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Análise e planilhas35 mil · #5487

analyzing-ransomware-network-indicators

Ajuda seu agente a encontrar atividades de ransomware na rede. Ele identifica padrões de comunicação e fluxos de dados suspeitos.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa dados de rede para encontrar sinais de atividades de ransomware. Ela procura por padrões de comunicação suspeitos, como o computador 'conversando' com servidores maliciosos, envio de dados para fora da rede ou uso de redes anônimas como a TOR.

Quando usar

  • ✓Quando você suspeita que um ataque de ransomware está acontecendo ou aconteceu.
  • ✓Ao investigar atividades de rede incomuns que podem indicar um ataque.
  • ✓Para verificar se seus sistemas de segurança estão preparados para detectar ransomware.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise meus logs de rede para ver se há sinais de ransomware.”

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-ransomware-network-indicators/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

A ferramenta lê os registros de conexões de rede (como os do Zeek ou NetFlow) e procura por padrões específicos. Ela verifica se há comunicações regulares com um servidor (beaconing), se os destinos são conhecidos por serem pontos de saída da rede TOR, se muitos dados estão sendo enviados para fora e se há atividades estranhas no DNS.

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-ransomware-network-indicators

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/analyzing-ransomware-network-indicators/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 Indicadores de Rede de Ransomware

Visão Geral

Antes e durante a execução de ransomware, os adversários estabelecem canais de C2 (Comando e Controle), exfiltram dados e baixam chaves de criptografia. Esta habilidade analisa os logs conn.log do Zeek e dados NetFlow para detectar padrões de beaconing (callbacks em intervalos regulares), conexões com nós de saída TOR conhecidos, transferências de dados de saída grandes e atividades DNS suspeitas associadas a famílias de ransomware.

Quando Usar

  • Ao investigar incidentes de segurança que exigem a análise de indicadores de rede de ransomware.
  • Ao construir regras de detecção ou consultas de threat hunting 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

  • Arquivos conn.log do Zeek ou exportações NetFlow em CSV/JSON.
  • Python 3.8+ com a biblioteca padrão.
  • Lista de nós de saída TOR (obtida do Tor Project ou feeds de inteligência de ameaças).
  • Opcional: Lista de IOCs (Indicadores de Comprometimento) de C2 de ransomware conhecidos.

Passos

  1. Analisar Logs de Conexão — Ingerir conn.log do Zeek (TSV) ou registros NetFlow em formato estruturado.
  2. Detectar Padrões de Beaconing — Calcular estatísticas de intervalo de conexão (média, desvio padrão, coeficiente de variação) para identificar callbacks periódicos.
  3. Verificar Conexões com Nós de Saída TOR — Cruzar IPs de destino contra a lista atual de nós de saída TOR.
  4. Identificar Exfiltração de Dados — Sinalizar conexões com proporções de bytes de saída incomumente altas para IPs externos.
  5. Analisar Padrões DNS — Detectar consultas de domínio semelhantes a DGA (Domain Generation Algorithms) e subdomínios de alta entropia.
  6. Pontuar e Correlacionar — Aplicar pontuação de risco composta em todos os tipos de indicadores.
  7. Gerar Relatório — Produzir relatório estruturado com linha do tempo e mapeamento MITRE ATT&CK.

Saída Esperada

  • Relatório JSON com detecções de beaconing e estatísticas de intervalo.
  • Alertas de conexão com nós de saída TOR.
  • Análise de fluxo de exfiltração de dados.
  • Pontuação de risco composta de ransomware com mapeamento MITRE (T1071, T1573, T1041).
Perguntas frequentes

O que são 'indicadores de rede'?

São pistas encontradas nos dados de rede que sugerem uma atividade maliciosa, como um ataque de ransomware.

O que é 'beaconing'?

É quando um computador infectado se comunica regularmente com um servidor de comando e controle (C2) para receber instruções ou enviar informações.

O que é TOR?

TOR é uma rede que ajuda a tornar a navegação na internet mais anônima. Ransomware pode usá-la para esconder suas comunicações.

Detalhes

Descrição original do autor

Identify ransomware-related network indicators, including C2 beaconing patterns, TOR exit node connections, data exfiltration flows, and encryption key exchange, by analyzing Zeek conn.log and NetFlow data. Use when threat hunting for active ransomware network activity or investigating suspected pre-encryption exfiltration during incident response.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5487
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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