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Deploy e nuvem (DevOps)35 mil · #5618

deploying-decoy-files-for-ransomware-detection

Ensina seu agente de IA a colocar projetos no ar e cuidar da infraestrutura.

O que ela faz

Esta ferramenta cria arquivos falsos (chamados 'canários') em seus computadores e servidores. Se um programa malicioso, como um ransomware, tentar modificar ou excluir esses arquivos falsos, você será alertado imediatamente.

Quando usar

  • ✓Para detectar ransomware antes que ele cause danos.
  • ✓Para complementar sua proteção antivírus atual.
  • ✓Para ter certeza de que seus arquivos importantes estão seguros.

Exemplo do que pedir para a IA

“Configure arquivos canários para detectar ransomware em meus documentos.”

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/deploying-decoy-files-for-ransomware-detection/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

A ferramenta coloca arquivos de isca em locais estratégicos. Ela monitora esses arquivos e, se algo tentar alterá-los, um alarme é disparado, indicando uma possível infecção.

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 deploying-decoy-files-for-ransomware-detection

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/deploying-decoy-files-for-ransomware-detection/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.

Implantando Arquivos Decoy para Detecção de Ransomware

Quando Usar

  • Configurando detecção de alerta precoce para ransomware em servidores de arquivos ou endpoints
  • Complementando EDR/AV com uma camada de detecção baseada em engano que captura variantes de ransomware desconhecidas
  • Criando alertas de ransomware de alta fidelidade com taxas de falsos positivos muito baixas (usuários legítimos não têm motivo para tocar em arquivos decoy)
  • Testando procedimentos de resposta a ransomware validando que modificações em arquivos "canário" disparam o pipeline de alerta esperado
  • Protegendo compartilhamentos de arquivos de alto valor (finanças, RH, jurídico) com arquivos "tripwire" que indicam atividade de criptografia não autorizada

Não use arquivos decoy como a única defesa contra ransomware. Eles são um mecanismo de detecção, não um mecanismo de prevenção, e devem complementar backups, EDR e controles de acesso.

Pré-requisitos

  • Python 3.8+ com a biblioteca watchdog para monitoramento de sistema de arquivos multiplataforma
  • Acesso administrativo a compartilhamentos de arquivos ou endpoints de destino para colocação de canários
  • Ferramenta de monitoramento de integridade de arquivos (FIM) ou integração com SIEM para roteamento de alertas
  • Compreensão da estrutura de diretórios de destino para colocar canários em locais de alto valor
  • Windows: Acesso ao diário de alterações NTFS ou à API ReadDirectoryChangesW
  • Linux: Suporte a inotify no kernel (padrão em kernels modernos)

Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Projetar a Estratégia de Arquivos Canário

Planeje a colocação de arquivos para cobertura máxima de detecção:

Canary File Placement Strategy:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Naming Convention:
  - Use names that sort FIRST and LAST alphabetically in each directory
  - Ransomware typically enumerates directories A-Z or Z-A
  - Examples: _AAAA_budget_2024.docx, ~zzzz_report_final.xlsx

Placement Locations:
  - Root of every file share (\\server\share\_AAAA_canary.docx)
  - Desktop, Documents, Downloads on each endpoint
  - Department-specific shares (Finance, HR, Legal)
  - Backup staging directories
  - Home directories of high-privilege accounts

File Types:
  - .docx, .xlsx, .pdf (most targeted by ransomware)
  - .sql, .bak (database files, high value)
  - Mix of file types to detect ransomware that targets specific extensions

Etapa 2: Gerar Arquivos Canário Realistas

Crie arquivos decoy com conteúdo e metadados realistas:

import os
import time

def create_canary_docx(filepath, content="Q4 Financial Summary - Confidential"):
    """Create a realistic .docx canary file using python-docx."""
    from docx import Document
    doc = Document()
    doc.add_heading("Financial Report - CONFIDENTIAL", level=1)
    doc.add_paragraph(content)
    doc.add_paragraph(f"Generated: {time.strftime('%Y-%m-%d')}")
    doc.save(filepath)

def create_canary_txt(filepath):
    """Create a simple text canary with known content for hash verification."""
    content = "CANARY_TOKEN_DO_NOT_MODIFY\n"
    content += f"Created: {time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')}\n"
    content += "This file is monitored for unauthorized changes.\n"
    with open(filepath, "w") as f:
        f.write(content)

Etapa 3: Implantar o Monitor de Sistema de Arquivos

Monitore arquivos canário para qualquer modificação, renomeação ou exclusão:

from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler

class CanaryHandler(FileSystemEventHandler):
    def __init__(self, canary_paths, alert_callback):
        self.canary_paths = set(canary_paths)
        self.alert_callback = alert_callback

    def on_modified(self, event):
        if event.src_path in self.canary_paths:
            self.alert_callback("MODIFIED", event.src_path)

    def on_deleted(self, event):
        if event.src_path in self.canary_paths:
            self.alert_callback("DELETED", event.src_path)

    def on_moved(self, event):
        if event.src_path in self.canary_paths:
            self.alert_callback("RENAMED", event.src_path)

Etapa 4: Configurar Alerta e Resposta

Defina respostas automatizadas quando os arquivos canário forem acionados:

Matriz de Resposta a Alertas:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Evento: Canário MODIFICADO
  → Severidade: CRÍTICO
  → Ação: Alerta SOC, identificar processo modificador (PID), isolar endpoint

Evento: Canário EXCLUÍDO
  → Severidade: ALTO
  → Ação: Alerta SOC, verificar nota de ransomware no mesmo diretório

Evento: Canário RENOMEADO (nova extensão adicionada)
  → Severidade: CRÍTICO
  → Ação: Alerta SOC, verificar extensão contra extensões de ransomware conhecidas
  → Automatizado: Encerrar processo modificador, desabilitar interface de rede

Evento: Múltiplos canários acionados em 60 segundos

…
Perguntas frequentes

O que são arquivos canários?

São arquivos falsos criados para serem modificados por programas maliciosos. Sua alteração serve como um alarme.

Isso impede o ransomware?

Não, esta ferramenta serve para detectar o ransomware assim que ele começa a agir, não para impedi-lo diretamente. É importante ter outras proteções.

Preciso de conhecimentos técnicos para usar?

Sim, é recomendado ter acesso administrativo e entender onde seus arquivos importantes estão guardados para posicionar os arquivos canários corretamente.

Detalhes

Descrição original do autor

Deploys canary files (honeytokens) across file systems to detect ransomware encryption activity in real time. Uses strategically placed decoy documents monitored via file integrity monitoring or OS-level watchdogs to trigger alerts when ransomware modifies or encrypts them. Activates for requests involving ransomware canary deployment, honeyfile setup, deception-based ransomware detection, or file

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5618
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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