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threat-intelligence

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github.com/sherifeldeebセキュリティ6171 回インストール41 週間前に更新
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threat-intelligence について

セキュリティアナリスト向けのサイバー脅威インテリジェンス用スキルです。IOCの管理、脅威アクターやキャンペーンの分析、MITRE ATT&CKへのマッピング、レポート作成に対応します。

主な機能

  1. 01IOCの抽出と検証
  2. 02インジケーターの重複排除と整理
  3. 03アクターとキャンペーンのプロファイリング
  4. 04MITRE ATT&CKへのマッピング
  5. 05インテリジェンスレポートの生成
  6. 06脅威フィードの解析と正規化

活用シーン

  1. 01インシデント報告からIOCを抽出
  2. 02脅威アクターとキャンペーンを追跡
  3. 03観測した挙動をATT&CKに対応付け
  4. 04脅威速報と評価を作成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/sherifeldeeb/agentskills --skill threat-intelligence

インストール後、Claude Code で/threat-intelligenceを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

assets/
.gitkeep
references/
.gitkeep
REFERENCE.md
scripts/
.gitkeep
cti_utils.py
requirements.txt

詳細

脅威インテリジェンススキル

IOC の抽出、脅威アクターのプロファイリング、MITRE ATT&CK へのマッピングを通じて、サイバー脅威インテリジェンスを収集、分析、共有します。

機能

  • IOC の抽出:テキスト、ログ、レポートからインジケーターを抽出します
  • IOC の管理:インジケーターの重複を排除し、検証、拡充します
  • 脅威のプロファイリング:脅威アクターやキャンペーンを記録します
  • ATT&CK へのマッピング:脅威を MITRE ATT&CK フレームワークにマッピングします
  • インテリジェンスレポート:脅威速報や評価レポートを生成します
  • フィードの処理:脅威フィードを解析し、正規化します

クイックスタート

from cti_utils import IOCExtractor, ThreatActor, IntelReport

# Extract IOCs from text
extractor = IOCExtractor()
iocs = extractor.extract_from_text('''
Malware connects to 192.168.1.100 and evil.com.
Hash: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
''')
print(iocs)

# Document threat actor
actor = ThreatActor('APT29', aliases=['Cozy Bear', 'The Dukes'])
actor.add_ttp('T1566', 'Phishing')
actor.set_motivation('espionage')

# Generate intel report
report = IntelReport('Emerging Ransomware Campaign')
report.add_ioc('ip', '10.0.0.1', 'C2 server')
print(report.generate())

使用方法

IOC の抽出

さまざまなテキストソースから侵害指標を抽出します。

例:

from cti_utils import IOCExtractor

extractor = IOCExtractor()

# Extract from text
text = '''
The malware was downloaded from hxxp://malware[.]evil[.]com/payload.exe
It connects to C2 server at 192.168.100.50 on port 443.
The file hash is: a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4
Email originated from [email protected]
'''

iocs = extractor.extract_from_text(text)

print(f"IPs: {iocs['ip']}")
print(f"Domains: {iocs['domain']}")
print(f"URLs: {iocs['url']}")
print(f"Hashes: {iocs['hash']}")
print(f"Emails: {iocs['email']}")

# Defang/refang IOCs
defanged = extractor.defang('http://evil.com')  # hxxp://evil[.]com
refanged = extractor.refang('hxxp://evil[.]com')  # http://evil.com

# Validate IOCs
valid = extractor.validate_ioc('ip', '192.168.1.1')  # True
invalid = extractor.validate_ioc('ip', '999.999.999.999')  # False
IOC の管理

コンテキスト情報とともにインジケーターのコレクションを管理します。

例:

from cti_utils import IOCCollection

collection = IOCCollection('Campaign-2024-001')

# Add IOCs with context
collection.add_ioc(
    ioc_type='ip',
    value='192.168.1.100',
    context='C2 server',
    confidence='high',
    source='Sandbox analysis'
)

collection.add_ioc(
    ioc_type='domain',
    value='malware.evil.com',
    context='Payload delivery',
    confidence='medium',
    source='Network logs'
)

collection.add_ioc(
    ioc_type='hash',
    value='a1b2c3d4e5f6...',
    context='Ransomware executable',
    confidence='high',
    source='EDR'
)

# Deduplicate
collection.deduplicate()

# Export formats
print(collection.to_csv())
print(collection.to_json())
print(collection.to_stix())  # STIX 2.1 format
脅威アクターのプロファイリング

脅威アクターとその特性を記録します。

例:

from cti_utils import ThreatActor

actor = ThreatActor(
    name='APT29',
    aliases=['Cozy Bear', 'The Dukes', 'YTTRIUM']
)

# Set attributes
actor.set_motivation('espionage')
actor.set_sophistication('advanced')
actor.set_origin('Russia')

# Add TTPs (MITRE ATT&CK)
actor.add_ttp('T1566.001', 'Spearphishing Attachment')
actor.add_ttp('T1059.001', 'PowerShell')
actor.add_ttp('T1071.001', 'Web Protocols')
actor.add_ttp('T1486', 'Data Encrypted for Impact')

