é projetada para ajudar na análise, mesmo que você não seja um expert.

Detalhes

Descrição original do autor

Parse NetFlow v9 and IPFIX records to detect volumetric anomalies, port scanning, data exfiltration, and C2 beaconing patterns. Uses the Python netflow library to decode flow records, builds traffic baselines, and applies statistical analysis to identify flows with abnormal byte counts, connection durations, and periodic timing patterns.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5472
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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