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Análise e planilhas35 mil · #5775

generating-forensic-timelines-with-hayabusa

Faz seu agente criar linhas do tempo de eventos de segurança a partir de registros do Windows. Isso ajuda a entender rapidamente o que aconteceu durante um incidente, mesmo sem um sistema SIEM.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa arquivos de logs do Windows (.evtx) para encontrar atividades suspeitas. Ela organiza os eventos em uma linha do tempo cronológica, facilitando a identificação de possíveis ataques ou problemas.

Quando usar

  • ✓Quando você tem muitos arquivos de log do Windows e precisa encontrar rapidamente eventos importantes.
  • ✓Para investigar um incidente de segurança e entender o que aconteceu.
  • ✓Para verificar se há atividades maliciosas como o uso de PowerShell ou tentativas de roubo de credenciais.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise estes arquivos de log do Windows e crie uma linha do tempo dos eventos suspeitos.”

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/generating-forensic-timelines-with-hayabusa/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

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

A ferramenta usa um conjunto de regras (chamadas Sigma) para identificar padrões de atividades perigosas nos logs. Ela então apresenta os resultados em um formato fácil de ler, como uma tabela (CSV) ou um arquivo JSON.

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 generating-forensic-timelines-with-hayabusa

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/generating-forensic-timelines-with-hayabusa/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.

Gerando Linhas do Tempo Forenses com Hayabusa

Visão Geral

Hayabusa (隼, "falcão-peregrino" em japonês) é um gerador de linha do tempo de forense rápida e caça a ameaças baseado em Sigma para logs de eventos do Windows, desenvolvido pela Yamato Security em Rust. Ele analisa arquivos .evtx (offline ou via análise ao vivo de um host local), aplica uma grande biblioteca integrada de regras de detecção Sigma mais regras específicas do Hayabusa, e produz uma única linha do tempo cronológica e legível de eventos de alto sinal com níveis de severidade, táticas MITRE ATT&CK e referências de regras. Isso colapsa milhares de registros brutos de logs de eventos em uma linha do tempo de incidente priorizada que um analista pode revisar rapidamente.

Hayabusa é construído especificamente para triagem de DFIR. Em vez de carregar EVTX em um SIEM, um investigador executa um único binário contra um diretório de logs coletados e obtém uma linha do tempo em CSV ou JSON mais métricas (eventos por computador, por ID de Evento, por canal). Como as detecções são baseadas em Sigma, a cobertura acompanha a comunidade aberta de engenharia de detecção, e as regras podem ser atualizadas sob demanda com update-rules. A saída da ferramenta se integra à análise downstream: CSV abre no Timeline Explorer, JSONL alimenta jq, e perfis timesketch-* exportam diretamente para o Timesketch.

Uma descoberta frequente nas linhas do tempo do Hayabusa é o PowerShell malicioso — MITRE ATT&CK T1059.001 (Interpretador de Comando e Script: PowerShell) — exposto via regras Sigma sobre o Event ID 4104 (registro de script-block), 4103 e criação de processos Sysmon. Essa habilidade se mapeia para o NIST CSF RS.AN-03 (a análise é realizada para estabelecer o que aconteceu durante um incidente).

Quando Usar

  • Durante a triagem de resposta a incidentes, para transformar uma pilha de arquivos .evtx coletados em uma linha do tempo priorizada.
  • Quando você precisa de detecção rápida e sem SIEM sobre logs de eventos do Windows com cobertura Sigma da comunidade.
  • Para enumerar atividades suspeitas (PowerShell, alterações de conta, movimento lateral) em logs de muitos hosts.
  • Para produzir métricas (eventos por computador/ID de Evento/canal) e palavras-chave de pivô para caça mais profunda.
  • Para exportar uma linha do tempo de incidente para o Timesketch ou Timeline Explorer para análise colaborativa.

Pré-requisitos

  • Binário Hayabusa. Baixe uma versão pré-compilada (Windows/Linux/macOS) do GitHub:
    # Linux example
    curl -LO https://github.com/Yamato-Security/hayabusa/releases/latest/download/hayabusa-3.0.0-lin-x64-gnu.zip
    unzip hayabusa-*.zip && cd hayabusa-*
    ./hayabusa-3.0.0-lin-x64-gnu --version
    
    Ou compile a partir do código-fonte (as regras são um submódulo):
    git clone https://github.com/Yamato-Security/hayabusa.git --recursive
    cd hayabusa && cargo build --release
    
  • Arquivos .evtx do Windows coletados (ou execute com --live-analysis no host, como Administrador).
  • Regras de detecção atualizadas:
    ./hayabusa update-rules
    
  • Opcional: Timeline Explorer (Windows) ou Timesketch para visualização da saída; jq para JSONL.

Objetivos

  • Construir uma linha do tempo forense em CSV ou JSON a partir de um diretório de arquivos .evtx.
  • Atualizar e ajustar o conjunto de regras Sigma usado para detecção.
  • Selecionar um perfil de saída apropriado para a investigação (mínimo vs. verboso vs. timesketch).
  • Gerar métricas (computador, ID de Evento, log) e palavras-chave de pivô para pistas de caça.
  • Filtrar a linha do tempo por severidade mínima para focar a triagem.
  • Pesquisar logs por IOCs específicos por palavra-chave ou regex.

Mapeamento MITRE ATT&CK

ID da Técnica Nome Oficial Por que Hayabusa o Detecta
T1059.001 Interpretador de Comando e Script: PowerShell Regras Sigma sobre Event IDs 4104/4103 e Sysmon sinalizam PowerShell malicioso
T1059.003 Interpretador de Comando e Script: Shell de Comando do Windows Regras sobre eventos de criação de processo expõem uso suspeito de cmd
T1078 Contas Válidas Eventos de logon (4624/4625/4672) revelam autenticação anômala
T1547.001 Execução Automática de Inicialização ou Logon: Chaves de Registro Run / Pasta de Inicialização Regras sobre eventos de modificação de registro sinalizam persistência
T1053.005 Tarefa/Job Agendado: Tarefa Agendada Regras de Event ID 4698/106 expõem criação de tarefas
T1003 Extração de Credenciais do SO Regras sinalizam acesso ao LSASS e padrões de extração de credenciais

Fluxo de Trabalho

1. Atualize o conjunto de regras

Puxe as últimas regras Sigma e Hayabusa antes de cada investigação.

./hayabusa update-rules

2. Construa uma linha do tempo em CSV a partir de logs coletados

…

Perguntas frequentes

O que são arquivos .evtx?

São arquivos de log gerados pelo sistema operacional Windows que registram eventos importantes que acontecem no computador.

O que são regras Sigma?

São como 'receitas' que a ferramenta usa para identificar atividades suspeitas nos logs. Elas são criadas por especialistas em segurança.

Preciso instalar algo complexo?

Você precisa baixar o programa Hayabusa e ter os arquivos de log. As regras de detecção podem ser atualizadas com um simples comando.

Detalhes

Descrição original do autor

Run Hayabusa against collected Windows EVTX files to apply Sigma detection rules and produce a prioritized, chronological CSV/JSON timeline with severity levels, MITRE ATT&CK mappings, and per-host/per-Event-ID metrics. Use during DFIR triage to turn raw event logs into a fast, SIEM-free incident timeline, or to export results into Timesketch or Timeline Explorer for collaborative analysis.

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5775
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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