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Agentes35 mil · #5705

detecting-rootkit-activity

Ajuda seu agente a detectar rootkits, que são programas maliciosos escondidos. Ele procura por processos ocultos e modificações no sistema que ferramentas comuns não conseguem ver.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a encontrar programas maliciosos escondidos (rootkits) em computadores. Ela analisa a memória do sistema para detectar atividades suspeitas que ferramentas normais não conseguem ver.

Quando usar

  • ✓Quando o computador parece ter um vírus, mas os programas de segurança não encontram nada.
  • ✓Se você suspeita que um programa está se escondendo no sistema.
  • ✓Após uma tentativa de limpeza que não resolveu o problema.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se há rootkits no meu computador.”

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/detecting-rootkit-activity/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

Ela examina a memória do computador em busca de processos, conexões de rede e arquivos que estão escondidos. Compara essas informações com o que deveria estar normal para achar as anomalias.

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 detecting-rootkit-activity

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/detecting-rootkit-activity/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.

Detectando Atividade de Rootkit

Quando Usar

  • O sistema mostra sinais de comprometimento, mas ferramentas padrão (Gerenciador de Tarefas, netstat) não mostram nada anormal
  • Antivírus/EDR detecta assinaturas de rootkit, mas não consegue identificar o mecanismo de ocultação específico
  • Forense de memória revela discrepâncias entre estruturas de dados do kernel e a saída de ferramentas em modo de usuário
  • Investigando uma ameaça persistente que sobrevive a tentativas de remediação e reinicializações do sistema
  • Validando a integridade do sistema após um suposto comprometimento em nível de kernel

Não use como método de detecção de primeira linha; comece com triagem padrão de malware e escale para análise de rootkit quando comportamento de ocultação for suspeito.

Pré-requisitos

  • Volatility 3 para forense de memória e análise de estruturas do kernel
  • GMER ou Rootkit Revealer (Windows) para varredura do sistema em tempo real
  • rkhunter e chkrootkit (Linux) para verificações de integridade de sistema de arquivos e processos
  • Ferramentas Sysinternals (Process Explorer, Autoruns, RootkitRevealer) para análise no Windows
  • Dump de memória do sistema suspeito (WinPmem, LiME)
  • Baseline limpo do sistema operacional para comparação (hashes de módulos de kernel conhecidos e bons)

Fluxo de Trabalho

Passo 1: Detecção Cruzada para Processos Ocultos

Compare listas de processos de diferentes fontes de dados para encontrar discrepâncias:

# Volatility: Compare process enumeration methods
# pslist - walks ActiveProcessLinks (EPROCESS linked list - what rootkits manipulate)
vol3 -f memory.dmp windows.pslist > pslist_output.txt

# psscan - scans physical memory for EPROCESS pool tags (rootkit-resistant)
vol3 -f memory.dmp windows.psscan > psscan_output.txt

# Compare outputs to find hidden processes
python3 << 'PYEOF'
pslist_pids = set()
psscan_pids = set()

with open("pslist_output.txt") as f:
    for line in f:
        parts = line.split()
        if len(parts) > 1 and parts[1].isdigit():
            pslist_pids.add(int(parts[1]))

with open("psscan_output.txt") as f:
    for line in f:
        parts = line.split()
        if len(parts) > 1 and parts[1].isdigit():
            psscan_pids.add(int(parts[1]))

hidden = psscan_pids - pslist_pids
if hidden:
    print(f"[!] HIDDEN PROCESSES DETECTED (in psscan but not pslist):")
    for pid in hidden:
        print(f"    PID: {pid}")
else:
    print("[*] No hidden processes detected via cross-view analysis")
PYEOF

Passo 2: Detectar Interceptação de Chamadas de Sistema

Identifique hooks na System Service Descriptor Table (SSDT) e nas Import Address Tables:

# Check SSDT for hooked system calls
vol3 -f memory.dmp windows.ssdt

# Identify hooks pointing outside ntoskrnl.exe or win32k.sys
vol3 -f memory.dmp windows.ssdt | grep -v "ntoskrnl\|win32k"

# Check for Inline hooks (detour patching)
vol3 -f memory.dmp windows.apihooks --pid 4  # System process

# IDT (Interrupt Descriptor Table) analysis
vol3 -f memory.dmp windows.idt

# Check for IRP (I/O Request Packet) hooking on drivers
vol3 -f memory.dmp windows.driverscan
vol3 -f memory.dmp windows.driverirp
Types of Rootkit Hooks:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SSDT Hook:         Modifies System Service Descriptor Table entries to redirect
                   system calls through rootkit code (filters process/file listings)

IAT Hook:          Patches Import Address Table of a process to intercept API calls
                   before they reach the kernel

Inline Hook:       Overwrites the first bytes of a function with a JMP to rootkit code
                   (detour/trampoline technique)

IRP Hook:          Intercepts I/O Request Packets to filter disk/network operations
                   at the driver level

DKOM:              Direct Kernel Object Manipulation - unlinking structures like
                   EPROCESS from the ActiveProcessLinks list without hooking

Passo 3: Analisar Módulos e Drivers do Kernel

Identifique drivers de kernel não autorizados que podem ser componentes de rootkit:

# List all loaded kernel modules
vol3 -f memory.dmp windows.modules

# Scan for drivers in memory (including hidden/unlinked)
vol3 -f memory.dmp windows.driverscan

# Compare module lists to find hidden drivers
vol3 -f memory.dmp windows.modscan > modscan.txt
vol3 -f memory.dmp windows.modules > modules.txt

# Check driver signatures and verify against known-good baselines
vol3 -f memory.dmp windows.verinfo

# Dump suspicious driver for static analysis
vol3 -f memory.dmp windows.moddump --base 0xFFFFF80012340000 --dump

Passo 4: Detectar Ocultação de Arquivos e Registro

Identifique arquivos e chaves de registro ocultos pelo rootkit:


…
Perguntas frequentes

O que é um rootkit?

É um tipo de programa malicioso projetado para se esconder do usuário e de programas de segurança, permitindo que outras atividades ruins aconteçam sem serem detectadas.

Por que usar esta ferramenta em vez do antivírus?

Rootkits são feitos para enganar antivírus. Esta ferramenta usa técnicas mais avançadas para encontrá-los, mesmo quando eles estão bem escondidos.

Preciso de conhecimento técnico para usar?

Sim, esta ferramenta é para quem já tem alguma experiência em análise de segurança de computadores, pois requer a análise de dados técnicos.

Detalhes

Descrição original do autor

Detects rootkit presence on compromised systems by identifying hidden processes, hooked system calls, modified kernel structures, and covert network connections using Volatility memory forensics, cross-view detection, and tools like GMER, rkhunter, chkrootkit, and RootkitRevealer. Use when standard tools (Task Manager, netstat, AV/EDR) show nothing abnormal but compromise is suspected. '

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5705
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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