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Diversos42 mil · #4716

competition-forensic-timeline

Faz seu agente reconstruir a ordem de eventos em investigações de segurança. Ele pode juntar informações de diferentes fontes para criar uma linha do tempo de ações.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a organizar eventos de segurança digital em uma linha do tempo clara. Ela junta informações de diferentes fontes para mostrar a ordem exata das ações de um invasor em um sistema.

Quando usar

  • ✓Quando você precisa entender a sequência de um ataque cibernético.
  • ✓Ao investigar como um invasor acessou um sistema e se moveu.
  • ✓Para reconstruir os passos de um incidente de segurança digital.

Exemplo do que pedir para a IA

“Reconstrua a linha do tempo de um ataque usando os logs de eventos, arquivos e rede.”

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/zhaoxuya520/reverse-skill/blob/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-forensic-timeline/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill/blob/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-forensic-timeline/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ela começa identificando um evento inicial confiável e depois junta todas as pistas (arquivos, registros, rede) que estão conectadas a ele. O objetivo é criar uma história clara e sequencial do que aconteceu.

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 zhaoxuya520/reverse-skill --skill competition-forensic-timeline

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/zhaoxuya520/reverse-skill/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-forensic-timeline/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.

Linha do Tempo Forense de Competição

Use esta habilidade apenas como uma especialização posterior, depois que $ctf-sandbox-orchestrator já estiver ativo e tiver estabelecido suposições de sandbox, propriedade de nós e prioridades de evidências. Se isso ainda não aconteceu, retorne para $ctf-sandbox-orchestrator primeiro.

Use esta habilidade quando a parte difícil não for encontrar um artefato, mas transformar muitos artefatos em uma cronologia reproduzível.

Início Rápido

  1. Escolha a menor âncora confiável: primeira execução, primeiro logon, primeira sessão de rede, primeira escrita de arquivo ou primeira ação de caixa de correio.
  2. Normalize carimbos de data/hora, fusos horários, nomes de host, usuários, IDs de processo, IDs de mensagem e caminhos de arquivo antes de correlacionar.
  3. Construa uma cadeia mínima de acesso inicial à persistência, execução, acesso ou exfiltração.
  4. Separe a ordem confirmada dos eventos das lacunas inferidas.
  5. Reproduza o segmento de linha do tempo decisivo que gera o artefato ou a conclusão de privilégio.

Fluxo de Trabalho

1. Estabelecer Âncoras da Linha do Tempo

  • Colete apenas as superfícies ativas: EVTX, Sysmon, registro, Amcache, prefetch, artefatos de navegador, rastros de e-mail, PCAPs, memória ou metadados do sistema de arquivos.
  • Registre a fonte do relógio, o fuso horário e qualquer desvio ou truncamento que possa reordenar eventos.
  • Vincule identificadores compartilhados entre fontes: PID, ID de logon, GUID, ID de mensagem, nome de host, nome de usuário, IP ou hash.

2. Correlacionar o Gráfico de Execução

  • Rastreie a árvore de processos, criação de serviços ou tarefas, sessões de rede, gravações de arquivos, alterações de registro, regras de caixa de correio ou uso de tokens como um único caminho.
  • Distinga arestas causais de coincidência combinando identificadores e adjacência, não apenas carimbos de data/hora próximos.
  • Mantenha o artefato bruto e o resumo analisado lado a lado para que cada etapa possa ser rastreada.

3. Comprimir para a História Decisiva

  • Reduza a linha do tempo à menor sequência que comprove o acesso inicial, persistência, movimento lateral, coleta ou recuperação de artefatos.
  • Destaque as etapas de validação ausentes separadamente em vez de misturá-las na cronologia confirmada.
  • Se a tarefa se tornar principalmente sobre extração de configuração de malware ou uma aresta de pivô do Windows, mude para a habilidade especializada mais restrita.

Leia esta Referência

  • Carregue references/forensic-timeline.md para seleção de âncora, correlação entre fontes e empacotamento de evidências.
  • Se a parte difícil for remontagem de pacotes, enquadramento de protocolo ou extração de objetos transferidos de uma captura, prefira $competition-pcap-protocol.

O Que Preservar

  • Caminhos de arquivo de origem, IDs de evento, IDs de logon, IDs de mensagem, PIDs, hashes e carimbos de data/hora com fuso horário anotado
  • Uma tabela de linha do tempo compacta ou lista ordenada para o segmento decisivo
  • Artefatos brutos, saída analisada e arestas inferidas mantidas separadas
Perguntas frequentes

O que são 'artefatos'?

Artefatos são pedaços de informação deixados para trás em um computador ou rede, como logs de sistema, arquivos modificados ou conexões de rede, que podem ajudar a entender o que aconteceu.

Por que é importante normalizar os tempos?

Normalizar os tempos significa ajustar todos os horários para um formato e fuso horário comum. Isso garante que os eventos sejam colocados na ordem correta, mesmo que venham de computadores com configurações de hora diferentes.

O que significa 'correlacionar'?

Correlacionar significa conectar diferentes informações (artefatos) que se relacionam entre si, como um programa que iniciou uma conexão de rede. Isso ajuda a construir uma visão completa dos eventos.

Detalhes

Descrição original do autor

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for DFIR chronology, cross-artifact correlation, persistence chains, and incident timeline reconstruction. Use when the user asks to build a forensic timeline, correlate EVTX, PCAP, registry, disk, memory, mailbox, or browser artifacts, explain the order of attacker actions, or pinpoint the stage where the decisive artifa

repo: zhaoxuya520/reverse-skill

Popularidade

Estrelas no GitHub
42 mil
Posição no ranking
#4716
Licença
MIT
Atualizada em
22/09/2026

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