mcpField
D
detecting-pass-the-hash-attacks

detecting-pass-the-hash-attacks

github.com/mukul975安全35.2k76 次安装8 周前更新
代码仓库

关于 detecting-pass-the-hash-attacks

供安全分析人员开展 Pass the Hash 威胁狩猎与事件响应的技能。它通过 SIEM、EDR 和 Windows 遥测查询关联证据、验证发现,并形成调查与响应建议。

主要功能

  1. 01制定可验证的狩猎假设
  2. 02查询 SIEM 与 EDR 遥测
  3. 03跨数据源关联和验证发现
  4. 04关联攻击链与威胁行为
  5. 05记录结果并建议响应措施

适用场景

  1. 01根据威胁情报主动狩猎
  2. 02调查相关 EDR 或 SIEM 告警
  3. 03评估 Pass the Hash 事件影响
  4. 04开展周期性安全评估或紫队演练

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill detecting-pass-the-hash-attacks

安装后在 Claude Code 中输入/detecting-pass-the-hash-attacks确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

LICENSE
assets/
template.md
references/
api-reference.md
standards.md
workflows.md
scripts/
agent.py
process.py

详细介绍

检测哈希传递攻击

适用场景

  • 主动搜寻环境中检测哈希传递攻击的迹象时
  • 威胁情报显示正在发生利用这些技术的活动时
  • 在事件响应期间,评估与这些技术相关的失陷范围时
  • EDR 或 SIEM 针对相关迹象触发警报时
  • 定期安全评估和紫队演练期间

前提条件

  • 具备进程和网络遥测功能的 EDR 平台(CrowdStrike、MDE、SentinelOne)
  • 已接入相关日志数据的 SIEM(Splunk、Elastic、Sentinel)
  • 已部署并采用全面配置的 Sysmon
  • 已启用 Windows 安全事件日志转发
  • 用于 IOC 关联分析的威胁情报源

工作流

  1. 提出假设:根据威胁情报或 ATT&CK 差距分析,定义可验证的假设。
  2. 确定数据源:确定验证或证伪假设所需的日志和遥测数据。
  3. 执行查询:针对 SIEM 和 EDR 平台运行检测查询,收集相关事件。
  4. 分析结果:检查查询结果是否存在异常,并关联多个数据源的信息。
  5. 验证发现:通过上下文分析区分真正例和误报。
  6. 关联活动:将发现与更广泛的攻击链和威胁行为者 TTP 关联起来。
  7. 记录并报告:记录发现、更新检测规则并提出响应措施建议。

核心概念

概念描述
T1550.002哈希传递
T1550.003票据传递
T1078有效账户

工具与系统

工具用途
CrowdStrike FalconEDR 遥测和威胁检测
Microsoft Defender for Endpoint使用 KQL 进行高级搜寻
Splunk Enterprise使用 SPL 查询分析 SIEM 日志
Elastic Security检测规则和调查时间线
Sysmon详细监控 Windows 事件
Velociraptor收集终端制品并开展搜寻
Sigma Rules跨平台检测规则格式

常见场景

  1. 场景 1:Mimikatz sekurlsa::pth 使用被盗的 NTLM 哈希
  2. 场景 2:Impacket psexec.py 使用哈希进行远程执行
  3. 场景 3:CrackMapExec 在多台主机上进行哈希喷洒
  4. 场景 4:通过哈希传递使用 WMI 进行横向移动

输出格式

Hunt ID: TH-DETECT-[DATE]-[SEQ]
Technique: T1550.002
Host: [Hostname]
User: [Account context]
Evidence: [Log entries, process trees, network data]
Risk Level: [Critical/High/Medium/Low]
Confidence: [High/Medium/Low]
Recommended Action: [Containment, investigation, monitoring]

评论

支持 Markdown