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Segurança35 mil · #5611

correlating-threat-campaigns

Ensina seu agente de IA a proteger aplicações contra ataques.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a conectar incidentes de segurança que parecem separados, mas que na verdade fazem parte de uma mesma campanha de ataque maior. Ela identifica quem está por trás dos ataques e quais ferramentas eles usam.

Quando usar

  • ✓Quando vários ataques usam as mesmas pistas (como endereços de IP ou arquivos maliciosos).
  • ✓Quando um parceiro compartilha informações sobre um ataque que parece familiar.
  • ✓Ao criar um relatório sobre uma série de ataques ao longo do tempo.

Exemplo do que pedir para a IA

“Conecte esses incidentes de segurança para ver se eles fazem parte de uma campanha maior.”

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/correlating-threat-campaigns/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

Ela analisa dados de segurança de diferentes fontes, procurando por pontos em comum como endereços de IP, tipos de malware ou horários de ataque. Depois, calcula a chance de todos esses eventos estarem ligados.

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 correlating-threat-campaigns

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/correlating-threat-campaigns/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.

Correlação de Campanhas de Ameaças

Quando Usar

Use esta habilidade quando:

  • Múltiplos incidentes aparentemente não relacionados compartilham IOCs (mesmo IP de C2, mesmo hash de malware, TTPs semelhantes)
  • Um parceiro ISAC compartilha indicadores de um incidente que correspondem aos seus próprios eventos históricos
  • Construindo um relatório de campanha que liga a atividade do adversário ao longo de semanas ou meses a uma única operação

Não use esta habilidade para forçar a correlação com base em sinais fracos — atribuição incorreta de campanha engana os defensores e desperdiça recursos em modelos de ameaças incorretos.

Pré-requisitos

  • TIP ou SIEM com dados históricos de indicadores e eventos (90+ dias recomendados)
  • Motor de correlação MISP habilitado com compartilhamento de eventos configurado
  • Ferramenta de análise de grafos (Maltego, Neo4j ou OpenCTI) para visualização de relacionamentos
  • Referência aos objetos de conjunto de intrusão e campanha do MITRE ATT&CK para estruturar a saída

Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Coletar e Normalizar Eventos

Reúna todos os eventos candidatos para correlação de:

  • SIEM interno (eventos brutos, histórico de alertas)
  • TIP (indicadores e eventos históricos)
  • Compartilhamento ISAC (eventos submetidos por parceiros em MISP ou TAXII)
  • Inteligência comercial (relatórios Recorded Future, Mandiant, CrowdStrike)

Normalize todos os eventos para o esquema STIX 2.1 com carimbo de data/hora consistente (UTC), tipos de indicadores e pontuações de confiança. Garanta que todos os indicadores tenham atribuição de origem e data de coleta.

Etapa 2: Identificar Pontos de Pivô de Correlação

Aplique análise sistemática de pivô em quatro dimensões:

Pivôs de Infraestrutura:

  • Mesmo endereço IP ou sub-rede /24 entre eventos
  • Mesmo e-mail do registrador de domínio ou organização WHOIS
  • Mesmo ASN ou provedor de hospedagem com a mesma impressão digital da conta
  • Mesma impressão digital ou número de série do certificado SSL entre domínios de C2

Pivôs de Capacidade:

  • Mesmo hash de malware ou correspondência de assinatura YARA
  • Mesmo protocolo de comunicação C2 (configuração de beacon Cobalt Strike, parâmetros do implante Sliver)
  • Mesmo código de exploração ou modelo de documento armado
  • Mesmo método de ofuscação ou impressão digital do empacotador

Pivôs Temporais:

  • Eventos ocorrendo na mesma janela de tempo (horário operacional sugerindo o mesmo fuso horário)
  • Eventos sequenciais com progressão lógica da cadeia de abate (kill chain)
  • Agrupamento de carimbos de data/hora de compilação de malware na mesma faixa de datas

Pivôs de Victimologia:

  • Mesmo setor alvo (saúde, energia, financeiro)
  • Mesma geografia alvo
  • Mesma tecnologia visada (fornecedor específico de ERP, marca de appliance VPN)

Etapa 3: Calcular Confiança de Correlação

Aplique pontuação ponderada para atribuição de campanha:

def calculate_campaign_confidence(events: list) -> float:
    scores = []

    # Infrastructure overlap (highest weight — most discriminating)
    infra_overlap = count_shared_infra(events) / len(events)
    scores.append(infra_overlap * 40)

    # Capability overlap (high weight — TTPs are durable)
    capability_overlap = count_shared_ttps(events) / len(events)
    scores.append(capability_overlap * 35)

    # Temporal proximity (moderate weight)
    temporal_score = assess_temporal_clustering(events)
    scores.append(temporal_score * 15)

    # Victimology alignment (lower weight — many actors target same sector)
    victim_score = assess_victim_pattern(events)
    scores.append(victim_score * 10)

    total = sum(scores)
    if total >= 70: return "HIGH"
    elif total >= 45: return "MEDIUM"
    else: return "LOW"

Etapa 4: Construir Grafo de Campanha

No OpenCTI ou Maltego, construa o grafo da campanha:

  • Objeto de campanha (STIX) como nó central
  • Conjunto de Intrusion Set → usa → Objetos de Malware
  • Conjunto de Intrusion Set → usa → Objetos de Infraestrutura
  • Conjunto de Intrusion Set → alvos → Objetos de Identidade (organizações/setores vítimas)
  • Campanha → atribuída-a → Atores de Ameaça (se a atribuição for alcançada)
  • Indicadores → indicam → Malware (ligando observáveis técnicos a capacidades)

Rotule cada relacionamento com referência de evidência e confiança.

Etapa 5: Produzir Relatório de Inteligência de Campanha

Estruture o relatório de campanha:

  1. Nome da campanha: Atribua um codinome descritivo com base no tema de segmentação ou nas ferramentas
  2. Cronograma: Datas de primeira/última observação com fases de atividade
  3. Atribuição: Ator de ameaça suspeito com nível de confiança
  4. Perfil do alvo: Verticais da indústria, geografias, tamanhos de organização
  5. Resumo de TTPs: Mapa de calor do Navegador ATT&CK para técnicas específicas da campanha
  6. Indicadores compartilhados: IOCs que abrangem múltiplos incidentes (maior confiança para bloqueio)
  7. Orientação de detecção: Regras Sigma/YARA específicas para esta campanha

Conceitos Chave

| Termo | Definição |

…

Perguntas frequentes

O que são 'IOCs'?

IOCs são 'Indicadores de Comprometimento', que são pistas técnicas deixadas por ataques, como endereços de sites maliciosos, arquivos específicos ou configurações de rede.

O que é 'MITRE ATT&CK'?

É um catálogo que descreve as táticas e técnicas usadas por hackers em seus ataques, ajudando a entender e classificar o comportamento deles.

Por que não devo usar esta ferramenta com 'sinais fracos'?

Conectar ataques que não estão realmente ligados pode levar a conclusões erradas sobre quem está atacando e como se defender, desperdiçando tempo e recursos.

Detalhes

Descrição original do autor

Correlates disparate security incidents, IOCs, and adversary behaviors across time and organizations to identify unified threat campaigns, attribute them to common threat actors, and extract shared indicators for improved detection. Use when multiple incidents exhibit overlapping indicators, when sector-wide attack campaigns require cross-organizational analysis, or when building campaign-level in

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5611
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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