# Add targeting
actor.add_target_sector('Government')
actor.add_target_sector('Healthcare')
actor.add_target_region('North America')
actor.add_target_region('Europe')

# Add tools
actor.add_tool('Cobalt Strike')
actor.add_tool('Mimikatz')

# Add infrastructure
actor.add_infrastructure('ip', '192.168.1.100', 'C2 server')
actor.add_infrastructure('domain', 'actor-c2.com', 'Primary C2')

# Generate profile
print(actor.generate_profile())
キャンペーンの追跡

脅威キャンペーンを時系列で追跡します。

例:

from cti_utils import Campaign

campaign = Campaign(
    name='Operation DarkSide',
    first_seen='2024-01-01',
    threat_actor='APT29'
)

# Add campaign details
campaign.set_description('''
Targeted campaign against financial institutions using
spearphishing emails with malicious Excel attachments.
''')

campaign.set_objective('Financial theft and espionage')

# Add IOCs
campaign.add_ioc('domain', 'campaign-c2.evil.com')
campaign.add_ioc('hash', 'abc123...', 'Excel dropper')

# Add TTPs
campaign.add_ttp('T1566.001', 'Initial access via phishing')
campaign.add_ttp('T1059.005', 'VBA macro execution')

# Add targets
campaign.add_target('Financial Services', 'North America')

# Timeline events
campaign.add_event('2024-01-01', 'First phishing emails observed')
campaign.add_event('2024-01-05', 'New C2 infrastructure identified')
campaign.add_event('2024-01-10', 'Malware variant updated')

# Generate report
print(campaign.generate_report())
MITRE ATT&CK へのマッピング

脅威を ATT&CK フレームワークにマッピングします。

例:

from cti_utils import ATTACKMapper

mapper = ATTACKMapper()

# Map techniques
mapper.add_technique('T1566.001', 'Spearphishing used for initial access')
mapper.add_technique('T1059.001', 'PowerShell scripts executed')
mapper.add_technique('T1055', 'Process injection observed')
mapper.add_technique('T1486', 'Files encrypted with ransomware')

# Generate matrix view
print(mapper.generate_matrix())

# Get technique details
print(mapper.get_technique_info('T1566.001'))

# Export for ATT&CK Navigator
mapper.export_navigator('attack_layer.json')
インテリジェンスレポート

脅威インテリジェンスレポートを生成します。

例:

from cti_utils import IntelReport

report = IntelReport(
    title='Emerging Ransomware Campaign Targeting Healthcare',
    classification='TLP:AMBER'
)

# Executive summary
report.set_summary('''
A new ransomware campaign has been identified targeting healthcare
organizations in North America. The campaign uses phishing emails
with malicious attachments to gain initial access.
''')

# Key findings
report.add_finding('New ransomware variant identified: "MedLocker"')
report.add_finding('Campaign active since January 2024')
report.add_finding('At least 5 healthcare organizations targeted')

# Add IOCs
report.add_ioc('hash', 'abc123...', 'Ransomware executable')
report.add_ioc('domain', 'medlocker-payment.onion', 'Payment portal')
report.add_ioc('ip', '192.168.1.100', 'C2 server')

# Add TTPs
report.add_ttp('T1566.001', 'Phishing with malicious attachments')
report.add_ttp('T1486', 'Data encryption')

# Recommendations
report.add_recommendation('Block IOCs at perimeter')
report.add_recommendation('Update endpoint detection signatures')
report.add_recommendation('Conduct phishing awareness training')

# Generate outputs
print(report.generate())
print(report.generate_executive_brief())

設定

環境変数
変数説明必須デフォルト
CTI_FEED_API_KEY脅威フィード用の API キーいいえなし
CTI_OUTPUT_DIRレポートの出力ディレクトリいいえ./output

対応する IOC の種類

  • ip - IPv4 アドレスと IPv6 アドレス
  • domain - ドメイン名
  • url - 完全な URL
  • hash - MD5、SHA1、SHA256 ハッシュ
  • email - メールアドレス
  • cve - CVE 識別子

制限事項

  • ライブフィード非対応:フィードの取得には手動設定が必要です
  • オフラインの ATT&CK:組み込みの手法データを使用します
  • エンリッチメント API 非対応:外部エンリッチメントは含まれません

トラブルシューティング

無効な IOC 形式

IOC の検証には標準の正規表現パターンを使用します。

# Valid
extractor.validate_ioc('ip', '192.168.1.1')  # True

# Invalid
extractor.validate_ioc('ip', '192.168.1.256')  # False
デファングの問題

一貫したデファング形式を使用してください。

# Standard defanging
extractor.defang('http://evil.com')
# Returns: hxxp://evil[.]com

関連スキル

参考資料

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