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Diversos35 mil · #5540

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline

Faz seu agente automatizar o processo de coleta e compartilhamento de informações sobre ameaças. Ele prepara os dados de forma segura para que possam ser distribuídos.

O que ela faz

Esta ferramenta cria um sistema automático para organizar e preparar informações sobre ameaças de segurança (como sites maliciosos ou endereços IP). Ela torna essas informações seguras para serem compartilhadas, evitando cliques acidentais, e as organiza em formatos padronizados para outros sistemas de segurança.

Quando usar

  • ✓Ao preparar listas de sites ou IPs perigosos para compartilhar com sua equipe.
  • ✓Ao automatizar o envio de alertas de segurança para outras ferramentas.
  • ✓Ao organizar informações de segurança para cumprir regras específicas.

Exemplo do que pedir para a IA

“Transforme esta lista de URLs e IPs em um formato seguro para compartilhar: hxxps://malicious-site[.]com, 192.168.1.1, another-bad-domain[.]org”

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/building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta primeiro 'limpa' e organiza os dados recebidos. Depois, ela modifica os endereços para que não sejam clicáveis acidentalmente (ex: trocando '.' por '[.]') e os converte para um formato padrão (STIX 2.1) para que outras ferramentas de segurança possam entendê-los.

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 building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline/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.

Construindo um Pipeline de Defanging e Compartilhamento de IOCs

Visão Geral

O defanging de IOCs (Indicadores de Comprometimento) modifica indicadores potencialmente maliciosos (URLs, endereços IP, domínios, endereços de e-mail) para evitar cliques ou execuções acidentais, enquanto preserva a legibilidade para análise e compartilhamento. Esta habilidade abrange a construção de um pipeline automatizado que ingere IOCs brutos de múltiplas fontes, os normaliza e deduplica, aplica o defanging para consumo humano seguro, os converte para o formato STIX 2.1 para consumo por máquinas e os distribui através de servidores TAXII, instâncias MISP e relatórios por e-mail.

Quando Usar

  • Ao implantar ou configurar capacidades de construção de pipeline de defanging e compartilhamento de IOCs em seu ambiente.
  • Ao estabelecer controles de segurança alinhados a requisitos de conformidade.
  • Ao construir ou melhorar a arquitetura de segurança para este domínio.
  • Ao conduzir avaliações de segurança que exigem esta implementação.

Pré-requisitos

  • Python 3.9+ com as bibliotecas defang, ioc-fanger, stix2, requests, validators.
  • Instância MISP ou servidor TAXII para compartilhamento automatizado.
  • Compreensão dos tipos de IOC: IPv4/IPv6, domínios, URLs, endereços de e-mail, hashes de arquivos.
  • Familiaridade com padrões de Indicadores STIX 2.1 e definições de marcação TLP.
  • Acesso a feeds de inteligência de ameaças para ingestão de IOCs.

Conceitos Chave

Padrões de Defanging de IOCs

O defanging substitui componentes ativos de protocolo e domínio para prevenir a execução: http:// se torna hxxp://, https:// se torna hxxps://, pontos em domínios/IPs se tornam [.], @ em e-mails se torna [@]. Isso é crucial para compartilhar IOCs em relatórios, e-mails, canais do Slack e sites de cópia onde a vinculação automática pode acionar conexões de rede para infraestrutura maliciosa.

Normalização de IOCs

IOCs brutos de diferentes fontes vêm em formatos inconsistentes. A normalização envolve converter para minúsculas, remover barras finais e espaços em branco, extrair domínios de URLs, resolver codificação de URL, validar a correção do formato e deduplicar entre fontes.

Padrões de Indicadores STIX 2.1

Padrões STIX expressam IOCs em um formato padronizado: [ipv4-addr:value = '203.0.113.1'], [domain-name:value = 'malicious.example.com'], [url:value = 'http://evil.com/payload'], [file:hashes.'SHA-256' = 'abc123...']. Cada indicador inclui valid_from, indicator_types, confidence e marcações TLP opcionais.

Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Construir Extração e Normalização de IOCs

import re
import hashlib
from urllib.parse import urlparse, unquote
from datetime import datetime

class IOCExtractor:
    """Extrai e normaliza IOCs de texto."""

    PATTERNS = {
        "ipv4": r'\b(?:(?:25[0-5]|2[0-4]\d|1\d{2}|[1-9]?\d)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\d|1\d{2}|[1-9]?\d)\b',
        "domain": r'\b(?:[a-zA-Z0-9](?:[a-zA-Z0-9-]{0,61}[a-zA-Z0-9])?\.)+[a-zA-Z]{2,}\b',
        "url": r'https?://[^\s<>"{}|\\^`\[\]]+',
        "email": r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b',
        "md5": r'\b[a-fA-F0-9]{32}\b',
        "sha1": r'\b[a-fA-F0-9]{40}\b',
        "sha256": r'\b[a-fA-F0-9]{64}\b',
    }

    WHITELIST_DOMAINS = {
        "google.com", "microsoft.com", "amazon.com", "github.com",
        "cloudflare.com", "akamai.com", "example.com",
    }

    def extract_from_text(self, text):
        """Extrai todos os tipos de IOC de texto livre."""
        # Refang indicadores já defanged primeiro
        text = self._refang(text)
        iocs = {"ipv4": set(), "domain": set(), "url": set(),
                "email": set(), "md5": set(), "sha1": set(), "sha256": set()}

        for ioc_type, pattern in self.PATTERNS.items():
            matches = re.findall(pattern, text)
            for match in matches:
                normalized = self._normalize(match, ioc_type)
                if normalized and not self._is_whitelisted(normalized, ioc_type):
                    iocs[ioc_type].add(normalized)

        # Remove domínios que fazem parte de URLs
        url_domains = set()
        for url in iocs["url"]:
            parsed = urlparse(url)
            url_domains.add(parsed.netloc)
        iocs["domain"] -= url_domains

        total = sum(len(v) for v in iocs.values())
        print(f"[+] Extraídos {total} IOCs únicos do texto")
        return {k: sorted(v) for k, v in iocs.items()}

    def _refang(self, text):
        """Converte indicadores defanged de volta para a forma ativa."""
        text = text.replace("hxxp://", "http://").replace("hxxps://", "https://")
        text = text.replace("[.]", ".").replace("[@]", "@")

…
Perguntas frequentes

O que significa 'defanging'?

É o processo de modificar indicadores de ameaças (como URLs ou IPs) para que não possam ser ativados acidentalmente, como um clique. Por exemplo, 'http://' vira 'hxxp://' e '.' vira '[.]'.

O que são IOCs?

IOCs são 'Indicadores de Comprometimento'. São informações técnicas que indicam que um sistema pode ter sido atacado ou comprometido, como um endereço IP malicioso, um nome de domínio suspeito ou um arquivo com hash conhecido.

Para que serve o formato STIX 2.1?

STIX 2.1 é uma linguagem padrão para descrever ameaças cibernéticas. Usar esse formato permite que diferentes ferramentas de segurança troquem informações de forma consistente e automática.

Detalhes

Descrição original do autor

Build an automated pipeline that ingests raw IOCs (URLs, IPs, domains, emails), normalizes and deduplicates them, then produces defanged renderings for safe human reading alongside canonical STIX 2.1 bundles distributed via TAXII servers, MISP, or email reports. Use when preparing indicators of compromise for safe analyst sharing or automating threat intel distribution to TAXII/MISP feeds.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5540
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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